Faire face à l’inflation dans le secteur de la grande distribution grâce à la BI alimentée par l’IA

Comprendre le paysage économique : les informations clés du rapport Global Retail Outlook 2024 de Deloitte

Le rapport Global Retail Outlook 2024 de Deloitte met en lumière les problèmes économiques auxquels les leaders de la grande distribution doivent actuellement faire face. L’inflation et l’augmentation des frais sont des préoccupations majeures pour les distributeurs, car elles ont un impact sur les chaînes d’approvisionnement, les coûts liés à la main-d’œuvre et la tarification.

Comme le rapport l’indique, la pression sur les épaules des distributeurs pour trouver des solutions innovantes est de plus en plus grande, d’autant qu’ils souhaitent aussi pouvoir contrôler les coûts de manière efficace sans compromettre la qualité de l’expérience client.

D’après Deloitte, le secteur du retail traverse une période de « prise de conscience des coûts ». Cela signifie que contrôler les coûts des biens et des services est désormais aussi important que générer du profit. Les distributeurs qui ne modifient pas leur façon de fonctionner risquent de perdre de l’argent et des clients, et de connaître des difficultés financières dans le futur, tandis que ceux qui savent tirer parti des technologies avancées comme la BI alimentée par l’IA seront mieux armés pour relever ces défis efficacement.

Utiliser la Business Intelligence alimentée par l’IA pour faire face à l’inflation

1. Optimisation des stratégies de tarification

Pour les distributeurs, la tarification est l’un des éléments les plus directement affectés par l’inflation. L’augmentation du coût des biens les oblige à ajuster leurs prix en conséquence. Pour éviter de faire fuir les clients sensibles des prix, les entreprises doivent gérer cette augmentation et la collecte de données avec les plus grandes précautions. Les outils d’IA peuvent aider les magasins à améliorer leur tarification grâce à l’analyse des données qui permet de trouver le juste milieu entre rentabilité et compétitivité.

L’IA peut traiter l’historique des données de ventes, la tarification de la concurrence, la demande du marché et le comportement des clients pour recommander une tarification optimale. Par exemple, les détaillants peuvent offrir des réductions ciblées aux clients fidèles. Ils peuvent aussi attirer de nouveaux clients grâce à des prix de lancement qui incitent à de nouveaux achats. Ceci permet de garder des prix compétitifs tout en maximisant les revenus.

De plus, l’analytique alimentée par l’IA peut segmenter la clientèle en fonction de sa sensibilité aux prix, ce qui permet aux distributeurs de personnaliser tarification et promotions. Par exemple, les distributeurs peuvent offrir des réductions ciblées aux clients fidèles. Ils peuvent aussi attirer de nouveaux clients grâce à des prix de lancement qui incitent à de nouveaux achats. En utilisant l’IA pour développer leur stratégie de tarification, les distributeurs peuvent limiter l’impact de l’inflation sans compromettre la satisfaction des clients.

2. Réduction des coûts opérationnels

L’efficacité opérationnelle est un autre domaine dans lequel la BI alimentée par l’IA peut avoir un impact considérable. Le rapport Deloitte souligne l’importance de la rationalisation des opérations pour faire face à l’augmentation des coûts. L’IA peut aider les distributeurs à identifier certains manquements en termes d’efficacité dans leurs opérations, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement à l’affectation de main-d’œuvre. 

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement: les outils de BI alimentés par l’IA peuvent analyser les données de la chaîne d’approvisionnement et l’acquisition de matières premières. Ils peuvent :

• identifier les goulets d'étranglement

• prévoir la demande de manière plus précise

• optimiser les niveaux des stocks

Ces capacités permettent de réduire le risque de stock excédentaire ou de rupture de stock, les deux étant coûteux. En améliorant l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement, les distributeurs peuvent baisser le prix des biens vendus et réduire les pertes, ce qui contribue directement à l’augmentation des marges.

L’analytique prédictive peut par exemple prévoir la demande en analysant les éléments suivants :

• Historique des données de vente

• Tendances du marché

• Facteurs externes tels que les conditions climatiques ou les changements économiques

Les distributeurs peuvent ainsi ajuster leur niveau de stock de manière proactive, et réduire les coûts associés aux stocks excédentaires ou aux réassortiments d’urgence.

Gestion de la main-d’œuvre: les coûts de main-d’œuvre font également partie des grandes préoccupations des distributeurs, en particulier dans un environnement où les salaires augmentent. La BI alimentée par l’IA peut aider à optimiser la gestion de la main-d’œuvre.

Pour ce faire, elle prévoit les périodes de pointe et s’assure que le personnel est présent en nombre suffisant pour répondre à la demande des clients. Ceci réduit non seulement les coûts liés à la main-d’œuvre, mais permet aussi d’améliorer le service à la clientèle en assurant de disposer du nombre d’employés nécessaire au moment opportun.

Par exemple, l’IA peut analyser le parcours des clients en magasin pour anticiper les périodes de pointe et recommander un planning du personnel optimal. Les distributeurs peuvent ainsi s’assurer qu’il y a suffisamment de personnel aux heures de pointe, et réduire le recours aux heures supplémentaires ou aux travailleurs temporaires tout en maintenant un service de qualité.

3. Amélioration de l’efficacité grâce à l’automatisation

L’automatisation aide les entreprises à utiliser l’IA pour travailler plus rapidement et à moindres frais en simplifiant les tâches. Le rapport Deloitte souligne l’importance pour les distributeurs d’adopter les technologies qui peuvent rationaliser leurs opérations et permettre de réduire la charge de travail manuel des employés.  

Gestion des stocks: l’automatisation alimentée par l’IA permet de gérer des tâches comme le suivi des stocks et le réassortiment, et de réduire la nécessité d’une surveillance humaine. Par exemple, les systèmes d’IA peuvent automatiquement commander des articles quand le niveau des stocks a atteint un certain seuil. Ainsi, les produits sont toujours disponibles sans que le personnel ait besoin de surveiller les stocks en permanence. L’automatisation réduit les coûts liés à la main-d’œuvre ainsi que la probabilité d’une rupture de stock qui pourrait induire des pertes de ventes.

Automatisation du service à la clientèle: les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent traiter un nombre important de questions des clients et réduire ainsi la charge de travail du personnel du service à la clientèle. Capables de fournir des réponses instantanées aux questions les plus courantes, ces outils d’IA guident les clients tout au long du processus d’achat et peuvent même gérer les retours ou les échanges.

En automatisant ces tâches, les distributeurs peuvent se contenter d’une équipe de service à la clientèle plus réduite. Les coûts de main-d’œuvre sont réduits, pas le niveau de qualité du service.

Efficacité énergétique: l’IA peut également permettre de réaliser des économies en optimisant les dépenses énergétiques en magasin. Les systèmes de gestion de l’énergie intelligents alimentés par l’IA peuvent régler l’éclairage, le chauffage et la climatisation en se basant sur les conditions en temps réel, les réductions de la consommation d’énergie et la baisse des coûts liés aux infrastructures. Dans une situation d’inflation où les coûts énergétiques sont susceptibles d’augmenter, ces économies peuvent être substantielles.

4. Exploitation des informations clés basées sur les données pour une prise de décision stratégique

L’inflation rend la prise de décision informée plus cruciale que jamais dans l’économie actuelle. La Business Intelligence alimentée par l’IA fournit aux leaders retail les informations clés basées sur les données dont ils ont besoin pour évoluer au sein du paysage économique actuel. En analysant de grandes quantités de données, l’IA peut identifier des tendances et des modèles qui ne sont pas forcément visibles immédiatement, et permettre aux distributeurs de prendre des décisions de manière proactive pour protéger leurs marges et assurer une rentabilité à long terme.

L’IA peut par exemple analyser les données des clients pour identifier des changements dans leur comportement d’achat en réaction à l’inflation. Si les clients se soucient davantage des prix, les distributeurs peuvent réorienter leur marketing sur la valeur ou proposer des produits moins chers. Dans le même esprit, l’IA peut aider les distributeurs à identifier les produits les plus touchés par l’inflation et mettre en place des initiatives de réduction des coûts les ciblant en priorité.

Les outils de Business Intelligence alimentée par l’IA fournissent des rapports et des tableaux de bord en temps réel. Ils aident les leaders de la grande distribution à surveiller de près les indicateurs clés de performance (KPI) et leur permettent de réagir rapidement face aux changements du marché, comme les variations soudaines des prix ou l’évolution de la demande des consommateurs, et d’adapter leur stratégie en conséquence.

Prospérer malgré l’inflation : la BI alimentée par l’IA ou l’avantage stratégique de la grande distribution

L’inflation et l’augmentation des coûts opérationnels posent des défis de taille au secteur de la distribution, mais la Business Intelligence alimentée par l’IA propose des outils puissants pour ne pas ployer sous la pression. Les distributeurs peuvent conserver leur marge et rester compétitifs dans un environnement économique de plus en plus complexe en se concentrant sur les points suivants :

• Optimisation des stratégies de tarification

• Réduction des coûts opérationnels

• Amélioration de l’efficacité grâce à l’automatisation

• Exploitation des informations clés basées sur les données

Les conclusions du rapport Global Retail Outlook 2024 de Deloitte soulignent l’importance d’adopter les technologies avancées. La BI alimentée par l’IA et l’analytique des données aident les distributeurs à rester compétitifs.

Les leaders du retail qui utilisent ces outils et les modèles d’IA seront mieux armés pour faire face à l’inflation, et seront aussi en mesure de préserver leur marge et d’offrir une plus grande valeur aux clients. Enfin, ils pourront également proposer un meilleur produit ou service.

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