Les entreprises qui déploient des stratégies de segmentation de clientèle basées sur l'Intelligence Artificielle (IA) enregistrent, en moyenne, une augmentation de 15% de leur chiffre d'affaires annuel. Une étude récente de McKinsey révèle que l'utilisation de l'IA pour la segmentation de clientèle peut réduire les coûts d'acquisition de clients jusqu'à 20%. La segmentation traditionnelle, longtemps considérée comme la pierre angulaire du marketing, s'appuyait principalement sur des critères démographiques, géographiques et comportementaux élémentaires. Ces méthodes, bien qu'utiles, atteignent rapidement leurs limites en termes de granularité et de capacité à s'adapter aux évolutions rapides du marché. L'ère du marketing de masse est révolue, et les consommateurs exigent désormais des expériences personnalisées et pertinentes. Près de 71% des consommateurs se disent frustrés par les expériences d'achat non personnalisées.
L'Intelligence Artificielle, avec sa capacité à analyser des volumes massifs de données (Big Data) et à identifier des schémas complexes, offre une solution puissante pour dépasser ces limitations. En utilisant des algorithmes sophistiqués, l'IA permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients, de prédire leurs comportements et de leur proposer des offres sur mesure. Cette approche marque un tournant décisif dans la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients, ouvrant la voie à une personnalisation à grande échelle et à une efficacité marketing accrue. En 2023, le marché mondial de l'IA dans le marketing a atteint 40 milliards de dollars, témoignant de son adoption croissante.
Avantages de l'IA dans la segmentation de clientèle
L'intégration de l'Intelligence Artificielle dans la segmentation de clientèle apporte des bénéfices substantiels qui transforment les opérations marketing. L'IA offre une vision plus approfondie des besoins et des préférences des clients, permettant une personnalisation plus poussée et une allocation plus efficace des ressources. Cette transformation impacte positivement la rentabilité et la satisfaction client. Les entreprises utilisant l'IA pour la segmentation constatent une augmentation moyenne de 25% de la satisfaction client (CSAT).
Granularité et précision accrues
L'IA excelle dans l'analyse de vastes quantités de données, qu'elles proviennent des transactions de vente, des activités sur les réseaux sociaux ou des interactions avec le service clientèle. Cette capacité d'analyse poussée permet de déceler des corrélations subtiles et des tendances insoupçonnées, souvent invisibles avec les méthodes traditionnelles. La segmentation devient ainsi plus précise et plus granulaire, révélant des profils de clients mieux définis. La collecte de données clients a augmenté de 40% au cours des deux dernières années, créant un besoin accru d'outils d'IA pour les analyser efficacement.
Par exemple, une entreprise de vente au détail, spécialisée dans les articles de sport, a constaté que certains clients, apparemment différents sur le plan démographique, partageaient un intérêt commun pour des produits écologiques et durables. Cette découverte, rendue possible grâce à l'IA, a permis de créer un segment spécifique et de lancer des campagnes marketing ciblées avec un taux de conversion supérieur de 30% par rapport aux campagnes générales. Cela souligne l'importance de l'IA dans la découverte de segments de clientèle inattendus basés sur des comportements en ligne spécifiques ou des interactions avec le service client. Cette campagne a généré une augmentation de 18% du chiffre d'affaires pour les produits écologiques.
Personnalisation à grande échelle (hyper-personnalisation)
L'IA permet de créer des profils de clients individualisés et dynamiques, qui évoluent en fonction de leurs interactions avec l'entreprise. Cette hyper-personnalisation va au-delà des simples offres ciblées et propose des expériences sur mesure, adaptées aux besoins et aux préférences de chaque client. La personnalisation est donc plus pertinente, plus engageante, et conduit à une fidélisation accrue. Les campagnes hyper-personnalisées génèrent, en moyenne, un retour sur investissement (ROI) cinq à huit fois supérieur aux campagnes traditionnelles.
Un e-commerce spécialisé dans la vente de vêtements utilise l'IA pour recommander des produits en fonction du comportement de navigation, des achats précédents et des avis laissés par le client. Grâce à cette approche, le taux de clics sur les recommandations personnalisées a augmenté de 45%, et le panier moyen a progressé de 20%. De plus, les clients ont manifesté une satisfaction accrue, comme en témoigne une augmentation de 10% des notes positives laissées sur le site. Ce e-commerce a constaté une augmentation de 32% de ses ventes grâce à la personnalisation.
- Augmentation du taux de clics (CTR) sur les recommandations personnalisées.
- Progression du panier moyen grâce à des suggestions pertinentes.
- Hausse de la satisfaction client et des avis positifs.
Automatisation et efficacité
L'automatisation du processus de segmentation, rendue possible par l'IA, permet de réduire significativement le temps et les ressources nécessaires à cette tâche. Les algorithmes d'IA peuvent s'adapter automatiquement aux changements de comportement des clients, assurant une segmentation toujours pertinente et à jour. Cette automatisation libère les équipes marketing, qui peuvent alors se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. En moyenne, l'IA permet de réduire de 40% le temps consacré à la segmentation de clientèle.
Une entreprise de services financiers a réduit de 60% le temps consacré à la segmentation de clientèle grâce à l'IA. Cette automatisation a également permis de diminuer de 30% le coût des campagnes marketing, grâce à une segmentation plus précise et une meilleure allocation des ressources. L'entreprise a ainsi pu allouer plus de budget à l'innovation et à l'amélioration de l'expérience client. Ils ont réaffecté 20% de leur budget marketing vers des initiatives d'innovation.
Amélioration de la prédiction
L'IA ne se contente pas de segmenter les clients en fonction de leur comportement passé, elle permet également de prédire leur comportement futur. En analysant les données historiques, les algorithmes d'IA peuvent identifier les clients à risque de churn, anticiper leur potentiel d'achat et prédire leur réaction à différentes offres marketing. Ces prédictions permettent aux entreprises d'adapter leurs stratégies et d'améliorer leur rétention client. Les entreprises utilisant l'IA pour la prédiction du churn observent une réduction moyenne de 10% de leur taux de désabonnement.
Une entreprise de télécommunications utilise l'IA pour identifier les clients à risque de churn et leur proposer des offres personnalisées pour les fidéliser. Cette approche a permis de réduire le taux de churn de 15%, et d'augmenter de 25% le nombre de clients qui renouvellent leur abonnement. L'entreprise a également constaté une amélioration de la satisfaction client, grâce à une meilleure prise en compte de leurs besoins. Les revenus générés par les clients fidélisés ont augmenté de 12%.
- Réduction du taux de churn grâce à des offres proactives.
- Augmentation du nombre de renouvellements d'abonnement.
- Amélioration de la satisfaction client et de la fidélisation.
Méthodes d'IA utilisées pour la segmentation de clientèle
Plusieurs techniques d'Intelligence Artificielle contribuent à une segmentation de clientèle plus sophistiquée. Chaque méthode, avec ses propres algorithmes, offre des avantages uniques pour comprendre et regrouper les clients. L'utilisation combinée de ces méthodes permet d'obtenir une vision plus holistique et précise des segments de clientèle. Le marché des solutions de segmentation de clientèle basées sur l'IA devrait atteindre 12 milliards de dollars d'ici 2027.
Clustering (regroupement)
Le clustering consiste à regrouper les clients en segments homogènes en fonction de leurs caractéristiques communes. Les algorithmes couramment utilisés pour le clustering sont K-means, le clustering hiérarchique et DBSCAN. Ces algorithmes permettent d'identifier des groupes de clients qui partagent des préférences, des comportements ou des besoins similaires, facilitant ainsi la création de campagnes marketing ciblées. L'algorithme K-means est utilisé par près de 35% des entreprises pour la segmentation de clientèle.
Le clustering flou, une approche innovante, permet aux clients d'appartenir à plusieurs segments simultanément. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les entreprises dont les clients ont des profils complexes et multifacettes. Par exemple, un client peut être à la fois intéressé par les produits écologiques et les produits de luxe, et donc appartenir à deux segments différents. Cette approche a démontré une augmentation de 10% de la précision de la segmentation.
- K-means : Simple et rapide, idéal pour les grands ensembles de données, utilisé par 35% des entreprises.
- Clustering hiérarchique : Permet de visualiser les relations entre les segments et d'établir des stratégies marketing différenciées.
- DBSCAN : Identifie les clusters de forme arbitraire, même en présence de bruit, idéal pour les marchés très segmentés.
Classification
La classification permet de prédire à quel segment un nouveau client appartient en fonction de ses caractéristiques. Les algorithmes couramment utilisés pour la classification sont les arbres de décision, Random Forest et Support Vector Machines (SVM). Ces algorithmes apprennent à partir de données historiques et peuvent ensuite classer de nouveaux clients avec une grande précision. L'algorithme Random Forest est utilisé par 28% des entreprises pour prédire l'appartenance à un segment.
Les algorithmes de classification peuvent être utilisés pour identifier des micro-segments ultra-spécifiques et développer des campagnes marketing ciblées sur ces groupes. Par exemple, une entreprise de cosmétiques peut identifier un micro-segment de clientes intéressées par les produits anti-âge bio et leur proposer des offres personnalisées sur ces produits. Cette approche permet d'optimiser le retour sur investissement des campagnes marketing et d'améliorer la satisfaction client. Ces micro-segments affichent un taux de conversion 50% plus élevé que les segments traditionnels.
Réseaux de neurones (deep learning)
Les réseaux de neurones, et plus particulièrement le deep learning, sont capables d'apprendre des modèles complexes à partir de données non structurées, telles que le texte, les images et l'audio. Cette capacité d'apprentissage profond permet d'analyser les sentiments exprimés par les clients sur les réseaux sociaux ou dans les avis en ligne, et de les segmenter en fonction de leurs attitudes. L'utilisation du deep learning pour l'analyse de sentiments a augmenté de 60% au cours des deux dernières années.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent être utilisés pour analyser les images de produits achetés par les clients et identifier des segments basés sur les préférences esthétiques. Par exemple, une entreprise de meubles peut identifier un segment de clients qui préfèrent les meubles de style scandinave et leur proposer des produits similaires. Cette approche permet de personnaliser l'expérience client et d'augmenter les ventes. Cette stratégie a entraîné une augmentation de 22% des ventes de meubles de style scandinave.
- Analyse de sentiments : Comprendre les émotions des clients à partir de leurs avis et commentaires.
- Reconnaissance d'images : Identifier les préférences esthétiques à partir des images de produits.
- Prédiction de churn : Anticiper les clients qui risquent de partir grâce à l'analyse de leurs interactions.
Traitement du langage naturel (TLN)
Le Traitement du Langage Naturel (TLN) permet d'analyser le texte (commentaires, emails, chats) pour comprendre les besoins, les préoccupations et les sentiments des clients. Le TLN peut être utilisé pour segmenter les clients en fonction de leurs sujets d'intérêt, de leur niveau d'engagement et de leur ton. L'analyse des verbatims clients peut apporter des insights précieux. 78% des entreprises utilisent le TLN pour analyser les commentaires des clients.
Le TLN peut être utilisé pour analyser les verbatims des clients et identifier les "moments of truth" (moments critiques de l'expérience client) qui impactent la satisfaction et la fidélité. En segmentant les clients en fonction de leur expérience lors de ces moments, les entreprises peuvent identifier les points à améliorer et proposer des solutions personnalisées. Par exemple, une entreprise de transport peut identifier les clients qui ont rencontré des problèmes lors de leur voyage et leur proposer un dédommagement ou un service client personnalisé. La résolution des problèmes identifiés grâce au TLN a permis d'améliorer la satisfaction client de 15%.
Défis et considérations éthiques
L'implémentation de l'IA dans la segmentation de clientèle, malgré ses nombreux avantages, soulève des défis importants et des considérations éthiques cruciales. La qualité des données, les biais algorithmiques, la protection des données personnelles et la transparence des modèles sont des aspects à prendre en compte pour garantir une utilisation responsable et équitable de l'IA. Seulement 32% des entreprises ont mis en place des politiques éthiques concernant l'utilisation de l'IA.
Qualité des données
La qualité des données est primordiale pour la précision des résultats de l'IA. Des données incomplètes, inexactes ou biaisées peuvent conduire à une segmentation erronée et à des décisions marketing inappropriées. Il est donc essentiel de mettre en place des processus rigoureux de nettoyage, de validation et d'enrichissement des données. La collecte et la gestion des données doivent être effectuées avec le plus grand soin. Le coût moyen des données de mauvaise qualité pour les entreprises est estimé à 12,9 millions de dollars par an.
Le nettoyage des données consiste à supprimer les erreurs, les doublons et les incohérences. La validation des données consiste à vérifier leur conformité à des règles prédéfinies. L'enrichissement des données consiste à compléter les données existantes avec des informations provenant de sources externes. En combinant ces trois approches, les entreprises peuvent améliorer considérablement la qualité de leurs données et garantir la fiabilité des résultats de l'IA. Un investissement de 1 dollar dans l'amélioration de la qualité des données peut générer un retour sur investissement de 8,72 dollars.
- Nettoyage : Supprimer les doublons et corriger les erreurs (réduit les coûts de 25%).
- Validation : Vérifier la conformité aux standards (améliore la précision de 30%).
- Enrichissement : Ajouter des informations complémentaires (augmente la pertinence de 35%).
Biais algorithmiques
Les biais présents dans les données d'entraînement peuvent se traduire par des biais dans les résultats de l'IA, conduisant à une segmentation injuste ou discriminatoire. Par exemple, un algorithme entraîné sur des données majoritairement masculines risque de sous-représenter les besoins et les préférences des femmes. Il est donc crucial de diversifier les données d'entraînement et d'utiliser des algorithmes de détection de biais. Des audits réguliers doivent également être effectués pour identifier et corriger les biais potentiels. Près de 40% des algorithmes d'IA présentent des biais discriminatoires.
Les biais peuvent être atténués en utilisant des algorithmes de détection de biais, qui permettent d'identifier les variables qui contribuent le plus aux biais. Des audits réguliers permettent de vérifier que les résultats de l'IA sont équitables et non discriminatoires. Une entreprise a ainsi découvert qu'un algorithme de segmentation favorisait les clients ayant un nom à consonance européenne, et a corrigé le biais en utilisant une approche plus neutre. La correction des biais a permis d'augmenter la satisfaction des clients minoritaires de 20%.
Confidentialité et protection des données (RGPD)
Le respect des réglementations en matière de confidentialité des données, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), est essentiel. Les entreprises doivent obtenir le consentement des clients avant de collecter et d'utiliser leurs données, et leur garantir la transparence quant à l'utilisation qui en est faite. Le droit à l'oubli doit également être respecté. Les entreprises doivent mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données des clients contre les accès non autorisés. Les amendes pour non-conformité au RGPD ont atteint 1,6 milliard d'euros en 2023.
L'anonymisation, la pseudonymisation et le cryptage sont des techniques qui permettent de protéger la confidentialité des données des clients. L'anonymisation consiste à supprimer les informations qui permettent d'identifier un client. La pseudonymisation consiste à remplacer les informations identifiantes par des pseudonymes. Le cryptage consiste à rendre les données illisibles pour les personnes non autorisées. L'utilisation de techniques d'anonymisation peut réduire le risque de violation de données de 80%.
Transparence et explicabilité
La transparence et l'explicabilité des modèles d'IA sont essentielles pour gagner la confiance des clients et des régulateurs. Il est important de comprendre comment l'IA prend ses décisions, et de pouvoir expliquer ces décisions de manière claire et compréhensible. Les modèles d'IA complexes (boîte noire) peuvent être difficiles à interpréter, ce qui rend nécessaire l'utilisation d'algorithmes interprétables, d'explications locales et de visualisation des données. Seulement 25% des entreprises utilisent des méthodes d'IA explicables.
L'utilisation d'algorithmes interprétables, tels que les arbres de décision, permet de comprendre les règles qui guident la segmentation. Les explications locales permettent de comprendre pourquoi un client a été classé dans un segment particulier. La visualisation des données permet de représenter graphiquement les segments et les relations entre les segments. L'adoption de l'IA Explicable (XAI) peut augmenter la confiance des clients de 35%.
Par exemple, une entreprise de crédit a mis en place un système d'IA explicable pour justifier les décisions d'octroi de crédit. Les clients peuvent ainsi comprendre pourquoi leur demande a été acceptée ou refusée, et identifier les points à améliorer. Ce système a permis de réduire les plaintes de 20% et d'améliorer la satisfaction client de 15%.
Études de cas concrètes
Pour illustrer concrètement l'impact de l'IA sur la segmentation de clientèle, examinons quelques études de cas réelles. Ces exemples montrent comment différentes entreprises ont utilisé l'IA pour améliorer leurs stratégies marketing et leur relation client. Chaque cas met en évidence les objectifs, les méthodes utilisées, les résultats obtenus et les leçons apprises.
Étude de cas 1 : une entreprise de commerce électronique
Une entreprise de commerce électronique, spécialisée dans la vente de produits de beauté, a utilisé l'IA pour personnaliser les recommandations de produits et augmenter ses ventes. L'entreprise a collecté des données sur le comportement de navigation, les achats précédents et les avis laissés par les clients. Ces données ont été utilisées pour entraîner un algorithme de recommandation basé sur le deep learning. Le budget alloué à ce projet était de 500 000 euros.
L'objectif était d'améliorer le taux de clics sur les recommandations et d'augmenter le panier moyen. L'IA a permis de personnaliser les recommandations en fonction des préférences individuelles de chaque client. Les résultats ont été spectaculaires : le taux de clics sur les recommandations a augmenté de 60%, et le panier moyen a progressé de 35%. L'entreprise a constaté une amélioration significative de la satisfaction client, comme en témoigne une augmentation de 20% des notes positives laissées sur le site. Le retour sur investissement (ROI) de ce projet a été de 300%.
Étude de cas 2 : une entreprise de télécommunications
Une entreprise de télécommunications, leader sur son marché, a utilisé l'IA pour prédire le churn et améliorer la rétention client. L'entreprise a collecté des données sur l'utilisation des services, les factures impayées et les interactions avec le service clientèle. Ces données ont été utilisées pour entraîner un algorithme de prédiction de churn basé sur la classification. L'entreprise a investi 750 000 euros dans ce projet.
L'objectif était de réduire le taux de churn et d'augmenter le nombre de clients qui renouvellent leur abonnement. L'IA a permis d'identifier les clients à risque de churn et de leur proposer des offres personnalisées pour les fidéliser. Le taux de churn a diminué de 25%, et le nombre de clients qui renouvellent leur abonnement a augmenté de 40%. L'entreprise a également constaté une amélioration de la satisfaction client, grâce à une meilleure prise en compte de leurs besoins. La valeur à vie (Customer Lifetime Value) des clients fidélisés a augmenté de 18%.
Étude de cas 3 : une banque
Une banque, présente dans plusieurs pays, a utilisé l'IA pour détecter la fraude et améliorer la sécurité des transactions. La banque a collecté des données sur les transactions financières, les informations de connexion et les données de localisation. Ces données ont été utilisées pour entraîner un algorithme de détection de fraude basé sur le deep learning. L'investissement dans ce projet a été de 1 million d'euros.
L'objectif était de réduire le nombre de transactions frauduleuses et de protéger les clients contre la fraude. L'IA a permis de détecter les transactions suspectes en temps réel et de bloquer les transactions frauduleuses. Le nombre de transactions frauduleuses a diminué de 70%, et la banque a constaté une amélioration de la confiance des clients dans la sécurité des transactions. La banque a diminué ses pertes financières liées à la fraude de 55%. Les économies réalisées grâce à la réduction de la fraude ont atteint 2 millions d'euros par an.
Le futur de la segmentation de clientèle avec l'IA
L'avenir de la segmentation de clientèle est indissociable de l'évolution de l'Intelligence Artificielle. La segmentation dynamique et en temps réel, l'intégration avec l'Internet des Objets (IoT), l'Intelligence Artificielle Explicable (XAI) et la collaboration homme-machine sont autant de tendances qui vont redéfinir la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Ces évolutions promettent une personnalisation encore plus poussée, une efficacité marketing accrue et une relation client renforcée. Le marché de l'IA dans la segmentation de clientèle devrait croître de 25% par an au cours des cinq prochaines années.
Segmentation dynamique et en temps réel
L'IA permettra de segmenter les clients en temps réel en fonction de leurs interactions et de leur contexte actuel. Par exemple, une entreprise de transport pourra proposer des offres personnalisées aux voyageurs en fonction de leur localisation, de leur destination et de leur historique de voyage. Cette segmentation dynamique permettra d'adapter les offres marketing en temps réel et d'améliorer l'expérience client. Cette approche devrait augmenter le taux de conversion de 15%.
Un site web peut détecter qu'un utilisateur navigue depuis un mobile et adapter la mise en page et les offres en conséquence, augmentant ainsi les chances de conversion. Les clients ayant souscrit un abonnement à un programme de fidélité sont plus susceptibles d'être réceptifs à des offres exclusives et des récompenses personnalisées. La segmentation en temps réel peut augmenter les revenus de 10%.
Intégration avec l'internet des objets (IoT)
Les données collectées par les objets connectés (IoT) peuvent être utilisées pour segmenter les clients en fonction de leurs comportements et de leurs habitudes de vie. Par exemple, une entreprise de santé peut utiliser les données d'un bracelet connecté pour proposer des conseils personnalisés en matière de nutrition et d'exercice. Cette intégration de l'IoT permettra de collecter des données plus précises et plus complètes sur les clients, et de personnaliser les offres marketing en conséquence. Le nombre d'appareils IoT devrait atteindre 75 milliards d'ici 2025.
Les données provenant des thermostats connectés peuvent révéler les préférences de température des clients et permettre de proposer des offres sur des équipements de chauffage et de climatisation. Les voitures connectées peuvent fournir des informations sur les habitudes de conduite des clients, ce qui peut être utile pour les compagnies d'assurance et les constructeurs automobiles. L'intégration de l'IoT devrait permettre d'améliorer la précision de la segmentation de 20%.
- Suivi des activités physiques (pour des offres personnalisées en matière de santé et de bien-être).
- Surveillance des paramètres de santé (pour des conseils personnalisés et des alertes précoces).
- Collecte de données sur l'utilisation des appareils électroménagers (pour des offres personnalisées en matière d'énergie et de confort).
Intelligence artificielle explicable (XAI)
L'Intelligence Artificielle Explicable (XAI) est essentielle pour garantir la transparence, l'équité et la responsabilité de l'IA dans la segmentation de clientèle. L'XAI permet de comprendre comment l'IA prend ses décisions et de justifier ces décisions de manière claire et compréhensible. Cela est particulièrement important dans les secteurs réglementés, tels que la finance et la santé. Le marché des solutions XAI devrait atteindre 3 milliards de dollars d'ici 2025.
Grâce à l'XAI, les clients pourront comprendre pourquoi ils ont été classés dans un segment particulier et comment cela affecte les offres qui leur sont proposées. Les entreprises pourront ainsi gagner la confiance de leurs clients et éviter les discriminations. L'Union Européenne exige une transparence accrue dans l'utilisation des algorithmes d'IA. L'adoption de XAI pourrait augmenter la confiance des consommateurs dans l'IA de 45%.
Collaboration Homme-Machine
L'IA ne remplacera pas les experts du marketing, mais les aidera à prendre des décisions plus éclairées. L'avenir est à la collaboration entre l'humain et la machine. Les experts du marketing pourront utiliser les insights générés par l'IA pour affiner leurs stratégies et créer des campagnes marketing plus efficaces. L'IA pourra automatiser les tâches répétitives, libérant ainsi les experts du marketing pour qu'ils puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Cette collaboration peut augmenter la productivité des équipes marketing de 30%.
Les experts humains peuvent apporter leur créativité, leur intuition et leur connaissance du marché pour compléter les analyses de l'IA. Ensemble, l'humain et la machine peuvent créer une segmentation de clientèle plus précise, plus personnalisée et plus efficace. La collaboration humaine reste primordiale pour interpréter les résultats et valider les conclusions. Les entreprises qui adoptent une approche collaborative constatent une amélioration de 20% de leurs performances marketing.
Imaginons l'intégration de la réalité augmentée (RA) et de l'IA pour proposer des expériences de shopping ultra-personnalisées en magasin, basées sur la segmentation du client en temps réel. Un client entre dans un magasin et, grâce à la RA, voit des suggestions de produits sur son smartphone, adaptées à ses goûts et à ses besoins. L'IA analyse son historique d'achats, ses préférences et même son expression faciale pour lui proposer une expérience de shopping unique et personnalisée. C'est un nouveau paradigme pour le commerce de détail. Ce type d'expérience peut augmenter les ventes en magasin de 25%.
La puissance combinée de l'IA et de la RA permet de proposer des expériences immersives et individualisées. Cela permet également de créer un lien émotionnel plus fort avec la marque et d'augmenter la fidélisation des clients. Les clients qui vivent ces expériences sont 60% plus susceptibles de recommander la marque à d'autres.