Google Cloud Retail : les solutions IA pour le commerce de détail

Google Cloud Retail désigne l’ensemble des solutions de Google Cloud destinées au commerce de détail : recherche visuelle de produits, recommandations personnalisées, prévision de la demande, suivi des stocks, centre de contact et hébergement e-commerce. Annoncée en 2019 lors de la conférence Google Cloud Next sous le nom « Cloud for Retail », cette offre s’appuie sur l’analyse de données et l’intelligence artificielle pour accélérer la transformation numérique des enseignes.

Réalité augmentée dans les magasins de maquillage, points de retrait automatisés, données mobiles exploitées pour améliorer l’expérience client : le commerce de détail a multiplié les projets numériques ces dernières années. Google a voulu fournir aux enseignes une boîte à outils cohérente. Voici ce qu’elle contenait au lancement, ce qu’elle est devenue et ce qu’il faut en retenir pour une entreprise de taille plus modeste.

Les six piliers de l’offre Google Cloud pour le commerce de détail

Selon la présentation faite par Google sur son blog, les solutions retail s’articulent autour de six grands domaines d’activité :

• la logistique, l’exécution des commandes et la livraison ;
• l’acquisition et la fidélisation de la clientèle ;
• l’exploitation des magasins ;
• le commerce omnicanal, c’est-à-dire la continuité entre boutique physique, site web et application mobile ;
• le marchandisage et la gestion de l’assortiment ;
• la gestion du cycle de vie des produits.

Les sept solutions présentées au lancement

Lors de l’annonce, Google a détaillé sept solutions, chacune associée à un cas d’usage précis.

1. Visual Product Search : chercher un produit à partir d’une photo

Cette fonction intègre dans l’application d’une enseigne une recherche par image du type Google Lens. Le client photographie un objet et retrouve le même article, ou un article similaire, dans le catalogue en ligne. Google citait l’exemple d’IKEA, qui l’utilisait pour permettre à ses clients de retrouver un article ménager à partir d’une simple photo.

2. Recommendations AI : des suggestions personnalisées

Le moteur de recommandation propose à chaque client des produits adaptés à ses goûts et à son historique, sur tous les points de contact : site, application, e-mails. L’intérêt est de le faire à grande échelle, sur des catalogues de plusieurs milliers de références.

3. Contact Center AI : un service client assisté par l’IA

Proposé en version bêta au lancement, cet outil aide les enseignes à moderniser leur service client : agents virtuels capables de répondre aux questions simples, assistance en temps réel pour les conseillers humains, analyse des conversations.

4. AutoML Tables : prévoir la demande

Également en bêta à l’époque, AutoML Tables construit et déploie automatiquement des modèles d’apprentissage automatique (machine learning, des algorithmes qui apprennent à partir des données passées) sur des données tabulaires. Appliqué aux ventes, il aide à anticiper la demande, à éviter les ruptures et à ajuster la distribution, les promotions et les prix.

5. L’hébergement e-commerce

L’infrastructure cloud absorbe les pics de trafic (soldes, fêtes de fin d’année) sans que l’enseigne ait à surdimensionner ses propres serveurs. La capacité s’adapte à la demande, sur tous les canaux de vente.

6. La gestion et l’analyse des stocks en temps réel

L’enseigne obtient une vision de son inventaire en rayon, dans les allées et dans les entrepôts. C’est la base d’un commerce omnicanal fiable : afficher en ligne un produit « disponible en magasin » n’a de sens que si le stock est exact. Côté pilotage des points de vente, nous présentons aussi la plateforme TimeSkipper dans un article dédié.

7. Empowered Associates : outiller les équipes en magasin

Cette solution associait les outils collaboratifs de G Suite (devenu Google Workspace en 2020) aux intranets sociaux de partenaires de Google Cloud, pour organiser, informer et impliquer l’ensemble des équipes commerciales.

Ce que l’offre est devenue

Les noms ont évolué depuis l’annonce. AutoML Tables a été intégré à Vertex AI, la plateforme d’apprentissage automatique de Google Cloud. La recherche produit et les recommandations ont été regroupées dans une offre de recherche pour le commerce rattachée à Vertex AI. Google Workspace a remplacé G Suite. L’idée de départ reste la même : mettre l’analyse de données et l’IA au service des ventes. Si vous étudiez ces outils, vérifiez sur le site de Google Cloud les noms, fonctions et tarifs en vigueur, qui changent régulièrement.

Ce qu’il faut en retenir pour une PME

Ces outils visent d’abord les grandes enseignes, qui disposent de volumes de données suffisants et d’équipes techniques pour les intégrer. Leur logique s’applique pourtant à toutes les tailles d’entreprise : automatiser les tâches répétitives, exploiter les données de vente et libérer du temps pour des missions à plus forte valeur. Pour un commerce de proximité, la première étape reste souvent plus simple : un site clair qui présente l’offre, les horaires et les points de vente. C’est l’objet d’une création de site vitrine bien référencée, avant d’envisager des outils d’IA.

La plupart de ces services fonctionnent par abonnement, selon le modèle du logiciel en ligne : nous en détaillons les avantages du SaaS dans un article dédié. Et pour replacer ces projets dans une démarche globale, lisez notre guide sur la transformation digitale.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Google Cloud Retail ?

C’est le nom donné aux solutions de Google Cloud dédiées au commerce de détail : recherche de produits, recommandations, prévision de la demande, gestion des stocks, service client et hébergement. Elles reposent sur l’infrastructure cloud de Google et sur ses outils d’intelligence artificielle.

Ces outils sont-ils réservés aux grandes enseignes ?

Ils sont accessibles à toute entreprise cliente de Google Cloud, mais leur intérêt dépend du volume de données disponible. Un catalogue de quelques dizaines de produits tire peu de bénéfices d’un moteur de recommandation ; une enseigne avec des milliers de références et de clients, beaucoup plus.

Comment l’IA aide-t-elle le commerce de détail ?

Elle sert surtout à prévoir la demande, à personnaliser les recommandations, à automatiser une partie du service client et à suivre les stocks plus finement. L’objectif est de réduire les tâches fastidieuses et de concentrer les équipes sur le conseil et la vente.