L’évolution des attentes des clients ne modifie pas seulement la manière dont les détaillants développent et déploient les expériences en magasin. Elle impacte également la façon dont ces derniers gèrent les opérations de back-end. En effet, l’expédition le jour même ou le lendemain est devenue la norme exigée par les consommateurs dès lors qu’ils effectuent leurs achats en ligne.  

En constante mutation, le commerce de détail oblige les détaillants à redoubler d’efforts afin de s’aligner parfaitement avec les demandes des clients. Pour gérer cette pression, l’une des solutions les plus pertinentes est donc d’adopter le smart retail, un modèle nouvelle génération à l’approche « Customer-Centric ». Ajouter de l’intelligence artificielle (IA) au sein des entreprises du secteur du retail est sans aucun doute une excellente approche. 

L’IA au service de la prévision de la demande  

L’intelligence artificielle au service de la prévision de la demande dans le retail

Développer le prédictif par l’intelligence artificielle

Les opérations de back-end et d’entrepôt étant toujours plus complexes, il est essentiel de déployer un système capable de récupérer tous les points de contacts générateurs de données disponibles – des activités de l’entrepôt jusqu’aux comportements des clients, ainsi que tout ce qui se trouve entre les deux – et de développer une planification sophistiquée de la demande.  

Intégrée à la vente au détail intelligente, l’IA est devenue indispensable à l’heure où les acteurs du retail doivent avoir une visibilité totale sur leurs opérations en entrepôt. De facto, les processus en entrepôt ont tout intérêt à : 

  • Être entièrement intégrés à d’autres processus commerciaux (achats, transport, contrôle de qualité, gestion des retours, etc.) 
  • Être exécutés 24h/24 & 7j/7  
  • Comporter le moins d’erreurs possibles 
  • Être évolutifs et flexibles pour s’adapter aux variations de la demande des produits 

Grâce à un ensemble d’algorithmes et de technologies d’analyses prédictives et comparatives, les prévisions de l’intelligence artificielle dans le commerce de détail se traduisent par une efficacité et une rentabilité accrues. Elles peuvent également aider à identifier et à réagir (ou mieux, à planifier) aux tendances saisonnières tout en minimisant la sous-utilisation des stocks. Ceci est particulièrement important dans des situations exceptionnelles telles que la pandémie. En effet, en raison des perturbations de la chaîne d’approvisionnement, les stocks sont restés dans les entrepôts pendant des périodes considérablement plus longues, tandis que les magasins attendaient de rouvrir et, pour les plus avancés, de s’adapter aux évolutions engendrées par le passage aux plateformes numériques.  

Prévoir les ventes pour gérer les stocks 

La crise sanitaire a mis en évidence l’importance de la gestion des stocks, pierre angulaire de l’entrepôt. En utilisant les algorithmes, les retailers sont dorénavant en mesure d’affiner la précision des prévisions de ventes afin d’optimiser la gestion de leurs stocks et ainsi accroître la satisfaction de leurs clients. 

Segmenter pour modéliser le comportement d’achat des consommateurs et personnaliser ses offres grâce à la data 

Ajouter de l’intelligence artificielle dans le secteur du retail a bien d’autres avantages : 

  • Connaissance des préférences des consommateurs 
  • Anticipation des envies des clients 
  • Expérience d’achat unique et personnalisée 

Etablie à partir de données structurées, l’analyse prédictive du comportement des consommateurs permet une connaissance client plus approfondie et une meilleure segmentation marketing. Les marques sont aujourd’hui capables de personnaliser leurs offres au moyen de l’apprentissage automatique (machine learning) couplé à l’apprentissage en profondeur (deep learning). En effet, ces algorithmes traitent des volumes de données client colossaux permettant aux détaillants de proposer à leurs clients des recommandations de produits connexes, effectuées à partir de leurs recherches antérieures. Généralement, celles-ci apparaissent sous forme de suggestions (« Les clients qui ont acheté ceci, ont également acheté … »).  

Ainsi, grâce à l’intelligence artificielle et aux datas clients, les professionnels du retail peuvent désormais connaître leurs consommateurs de manière plus précise. Les comportements de ces derniers peuvent également être prédits grâce à des données non structurées, telles que des publications sur les réseaux sociaux, qui sont ensuite transformées en données compréhensibles via des systèmes cognitifs. Un ensemble de nouvelles technologies étroitement liées à la data qui permet aux retailers de personnaliser leurs offres commerciales et marketing. 

L’intelligence artificielle et l’automatisation de la relation client

L’IA est une technologie disruptive formidable pour les retailers. En effet, l’automatisation de réponses assure au consommateur un service rapide, voire quasi-instantané. Les acteurs du retail ont ainsi vu leur relation client s’améliorer grâce à l’arrivée des assistants virtuels tels que les chatbots, notamment dans le SAV (Service Après-Vente). Ces agents conversationnels améliorent l’expérience client en aidant ce dernier à résoudre un problème, à commander un produit ou en le dirigeant vers le service approprié. En parallèle, les expéditions peuvent être intégralement robotisées et automatisées, ce qui permet un gain de temps considérable.  

Le machine learning : la technologie de gestion des entrepôts à partir de l’IA 

Retail : gestion des entrepôts grâce au machine learning et l'intelligence artificielle

Les nouvelles tendances technologiques émergentes qui optimisent la gestion des entrepôts aident à prédire leur efficacité et donnent une meilleure visibilité sur les stocks, les expéditions et les réceptions. Avec un système de gestion d’entrepôt optimisé et des techniques de gestion des stocks efficaces, les détaillants peuvent éviter les ruptures de stock ou le surstockage, en utilisant des outils d’apprentissage automatique. En définitive, l’intelligence en temps réel pour les opérations en entrepôt permet de maîtriser parfaitement les stocks tout en réduisant le coût de possession et contribue à l’optimisation de la supply chain. De plus, les performances analytiques contribuent à optimiser les processus d’achat et de gestion des stocks. 

Trois exemples de scénarios d’entreposage  

Scénario 1 : réception en entrepôt 

Avant l’arrivée d’un chargement, le vendeur confirme la date de livraison et les détails concernant le contenu du chargement. 

  1. Un employé de l’entrepôt saisit l’identifiant (plaques d’immatriculation) de la commande, soit en le saisissant, soit en le scannant. 
  1. Il saisit la quantité d’unités individuelles ou de plaques d’immatriculation (numéros attribués à chaque unité de conteneur) reçues, et le système inclut le taux de conversion pour référence. L’utilisation de plaques d’immatriculation pour gérer les stocks réduit la saisie manuelle des données et garantit l’efficacité des opérations. 
  1. Ensuite, en fonction de règles précises qui tiennent compte de la quantité d’articles, des exigences en matière d’assurance qualité et d’autres paramètres personnalisables, la solution identifie le meilleur emplacement de stockage. Ce système permet d’optimiser le rangement dans l’entrepôt, en mettant à disposition des opérateurs des consignes de stockage très détaillées. 

Scénario 2 : préparation des commandes & expédition 

Pour garantir l’efficacité du picking et de l’expédition, le système regroupe automatiquement l’ensemble des commandes du client en fonction des instructions de manutention et des exigences de livraison de la commande. Cette approche, sur la base de règles qui optimisent la circulation des marchandises dans l’entrepôt, permet de déterminer quels articles doivent être récupérés et à quel endroit. 

  1. Dès réception du bon de commande, l’opérateur le saisit ou le scanne. 
  1. Le système détermine le meilleur emplacement de mise à disposition pour que la commande parvienne rapidement au client. 
  1. Le système coordonne la programmation des quais, de sorte que le personnel sait quand et où charger les colis sortants pour le transport. 

Scénario 3 : contrôle qualité  

Ensuite, en fonction de règles précises qui tiennent compte de la quantité d’articles, des exigences en matière d’assurance qualité et d’autres paramètres personnalisables, la solution identifie le meilleur emplacement de stockage. Ce système permet d’optimiser le rangement dans l’entrepôt, en mettant à disposition des opérateurs des consignes de stockage très détaillées. 

Pour que les données soient précises et fiables, le déploiement d’un système d’intelligence artificielle  est l’approche la plus pratique pour aligner les opérations en entrepôt avec les demandes des clients et ainsi faire l’unanimité auprès des retailers. Tout laisse à penser que l’avenir du retail passe par l’IA.  

Pour en savoir plus sur l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle dans le secteur du retail :

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