Architecture Data

février 11, 2025 • 4 min read

Luxe & Data : 3 Cas d’Usage qui redéfinissent l’Industrie en 2025

Rédigé par Jeanne B.

Jeanne B.

Face à un ralentissement du marché du luxe, où même des géants comme LVMH enregistrent une baisse de leurs revenus en 2024, l’innovation technologique devient un levier stratégique. Bien plus qu’un atout, la data et l’IA redéfinissent les codes de l’industrie en préservant l’excellence, le savoir-faire et l’exclusivité des maisons tout en répondant aux nouveaux enjeux économiques.

Dans cet article, nous explorons trois transformations majeures qui façonnent le luxe en 2025 :

  1. L’hyper-personnalisation, grâce à l’IA et aux recommandations intelligentes.
  2. L’optimisation de la supply chain, pour une meilleure gestion des stocks et une agilité accrue.
  3. L’amélioration de la performance des équipes en boutique, en équipant les conseillers de vente avec des outils basés sur la donnée.

Comment les Data Products redéfinissent-ils ces piliers du luxe et permettent aux maisons de rester compétitives tout en garantissant une expérience client exceptionnelle ?

Comment la Data transforme-t-elle l’expérience client en sur-mesure ?

Selon Bain, BCG, McKinsey, et TBWA, l’hyper-personnalisation est la tendance phare de 2025, portée par les attentes des jeunes consommateurs asiatiques (Gen Z & Millennials) et des VICs (Very Important Customers - clients premium d’une marque, sont reconnus comme ses consommateurs les plus précieux).

L’hyper-personnalisation se traduit également par une expérience phygitale (physique et digitale) sans couture. La frontière entre interactions digitales et physiques s’efface (boutiques, évènements, applications, mondes virtuels), et devient une attente clé, dans et au-delà de la boutique, avec des interactions enrichies par la data et les analyses d’intelligence artificielle.

L’IA générative fournit des interfaces dynamiques qui s’adaptent en temps réel aux préférences des clients, avec un passage de listes de recherche statiques à des recherches contextuelles qui comprennent l’intention du client. D’après McKinsey, 79 % des consommateurs attendent que l’IA comprenne leurs besoins et recommande des produits sur-mesure et 82 % veulent que l’IA réduise le temps passé à chercher un produit à acheter.

Quel Data Product pour cette tendance et pour quels résultats ?

💡 Un moteur de recherche IA contextuel, basé sur le NLP (Natural Language Processing) et l’analyse comportementale. Il offre :

  • Des recommandations enrichies : croisant historique d’achats, navigation et préférences.
  • Un modèle de classement dynamique ajusté au profil du client.

Impact business :
✅ Augmentation du taux de conversion et du panier moyen
✅ Réduction du taux d’attrition



🚀 Ce qu’on a fait de similaire chez Theodo : Le cas du Pass Culture
 Une optimisation du moteur de recommandation du Pass Culture (dispositif du gouvernement facilitant l’accès des jeunes à la culture) réduisant le temps d’entraînement de l’algorithme de 75 % et augmentant la conversion de 12 %.

Comment la Data permet-elle une supply chain plus agile et optimisée ?

Dans un contexte de ventes stagnantes et de marges sous pression, 75 % des dirigeants du secteur prévoient d’investir dans des outils de planification basés sur la data (McKinsey). En 2023, jusqu’à 5 milliards d’articles en excès ont été produits, représentant une perte de 70 à 140 milliards de dollars (BCG x Altagamma). LVMH et Kering, quant à eux, ont accumulé jusqu’à 5 milliards d’euros d’inventaire excédentaire, ce qui représente 4 à 8 % de leur chiffre d’affaires. L’IA prédictive permet déjà des avancées concrètes : Kering a amélioré de 20 % la précision de ses prévisions de stocks, en s’appuyant sur des modèles avancés d’analyse des tendances et de demande.

Une gestion optimisée des stocks est également essentielle pour limiter le gaspillage et réduire l’empreinte environnementale du secteur. Une supply chain plus agile devient ainsi un avantage concurrentiel majeur, permettant aux marques de réduire les coûts de stockage, d'ajuster leur production en temps réel et d'améliorer leur durabilité.

 

Quel Data Product pour cette tendance et pour quels résultats ?

💡Un algorithme d’optimisation des stocks, allouant dynamiquement les produits aux différentes boutiques et entrepôts en fonction de la demande locale et des prévisions. Il offrira :

  • Une vision en temps réel des stocks pour ajuster les allocations.
  • Une automatisation des transferts entre magasins et entrepôts pour l'e-commerce.

Impact business :
✅ Meilleure réactivité face aux variations de la demande
✅ Réduction des stocks excédentaires et des coûts logistiques

🚀 Ce qu’on a fait chez Theodo : Carrefour Store Adaptor
Une solution IA réduisant de 20 % le nombre de produits en rayon, avec un taux de 98 % sur les 1200 magasins déployés.

Comment la Data transforme-t-elle la gestion des talents ?

L’expérience en boutique reste clé : 75 % des clients achètent davantage après une interaction de qualité avec un conseiller (McKinsey x BoF). 64 % des VICs déclarent que leur fidélité dépend de leur relation avec le personnel, et 68 % suivraient leur conseiller chez une autre marque (BCG).

Les maisons de luxe investissent donc dans des outils de clienteling augmentés par l’IA. Kering, avec Luce, donne à ses vendeurs un accès instantané aux préférences des clients et à l’historique des interactions, améliorant ainsi les recommandations en boutique.

L’IA permet également de croiser des données internes (historique de ventes, stocks…) et externes (météo, événements…) afin d’optimiser les ventes et renforcer l’efficacité des équipes en magasin. En exploitant ces technologies, les marques améliorent l’engagement client tout en optimisant la rentabilité de leurs boutiques physiques.

Quel Data Product pour cette tendance et pour quels résultats ?

💡 Un Dashboard enrichi par l’IA, qui intègre l’historique d’achats, les préférences et les interactions précédentes du client. Il offrira :

  • Un accès rapide au profil client via tablette ou application mobile
  • Des recommandations personnalisées en fonction des stocks et des préférences

Impact business :
✅ Augmentation des ventes grâce à une meilleure personnalisation
✅ Amélioration de la satisfaction et de la fidélisation client



🚀 Ce qu’on a fait chez Theodo : Le cas d’Uptify
Une Data Plateforme ainsi qu’un PoC (Proof of Concept) IA pour centraliser les données des boutiques, analyser la performance des vendeurs via du clustering, valider des corrélations entre ventes et facteurs externes, et améliorer la prise de décision des Retail Managers (gestionnaires de magasins).

Conclusion

L’implémentation de Data Products sur l’ensemble de la chaîne de valeur ouvre de nouveaux potentiels de croissance, de l’expérience client en boutique jusqu’à la gestion des stocks. Toutefois, leurs succès reposent sur des prérequis essentiels : une gouvernance data claire, garantissant la qualité et la fiabilité des analyses, et une stratégie d’activation des données bien définie.

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Sources :

Cet article a été écrit par

Jeanne B.

Jeanne B.