Optimisation de l’assortiment grâce à l’IA

L’intelligence artificielle révolutionne le monde du retail, et l’optimisation de l’assortiment est l’un des domaines où son impact est le plus significatif. En effet, l’IA offre aux retailers une multitude d’avantages pour mieux comprendre les besoins de leurs clients, anticiper les tendances du marché et prendre des décisions plus précises en matière de sélection et de gestion des produits.

Table des matières

• Comprendre les besoins des clients
• Les solutions d’IA pour l’optimisation de l’assortiment
• Mettre en place l’IA pour l’optimisation de l’assortiment
• Choisir la solution d’IA adéquate pour votre assortiment

Comprendre les besoins des clients

La première étape pour optimiser l’assortiment consiste à décrypter les besoins et les attentes des clients. Pour ce faire, les retailers disposent d’une mine d’informations précieuses : les données clients. En analysant les historiques d’achat, la navigation en ligne et les interactions sur les réseaux sociaux, il est possible d’identifier les produits populaires, les tendances d’achat et le comportement des clients.

Mais aller plus loin est essentiel grâce à la segmentation de la clientèle qui permet de créer des groupes homogènes avec des besoins et des attentes spécifiques. En créant des personas pour chaque segment, les retailers obtiennent une vision précise de leurs clients et peuvent adapter leur communication et leur offre en conséquence. C’est pourquoi il est crucial de détecter les micro-segments et d’adapter l’assortiment et les services pour leur proposer une expérience personnalisée et exclusive.

Anticiper les tendances du marché

L’anticipation des tendances du marché est un enjeu majeur pour les retailers. En analysant les données externes, telles que les études de marché et les publications sur les réseaux sociaux (avec des outils comme Synomia by Converteo), ils peuvent identifier les nouvelles tendances et les signaux faibles.

La surveillance des concurrents est un élément essentiel pour se différencier et rester compétitif. En analysant leurs prix, leurs produits, leurs promotions et leurs services, les retailers peuvent identifier leurs points forts et leurs points faibles et définir une stratégie d’assortiment optimale.

Gérer les stocks et les ruptures

Un bon niveau de stock est essentiel pour garantir la satisfaction client et éviter les ruptures de stock. L’optimisation des niveaux de stock permet de minimiser les coûts de stockage et les risques de surstock. La prédiction de la demande est un outil puissant pour garantir la disponibilité des produits et éviter les ruptures de stock. En analysant les données historiques et les tendances du marché, les retailers peuvent anticiper la demande et ajuster leurs niveaux de stock en conséquence. La mise en place de solutions de réapprovisionnement automatique permet d’améliorer la réactivité et la satisfaction client. 

En relevant ces défis, les retailers peuvent proposer un assortiment pertinent et attractif pour leurs clients, et ainsi améliorer leurs performances commerciales. Mais alors comment l’IA peut venir optimiser l’ensemble de ces enjeux retail ?

Les solutions d’IA pour l’optimisation de l’assortiment

L’intelligence artificielle offre aux retailers une panoplie de solutions pour optimiser leur assortiment et répondre aux défis du marché. Découvrons en détail les trois principales catégories de solutions d’IA et leurs avantages concrets.

Algorithmes de recommandation des produits

La tendance actuelle à la rationalisation des assortiments met en lumière l’importance de tenir compte des besoins clients dans les choix opérés. Malgré la masse de travail considérable que cela représente pour les distributeurs, l’intégration de l’intelligence artificielle dans le processus est essentielle. En effet, l’IA offre une opportunité unique de traiter efficacement d’énormes volumes de données client et de marché, permettant ainsi aux distributeurs de prendre des décisions plus éclairées et stratégiques en matière d’assortiment. 

Les algorithmes de recommandation analysent minutieusement le comportement des clients et leurs interactions avec les produits. Cette analyse permet de suggérer des offres personnalisées et pertinentes en recommandant des produits complémentaires ou susceptibles d’intéresser le client. Les retailers peuvent non seulement augmenter le taux de conversion, mais également le panier moyen. 

Il existe plusieurs types d’algorithmes, tels que la recommandation collaborative qui analyse les interactions entre clients, la recommandation basée sur le contenu qui se base sur les caractéristiques des produits, et la recommandation hybride qui combine les deux approches pour des recommandations encore plus précises.

Analyse prédictive des tendances pour l’assortiment

L’analyse prédictive, grâce à des algorithmes d’apprentissage, va au-delà de l’analyse des données massives pour anticiper les tendances et les ruptures de stock. Cette technologie permet aux retailers d’anticiper les futures demandes et de prendre des décisions plus éclairées en matière d’assortiment. De plus, elle identifie les produits et les segments de clientèle les plus réceptifs aux promotions et aux campagnes marketing, permettant ainsi une optimisation ciblée et rentable. En identifiant également les produits et les segments à risque de baisse de demande, elle contribue à une meilleure gestion des risques financiers et à une optimisation des stocks.

Automatisation des tâches

L’IA permet l’automatisation de tâches répétitives et chronophages liées à la gestion de l’assortiment, telles que la surveillance des stocks, la mise à jour des prix et la création de rapports d’analyses. Cette automatisation libère du temps pour les équipes, qui peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus stratégiques comme l’analyse des données et la définition de la stratégie d’assortiment. En minimisant les erreurs humaines liées à la gestion manuelle, cette automatisation garantit l’utilisation de données fiables, favorisant ainsi des décisions plus intelligentes et efficaces. 

Mettre en place l’IA pour l’optimisation de l’assortiment

La première étape pour mettre en place l’IA pour l’optimisation de l’assortiment consiste à définir clairement les objectifs précis et mesurables que l’on souhaite atteindre pour mieux mesurer l’impact de l’IA. 

En fonction des objectifs définis, il est essentiel de choisir les KPI pertinents et faciles à suivre pour pouvoir piloter l’efficacité de la solution d’IA.

Exemples d’objectifs :

• Augmenter les ventes : Augmenter le chiffre d’affaires de X% en Y mois.
• Améliorer la satisfaction client : Augmenter le taux de satisfaction client de X points en Y mois.
• Optimiser les stocks : Réduire le niveau de stock de X% en Y mois.
• Réduire les ruptures de stock : Diminuer le nombre de ruptures de stock de X% en Y mois.

Exemples de KPI :

• Taux de conversion : Pourcentage de visiteurs qui effectuent un achat.
• Panier moyen : Montant moyen dépensé par client.
• Taux de satisfaction client : Pourcentage de clients satisfaits de leur expérience.
• Nombre de ruptures de stock : Nombre de fois où un produit est en rupture de stock.

Définir des objectifs et identifier les KPI pertinents est une étape cruciale pour une adoption réussie de l’IA. En fixant des objectifs clairs et mesurables et en choisissant les bons KPI, les retailers peuvent voir l’IA comme un véritable atout commercial, un gage de qualité dans l’expérience client et un vecteur d’économie de coûts..

Choisir la solution d’IA adéquate pour votre assortiment

Le marché propose une large gamme de solutions d’IA pour l’optimisation de l’assortiment. Pour choisir la solution la plus appropriée, il est essentiel de prendre en compte plusieurs facteurs clés, à commencer par une analyse approfondie de ses besoins et défis spécifiques.

Répondre à ses besoins spécifiques

• Identifier les fonctionnalités et les caractéristiques essentielles pour répondre à ses objectifs et exigences métiers notamment grâce à un cahier des charges précis.
• Déterminer les types de données dont la solution d’IA aura besoin pour fonctionner de manière optimale, vérifier leur accessibilité et leur niveau de confidentialité afin d’être sûr de pouvoir les traiter de manière optimale.
• Évaluer la compatibilité de la solution avec ses systèmes IT et infrastructures  existants en vous tournant vers votre DSI.

Intégrer l’IA à son système d’information et s’assurer de la compatibilité des données

L’intégration de l’IA au système d’information est un processus crucial pour son adoption réussie. Elle nécessite une collaboration étroite entre les équipes métiers de gestion de l’offre et IT pour garantir une intégration transparente et efficace. Cela implique la création d’interfaces intuitives, de processus fluides et de mesures de sécurité strictes pour protéger les données sensibles. En s’assurant que l’intégration est évolutive et en choisissant un fournisseur fiable, les retailers peuvent exploiter pleinement le potentiel de l’IA pour améliorer leurs performances et se démarquer de la concurrence.

Les données étant la base de l’IA, leur qualité et leur cohérence sont essentielles pour garantir son exploitation optimale. Cela implique la mise en place d’un plan de nettoyage et de standardisation des données, la définition de processus de collecte et de gestion adaptés aux besoins de l’IA, et la surveillance continue de la qualité des données et de son impact sur les performances de l’IA. 

L’importance de bien définir sa stratégie en amont

Définir une stratégie client et catégorielle solide en amont est crucial pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle dans l’optimisation de l’assortiment. Tout d’abord, une compréhension approfondie des besoins et des préférences des clients permet de cibler efficacement les segments de marché pertinents. En alignant ces insights avec une segmentation catégorielle précise, les entreprises peuvent mieux anticiper la demande et adapter leur assortiment en conséquence. 

Nous sommes là pour vous accompagner avec notre solution OxO Pilot, qui vous permet de travailler sur une segmentation avancée, centrée sur les besoins spécifiques de vos clients, afin de mieux aligner vos catégories avec vos objectifs stratégiques. Grâce à cette approche, vous pourrez orienter vos investissements vers les produits et les leviers qui revêtent une réelle importance pour vos clients, maximisant ainsi l’impact de vos actions et renforçant votre positionnement sur le marché.

Conclusion

L’IA est un outil puissant qui permet aux retailers d’optimiser leur assortiment et d’améliorer leurs performances commerciales. En choisissant la solution d’IA adéquate et en la mettant en place de manière efficace, les retailers peuvent se démarquer de la concurrence et offrir une expérience client améliorée et optimisée.

Converteo, cabinet de conseil data et IA peut vous accompagner depuis la mise en place d’une stratégie au déploiement de vos outils IA en reliant les métiers de la gestion de l’offre à la technologie.

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