Pourquoi les magasins intelligents alimentés par l’IA sont un pari judicieux pour les détaillants
John Spencer John Spencer
18 septembre 11 min

Pourquoi les magasins intelligents alimentés par l’IA sont un pari judicieux pour les détaillants

Aujourd’hui, il n’y a aucun doute que le client gagne, mais est-ce que le magasin gagne? Avec le bon assortiment de produits, oui!

Les détaillants d’aujourd’hui font face à des vagues de tendances perturbatrices. Des tarifs douaniers aux catastrophes naturelles et autres perturbations mondiales, la volatilité a des répercussions sur les chaînes d’approvisionnement jusqu’à l’assortiment des produits au niveau des magasins. L’incertitude autour des comportements d’achat est la nouvelle norme, que les achats aient lieu dans le domaine numérique ou physique. La complexité de fournir et de livrer des produits dans un délai d’un instant, à n’importe quel endroit, avec des options apparemment infinies, crée une ambiguïté massive autour de ce qui doit être dans le magasin, quand, où et à quel prix pour faire revenir les clients.

Volatilité, incertitude, complexité et ambiguïté : ces termes créent le monde dit « VUCA » (acronyme anglais pour volatility, uncertainty, complexity, ambiguity) dans lequel nous vivons — et il arrive dans un magasin près de vous. En fait, comme bon nombre des détaillants à qui nous avons parlé nous l’ont dit, il est déjà là. Prenons la distorsion d’inventaire et la marchandise en rupture de stock, qui coûtent actuellement aux détaillants jusqu’à 1 billion de dollars par an. Alors que les détaillants cherchent à égaler les options offertes aux consommateurs en ligne, les produits prolifèrent tout au long de la chaîne logistique, ce qui entraîne des surplus coûteux au magasin, à l’entrepôt ou au centre de distribution. Mais bien sûr, les motivations des détaillants sont tout à fait rationnelles : ils savent que si les clients ne peuvent pas obtenir ce qu’ils recherchent et sont insatisfaits, ils se tourneront simplement vers Amazon, Alibaba ou toute autre option rapide et pratique.

Compte tenu du paysage concurrentiel, il est impératif que les magasins répondent mieux aux exigences des consommateurs d’aujourd’hui : l’espace, le produit et le prix doivent être exactement ce que le client veut. Selon une étude récente, les trois quarts des consommateurs affirment qu’une bonne expérience client stimule la fidélité à leur marque, et que l’assortiment des stocks est un élément essentiel pour offrir ce type de satisfaction client exceptionnelle. C’est un défi de taille, mais la bonne nouvelle, c’est qu’il rapportera des dividendes aux détaillants qui réussissent.

Alors, comment pouvons-nous y arriver et pourquoi l’IA est-elle prête à résoudre ce problème mieux qu’un système de planification traditionnel? Commençons par ce qui est clair : l’approche actuelle ne fonctionne pas, surtout au niveau local, pour les raisons décrites ci-dessous. Pourtant, les magasins, et la chaîne logistique dans son ensemble, sont maintenant plus connectés que jamais. Ces points de données et points de contact interconnectés créent de nouvelles possibilités pour le magasin de servir à la vitesse les clients hyperconnectés d’aujourd’hui, permettant aux détaillants de satisfaire leur clientèle et de développer leurs affaires.

Le processus de planification actuel est dépassé et brisé

Les diagrammes de planification dans le commerce de détail viennent traditionnellement des dirigeants. Ils commencent par une vue d’ensemble du processus de planification, qui peut être ventilée par zone géographique ou par marque, regroupée en groupes de magasins, puis étalée comme de la confiture jusqu’au magasin local. Ajoutez des promotions à certaines catégories et à certains produits. Exécutez les ventes et les promotions pour les articles qui stagnent. Dans le pire des cas, faites-en le problème de quelqu’un d’autre en renvoyant les marchandises au centre de distribution, essayez d’obtenir un crédit du vendeur ou envoyez les marchandises invendues à un autre magasin dans l’espoir qu’elles y seront mieux vendues. Répétez le processus sur une base annuelle, trimestrielle ou mensuelle, et vous vous retrouvez avec une surabondance d’inventaires non désirés qui prennent un espace précieux dans le magasin.

Les technologies numériques et le commerce électronique n’ont pas tardé à montrer qu’il existait une meilleure solution, avec des offres telles que l’achat en ligne et la collecte en magasin (ce que l’on appelle en anglais le BOPIS, buy online and pick-up in store, ou le « cliquer et récupérer »). Les détaillants pourraient offrir des options presque illimitées aux consommateurs en ligne et les rendre prêtes à être récupérées dans le magasin, ou encore les livrer là où les clients se trouvent. Et si nous pouvions adopter cette même flexibilité pour créer le meilleur assortiment d’inventaires dans le magasin?

servir a la vitesse du client

Avec l’IA et les données, les magasins deviennent beaucoup plus intelligents

Il n’y a pas si longtemps, la rentabilité des magasins dépendait de la rapidité avec laquelle les rayons pouvaient être stockés et les gens payaient à la caisse. Empilez-les marchandises bien haut et laissez-les s’envoler, disait-on à l’époque. Mais quand les piles ont arrêté de proposer les bons produits, les clients ont commencé à chercher ailleurs. Ils ont sauté sur leur téléphone intelligent, essayant de vérifier dans les magasins les articles qu’ils voulaient avant de se présenter en personne. Finalement, ils ont abandonné et ont commencé à acheter en ligne. Cela a conduit à un surdimensionnement important de la gamme de produits dans les magasins, car les détaillants essayaient d’être tout pour tout le monde.

Tout un écosystème d’éditeurs de logiciels s’est développé autour du traitement des symptômes, plutôt que de la résolution du problème à la source. L’optimisation des réductions de prix, par exemple, est apparue parce que nous travaillions tous avec des données de rétrovision et une solution statique unique. Mais avec de nouveaux flux de données et l’amélioration des capacités technologiques, comme l’apprentissage machine (AM) approfondi, la recherche opérationnelle (RO), les séries chronologiques et la vision (OCR) ⁠– ainsi qu’avec l’explicabilité, qui permet de tirer des enseignements des interactions tant avec les données que les personnes ⁠– une nouvelle approche propulsée par l’IA est possible.

L’IA permet aux détaillants d’améliorer la rentabilité au niveau des UGS (SKU en anglais) à l’échelle locale, comme si vous aviez votre meilleur planificateur dans chaque magasin. En utilisant les données dont dispose le magasin, qu’il s’agisse des points de vente, des stocks ou des prévisions de la demande, les détaillants peuvent établir des plans beaucoup plus précis. Il sera également possible de superposer des données de pointe provenant de l’IdO, des informations à propos de la concurrence, des événements locaux, de la météo et des caméras, à mesure que ces différents flux de données s’ouvrent et commencent à circuler.

L’IA peut faire des recommandations complexes, et elle apprend et devient plus intelligente avec chaque interaction et chaque nouvelle information qu’elle traite. La vitesse de l’ensemble de la chaîne logistique peut alors être optimisée⁠, qu’il s’agisse de magasins voisins, d’un point de service de commerce électronique ou d’un centre de distribution régional pour résoudre le dernier kilomètre et les perturbations potentielles. Le jeu en vaut la chandelle, parce qu’un moteur interconnecté qui fait la bonne prédiction et la bonne recommandation, et qui peut même prendre des mesures dans un horizon de temps donné, permet le type d’orchestration en temps réel qui donnera aux clients ce qu’ils veulent, quand et où ils le veulent. C’est ainsi que les magasins deviennent le moteur de l’agilité dans le processus de planification du commerce de détail.

Utiliser les magasins pour servir à la vitesse du client

Aujourd’hui, les clients sont rois plus que jamais et les détaillants qui sont obsédés par eux gagnent la partie. Le détaillant le plus prospère de notre époque (oui, détaillant) a prédit cela il y a environ 20 ans. Jusqu’à présent, le défi a été que les magasins ont eu du mal à suivre le rythme de l’évolution des consommateurs et du paysage technologique. La diminution du coût de la technologie en magasin, combinée à la capacité de donner un sens à l’énorme quantité de données dont disposent maintenant les détaillants, permet aux magasins de redevenir le chef de file en tant qu’actif le plus stratégique d’une marque. C’est d’autant plus évident que les marques qui ont commencé uniquement en ligne s’étendent aux magasins physiques – il suffit de regarder Amazon Go, les magasins sans caisse enregistreuse que l’entreprise est en train de déployer aux États-Unis.

Les magasins jouent également un rôle important dans la fidélité à la marque : un rapport récent a constaté que 77 % des consommateurs disent avoir des relations avec certaines marques depuis plus de 10 ans, et dans un grand nombre de cas, ces relations commencent dans le magasin. L’IA rend le magasin encore plus précieux en exploitant la puissance des données traditionnelles et de pointe et en tirant parti des nouvelles connaissances, décisions et actions pour accroître l’espace et la rentabilité des produits par magasin et par UGS (SKU), chaque jour. Comme les clients dépensent plus par visite dans les magasins qu’en ligne, selon une enquête de Forbes, les détaillants sont fortement incités à bien faire les choses en exploitant les données, l’IA et la chaîne logistique interconnectée.

Les détaillants qui adoptent une chaîne logistique numérique interconnectée qui s’imposeront comme les meilleures marques au monde, car ils peuvent servir leurs clients à la vitesse nécessaire pour concurrencer les options uniquement offertes en ligne. Ce monde interconnecté commence avec le magasin, mais va beaucoup plus loin. Plus un détaillant devient sophistiqué lorsqu’il relie les points de contact, plus le magasin, l’espace et l’assortiment en profitent, à chaque endroit.

Cela peut sembler beaucoup à digérer, et on peut se demander, comme le dit le proverbe, comment courir plusieurs lièvres à la fois. La réponse est très clairement un à la fois – en commençant par le magasin, où la détection des ruptures de stock est le meilleur point de départ pour fournir un meilleur assortiment d’inventaires au niveau local.

Entreprenez votre parcours vers l’adoption de l’IA, un magasin à la fois

Exploiter les données, l’IA et l’ensemble de la chaîne logistique interconnectée peut sembler une tâche décourageante pour de nombreux détaillants, mais il existe un cadre éprouvé pour réussir. Une approche par étapes permet de libérer de la valeur pour chaque magasin. Cela commence par la détection des modèles d’inventaire. Cette visibilité est le bon point de départ, mais contrairement aux tours de contrôle traditionnelles, une solution alimentée par l’IA va plus loin en prédisant, prescrivant et exécutant un meilleur assortiment.

Entreprenez votre parcours vers adoption de l'IA

L’utilisation des données disponibles pour prédire les ruptures de stock et le flux des stocks nous permet de prescrire les bons produits et la bonne gamme dans chaque magasin, et de construire et exécuter un nouveau plan d’assortiment qui fait du magasin local la pièce maîtresse du processus. Ces informations localisées sont utilisées pour accroître la précision du plan créé, par exemple, au niveau d’un regroupement, d’une catégorie, d’une marque ou d’un pays. Cela permet de s’assurer que la bonne UGS (SKU) se trouve sur la bonne étagère, au bon endroit et au bon moment, en tout temps, pour accroître la rentabilité.

Jusqu’à récemment, les détaillants n’avaient aucun moyen d’exploiter les données disponibles en magasin, et nos chaînes logistiques n’étaient ni assez agiles ni assez rapides pour être en mesure de réagir à la vitesse du client. Aujourd’hui, avec l’avènement des nouvelles technologies et des systèmes d’apprentissage actif, il y a une occasion audacieuse pour les personnes qui sont prêtes à la saisir — et tout commence avec le magasin.