Tirer parti de l’analytique alimentée par l’IA dans la grande distribution : Des leçons pour les leaders du secteur

1. Personnalisation : la clé pour fidéliser les consommateurs

Tendance

D’après l’enquête PwC, près de la moitié des consommateurs partout dans le monde souhaitent avant tout que les entreprises comprennent leurs besoins (48 %). De plus, plus de 40 % des consommateurs sont prêts à dépenser plus pour des expériences personnalisées.

Leçon

La personnalisation n’est plus une option, elle est devenue incontournable. Les leaders du retail doivent donner la priorité à l’analytique alimentée par l’IA pour fournir des expériences sur mesure à chacun de leurs clients.

En analysant les données des clients telles que l’historique d’achat, les habitudes de navigation et les préférences, l’IA peut générer des recommandations et des promotions personnalisées. Ce niveau de personnalisation répond non seulement aux attentes des consommateurs, mais permet aussi de renforcer leur fidélité et d’augmenter la probabilité de répétitions d’achats.

Application

Les leaders du retail investissent dans des systèmes de gestion de la relation client (CRM) alimentée par l’IA qui s’intègrent facilement à toutes les plateformes de ventes existantes. Capables d’automatiser le processus de personnalisation et d’améliorer le service à la clientèle, ces systèmes permettent de s’assurer que toutes les interactions avec les clients s’appuient sur des informations clés précises et basées sur les données.

Par exemple, une grande marque de mode peut utiliser l’IA pour suggérer des tenues à ses clients en fonction de leurs achats passés et des tendances actuelles. Ceci permet d’améliorer l’expérience d’achat et d’augmenter le taux de conversion. Découvrez comment MicroStrategy ONE vous offre la possibilité d’analyser en temps réel les modèles qui se dégagent des données de vos clients.

2. Optimisation des stocks : répondre efficacement à la demande

Tendance

D’après l’enquête PwC, 45 % des consommateurs sont frustrés par les ruptures de stock, qui peuvent entraîner la perte de certaines ventes et affecter la fidélité des clients.

Leçon

Une gestion efficace des stocks est cruciale pour satisfaire la demande des clients et préserver leur fidélité. Les distributeurs doivent utiliser l’analytique alimentée par l’IA pour anticiper la demande avec précision et s’assurer que les produits populaires sont toujours en stock. Cela implique d’analyser les tendances de vente, les fluctuations saisonnières et des facteurs externes tels que les évolutions de l’économie ou des conditions climatiques.

Application

Mettez en place des systèmes de gestion des stocks alimentés par l’IA qui fournissent des informations clés sur les niveaux des stocks en temps réel et prévoient la demande future. Par exemple, une chaîne d’alimentation peut utiliser l’IA pour anticiper l’augmentation de la demande de certains produits lors des fêtes de fin d’année ou lorsque les conditions météorologiques sont mauvaises, et approvisionner ses rayons en conséquence. En évitant les ruptures de stock et en diminuant de plus son excédent de stock, elle réalisera des économies et satisfera plus ses clients.

3. Amélioration de l’efficacité opérationnelle

Tendance

D’après l’enquête PwC, 52 % des consommateurs veulent des services plus rapides et plus efficaces, un point crucial pour garder une longueur d’avance sur la concurrence.

Leçon

Les leaders du retail doivent rationaliser leurs opérations pour répondre à la demande croissante d’efficacité. En permettant d’identifier les problèmes d’efficacité dans la gestion de la chaîne approvisionnement, les stratégies de tarification et l’affectation de personnel, l’analytique alimentée par l’IA permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données qui vont améliorer leur efficacité opérationnelle.

Application

Utilisez l’IA pour analyser les données de la chaîne d’approvisionnement et identifier les goulets d’étranglement qui peuvent provoquer des retards. L’IA peut également optimiser les stratégies de tarification en prenant en compte des facteurs comme les prix de la concurrence, la demande du marché et le comportement des clients. Par exemple, une chaîne de distribution peut mettre en place des stratégies de tarification dynamiques qui adaptent les prix en temps réel en fonction de la demande et des niveaux des stocks afin d’optimiser sa rentabilité tout en restant compétitive.

4. Analytique prédictive pour prise de décision stratégique

Tendance

D’après l’enquête PwC, 49 % des dirigeants de la distribution estiment que l’analytique prédictive jouera un rôle essentiel dans leur réussite ces cinq prochaines années.

Leçon

L’analytique prédictive permet aux dirigeants de la grande distribution de prendre des décisions novatrices et éclairées. En analysant l’historique des données et en identifiant des modèles, l’IA peut prévoir les tendances et les résultats à venir, et fournir aux distributeurs les informations clés dont ils ont besoin pour garder une longueur d’avance sur la concurrence.

Application

Intégrez l’analytique prédictive aux processus de planification stratégique. Utilisez par exemple l’IA pour anticiper la demande en nouveaux produits de la part des consommateurs ou pour identifier les tendances émergentes du marché qui pourraient avoir un impact sur les ventes. Les leaders du commerce peuvent également utiliser l’analytique prédictive pour optimiser leurs campagnes de marketing et s’assurer que les ressources sont allouées aux opportunités les plus prometteuses. Découvrez comment l’analytique de MicroStrategy ONE vous donne accès aux informations prédictives dont vous avez besoin pour prendre des décisions en toute confiance.

5. Promouvoir une culture axée sur les données

Tendance

Les entreprises dont la culture est fortement axée sur les données sont 2,6 fois plus susceptibles de devancer leurs concurrents en termes de rentabilité, selon PwC.

Leçon

Pour que l’analytique alimentée par l’IA développe tout son potentiel, les organisations de la distribution doivent promouvoir une culture axée sur les données. Cela signifie qu’elles doivent non seulement investir dans les bonnes technologies, mais aussi s’assurer que la prise de décisions basée sur les données est intégrée à tous les aspects de l’activité.

Application

Les leaders du secteur doivent donner la priorité à la compréhension des données à tous les niveaux de leur entreprise. En donnant à leurs employés les moyens de tirer parti de l’analytique alimentée par l’IA dans leurs tâches quotidiennes, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et progresser constamment.

Un grand magasin peut par exemple former son personnel à l’utilisation d’informations clés obtenues grâce à l’IA et dérivées de la visualisation des données pour adapter ses interactions à chaque client, améliorer l’expérience d’achat globale et augmenter ses ventes.

Adopter l’analytique alimentée par l’IA pour répondre aux exigences des consommateurs d’aujourd’hui

Alors que le paysage du retail continue d’évoluer, les leaders du secteur se doivent d’adopter l’analytique alimentée par l’IA pour répondre aux exigences des consommateurs d’aujourd’hui. En personnalisant l’expérience des consommateurs, en optimisant la gestion des stocks, en améliorant l’efficacité opérationnelle et en tirant parti de l’analytique prédictive, les distributeurs peuvent augmenter leurs ventes et renforcer la fidélité des clients.

Les conclusions de l’étude Global Consumer Insights Survey 2023 de PwC soulignent l’importance de l’intégration de l’IA aux stratégies de Business Intelligence. Les distributeurs qui reconnaissent les avantages des outils d’IA-BI tirent avantage des informations clés issues des modèles IA et de l’analytique des données et augmentent leur avantage concurrentiel.

Donner la priorité à ces technologies aujourd’hui vous permettra d’être bien positionné et de réussir sur le marché hyper concurrentiel de demain.

Pour plus d’informations sur la mise en œuvre de la BI alimentée par l’IA dans vos opérations commerciales, découvrez comment la plateforme analytique tout-en-un MicroStrategy ONE combine la puissance de l’IA à la BI.