Planification des activités conjointes pour les détaillants : hier et aujourd'hui
Par le passé, la planification conjointe des activités nécessitait des investissements considérables dans la recherche et la collaboration. Les stratégies de données intelligentes et l’IA modifient cette équation pour toujours.
Les détaillants et les fabricants de produits sont des alliés naturels. Tous deux veulent savoir quels produits les clients achètent et pourquoi. Tous deux veulent utiliser le comportement d’achat des clients pour augmenter les ventes et la rentabilité. Tous deux veulent harmoniser leurs messages sur les produits pour des campagnes de marketing et de publicité efficaces. Tous deux disposent de grandes quantités de données pertinentes. A première vue, l’alignement des objectifs commerciaux semble aller de soi, mais comme pour toute autre alliance à grande échelle, la gestion des détails est compliquée.
Le processus de planification commerciale conjointe (Joint Business Planning, JBP) est généralement réalisé avec l’aide de sociétés de recherche et de conseil, ce qui implique souvent des coûts importants. Une fois que le détaillant et le fabricant – soutenus par des enquêtes et des études de cas – ont identifié des opportunités, des stratégies et des objectifs communs, un plan d’entreprise est élaboré. Ce plan identifie les catégories de produits prometteuses et charge les planificateurs du merchandising ainsi que les responsables du marketing et de la publicité du détaillant de les promouvoir.
Il s’agit d’un processus coûteux et chronophage. Des géants de la distribution comme Wal-Mart et des fabricants tout aussi gigantesques comme Procter & Gamble peuvent se permettre de lancer des projets JBP complets, comme leur plan réussi pour augmenter les ventes de Febreze. Mais pour la plupart des détaillants, même s’ils ont accès à des montagnes de données, une planification aussi détaillée est irréaliste – ou du moins l’était-elle.
Les données : La formule secrète
Les détaillants de toutes tailles sont submergés de données. Les données fournies par les fabricants pour des milliers ou des millions de produits sont stockées dans leurs systèmes PIM (Product Information Management) spécialisés. Les images, les fichiers audio et vidéo, les avis des clients et les descriptions promotionnelles de chaque produit sont stockés dans des systèmes de gestion des actifs numériques (DAM) très complets. Les données relatives aux prix des produits, aux stocks et à l’historique des ventes peuvent également être stockées dans des référentiels de données correspondants. Tout cela est bien beau, mais la vraie question est de savoir comment utiliser efficacement toutes ces données.
Même avec une multitude de données, les responsables du marketing et de la publicité ont eu besoin d’aide pour planifier avec précision les offres de produits qui ont le plus grand potentiel de succès. Leur intuition est souvent bonne – tout comme celle des planificateurs du merchandising d’une campagne. Cependant, les résultats peuvent être inefficaces compte tenu des nombreuses variables. Une planification commerciale commune, si elle avait lieu, nécessitait une vérification manuelle des données existantes.
La première étape pour résoudre cette énigme consiste, pour le détaillant, à unifier toutes ces données comme une « source unique de vérité ». Avec une approche intégrée telle que Comosoft LAGO, les détaillants peuvent automatiser un grand nombre de tâches de marketing et de production publicitaire et coordonner des campagnes interrégionales complexes. Cependant, le potentiel pour les planificateurs marketing et publicitaires dans le commerce de détail est loin d’être épuisé.
Mise à disposition des données et IA
Le récent engouement pour l’intelligence artificielle (IA) a suscité l’intérêt des détaillants pour une utilisation plus efficace des données sur les produits. Toutefois, avant de pouvoir envisager ce potentiel, les données doivent être facilement accessibles aux responsables de la publicité et du marketing et à leurs équipes de planification et de production. Les données doivent être non seulement sûres, mais aussi de qualité – c’est-à-dire cohérentes et reliées logiquement entre elles, ce qui est le cas des systèmes intégrés de planification et de production comme LAGO.
Sur la base d’une telle base de données intégrée, l’IA peut fournir des connaissances intelligentes et réalisables à partir de données structurées et non structurées et ainsi orienter le processus de planification pour des offres de produits optimales. Cela se fait par la reconnaissance de modèles dans les données, notamment:
- Le comportement d'achat des clients, y compris les changements dans la fréquence d'achat et les réactions antérieures aux campagnes publicitaires.
- Les catégories de produits qui sont les plus susceptibles d'augmenter le total des achats d'un client.
- Produits similaires, que les clients achètent typiquement ou sont susceptibles d'acheter, sur la base de l'historique et de la proximité de l'annonce.
- Estimations de prix optimales qui sont les plus susceptibles d'augmenter le volume total.
Avant de pouvoir utiliser l’IA dans la planification des offres, les données doivent être intégrées et accessibles.
Ce potentiel et d’autres « big data » ne sont pas que de la théorie. Dans une récente étude de cas, une chaîne alimentaire régionale a réussi à augmenter significativement son chiffre d’affaires grâce à des offres promotionnelles créées dans Comosoft LAGO et gérées par des simulations basées sur l’IA.
L’IA est loin d’être magique ou mystérieuse. Elle est capable de trouver des connaissances pratiques et réalisables cachées dans la masse de données sur les produits et les comportements d’achat dont disposent tous les détaillants. Elle peut calculer les changements de comportement des clients en réponse aux promotions passées et prédire les résultats probables des promotions futures. Elle peut représenter les interactions entre les produits au niveau du client. Elle peut analyser les gammes de prix par article afin de déterminer quelles promotions hebdomadaires attireront le plus de clients.
L’IA n’est pas magique ou mystérieuse. Elle ne fait que trouver des informations exploitables cachées dans les données dont disposent tous les détaillants.
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