Le monde de la distribution vit, comme tous les autres secteurs, une période de vaste transformation : les attentes des consommateurs et consommatrices ont changé, leur manière d’acheter n’est plus la même, il faut donc pour les distributeurs répondre à ces demandes nouvelles de manière plus connectée, et plus rapide. Néanmoins, cette industrie, pour offrir des produits et services adaptés aux nouvelles attentes clients, doit assurer en amont la bonne gestion de la production, du stockage et des flux de marchandises. Ainsi, l’intelligence artificielle, et ses possibilités d’automatisation de nombreuses tâches, apporte une vraie plus-value au monde de la grande distribution, en permettant de mieux gérer les stocks de produits, mais aussi analyser les habitudes d’achat, prévoir les tendances à venir, et, in fine… améliorer l’expérience client !
C’est pourquoi de nombreuses startups ont décidé de penser de nouvelles solutions destinées à mettre l’intelligence artificielle au service de la distribution. Et les corporates ont eux aussi pris à bras le corps la question : SAP France, au travers de son programme d’accélération SAP.iO Foundry, a accompagné plusieurs startups liées aux enjeux de l’intelligence artificielle et la distribution. Retour sur différentes innovations technologiques qui aident la grande distribution à optimiser l’expérience client.
Analyser les consommations et prévoir les tendances
L’expérience client repose sur la capacité d’un distributeur à répondre à un désir. Ce désir, c’est un produit, qui se doit d’être parfaitement adapté à la demande du client, en fonction de son budget, des saisons et surtout … des tendances ! Tâche ardue, lorsque l’on songe à la multitude d’acteurs qui sont aujourd’hui de véritables influenceurs et prescripteurs, et à l’apparition de plus en plus de marques sur le marché. Ce qui est " in " aujourd’hui sera " out " demain. Alors, comment parvenir à anticiper les tendances à venir, et ainsi proposer les produits adéquats à une clientèle de plus en plus volatile ? L’intelligence artificielle propose une solution à ce problème, notamment grâce à l’analyse de la data récoltée, qui permet une meilleure compréhension - et prédiction - des habitudes de consommation.
La startup Heuritech a par exemple développé en ce sens une intelligence artificielle capable d’analyser des centaines de milliers d’images sur les réseaux sociaux, afin de détecter les tendances d’achats, pouvant s’étendre sur les 9 prochains mois. Concrètement, l’intelligence artificielle mise au point par les huit spécialistes d’Heuritech il y a 6 ans, permet de détecter sur ces réseaux les produits les plus portés et de livrer des insights directement utilisables pour les marques. Le but ? Permettre aux distributeurs de prédire et produire au mieux de nouveaux produits, à la fois pour augmenter leur chiffre d'affaires, mais surtout afin d’éviter le surstock et le gaspillage vestimentaire. Tony Pinville, CEO de la marque, explique : “Nous ne sommes pas là pour dire aux marques ce qu’elles doivent produire, mais pour leur donner les signaux faibles sur ce qu’il se passe ! Certaines peuvent innover, d’autres coller aux tendances “digérées’ : notre solution peut par exemple aider les marques à prendre plus de risques et à être plus créatives. On se questionne aussi sur la manière de transformer la deuxième industrie la plus polluante du monde : ce sur quoi on peut vraiment avoir un impact, c’est supprimer tous les produits en surstock “. Une nouvelle façon plus durable de penser la mode, tout en respectant les désirs des consommateurs et consommatrices.
Et qui dit changements rapides des tendances, dit grande variabilité des prix. Quand, et comment faire pour mettre des prix sur des produits largement dépendants d’un marché en constante évolution ? C’est la question que s’est posée la startup Brennus Analytics. La startup a donc développé une intelligence artificielle permettant aux distributeurs B2B d’adapter leurs prix en temps réel, grâce à une technologie "multi-agents" qui analyse sans cesse les différents facteurs liés au produit : coûts, contraintes, clients, zone géographique, saisons… “La plupart des entreprises monitorent et mettent à jour leurs prix via des tableurs Excel” explique Grégoire Saint Guily, fondateur de la startup. “Mais une telle technique demande un temps fou, et généralement ne prend pas en compte toutes les variables liées au prix”. C’est pour cela que la startup a lancé avec des scientifiques un modèle technologique façon “glassbox”, qui propose des recommandations en temps réel tout en expliquant les démarches analytiques à l’origine de ces recommandations, à la différence du Machine Learning. Le résultat ? Une augmentation du chiffre d’affaires allant jusqu’à parfois cinq points pour certains clients.
Optimiser l’expérience employé pour améliorer l’expérience client
Au-delà de la question des produits et de leurs prix, l'expérience shopping d’un consommateur est largement influencée par la manière dont les stocks et les marchandises sont gérés en amont. En effet, l’expérience client peut s’avérer réellement décevante si ce dernier ne trouve pas le produit qu’il souhaite en magasin, ou si les vendeurs ne sont pas capables de lui dire ce qu’ils ont en stock !
Néanmoins, il n’est pas toujours aisé pour les distributeurs, comme pour les équipes de vente, d’avoir une vision en temps réel de leurs stocks, lorsque ces derniers sont par exemple suivis et gérés manuellement. De plus, les inventaires représentent souvent des tâches chronophages et répétitives pour les employés et employées, et les marges d’erreur sont réelles. C’est pour cela que certaines startups ont décidé de proposer des solutions automatisées pour offrir une meilleure visibilité aux distributeurs sur leur inventaire.
Comment ? En “trackant” les produits par l’image, comme le propose par exemple Qopius (qui vient de l’anglais copieux - souvent utilisé pour qualifier la data).
Cette startup a développé une application s’intégrant au sein d’un robot ou d’une caméra, qui analyse les images des rayons de magasins en temps réel, et comptabilise les quantités de produits exposés . “Nous aidons les vendeurs et les distributeurs à comprendre la réalité de leurs magasins (niveau de rupture, de stockage, de prix conformes etc) et leur recommandons la meilleure manière de corriger tout ça.” explique Roy Moussa, co-fondateur de la startup. Une analyse qui libère du temps aux équipes de vente, leur permettant ainsi de mieux se consacrer à la relation client.
De plus, la startup Retail Reload propose une solution de pilotage des stocks, en entrepôt comme en boutique, grâce à un système de gestion en temps réel, structuré autour de la technologie RFID. Chaque produit possédant une étiquette RFID est ainsi “tracké” : ce système repère de manière instantanée la présence - ou l’absence - de certains produits en rayon. Les équipes peuvent alors mettre à jour leurs stocks en temps réel, ce qui fait gagner un temps d’inventaire conséquent. Par ailleurs, la précision de la connaissance des stocks de chaque point de vente permet de transformer ces derniers en entrepôts, afin de fournir les marchandises pour les commandes passées en ligne, et ainsi renforcer l’omnicanalité de l'expérience shopping.
Quel rapport avec l’expérience client ? “Le retail physique est en pleine inflexion, et doit absolument se transformer, à cause de l’arrivée du numérique. Et toutes ces solutions indirectes et B2B ont un but : aider à améliorer l'expérience client. On s’adresse au back office, mais finalement, c’est le client de notre client qui compte.” explique Roy Moussa. Le temps gagné grâce à ces solutions permet donc d’en libérer pour les employés en magasin : délestés des tâches répétitives et chronophages, ils peuvent consacrer plus de temps à la relation client et ainsi rendre l’expérience en magasin de ces derniers plus agréable. De plus, grâce à certaines de ces solutions, comme celle de Qopius, les produits sont désormais en rayons, et non dans la réserve : ce qui constitue une amélioration nette de l’expérience client.
Autant d'exemples qui prouvent que la révolution de l’omnicanalité touche bien tous les acteurs de la chaîne de valeur du brick and mortar, depuis les usines jusqu’aux rayons des supermarchés !
Maddyness, partenaire média de SAP
