Ne vous est-il jamais arrivé, qu’un vendeur ou une vendeuse vous dise que l’article pour lequel vous avez traversé tout Paris, n’est plus en stock dans la boutique ? 

En découle alors un sentiment de frustration et d’insatisfaction. 

La maison Dior tente de remédier à ce problème en faisant appel à l’intelligence artificielle. Fini la froideur d’un non catégorique, place au « non mais »…

L’intelligence artificielle est au cœur des préoccupations du groupe leader français LVMH. La maison Dior, s’est alors intéressée à l’usage de ces technologies, notamment à l’efficacité opérationnelle (« combinaison de personnes, de processus, et de technologie, pour obtenir le meilleur rendement possible ») et à la personnalisation. 

Dior Couture a dédié une équipe à part entière, « Data Accelerator », au développement des programmes IA et Data. L’intelligence artificielle devient un accélérateur de satisfaction et des ventes pour la maison de luxe, en collaboration avec les vendeurs, mettant en symbiose le savoir-faire des équipes de styling et la reconnaissance d’images.

Un système de recommandation a été mis en place afin que les vendeurs proposent des choix alternatifs aux clients, lorsque le produit objet du désir est en rupture de stock. Ce système est utilisé par 2 000 vendeurs dans plus de 230 boutiques de la maison DIOR, partout dans le monde. 

Comment ça marche ?

Dans la pratique, l’algorithme permet à tous les vendeurs, nouveaux ou anciens, de connaître parfaitement l’état des stocks et des articles disponibles. La réponse apportée au client sur la disponibilité d’un article est immédiate, et évite une attente génératrice de mécontentement pour ce dernier. 

Pour compléter ce processus de support à la vente (désormais classique et appliqué dans la quasi-totalité des enseignes), Dior Couture a mis en place une nouvelle fonctionnalité, qui est l’évolution du moteur de recommandation de produits alternatifs. On peut parler de « moteur de recommandation 2.0 ». 

Le nouvel algorithme repose sur la reconnaissance textuelle et visuelle. 

C’est le point fort de ce projet !

Lors de l’achat d’un article, L’IA va se substituer à l’équivalent d’un personal shopper et proposer une silhouette complète, basée reconnaissance d’image. Un look dans sa totalité, associé l’article choisi par le client, basé sur un assemblage cohérent de textures, de couleurs, de matières et de motifs. 

Les achats précédents du client,sont également pris en compte, pour bien cerner les goûts et les envies de ces derniers. 

Cerise sur le gâteau, les associations de produits lors des défilés font également partie de l’algorithme, et contribuent à assembler des éléments de style. 

« Cette fonction de cross selling effectue des propositions d’autres catégories de produits afin de proposer une silhouette complète »

larevuedudigital.com

Derrière l’écran de la tablette du vendeur, l’IA compare environ 10 000 produits sur les trois dernières collections de la maison Dior.

Le produit est épuisé ? Pas de problème, des alternatives en stock qui correspondent aux goûts des clients sont identifiées et proposées à ces derniers, grâce au modèle Computer Vision. 

L’équipe Data a fait appel à tous les départements de l’entreprise et aux experts pour définir les ambitions et les attentes de ce projet. Le plus gros challenge est de transformer ces envies en Data. 

Ce nouvel outil trouve toute sa place lors des derniers mois.  Il est d’autant plus efficace durant les périodes de crises que nous avons connues, notamment avec les boutiques physiques fermées. Même à distance, les vendeurs peuvent ainsi assurer les ventes avec les propositions alternatives du stock et conseiller le client à distance, avec pour appui cet outil

Personnalisation des ventes, proposition de produits complémentaires d’autres catégories avec la vision par ordinateur, historique des achats, association d’idées. …

L’objectif pour Dior est clair et assumé : parfaire sa connaissance client grâce à l’IA, et augmenter son chiffre par le biais de ventes croisées. 

Mais la maison de luxe ne compte pas s’arrêter là, et développe déjà de nouvelles fonctionnalités et outils basés sur l’IA. 

In fine, toutes ses nouvelles techniques pourront intéresser et s’appliquer aux autres marques de groupe LVMH. 

Newsletters pour envoyer à ses clients des sélection sur-mesure de produit, collecte de données de l’historique des achats, … Tout est fait pour prédire et développer leur appétence. 

La personnalisation est donc le résultat d’une hausse de la conversion en chiffres d’affaires, en magasin et en ligne, du taux de clix et du taux d’ouverture. 

Finalement LVMH met en pratique les leçons tirées des GAFA : ces derniers ont créé le scroll à l’infini sur nos écrans ; LVMH quant à lui développe les possibilités infinies d’achats …