In hun gesprek voor The Bridge bespraken Édouard de Mézerac, Group CEO en Global Lead Retail & Luxury Artefact, en Vincent Blaclard, Managing Partner & France Lead Retail, de verschillende manieren artificial intelligence de detailhandel ingrijpend artificial intelligence door een nieuwe invulling te geven aan de manier waarop merken hun klanten begrijpen, hun bedrijfsvoering aansturen en groei realiseren.
Edouard de Mézerac werd in maart 2025 benoemd tot CEO van de groep. Hij staat aan het hoofd van Artefact’s wereldwijde sectorpraktijken, met een bijzondere focus op retail en consumptiegoederen. Hij bracht een groot deel van zijn carrière door in de Verenigde Staten en Azië, waar hij diepgaande expertise opbouwde in AI ecosystemen voor luxeartikelen en retail. Hij is alumnus van HEC Paris.
Vincent Blaclard trad Artefact 2021 in dienst bij Artefact en werkt sindsdien binnen de Retail-praktijk samen met toonaangevende Franse retailers (Carrefour, Fnac Darty), terwijl hij ook nieuwe klanten heeft binnengehaald: Lagardère Travel Retail, evenals Française des Jeux en Tarkett. Hij behaalde diploma’s aan de Franse École Polytechnique en het Courant Institute van de New York University.
Het discours rond AI de detailhandel is volwassen geworden. Het wordt niet langer gezien als een technologische wedloop, maar is nu een strategisch debat over concurrentievermogen, veerkracht en differentiatie. Wat begon als losse experimenten op het gebied van personalisatie en vraagvoorspelling , is uitgegroeid tot een structurele verschuiving in de gehele waardeketen. Detailhandelaren ontwerpen nu data ecosystemen die intelligentie inbrengen in elke beslissing, van productontwerp en prijsstelling tot klantbetrokkenheid en efficiëntie in de toeleveringsketen.
De vraag waar detailhandelaren vandaag de dag voor staan, is niet ofAI te gebruiken, maar hoe hoe ze het effectief en verantwoord kunnen inzetten om waarde te creëren die verder reikt dan kortetermijnwinsten.
Data voor toegevoegde waarde
Data altijd al de levensader van de detailhandel geweest, maar de manier waarop ze worden verzameld, gestructureerd en benut, is ingrijpend veranderd. De sector behoorde tot de eersten die zijn klantrelaties digitaliseerde via loyaliteitsprogramma’s, e-commerce en omnichannelsystemen die elke aankoop en interactie bijhouden. Toch hebben deze systemen ook voor versnippering gezorgd.
De uitdaging van vandaag is om de verbanden weer te leggen. Retailers brengen transactie-, gedrags- en data samen data geïntegreerde klantplatforms die zowel analyses als AI voeden. Het doel is om de overstap te maken van statische rapportages naar dynamische inzichten: niet alleen begrijpen wat klanten hebben gedaan, maar ook voorspellen wat ze vervolgens zullen doen.
Zoals Edouard aangeeft, ligt de sleutel tot volwassenheid in het vermogen om „elk signaal te koppelen en in realtime bruikbaar te maken“. Die koppeling is afhankelijk van een robuuste architectuur: cloud data , pijplijnen voor realtime gegevensopname en bestuursmodellen die ervoor zorgen dat data binnen de hele organisatie data en betrouwbaar data .
Voor veel retailers is dit zowel een organisatorische als een technische transformatie. Data verschuift steeds meer naar de operationele teams, waardoor marketeers, categoriemanagers en winkelnetwerken in staat worden gesteld om direct op inzichten te reageren. AI steeds meer een middel om flexibiliteit te bevorderen, in plaats van een instrument dat voorbehouden is aan data .
Een nieuwe kijk op prestaties in de hele waardeketen
De eerste zichtbare impact van AI de detailhandel kwam voort uit procesoptimalisatie: het automatiseren van prognoses, het aanpassen van prijzen en het stroomlijnen van de logistiek. Deze initiatieven blijven essentieel, maar er is een verschuiving gaande naar bredere prestaties. Hoe kan AI de winstgevendheid, de duurzaamheid en de klantgerichtheid verbeteren?
Detailhandelaren zien AI nu AI een hefboom op drie elkaar aanvullende gebieden:
- Operationele uitmuntendheid: het automatiseren van repetitieve taken zoals het afstemmen van facturen, het voorspellen van de vraag of het aanvullen van voorraden om de kosten te verlagen en de nauwkeurigheid te vergroten.
- Klantbeleving: het bieden van gepersonaliseerde klantervaringen en gerichte aanbiedingen die de klantloyaliteit en de gemiddelde bestelwaarde vergroten.
- Strategisch inzicht: nieuwe groeikansen identificeren, van assortimentsuitbreiding tot lokale prijsstelling en productinnovatie.
Elk aspect is gebaseerd op hetzelfde uitgangspunt: hoogwaardige data een duidelijk inzicht in de zakelijke prioriteiten.
Vincent legt uit: AI pas echtAI zijn recht wanneer het een specifiek bedrijfsprobleem oplost en in alle afdelingen wordt ingezet, en niet alleen in innovatielaboratoria blijft steken.“
Deze verschuiving in focus leidt tot nieuwe manieren om succes te meten. In plaats van het aantal geïmplementeerde modellen of geleverde dashboards te tellen, houden toonaangevende retailers nu bij hoe AI de besluitvorming AI : snellere reacties op trends, minder prijsverlagingen, een hogere conversie of minder verspilling. De maatstaf voor waarde is verschoven van output naar resultaat.
De ontwikkeling van retail intelligence
Van oudsher wordt de detailhandel gedreven door een cyclus van observatie en intuïtie. Merchandisers liepen door de winkels, bestudeerden patronen en pasten de strategie aan op basis van hun ervaring. AI die intuïtie met gedetailleerde, continue inzichten. Door data winkels, e-commerce, leveranciers en sociale media te integreren, krijgen retailers realtime inzicht in prestaties en gedrag.
Geavanceerde analyses ondersteunen nu besluitvorming op elk niveau:
- Prijsstelling: algoritmen bepalen de prijselasticiteit per segment en regio en passen aanbiedingen in realtime aan om de marges te waarborgen.
- Assortiment: clustermodellen bepalen voor elke winkel de optimale samenstelling van het assortiment op basis van de lokale vraag, seizoensinvloeden en klantprofielen.
- Toeleveringsketen: voorspellende modellen signaleren verstoringen en doen aanbevelingen voor het herschikken van de voorraad voordat er tekorten ontstaan.
- Klantbetrokkenheid: modellen voor natuurlijke taal analyseren feedback, beoordelingen en service-interacties om de stemming en nieuwe behoeften te detecteren.
Samen vormen deze mogelijkheden wat Vincent „retail intelligence in motion“ noemt: een systeem waarin elke beslissing weer terugvloeit naar een continu leerproces. Hoe meer data er doorheen data , hoe slimmer de organisatie wordt.
Van personalisatie tot voorspelling
Personalisatie wordt AI jaren gezien als de belofte van AI voor de detailhandel, maar echte personalisatie vereist diepgang, niet alleen segmentatie. De volgende stap is de overgang van het voorspellen van de volgende aankoop naar het anticiperen op de intentie van de klant: herkennen wat klanten nodig zouden kunnen hebben nog voordat ze dat zelf aangeven.
AI dit AI door contextuele signalen met elkaar te koppelen: surfgedrag, winkelbezoeken, het weer, maatschappelijke trends en de beschikbaarheid van producten. Detailhandelaren kunnen vervolgens hun marketing en assortiment dynamisch aanpassen, waardoor ze tijdige, relevante services kunnen bieden services klanten te overspoelen met overbodige informatie.
Edouard omschrijft dit als de overgang van reactieve naar proactieve detailhandel. „Wanneer AI niet alleen AI wat een klant wil, maar ook waarom hij dat wil, dan maak je de overstap van marketing naar relatiebeheer“, zegt hij.
Deze voorspellende mogelijkheden reiken verder dan marketing en strekken zich uit tot voorraadbeheer en bedrijfsvoering. Bijvoorbeeld:
- Voorspellende AI kan pieken in de vraag als gevolg van externe factoren, zoals lokale evenementen of trends onder influencers, voorspellen, waardoor de voorraad sneller kan worden aangepast.
- Dynamische prijsbepalingssystemen kunnen de prijselasticiteit testen en de resultaten simuleren voordat ze worden geïmplementeerd.
- Chatbots en virtuele assistenten die zijn getraind op basis vandata klanten begeleiden bij complexe processen, van het kiezen van het juiste product tot het afhandelen van retourzendingen.
Al deze toepassingen onderstrepen hetzelfde principe: AI niet alleen een analytisch systeem, maar ook een voorspellend systeem dat kennis kan omzetten in anticipatie.
Generatieve AI nieuwe retailagenten
De opkomst van generatieve AI een nieuw keerpunt. Hierdoor evolueert de sector van analytische intelligentie naar creatieve en conversationele intelligentie. De detailhandelaren van vandaag experimenteren met generatieve modellen om het creëren van content te versnellen, de verkoopondersteuning te verbeteren en nieuwe vormen van klantinteractie te ontwikkelen.
Er zijn drie gebieden die opvallen:
- Product- en contentontwikkeling. Generatieve AI productbeschrijvingen, afbeeldingen en marketingmateriaal genereren die aansluiten bij de toon van het merk en de beste praktijken op het gebied van SEO, waardoor de time-to-market aanzienlijk wordt verkort.
- Kennisbeheer. Interne assistenten die zijn getraind in het gebruik van organisatie helpen teams om snel informatie te vinden, of het nu gaat om nalevingsrichtlijnen, gegevens van leveranciers of winkelprocedures.
- Klantcontact. Intelligente chatbots bieden persoonlijk advies en ondersteuning na aankoop, waarbij automatisering en empathie naadloos in elkaar overvloeien.
Het concept van AI is bijzonder baanbrekend. In tegenstelling tot traditionele chatbots kunnen deze agenten redeneren, handelen en leren, en dat over verschillende systemen heen. Een AI in de detailhandel kan bijvoorbeeld zelfstandig een terugbetaling verwerken, de voorraad controleren en CRM-gegevens bijwerken.
Voor Vincent vertegenwoordigen deze systemen „een nieuwe generatie automatisering, die samenwerkt met mensen in plaats van taken simpelweg over te nemen“. Naarmate deze systemen zich verder ontwikkelen, zouden ze net zo onmisbaar kunnen worden als ERP- of CRM-platforms, waardoor ze de digitale ruggengraat van de detailhandel opnieuw definiëren.
De cultuur van verantwoorde AI
Naarmate de invoering in een stroomversnelling komt, nemen ook de vragen over verantwoordelijkheid toe. Detailhandelaren verwerken gevoelige klantgegevens, van aankoopgeschiedenis tot data, waardoor ethisch beheer van essentieel belang is. Verantwoord gebruik van AI de detailhandel draait om drie prioriteiten:
- Transparantie: ervoor zorgen dat klanten begrijpen wanneer en hoe AI gebruikt bij aanbevelingen of prijsbepaling.
- Eerlijkheid: het vermijden van vooringenomenheid in algoritmen die zou kunnen leiden tot uitsluitende prijsstelling of targeting.
- Beveiliging: zorgen voor data robuuste data en toegangscontrole.
Toonaangevende organisaties breiden hun compliance-modellen momenteel uit naar AI . Veel van hen passen principes toe die vergelijkbaar zijn met de financiële „drie verdedigingslinies“: het ontwikkelen van modellen, het onafhankelijk valideren ervan en het uitvoeren van externe beoordelingen.
Deze discipline wordt een concurrentievoordeel, merkt Edouard op: „Vertrouwen wordt de nieuwe valuta in de AI detailhandel. Merken die data met data omgaan, zullen zowel de loyaliteit van hun klanten als het vertrouwen van de toezichthouders winnen.“
Regionale volwassenheid en innovatie
AI in de detailhandel verschilt sterk per regio. Noord-Amerika loopt voorop op het gebied van industrialisatie, dankzij geavanceerde e-commerce-ecosystemen en sterke data . De Verenigde Staten blijven het referentiepunt voor experimenten, waarbij detailhandelaren AI integreren in hun assortiment, logistiek en winkelactiviteiten.
Azië, met name China en Zuid-Korea, blijft grenzen verleggen op het gebied van automatisering en klantervaring. Superapps en digitale betaalecosystemen maken de verzameling van enorme datasets in realtime mogelijk, die de basis vormen voor voorspellende retailmodellen. Bedrijven als Alibaba en JD.com laten zien hoe AI volledige AI eruitziet, van optimalisatie van de toeleveringsketen tot livestream-commerce.
Europa daarentegen combineert innovatie met regelgeving. Retailers zoals Carrefour, Zalando en Tesco passen AI toe binnen ethische kaders, waarbij de nadruk ligt op transparantie en duurzaamheid.
Opkomende markten in Latijns-Amerika, het Midden-Oosten en Afrika maken gebruik van AI de nadruk op toegankelijkheid en inclusie, waarbij voorspellende analyses worden ingezet om prijsschommelingen te beheersen en de toegang tot essentiële goederen te verbeteren.
Ondanks regionale verschillen is de ontwikkeling consistent: de AI van AI neemt toe wanneer infrastructuur, regelgeving en visie op elkaar zijn afgestemd.
Transformatie meten
AI de detailhandel evolueert van een ‘proof-of-concept’ naar een ‘proof-of-value’. De vraag is niet langer of AI , maar hoe de daadwerkelijke impact ervan op prestaties en bedrijfscultuur kan worden gemeten. Detailhandelaren beoordelen de waarde AInu op drie vlakken:
- Financieel: verbeteringen op het gebied van marge, conversiepercentage en operationele efficiëntie.
- Klant: verbeteringen op het gebied van tevredenheid, loyaliteit en betrokkenheid.
- Organisatorisch: implementatie, samenwerking en het vermogen om innovatie op te schalen.
Sommige voordelen blijven van kwalitatieve aard. Vincent merkt op: AI de manier waarop mensen denken. Het zorgt voor een meer experimentele mentaliteit in de detailhandel.” Medewerkers leren om te testen, te itereren en te vertrouwen op data beslissingen. Het resultaat is een meer flexibele cultuur, die sneller kan inspelen op veranderingen in de markt.
Transformatie hangt ook af van leiderschap. Leidinggevenden die AI een kerncompetentie beschouwen, en niet als een nevenproject, zijn degenen die duurzame resultaten boeken. De prioriteit ligt bij het overal AI het bedrijfsritme integreren AI : in prognosevergaderingen, merchandisingplannen en evaluaties van winkelprestaties, totdat het onzichtbaar wordt, een natuurlijk onderdeel van de besluitvorming.
Van technologie tot transformatie
De fase van innovatie op het gebied van AI de detailhandel is overgegaan in een fase van integratie. Leiders onderscheiden zich niet door de geavanceerdheid van hun modellen, maar door hun vermogen om technologie af te stemmen op strategie en mensen.
De volgende fase zal waarschijnlijk worden gekenmerkt door AI die met mensen uit verschillende functies samenwerken, in realtime beslissingen nemen en tegelijkertijd leren van feedback. Deze ontwikkeling zal menselijke expertise niet vervangen, maar juist versterken, waardoor teams zich kunnen richten op creativiteit, empathie en innovatie – de eigenschappen die een merk echt onderscheiden.
Uiteindelijk is de grootste bijdrage AIaan de detailhandel misschien niet automatisering of voorspelling, maar een nieuw perspectief: een nieuwe manier om naar het bedrijf te kijken, waarbij het meer verbonden, intelligenter en beter in staat is om op veranderingen in te spelen.
"De echte transformatie is niet van technische aard. Het gaat erom dat we leren anders te werken, waarbij data de gemeenschappelijke taal data die alle onderdelen van de organisatie met elkaar verbindt", concludeert Edouard.
Bekijk het originele interview in het Frans:
