Comment Saks utilise-t-il les agents IA pour le service client et le personal shopping ?

Saks présente les agents IA comme un moyen de décharger ses équipes des tâches routinières, et non de remplacer son modèle de personal shopping. Son plan de 2024, élaboré avec Salesforce, prévoyait qu'un agent autonome prenne en charge des tâches de service simples, comme la mise à jour d'une adresse de livraison ou la vérification d'une commande, tandis qu'un profil client unifié permettrait à l'IA de suggérer des recommandations aux conseillers clientèle, puis aux conseillers de style. Les informations publiques sur les résultats sont limitées, et le groupe a depuis traversé une restructuration majeure.

Qu'a annoncé Saks au sujet des agents IA ?

Le 18 septembre 2024, Saks Fifth Avenue a élargi son partenariat avec Salesforce, selon Retail Insight Network. Le distributeur déployait la Salesforce Platform, y compris les applications Customer 360, Data Cloud et Agentforce, la plateforme d'agents IA de Salesforce, devant suivre. Commerce Cloud devait prendre en charge le suivi des ventes, le traitement des commandes, la gestion des stocks et la logistique de livraison, et Slack AI était déjà utilisé pour résumer des fils de discussion et répondre aux questions internes.

Deux cas d'usage d'agents ont été décrits :

• Service client : les clients pourraient utiliser un Agentforce Service Agent autonome pour des tâches simples, comme la mise à jour d'une adresse de livraison, ce qui libérerait les agents humains pour les demandes plus complexes.
• Assistance aux conseillers : Data Cloud regrouperait les données de différents systèmes dans un profil client unifié, que les agents utiliseraient pour proposer des recommandations et des actions fondées sur l'IA aux conseillers clientèle puis, à terme, aux conseillers de style, sur la base de l'historique du client dans la vente, le service et le commerce en ligne.

Le témoignage client que Salesforce consacre à Saks, mis à jour pour la dernière fois en août 2025, ajoute le suivi de commande et les retours comme exemples de demandes courantes que les agents doivent traiter, et décrit l'utilisation des données first-party et de l'IA pour personnaliser l'expérience d'achat sur les canaux digitaux, mobiles et en magasin. Il les présente comme des projets et ne rapporte aucun résultat mesuré.

Comment Saks décrit-il le rôle des conseillers humains ?

Les dirigeants de Saks Global ont constamment affirmé que les agents soutiennent le personnel. Marc Metrick, alors CEO, a déclaré : « Agentforce permettra à nos équipes de travailler différemment avec nos clients », ajoutant que l'outil les renforcerait plutôt qu'il ne les remplacerait. Mike Hite, directeur technique, a déclaré : « Agentforce permet vraiment à nos collaborateurs d'avoir une interaction plus approfondie et plus marquante avec nos clients », et, dans un entretien avec Retail Insider, qu'il allait « améliorer notre efficacité sur l'ensemble des points de contact client, en donnant plus de moyens à nos collaborateurs ».

Ce discours reflète la manière dont les grands magasins de luxe gagnent de l'argent. Les personal shoppers et les conseillers de style construisent sur des années des relations avec des clients à fort pouvoir d'achat. Un agent qui répond à toute heure à la question « où est ma commande ? » préserve le temps du conseiller ; un agent qui tenterait de remplacer le conseiller mettrait la relation en péril.

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De quelles données les agents IA ont-ils besoin pour le personal shopping ?

Le plan de Saks rend la dépendance explicite : les recommandations des agents reposent sur un profil unifié qui combine l'historique de vente, de service et de commerce en ligne. Concrètement, cela suppose d'identifier un même client à travers ses comptes en ligne, ses achats en magasin et ses contacts avec le service client ; de disposer de son consentement sur l'usage de ces données ; et de tenir à jour les données produits et stocks pour que les suggestions soient effectivement disponibles à l'achat. Sans cela, un agent destiné aux conseillers produit des suggestions génériques que des conseillers expérimentés ignoreront.

Il existe aussi des risques opérationnels que tout distributeur reprenant ce modèle doit anticiper. Un agent de service qui se trompe sur une politique de retour ou une date de livraison crée une réclamation au lieu d'en résoudre une ; les réponses doivent donc provenir des systèmes en temps réel, et non des connaissances générales d'un modèle. Le transfert vers un humain doit être rapide et s'accompagner de l'historique de la conversation, pour que le client n'ait pas à se répéter. Et dans le luxe, le ton compte : les réponses d'un agent doivent être vérifiées au regard des standards de service de la maison avant le lancement, puis surveillées, car une réponse sèche ou générique peut anéantir des années de relation construite par un conseiller.

Comment la restructuration de Saks Global a-t-elle changé la donne ?

Les projets IA ont été présentés avant une période de forte pression financière. Saks Global, qui réunit Saks Fifth Avenue, Neiman Marcus et Bergdorf Goodman, a traversé une procédure de chapitre 11 au premier semestre 2026. Le 26 juin 2026, le groupe a annoncé en être sorti sous un nouvel actionnariat, sous le nom d'Exemplar Luxury Group, avec une réduction de sa dette de près de 75 % et Geoffroy van Raemdonck comme directeur général. Le communiqué annonçant cette sortie évoque le fait de « tirer parti d'une connaissance approfondie des clients pour composer des assortiments distinctifs et offrir des expériences personnalisées » et mentionne des services de vente à distance, mais ne cite ni l'IA ni de plateformes particulières.

Pour les observateurs, c'est un rappel que les annonces technologiques et la réalité opérationnelle peuvent diverger. Ni Saks ni Salesforce n'ont publié de chiffres sur le nombre d'interactions traitées par les agents, les taux de résolution ou les effets sur les ventes, et la direction qui avait annoncé le programme a changé.

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Que peuvent retenir les distributeurs de l'approche de Saks ?

1. Démarrer les agents sur des tâches bien délimitées, comme le suivi de commande, les retours et les changements d'adresse, pour lesquelles les réponses proviennent des systèmes de référence.
2. Prévoir un transfert clair vers le personnel pour les interactions complexes ou à forte valeur.
3. Construire d'abord le profil unifié ; les recommandations aux conseillers ne valent que par la qualité des données consolidées qui les sous-tendent.
4. Présenter les agents au personnel comme des outils qui préservent leur temps, et associer les conseillers aux tests des suggestions.
5. Mesurer dès le premier jour : taux de prise en charge autonome, résolution, satisfaction et adoption par les conseillers, afin que le programme résiste aux arbitrages budgétaires.