Machine learning dans le commerce de détail : bien plus qu'une simple tendance

L'apprentissage automatique dans le commerce de détail amène le secteur au-delà des bases du Big Data. Depuis des années, on nous dit que les données sont reines et qu'elles doivent être exploitées pour toutes les décisions ; quoi stocker, combien acheter, quels produits suggérer aux clients fidèles. Mais exploiter davantage ces données grâce à l’apprentissage automatique est exactement ce dont les détaillants ont besoin pour réussir sur le marché actuel.

Une étude de McKinsey a révélé que les opérations de la chaîne d'approvisionnement des détaillants américains qui ont adopté les données et les analyses ont vu leur marge opérationnelle augmenter jusqu'à 19 % au cours des cinq dernières années.

Les données sont clairement efficaces pour les détaillants, mais il s'agit avant tout de les mettre à profit dans les bons domaines et d'ajouter des capacités prédictives.

McKinsey cite l'optimisation des prix en temps réel comme un cas d'utilisation à fort potentiel pour l'apprentissage automatique, sur la base des réponses de 600 experts issus de 12 secteurs. L'étude a mis en évidence les activités de vente au détail qui pourraient utiliser efficacement l'apprentissage automatique, notamment la reconnaissance de modèles connus, l'optimisation et la planification. Passons en revue quelques-unes des principales utilisations du machine learning dans le commerce de détail.

Cas d'utilisation du machine learning dans le commerce de détail

Il existe de nombreuses façons d’utiliser les données dans le commerce de détail. Voici quelques cas d'utilisation :

1. Personnalisation
2. Prédire la demande
3. Optimisation des prix
4. Gestion de l'inventaire
5. Logistique et soutien

Aujourd’hui, la personnalisation est une priorité absolue pour les détaillants. Tous les détaillants souhaitent connaître leur acheteur cible, mais comprendre le passé et le présent de leurs interactions ne suffit tout simplement pas.

La prochaine pièce du puzzle est de pouvoir projeter ce que les clients feront et ce dont ils auront besoin afin d'optimiser l'assortiment et les offres. Après tout, la plupart des acheteurs n’auront pas besoin de crème solaire toute l’année. Ce serait donc du gaspillage de continuer à le proposer en hiver après l’avoir déjà acheté plusieurs fois en été.

De plus, les données démographiques des acheteurs ne sont pas permanentes. Ce n’est pas parce que quelqu’un a un bébé et achète des jouets de dentition en ligne que vous devez continuer à lui suggérer indéfiniment.

Les besoins des clients évoluent avec le temps et les détaillants ont besoin de données pour comprendre ce qu'un client a acheté dans le passé et quels articles il est susceptible d'avoir à nouveau bientôt besoin (par rapport à la suggestion d'acheter du shampoing encore et encore alors qu'une bouteille dure un certain temps). , et lesquels de ces articles constituent clairement un achat temporaire ou ponctuel.

Grâce au machine learning, les détaillants peuvent passer des données passées et présentes au futur afin de mieux comprendre et répondre aux besoins de leurs clients.

Si quelqu'un fait des folies avec une mallette de luxe pendant la période de remise des diplômes, mais que son comportement d'achat est généralement plus modeste, changer de vitesse pour recommander des articles de mode à votre niveau de prix le plus élevé ne sera pas efficace.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent générer des suggestions d'articles que les clients pourraient réellement souhaiter, au lieu de proposer des articles qui ne les intéressent pas ou qu'ils viennent d'acheter.

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Le prix est correct

Un autre cas d’utilisation clé de l’apprentissage automatique dans le commerce de détail est la tarification dynamique. Ce qui est considéré comme le « bon prix » évolue avec le temps et un algorithme peut prendre en compte des variables de tarification clés, telles que la saisonnalité, l'offre et la demande.

Cela donne aux détaillants la flexibilité nécessaire pour générer le bon prix au bon moment, tout en restant sur la bonne voie avec des objectifs spécifiques, tels que l'optimisation des bénéfices ou des revenus. Les algorithmes apprennent en fonction des performances au fil du temps et s’adaptent donc facilement aux changements du marché.

Il y a aussi l’avantage supplémentaire de supprimer les préjugés humains, puisque de petites erreurs peuvent avoir un impact important sur les résultats.

Que l'apprentissage automatique soit utilisé pour améliorer les promotions, les recommandations ou les prix, il est extrêmement efficace pour trouver des modèles. Une fois que les détaillants disposent des données et de la capacité nécessaires pour agir sur les habitudes de consommation, le comportement et les tendances du marché, ils peuvent personnaliser leurs offres pour créer une expérience qui stimulera les ventes.

Grâce à un aperçu des habitudes d'achat, les détaillants peuvent optimiser leurs opérations de chaîne d'approvisionnement, leur gestion des stocks et leur logistique. Les acheteurs peuvent obtenir ce dont ils ont besoin et les détaillants ne sont pas surchargés par des stocks qui ne bougent pas.

Au-delà du Big Data

L'apprentissage automatique permet aux détaillants d'automatiser l'analyse des données et d'aller au-delà de la surface pour vraiment connaître leurs clients, découvrir des modèles derrière les données et rendre les données exploitables en incorporant des analyses prédictives.

Au lieu de simplement comprendre en quoi consistent les assortiments de leurs concurrents et ce que leurs clients ont acheté dans le passé, ils peuvent trouver comment mieux planifier leurs offres pour fournir ce que veulent les acheteurs avant même de savoir qu'ils le veulent.

L'apprentissage automatique dans le commerce de détail fait passer le Big Data à un niveau supérieur et reconstitue le puzzle fragmenté que nous étudions depuis des années.

Pour ce faire, il combine les données clients avec les tendances du marché pour donner aux détaillants un plan d'action holistique pour mieux cibler les clients. Les détaillants sont alors en mesure d’optimiser leurs prix et de prédire le comportement d’achat avec un plus grand degré de précision.

L’objectif ultime du machine learning dans le commerce de détail est de stimuler la croissance des revenus de manière plus efficace, et il est certainement efficace pour y parvenir. Pour le moins, l’apprentissage automatique change définitivement le commerce de détail. Cela rend l’hyper-personnalisation possible, car elle pousse plus loin le Big Data basé sur la démographie. L'apprentissage automatique améliore la prise de décision en apportant des données plus précises pour éclairer les décisions commerciales cruciales.