Planifier plus intelligemment, pas plus difficilement: comment l’IA favorise le succès multicanal
Les modèles prédictifs d’IA peuvent aider les équipes marketing du commerce de détail à optimiser leurs campagnes multicanales et à obtenir un meilleur retour sur investissement.
L’actualité d’aujourd’hui regorge de gros titres et d’histoires alarmantes sur l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit souvent des efforts de grandes entreprises technologiques pour se surpasser les unes les autres afin de satisfaire notre appétit pour les résumés générés par l’IA, les chatbots et les images presque réalistes. Le marché boursier s’agite à chaque nouvelle annonce, car de nombreuses personnes craignent pour leur emploi ou la survie de leur entreprise. Cela nous fait souvent oublier que l’IA n’est qu’un outil – un outil dont chaque entreprise peut tirer profit. C’est particulièrement vrai pour le commerce de détail. Avec les bons outils de prévision basés sur l’IA, les responsables du marketing et de la publicité peuvent planifier plus intelligemment leurs campagnes de vente au détail multicanales et obtenir un meilleur retour sur investissement que ce qu’ils pourraient faire avec leur seule intuition.
Le secret est de se rappeler que l’IA et l’analyse prédictive ne sont pas nouvelles. Elles existent depuis des années. Elles analysent les données du passé pour prédire la probabilité des tendances commerciales futures. Ce qui est nouveau, c’est que ces prédictions sont de plus en plus précises et sophistiquées grâce aux progrès de l’apprentissage automatique (ML) et à l’abondance de données dont disposent les équipes de vente au détail. Toutefois, une IA efficace pour la planification des offres de campagne ne doit pas traiter l’ensemble de l’Internet. L’IA prédictive pour les détaillants n’a besoin que des données dont ils disposent déjà.
Les historiques d’achat ainsi que les programmes de fidélité qui récompensent les clients dans le commerce de détail par des remises et des bons de réduction collectent une quantité extraordinaire de données d’achat individuelles. Ils collectent les données et les volumes d’achat de produits et de marques spécifiques, ainsi que les mêmes informations pour des produits connexes. Un merchandiser compétent sait probablement intuitivement que plus de lait est acheté si un client a acheté des céréales. Cependant, il existe un nombre énorme de relations d’achat de produits dans les données – trop nombreuses pour que les équipes de produits puissent les identifier. Seul un système de prédiction robuste, basé sur l’IA, peut trouver une signification à temps dans des ensembles de données aussi vastes afin de planifier une campagne efficace.
Nous avons tendance à oublier que l’IA n’est qu’un outil – un outil dont chaque entreprise peut bénéficier, car pour planifier efficacement les offres de campagnes, elle a simplement besoin des données dont les détaillants disposent déjà.
Les données sont une mine d’or
Pour mieux comprendre le potentiel de l’IA pour le secteur de la vente au détail, il convient de prendre en considération les énormes défis auxquels sont déjà confrontés les directeurs des services créatifs, les directeurs de production et leurs équipes très occupées. Sous la direction des directeurs et des planificateurs marketing d’un détaillant, ils sont chargés de créer plusieurs campagnes imprimées et numériques selon un calendrier exigeant. Cela peut même inclure des versions adaptées à la région et personnalisées, mais seulement s’ils dépensent beaucoup plus en travail.
Bien sûr, une grande partie de ce problème peut être résolu en utilisant une approche unifiée des données produits d’un détaillant, basée sur une source unique de vérité. En utilisant les outils PIM, DAM et Workflow de Comosoft LAGO, ils peuvent par exemple optimiser leurs campagnes multicanales sans coûts de main-d’œuvre excessifs. Les économies de coûts ne sont toutefois qu’une partie du puzzle. Les données sur les produits et les achats d’un détaillant sont des sources potentielles d’augmentation des ventes, mais seulement si les équipes marketing utilisent les bons outils pour transformer ces données en chiffre d’affaires.
Heureusement, l’intelligence artificielle est l’outil parfait pour faire tout cela et plus encore – si elle est utilisée intelligemment. Dans une étude de cas récente, un grand distributeur alimentaire régional a utilisé avec succès Comosoft LAGO et les outils d’IA de DecaSIM pour planifier des promotions en tenant compte de la saisonnalité, de la tarification unique et des données sur les produits et les achats. L’approche de planification basée sur l’IA a entraîné une augmentation des ventes hebdomadaires et une croissance des bénéfices de huit pour cent (EBITDA).
l’IA, les planificateurs de campagnes peuvent prédire comment les clients vont réagir aux promotions en se basant sur les données historiques, les tendances et les comportements. Ils peuvent également modéliser les interactions entre les produits au niveau des clients, analyser les points de prix et déterminer quelle promotion attirera le plus de clients.
Yolk CoWorking – Krakow a Unsplash
L’IA va-t-elle occuper mon poste ?
La réponse est compliquée, mais dans l’ensemble, l’IA ne remplacera pas les exigences de créativité, de jugement et de réflexion stratégique. Lorsque les responsables marketing et publicitaires et leurs équipes de vente au détail sont libérés des tâches répétitives de collecte « manuelle » des données, ils peuvent élaborer des campagnes plus efficaces et de meilleure qualité. Ils sont en mesure de proposer de meilleures offres – plus souvent et sur plusieurs canaux – et d’accroître ainsi leur valeur stratégique pour leur entreprise.
L’un des plus grands défis auxquels sont confrontées les équipes marketing dans le secteur de la vente au détail est de comprendre les besoins et les comportements changeants de leurs clients. Savoir comment les clients « fonctionnent » est en quelque sorte le Saint Graal, et l’IA peut aider les marketeurs chevronnés à acquérir cette connaissance beaucoup plus rapidement. Munis de ces connaissances, ils peuvent utiliser des outils comme Comosoft LAGO pour aligner leurs campagnes sur les objectifs commerciaux de leur entreprise, gérer une montagne de supports publicitaires et s’assurer qu’ils utilisent les bonnes stratégies de produits et de publicité.
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