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Transformation digitale du Retail

Le secteur de la distribution est l’une des activités commerciales les plus touchées par la crise sanitaire COVID, toutes les enseignes ont dû s’adapter en développant ou renforçant leurs plateformes de e-commerce et en généralisant le « Click & Collect ». Le e-commerce a explosé ( +55% sur produits de grande consommation ) et c’est à marche forcée que les marques ont accéléré leur transformation digitale vers l’omnicanal.

Pour supporter cette évolution, L’intelligence artificielle adresse trois enjeux clefs du commerce. Le premier traite de l’expérience client ; le second de la compétitivité de l’offre et le troisième de la productivité des opérations.

Expérience client

L’expérience client est une notion cruciale dans la vente car un client satisfait en plus d’être fidèle est un ambassadeur de la marque, de nombreuses enseignes ont mis en oeuvre des solutions de chat bot intelligent ou de recommandation à base de machine learning visant à personnaliser les offres et bien sûr fidéliser leur base de clientèle. Par exemple, voici deux cas clients :

Cas Client 1 : Un distributeur de café utilise un chat bot relation client pour conseiller les visiteurs sur ses produits et les guider sur la gestion de leur compte ; Cette solution automatise 20 000 conversations réussies par mois et a dès le premier mois engendré un fort ROI pour cette enseigne.

Cas Client 2 : une enseigne de l’agroalimentaire a instauré des campagnes promotionnelles sur son site internet, grâce à l’analyse comportementale de ses internautes, elle a optimisé la distribution de ses bons de réduction et multiplié par trois son ROI.

Stratégie d'implantation

Face à la multiplicité des sites de e-commerce et à la concurrence féroce des enseignes spécialisées dans les biens de consommation, détenir une offre compétitive est un gage de réussite commerciale. De nombreuses marques ont recours à des solutions d’intelligence artificielle pour les aider dans le choix de l’implantation de leurs points de vente ou dans leur stratégie marketing. Par exemple, voici deux cas clients :

Cas Client 1 : Une enseigne de la grande distribution a déployé une solution d’IA pour identifier la meilleure zone de chalandise grâce à un service de géomarketing basé sur l’analyse des flux des smartphones, elle peut obtenir les prévisions de chiffre d’affaires lié au trafic.

Cas Client 2 : L’activité Drive d’une chaine de la grande distribution, qui a souhaité renforcer ses relations clients avec une approche individualisée, traite 800 000 messages jour par le canal le plus pertinent pour chaque client, augmente son taux d’ouverture de 50% et ses ventes d’environ 3%.

Optimisation de la disponibilité

Le secteur de la distribution est soumis à une forte tension sur ses marges face aux acteurs « pure player » du e-commerce et aussi face aux nombreuses enseignes en perpétuelle guerre des prix. Dans ce contexte, la productivité est l’un des facteurs de succès incontournable pour survivre. Aussi, les distributeurs du commerce BTC ou BTB ont déployé des solutions d’intelligence artificielle de machine learning et deep learning visant à optimiser la disponibilité de leurs produits. Par exemple, voici trois cas clients :

Cas Client 1 : Une centrale d’achats d’une marque de sport comprenant 700 magasins adhérents qui souhaite optimiser la vente des nouveautés aux adhérents pour que ces derniers les vendent à leurs clients finaux, a mis en place une solution d’automatisation de catégorisation des produits qui permet aussi de diviser au minimum par deux le temps de mise en ligne des nouveaux catalogues.

Cas Client 2 : un distributeur BTB de ventes de mobilier a automatisé les réponses à ses appels d’offre grâce à un algorithme de texte mining qui identifie les produits demandés et propose automatiquement un appairage avec ceux de l’enseigne : 85% des Appels d’offres sont automatisés.

Cas Client 3 :  une chaine de magasins alimentaires a adapté dans ses points de ventes un système basé sur des gondoles munies de capteurs et un système de reconnaissance d’image afin de détecter en temps réel les ruptures dans les rayons et optimiser son réassort et en conséquence ses ventes.

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