Kiabi - Plateforme IA générative pour l'expérience client
Comment SFEIR a déployé RAISE AI pour créer une plateforme d'IA générative transformant l'expérience client et optimisant les opérations commerciales de Kiabi, leader européen du prêt-à-porter accessible.
Client
Kiabi - Leader européen du prêt-à-porter accessible avec plus de 800 magasins et une présence forte en e-commerce. Marque française historique servant des millions de clients à la recherche de mode accessible et de qualité.
Défis
Transformer l'expérience client en ligne et en magasin par l'IA générative, tout en optimisant les processus internes. Les enjeux principaux étaient de proposer un conseil personnalisé à l'échelle, d'améliorer la recommandation produit et de faciliter le parcours client sans complexifier les opérations.
Solution
Une plateforme IA générative basée sur RAISE AI permettant des assistants conversationnels intelligents pour conseiller les clients, enrichir les descriptions de produits et supporter les équipes internes. Approche progressive avec focus sur l'expérience utilisateur et la création de valeur.
Le projet en détail
Contexte et enjeux
Kiabi souhaite exploiter le potentiel de l'IA générative pour renforcer sa compétitivité dans le secteur du retail. Face à une concurrence accrue, la marque vise à créer une expérience client differentielle en proposant du conseil intelligent et personnalisé à l'échelle. Les principaux défis étaient d'intégrer l'IA de manière fluide dans le parcours client, d'assurer la qualité et la pertinence des contenus générés, et de mettre en place les guardrails nécessaires pour maintenir la cohérence de la marque.
RAISE AI a été choisi pour son approche pragmatique, sa capacité à générer des contenus de qualité et sa flexibilité pour s'adapter aux spécificités métier du retail.
La démarche SFEIR avec RAISE AI
SFEIR a accompagné Kiabi dans le déploiement d'une plateforme d'IA générative utilisant RAISE AI, en suivant une approche pragmatique et itérative structurée en trois phases clés :
1. Cadrage et vision stratégique
- Audit des besoins clients et des opportunités IA
- Définition des use cases prioritaires
- Architecture technique avec RAISE AI
- Alignement avec la stratégie retail de Kiabi
2. Déploiement progressif des assistants IA
- Intégration des données produit et marque Kiabi
- Entraînement et fine-tuning des modèles
- Mise en place des mécanismes de contrôle qualité
- Tests et validation avec les utilisateurs
3. Intégration omnicanale et optimisation
- Intégration aux canaux de communication existants
- Formation des équipes Kiabi
- Mesure des performances et KPIs
- Plan d'évolution et d'enrichissement continu
Cette approche modulaire a permis à Kiabi de bénéficier rapidement de solutions IA tout en construisant les compétences internes pour évoluer de manière autonome. RAISE AI a fourni la base technologique flexible et robuste nécessaire pour supporter une plateforme critique pour l'expérience client.
Technologies et méthodologies
Résultats et impact business
Expérience client améliorée
Conseil personnalisé et assistants intelligents disponibles 24/7 pour accompagner les clients dans leurs décisions d'achat
Efficacité opérationnelle
Automatisation des tâches répétitives et support des équipes, libérant du temps pour des activités à haute valeur ajoutée
Plateforme scalable
Fondation technologique robuste avec RAISE AI permettant d'évolutionner rapidement et de déployer de nouveaux cas d'usage
ROI mesurable
Impact démontré sur les indicateurs clés : taux de conversion, satisfaction client et réduction des coûts support
"RAISE AI nous a permis de mettre en place rapidement une plateforme IA générative performante, tout en restant maître de nos données et de la qualité de l'expérience client. L'approche de SFEIR a été pragmatique et orientée résultats."
Direction Innovation et E-commerce
Kiabi
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Kiabi a démontré comment RAISE AI peut accélérer l'innovation dans le retail. Nos experts peuvent vous accompagner dans vos projets d'IA générative, de la vision stratégique à la mise en production.
RAISE AI Semantic Engine
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