Courir adopte une approche progressive et pragmatique de l’IA dans le retail, en faisant de la donnée et de l’omnicanalité les fondations avant d’introduire l’intelligence artificielle dans les opérations marketing et le service client.
1. Construire l’infrastructure data avant d’introduire l’IA
Courir a choisi une approche “data-first” : l’IA n’est déployée qu’après la modernisation du commerce omnicanal et l’unification de la donnée client. La mise en place d’une Customer Data Platform (CDP) permet d’agréger les données issues du e-commerce, du CRM et des magasins afin de créer une vision client omnicanale exploitable pour l’IA.
2. Faire de l’omnicanalité la base de l’intelligence client
Avant l’IA, Courir a transformé ses magasins en nœuds logistiques du commerce unifié, grâce à des services comme Click & Collect, ship-from-store ou order-in-store. Cette orchestration des stocks permet d’augmenter la disponibilité produit et de réduire les frictions dans le parcours client — un prérequis essentiel pour activer des cas d’usage IA réellement utiles.
3. Déployer l’IA d’abord sur le service client
Le premier cas d’usage IA priorisé concerne le support client, avec deux niveaux d’automatisation :
agents augmentés, qui assistent les conseillers avec des suggestions de réponses et un accès rapide à l’information ;
agents autonomes partiels, capables de traiter certains tickets simples (statut de commande, retours, remboursements).
L’objectif est d’améliorer la productivité du support tout en maintenant une transparence totale sur l’usage de l’IA auprès des clients.
4. Transformer le CRM en orchestration marketing pilotée par l’IA
Courir fait évoluer son marketing CRM d’un modèle linéaire (newsletters programmées) vers un modèle comportemental et dynamique. L’IA détermine automatiquement :
le meilleur moment pour contacter un client,
le canal le plus pertinent (email, push, SMS),
la fréquence et le contenu des messages.
Cette approche vise à maximiser engagement, conversion et ROI marketing.
5. Réinventer le rôle des équipes marketing
Dans ce nouveau modèle, les équipes marketing ne pilotent plus uniquement le calendrier des campagnes. Leur rôle devient de produire des contenus variés que l’IA orchestre et personnalise à grande échelle, dans une logique proche du passage de la télévision linéaire au streaming personnalisé.
En synthèse
Le cas Courir montre que l’IA génère le plus de valeur lorsqu’elle est déployée sur une infrastructure data et omnicanale solide, avec des cas d’usage ciblés et orientés ROI rapide.
Un exemple inspirant pour concevoir des agents IA capables d’orchestrer la relation client et d’automatiser le marketing CRM, tout en améliorant l’efficacité opérationnelle du retail.
