La quête d’une meilleure expérience d’achat en ligne pour les clients n’est jamais terminée. Les détaillants continuent d’investir dans la personnalisation basée sur l’IA pour accroître la satisfaction des clients et augmenter la valeur moyenne des commandes. Et bien que la personnalisation soit l’un des plus gros mots à la mode de la journée, il existe un autre mot P qui est important pour l’IA liée au commerce de détail. C’est une planification basée sur l’IA.

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La pandémie a jeté une clé dans les chaînes d’approvisionnement, les prévisions et la satisfaction des détaillants. Les défis auxquels sont confrontés les détaillants pour choisir les produits, les produire et les amener aux portes de leurs clients peuvent avoir un impact majeur sur les résultats. J’ai inclus quelques exemples où le tissage dans l’apprentissage automatique et la planification basée sur l’IA pourraient changer la donne (et un outil de dépannage important) pour les détaillants.

Adoptez une planification basée sur l’IA

À mesure que les détaillants se familiarisent avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique grâce à des projets de personnalisation, il est possible d’appliquer ces apprentissages à un autre moteur majeur de revenus (et de réduction des coûts): la planification optimisée.

Les détaillants peuvent introduire l’IA dans leurs processus bien avant que le client ne commence même son parcours en optimisant le coût des marchandises, la plus grande catégorie de coûts. En optimisant les coûts de sélection, d’assortiment, de prix, de promotion, de niveaux de stock et de distribution des produits et services, les détaillants garantissent que les revenus se déplacent vers le haut et vers la droite.

Optimisez votre chaîne d’approvisionnement

Plus probablement qu’improbable, votre chaîne d’approvisionnement dans le monde a été perturbée par la pandémie et la situation évolue en temps réel – ce qui signifie que vos délais de fabrication et d’expédition pourraient changer en ce moment même. Ou peut-être que la chaîne d’approvisionnement est fluide, mais la fabrication n’était pas préparée à une augmentation des commandes. Par exemple, la vente de bicyclettes a bondi de 121% en mars, une hausse inattendue de la demande qui a fait s’ajouter les magasins de vélos à une liste d’attente croissante alors que les fabricants découvrent comment augmenter la production.

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Afin de réagir rapidement, de protéger les objectifs de revenus et d’éviter des coûts imprévus, les détaillants doivent investir dans des solutions basées sur l’IA qui fournissent des informations à chaque étape du voyage. Donnez la priorité à la technologie qui vous permet d’agréger et d’analyser rapidement les données pour non seulement identifier où se trouvent les problèmes, mais aussi pour résoudre les problèmes potentiels tout au long de la chaîne d’approvisionnement, du cycle de vente et du parcours client.

Par exemple, Macy’s a annoncé plusieurs mises à jour de sa chaîne d’approvisionnement, y compris davantage de décisions d’approvisionnement basées sur les données, une analyse détaillée des coûts et une meilleure coordination entre les fonctions de conception. Ils s’attendent à ce que ces processus génèrent une réduction de 6 à 8% du coût des marchandises au cours des trois prochaines années.

Connectez vos employés et vos processus

Les processus, les systèmes et les personnes sont tous des facteurs qui peuvent avoir un impact significatif sur la production. Disons qu’il y a un délai de 8 semaines dans l’expédition d’un composant clé utilisé pour fabriquer des aspirateurs. Grâce à la recherche basée sur l’intelligence artificielle et aux sources de données connectées, les entreprises peuvent voir d’où vient le problème, quels aspects de l’entreprise il aura un impact et s’il y a des clients en retard de commande pour des aspirateurs qui nécessitent ce composant clé. Avec toutes les informations à portée de main en temps réel, les entreprises sont en mesure de fournir un support client plus compétent et de travailler à une solution avant qu’elle ne se transforme en quelque chose qui pourrait ternir la réputation de la marque à long terme.

Pour que ces équipes interfonctionnelles puissent suivre et atteindre leurs objectifs communs, elles doivent être en mesure de relier les points en temps réel. Louise Columbus, directrice, IQMS, qui fait partie de Dassault Systèmes, explique: «L’apprentissage automatique a le potentiel d’apporter un tout nouveau niveau de perspicacité et d’intelligence à ces équipes, atteignant leurs objectifs d’optimisation des flux de production, de l’inventaire, du travail en cours (WIP) et décisions de chaîne de valeur possibles. »

Focus sur les opportunités

Les derniers mois ont mis tout l’accent sur le plus grand magasin du détaillant – en ligne. Et bien que le client soit toujours roi, il y a des économies majeures à réaliser en dirigeant les ressources vers l’adoption de l’IA pour les processus de planification et d’autres mécanismes de backend dont les clients ne sont pas au courant. Nous sommes susceptibles de voir une innovation incroyable à la suite de ces derniers mois de bouleversements sans précédent. Restez ouvert à l’identification de nouveaux endroits pour mettre en œuvre des projets basés sur l’IA au cours des prochains mois et trouvez une solution qui pourrait vous mener à 2021.