L’IA en tête de gondole

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Publié le 21/10/2019

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Dans l’espace de vente, l’IA s’est immiscée jusque dans les rayons sous une nouvelle facette. Celle de la connexion aux patients. Ses usages sont multiples : analyse du comportement, optimisation du parcours client, extraction des données du programme fidélité…

tête de gondole
Crédit photo : phanie

Ce n’est plus une vision utopique. L’expérience client passée au crible de l’IA telle que la pratiquent les acteurs de la grande distribution est déjà proposée par certains groupements et étudiée par d’autres. « Nous utilisons des outils de machine learning pour analyser le comportement des patients et en tirer des recommandations produits visant à augmenter la fréquentation et les montants d’achats », explique Jean-Pierre Dosdat, président d’Objectif Pharma (enseignes Wellpharma et Anton & Willem). Et d’annoncer « à terme, ces recommandations individualisées seront poussées sur des écrans situés sur les comptoirs après identification du patient ». Aujourd’hui, la relance personnalisée s’effectue déjà par e-mail ou SMS grâce à la segmentation comportementale. « En utilisant les mêmes technologies et à travers des études de masse, nous déterminons quand et à qui proposer un service, une gamme de produits ou encore des offres croisées pertinentes », poursuit-il.

Profilage client

Si les algorithmes sont engagés au service de la fidélisation du client, ils sont également en mesure de détecter l’attrition, c’est-à-dire le désengagement d’un client. « Certains algorithmes d’IA nous permettent à partir de l’étude des données de type CRM* de fournir un indicateur de risque de départ », ajoute Jean-Pierre Dosdat.

De même, le profilage du patient – pourvu qu’il respecte la législation — apparaît aujourd’hui incontournable dans l’aménagement du point de vente. La reconnaissance du patient par vidéo permet d’en distinguer la typologie, senior, parents de jeunes enfants ou encore sportif. En fonction du jour et de l’horaire de la visite, du parcours effectué par le patient dans la pharmacie, l’intelligence artificielle peut, grâce au machine learning*, émettre des suggestions de merchandising, proposer un meilleur circuit du client, une mise en avant des produits plus pertinente… « On peut s’imaginer que ces pratiques issues de la grande distribution puissent être opérationnelles à l’officine, à condition, bien entendu, que l’anonymat et la non-reconnaissance des visages soient respectés », expose Pierre-Alexandre Mouret, directeur des opérations et de la stratégie de Pharmavie.

Reste qu’en amont de ce data mining, les logiciels analytiques doivent être alimentés en quantité suffisante de data clients. Les données peuvent être certes collectées directement sur le point de vente via des systèmes vidéo ou des tablettes mises à disposition des clients. Elles peuvent également être récoltées en version digitale via la fréquentation des sites de vente en ligne et les programmes de fidélisation. Les applis clients et tout particulièrement les cartes de fidélité sont aujourd’hui identifiées comme le vecteur essentiel de la donnée clients. Les groupements ne s’y sont pas trompés. La plupart en dispose, d’autres comme Aelia, travaillent à des projets de programmes de fidélité. Ceci d’autant plus que leur usage permet un retour affiné de la performance des animations commerciales. Toutefois, Pierre-Alexandre Mouret, insiste sur la nécessité de respecter toutes les exigences de la CNIL. À cette condition seulement, la carte de fidélité se révélera d’une précieuse richesse parce que le pharmacien sera autorisé à contacter le client. C’est dire si la collecte des données, et surtout la qualité de celles-ci, repose aujourd’hui sur les épaules du pharmacien et de son équipe.

M. B.