L'apprentissage automatique dans le commerce de détail : devez-vous l'implémenter ?

Publié: 2022-04-12

De nombreuses entreprises de vente au détail commencent maintenant à utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour suivre les changements constants dans les comportements des consommateurs. L'utilisation de la même stratégie dans votre entreprise pourrait également vous permettre d'obtenir de bons résultats.

Les données clients sont un élément essentiel d'une entreprise prospère. Analyser et utiliser correctement ces données est le facteur le plus important de la croissance d'une entreprise. Avec les sources toujours croissantes de données clients de nos jours, l'apprentissage automatique est devenu essentiel au développement de nouvelles stratégies dans l'industrie du commerce de détail.

Selon un rapport d'IBM, plus de 70 % des entreprises de vente au détail et de produits de consommation dépendent désormais des services d'apprentissage automatique pour analyser les comportements d'achat des clients afin d'optimiser la chaîne d'approvisionnement et de personnaliser les offres pour leurs clients.

Alors que l'analyse prédictive repose sur les personnes pour identifier les tendances statistiques dans les données, l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes informatiques pour identifier les tendances des données. Les ordinateurs peuvent alors générer eux-mêmes des prédictions basées sur ces tendances, « apprenant » efficacement sans être formés à un objectif spécifique.

Pourquoi intégrer l'apprentissage automatique dans une entreprise de vente au détail ?

L'apprentissage automatique peut aider les entreprises à optimiser les prix, à collecter des données sur les consommateurs et à rationaliser les opérations logistiques. La capacité de l'apprentissage automatique à simplifier le commerce de détail permet de réduire les coûts et de renforcer les relations avec les consommateurs.

Mais à part cela, voici d'autres avantages à intégrer l'apprentissage automatique dans une entreprise de vente au détail :

Prévision du taux de désabonnement

La prévision du taux de désabonnement est essentielle pour les entreprises. Lorsqu'une entreprise perd un client, elle perd à la fois les revenus potentiels et l'argent investi pour attirer les consommateurs.

Si vous continuez à perdre des clients à cause du taux de désabonnement, vous n'atteindrez jamais le seuil de rentabilité. Les frais d'acquisition de nouveaux clients seront très coûteux.

Heureusement, l'apprentissage automatique peut vous aider à suivre les événements susceptibles d'entraîner la perte de clients. Les données de l'IA vous aideront à proposer des actions appropriées pour fidéliser les consommateurs de manière proactive, par opposition à l'approche réactive standard.

Analyse de marché

Les entreprises doivent prévoir la demande pour leurs services afin d'offrir aux consommateurs une expérience entièrement personnalisée.

L'apprentissage automatique dans le commerce de détail peut effectuer de telles prédictions et aider les entreprises à suivre leur inventaire afin de gérer les niveaux de stock. De plus, ils peuvent déterminer les changements de la demande et ajuster leurs prix en conséquence.

Automatisation des processus de base

L'apprentissage automatique peut évaluer les données internes d'un commerce de détail beaucoup plus rapidement et plus efficacement que n'importe qui. Par exemple, vous pouvez autoriser l'IA à vérifier et analyser vos données de ressources humaines.

Les données produites par l'IA peuvent vous aider à accomplir les tâches suivantes :

● Rendez vos employés plus adaptables

● Libérez les travailleurs des tâches banales

● Planifier efficacement l'horaire de travail des employés

De plus, vous pouvez même l'appliquer aux cas où vous devez vérifier physiquement l'état d'un produit. Costco utilise la technologie pour vérifier la fraîcheur de leurs allées de produits, de toutes choses. Ils ont réussi à réduire considérablement la quantité de nourriture gaspillée et à augmenter la fraîcheur et la durabilité de leurs produits exposés.

Détection de fraude

Les entreprises peuvent développer un système d'auto-apprentissage à l'aide de l'apprentissage automatique. De plus, l'IA peut améliorer l'efficacité du système dans la détection des fraudes.

Les systèmes d'apprentissage automatique aideront à prévenir les actions frauduleuses et à suivre l'utilisation des coupons et des remises en enregistrant le comportement des utilisateurs d'une adresse IP donnée.

Routage protégé et rapide

Les détaillants peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir des itinéraires plus rapides et meilleurs et livrer les articles aux clients beaucoup plus rapidement.

Les entreprises peuvent utiliser le même concept pour utiliser divers algorithmes qui détermineront les intentions et les désirs de l'utilisateur pour lui offrir des expériences personnalisées.

Plus d'offres personnalisées authentiques

La personnalisation est actuellement en hausse car les clients d'aujourd'hui ne veulent pas faire partie d'une liste d'abonnés qui est inondée de messages électroniques génériques.

L'apprentissage automatique peut aider les détaillants à s'adapter à cette tendance en surveillant le comportement des utilisateurs et en incorporant des informations critiques sur les transactions antérieures.

Les analyses basées sur l'apprentissage automatique peuvent passer au crible l'historique de recherche Google des utilisateurs, les commentaires et les goûts sur les sites de réseaux sociaux pour faire les meilleures recommandations de produits ou de services.

Un exemple en est la tentative de H&M de rétablir les ventes dans ses magasins de détail en personnalisant les offres et les produits présentés aux clients, selon cet article du WSJ. Bien que la société ait refusé de divulguer le montant, elle a indiqué que ses revenus et ses ventes avaient augmenté dans l'un de ses magasins de Stockholm.

Utiliser l'analyse prédictive

L'analyse prédictive s'est révélée être un outil précieux pour les propriétaires de commerces de détail.

L'analyse prédictive peut aider les détaillants à identifier les événements industriels clés, les modèles à venir et la façon dont les clients réagiraient à de tels événements.

Les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour analyser une grande quantité de données historiques, actuelles et présumées afin de réussir l'analyse prédictive.

Un exemple clé de cela est la mise en œuvre d'Amazon dans leurs magasins de détail Amazon Go sans personnel. La société a installé des caméras dans ses magasins qui suivent les utilisateurs pour déterminer quels articles sont en demande, ce qui est retourné et de multiples autres caractéristiques. Cela permet non seulement de déterminer les meilleures options pour les clients, mais également de modifier la politique de tarification.

Optimisation des prix

De grands ensembles de données analysés via des systèmes d'apprentissage automatique permettent aux propriétaires de magasins de prévoir l'évolution de l'industrie. En procédant à un examen approfondi des données sur les consommateurs, les commerces de détail peuvent fixer le prix que la plupart des clients seront prêts à payer pour un certain produit.

Les détaillants peuvent ensuite modifier les prix en fonction de ces résultats afin de maximiser l'avantage et le profit du marché. Apotek Hjartat, la chaîne suédoise de pharmacies privées, utilise l'apprentissage automatique pour suivre les offres de ses concurrents tout en adaptant ses propres prix en réponse au comportement d'achat du client.

Éléments à prendre en compte avant d'utiliser l'apprentissage automatique

Les applications d'apprentissage automatique et d'IA ne sont pas toujours les meilleures solutions aux problèmes de la plupart des commerces de détail.

Outre la complexité de ces technologies, elles sont également coûteuses à intégrer dans les opérations commerciales. C'est pourquoi il est préférable de résoudre ces problèmes avant d'utiliser des solutions d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique peut-il résoudre vos problèmes ?

Gardez à l'esprit que l'IA et l'apprentissage automatique sont des outils. Dans certaines situations, ils sont le meilleur outil pour le travail. Mais malheureusement, ils n'ont pas la capacité de changer d'entreprise par eux-mêmes.

Donc, avant de décider d'utiliser l'apprentissage automatique, identifiez d'abord vos problèmes et voyez si le ML et l'IA pourraient être les bonnes solutions.

L'intégration de l'apprentissage automatique est-elle nécessaire ?

Avant de décider de poursuivre des solutions d'IA ou de ML, il est essentiel d'évaluer si les outils dont vous disposez actuellement sont suffisants. Bien que la nouvelle technologie puisse être la solution la plus attrayante à un problème, elle n'est pas toujours la plus pratique.

Seule une poignée de problèmes se prêtent bien aux solutions d'IA et de ML. En dehors de cela, la technologie la plus récente est rarement la plus efficace en termes de temps ou de coût.

Avez-vous les ressources pour l'intégration de l'apprentissage automatique ?

Supposons que vous ayez identifié un problème que le ML ou l'IA peuvent résoudre et que vous ayez conclu que ces outils constituent la meilleure approche pour le résoudre. L'étape suivante consiste à évaluer si vous disposez de l'infrastructure nécessaire pour déployer l'IA ou le ML. En d'autres termes, avez-vous dans votre équipe des développeurs de logiciels d'IA/ML capables de créer la solution que vous souhaitez ou d'adapter une solution existante pour répondre à vos besoins ?

En raison de la forte demande pour ces professionnels, ils sont difficiles à trouver en ce moment. Ils sont également très coûteux en raison de la forte demande.

L'intégration de l'apprentissage automatique dans votre entreprise sans l'infrastructure ou les fonds nécessaires pourrait entraîner de nombreux problèmes tels que l'instabilité financière.