L'IA dans le commerce de détail ? Cela ne se fera pas sans travail.
Toutes les quelques années, une nouvelle technologie révolutionnaire fait son apparition et promet de bouleverser bien plus que le commerce de détail. L'intelligence artificielle n'est certainement pas une technologie qui résoudra nos problèmes par magie, mais son utilisation peut apporter des avantages significatifs, que ce soit sous la forme d'une prise de décision automatisée ou d'un apprentissage automatique.
Mais cela ne va pas sans travail ! En fait, il est plus vrai que la qualité des données d'entrée est essentielle pour les applications d'IA.
Examinons quelques exemples d'applications d'IA pour le commerce de détail qui ont fonctionné dans le monde réel.
Les prévisions de ventes basées sur des événements sont beaucoup plus précises grâce à l'IA
Des prévisions de ventes de qualité permettent d'améliorer la planification de l'espace, les commandes automatisées et la chaîne d'approvisionnement, autant d'éléments qui peuvent être grandement améliorés par l'IA. Chaque détaillant est unique et possède ses propres spécificités qui doivent être prises en compte pour s'assurer que les prévisions fonctionnent correctement et sont suffisamment précises.
Cependant, fournir à l'IA des données sur l'historique des stocks et les événements passés et futurs qui affectent les ventes est essentiel pour les prévisions de ventes futures.
Il ne suffit pas de connaître l'historique des ventes.
Des facteurs tels que les ventes passées, les promotions, les vacances ou les matchs sportifs ont un impact significatif sur le comportement des consommateurs. L'IA peut évaluer cet impact et fournir de bien meilleures prévisions de la demande sur une base quotidienne pour des milliers de produits dans des centaines de magasins.
Les commandes automatiques sont l'une des utilisations les plus utiles de l'IA dans le commerce de détail
Le modèle de réapprovisionnement traditionnel, qui repose sur des commandes manuelles placées par les associés du magasin, présente de nombreux inconvénients. Il faut beaucoup de temps, de soin, de compétences analytiques et d'expérience pour créer une commande de qualité.
Avec une bonne prévision de la demande et une intégration avec les planogrammes, l'IA peut créer automatiquement des commandes d'une qualité supérieure à ce qu'un directeur de magasin moyen pourrait gérer. Les avantages de la mise en œuvre de commandes automatisées ou au moins semi-automatiques comprennent un gain de temps considérable pour le personnel, une amélioration de la disponibilité des produits et de la satisfaction des clients, ainsi qu'une augmentation des ventes.
Cependant, l'introduction des commandes automatiques n'est pas sans poser de problèmes. En particulier au cours des premiers mois, il faut consacrer beaucoup de temps et d'efforts aux tests et à la configuration générale, afin que l'IA ait une bonne idée de ce que nous attendons réellement de nos journées et des limites raisonnables pour éviter les écarts non désirés.
Les remplacements automatiques permettent de mettre à jour les planogrammes et de prévoir les nouvelles.
Une autre application intéressante de l'IA est le remplacement automatique de produits. L'IA permet de déterminer facilement le bon moment et les bonnes conditions pour remplacer le produit A par le produit B. Il suffit de définir des règles de similarité, telles que la marque identique, le prix le plus proche, la couleur similaire, etc. et l'IA déterminera le meilleur substitut disponible et effectuera le changement d'étalage dans chaque magasin individuellement.
La définition des règles de similarité est essentielle au fonctionnement de l'ensemble du processus et peut nécessiter des semaines, voire des mois de travail personnel, en fonction de la complexité et de la diversité de l'assortiment.
Les applications sont nombreuses - du remplacement automatique des produits indisponibles dans les planogrammes à la prévision des ventes d'un nouveau produit sur la base des produits les plus similaires qui se sont vendus dans le passé. Toutes ces applications sont entièrement automatisées, sur une base quotidienne, pour des milliers de produits dans des centaines de magasins.
Grâce à l'IA, nous pouvons créer des planogrammes spécifiques aux magasins
L'intelligence artificielle a apporté une approche révolutionnaire au processus traditionnel de création de planogrammes. Elle permet de générer des milliers de planogrammes optimisés, spécifiques à chaque magasin et adaptés à l'espace disponible dans les magasins en fonction des prévisions de la demande, des priorités des magasins, des promotions et de nombreux autres paramètres. Il n'est plus difficile de créer facilement et rapidement des planogrammes adaptés aux spécificités locales et de contrôler l'ensemble du processus de mise en œuvre.
Les planogrammes peuvent désormais être créés à l'aide de règles visuelles qui reflètent l'arbre de décision du client. L'intelligence artificielle se charge du reste, en créant des planogrammes selon la logique visuelle spécifiée, de sorte que les produits les plus importants soient prioritaires. Tout cela est basé sur les ventes, l'espace disponible et l'assortiment dans un magasin donné. Même deux magasins disposant du même espace peuvent avoir des planogrammes légèrement différents si le comportement des clients est différent.
Il ne fait aucun doute que l'avenir du planogramme continuera à reposer sur l'utilisation de l'intelligence artificielle combinée avec des données détaillées.
Pourquoi utiliser les technologies basées sur l'IA ?
Les concepts décrits ci-dessus sont des pratiques réelles éprouvées par de nombreux détaillants et peuvent réduire considérablement les surstocks, augmenter les ventes, faire gagner du temps au personnel du magasin et, surtout, améliorer l'expérience client. L'utilisation de l'IA dans le commerce de détail est indéniable - elle ouvre la voie à l'obtention de résultats qui ne seraient pas possibles autrement.
Rédigé par
Petr Kavánek
CEO / Co-owner | Quant Retail s.r.o.