Comment l'AI transforme la façon dont les détaillants se connectent aux consommateurs

L'AI continue de façonner la prochaine génération du commerce de détail, non seulement comme un outil d'efficacité, mais aussi comme un catalyseur de toutes nouvelles façons pour nos clients de se connecter aux consommateurs. Les plus grandes marques de vente au détail se tournent vers la Data Intelligence Platform for Retail pour unifier leurs données, découvrir des insights en temps réel et créer des modèles adaptatifs et des agents AI qui répondent à l'évolution du comportement des clients. De la prévision de la demande de produits à la réduction du gaspillage alimentaire, en passant par l'analyse du sentiment des clients et le déploiement de chatbots alimentés par la GenAI, les détaillants réinventent le champ des possibles à chaque point de contact.

Dans ce blog, nous présentons comment des marques mondiales telles que Pilot Flying J, adidas, Domino’s, Albert Heijn et PRADA Group utilisent Databricks et l'AI pour personnaliser les interactions, rationaliser les opérations et offrir des expériences client plus intelligentes et connectées.

Pilot s'appuie sur la GenAI pour personnaliser les offres dans plus de 750 points de vente

Pilot Flying J, le plus grand exploitant de centres de voyage en Amérique du Nord, utilise la Databricks Data Intelligence Platform pour unifier ses données et accélérer sa stratégie AI. Avec plus de 750 points de vente et 30 000 employés aux États-Unis et au Canada, Pilot gère des centaines de téraoctets de données, allant de sources structurées telles que les systèmes de point de vente et les livraisons de carburant, à des volumes croissants de données non structurées telles que les avis des clients et les réponses aux enquêtes. Databricks permet aux équipes de science des données, d'analyse et d'ingénierie de Pilot, auparavant cloisonnées, de collaborer dans un environnement unique, en travaillant à partir de notebooks partagés et de jeux de données unifiés. Cette approche transversale a permis de rationaliser les opérations et de préparer le terrain pour des cas d'usage plus avancés, notamment la personnalisation en temps réel et l'engagement des clients. Aujourd'hui, alors que Pilot se développe dans l'AI générative, l'entreprise s'appuie sur Databricks pour concevoir des logiciels plus intelligents, donner plus d'autonomie aux équipes de marketing et de personnalisation, et explorer l'évolution du paysage énergétique.

Notre prochaine étape consiste à passer à l'AI générative, où nous cherchons à innover plus rapidement pour nos équipes d'ingénierie, en créant de meilleurs logiciels pour nos équipes de marketing et de personnalisation de l'expérience client. Databricks nous accompagne dans notre parcours GenAI en nous fournissant cette plateforme de bout en bout. — Todd Hunt, Directeur des bases de données chez Pilot Flying J

adidas conçoit un chatbot GenAI évolutif pour stimuler l'innovation produit

adidas transforme l'innovation produit grâce à la GenAI intégrée sur Databricks. En s'appuyant sur la Databricks Data Intelligence Platform, adidas a développé un chatbot évolutif basé sur le RAG qui analyse le sentiment de plus de 2 millions d'avis sur les produits, réduisant la latence de 60 %, diminuant les coûts de calcul de 90 % et améliorant l'efficacité de l'analyse des avis jusqu'à 40 %. Désormais, les équipes mondiales chargées des produits, du design et du marketing peuvent extraire des insights exploitables en quelques secondes, ce qui accélère la prise de décision et améliore l'expérience client. Propulsée par Databricks AI Search, Model Serving, Unity Catalog et MLflow, la solution GenAI d'adidas permet des boucles de rétroaction plus rapides et ouvre la voie à de futurs cas d'usage dans le service client, la gestion des connaissances et bien plus encore.

Nous avons exploité Databricks pour créer une solution de chatbot GenAI qui analyse le sentiment à travers des millions d'avis clients et fournit des insights exploitables, aidant ainsi les équipes à identifier des opportunités et à accélérer l'innovation produit. — Rahul Pandey, Architecte de solutions senior, adidas

Domino’s répond à ses clients en temps réel grâce à la GenAI et aux données de Reddit

Domino’s, qui vend plus de 3 millions de pizzas par jour, redéfinit sa façon de répondre aux commentaires des clients grâce à la GenAI et à Databricks. À travers son initiative « Voice of the Pizza », Domino’s utilise la Databricks Data Intelligence Platform pour analyser les commentaires des clients provenant de sources comme Reddit, transformant des commentaires bruts en insights en temps réel. Propulsée par des outils tels que AI Search, Model Serving et l'AI Playground, l'équipe a développé une solution GenAI qui classifie le sentiment, fait émerger les thèmes clés et recommande des actions, le tout avec une faible latence et une grande précision. Le projet a stimulé la productivité des développeurs, réduit le travail manuel et transformé la façon dont les équipes interagissent avec l'AI dans l'environnement des notebooks.

L'intégration de l'AI dans l'environnement Databricks Notebook a changé la donne pour notre processus de développement. Comme l'a souligné un membre de l'équipe : « Le générateur de code en ligne a transformé notre flux de travail, nous faisant passer du rôle de codeurs à celui de directeurs AI. » — L'équipe de science des données de Domino’s

Albert Heijn améliore la précision des prévisions et réduit le gaspillage alimentaire grâce à l'AI

Les clients s'attendent à entrer dans un magasin et à y trouver exactement ce dont ils ont besoin, mais offrir cette expérience fluide exige une chaîne d'approvisionnement hautement intelligente et axée sur les données. Chez Albert Heijn, le plus grand détaillant alimentaire des Pays-Bas, répondre à cette attente implique de générer plus d'un milliard de prévisions par jour pour plus de 1 200 magasins et 30 000 SKUs. En migrant de systèmes hérités vers la Databricks Data Intelligence Platform, Albert Heijn s'appuie désormais sur une source unique de vérité, avec des insights en temps réel propulsés par Databricks SQL et des modèles de machine learning évolutifs. Ces modèles prédisent les ventes au niveau des magasins et optimisent la disponibilité des stocks, contribuant ainsi à garantir que les rayons soient approvisionnés, tout en minimisant le gaspillage alimentaire. Grâce à Databricks, Albert Heijn a réduit le gaspillage de 3,6 millions de kilogrammes en seulement un an, tout en offrant une expérience d'achat plus intelligente et plus fiable à ses clients.

Grâce à de multiples initiatives de données et d'AI sur Databricks, nous avons réduit le gaspillage alimentaire de 3,6 millions de kilogrammes en seulement un an. — Vipool Agarwal, Product Owner, Supply Chain chez Albert Heijn

PRADA Group utilise l'AI pour offrir des expériences client plus personnalisées et axées sur les données

PRADA Group adopte l'AI pour améliorer la personnalisation, les prévisions et le marketing, le tout propulsé par Databricks. En tant que leader mondial de la mode de luxe avec plus de 600 magasins dans 70 pays, PRADA s'est tourné vers la Databricks Data Intelligence Platform pour unifier ses données et accélérer l'innovation. Grâce à une source unique de vérité gouvernée par Unity Catalog, les équipes de science des données de PRADA peuvent désormais créer et déployer des modèles de machine learning et de GenAI plus rapidement, ce qui permet des prévisions plus intelligentes, des expériences personnalisées et des campagnes marketing optimisées. Databricks démocratise également l'accès aux données dans l'ensemble de l'entreprise, permettant aux utilisateurs non techniques d'explorer les insights de manière autonome et d'agir en toute confiance.

Grâce à Databricks et Unity Catalog, nous disposons de données propres et gouvernées, prêtes pour les modèles de machine learning et de GenAI. — Anna Codispoti, Responsable de l'analyse des données chez PRADA Group

L'avenir de l'AI dans le commerce de détail commence ici

Qu'il s'agisse de chaînes d'approvisionnement prédictives, de marketing personnalisé ou d'analyse en temps réel des commentaires des clients, ces grands détaillants montrent ce qui est possible lorsque l'AI rencontre une base de données unifiée et gouvernée. Databricks est fier de propulser leur parcours, en aidant les détaillants à aller plus vite, à innover plus intelligemment et à offrir des expériences plus connectées à chaque point de contact avec les clients.

Lancez-vous dès aujourd'hui avec la Data Intelligence Platform for Retail.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original