Comment l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning peuvent aider la grande distribution à mettre en place des programmes promotionnels avec plus de précision et des résultats plus probants.
72% des promotions de produits de grande consommation ne parviennent pas à atteindre le seuil de rentabilité. Cette statistique est une pilule amère à avaler, d’autant que les entreprises investissent chaque année 15% à 20% de leur chiffre d'affaires total dans les promotions commerciales. La plupart des équipes planifient des événements identiques ou légèrement différents d’une année sur l’autre, en ajustant en fonction de faits anecdotiques ou d’un objectif plus ambitieux. Néanmoins, une croissance soutenue du chiffre d’affaires est possible et les technologies de dernière génération peuvent aider à y parvenir.
Dans le domaine du développement personnel, les slogans de motivation du type « Si vous voulez des résultats différents, essayez des approches différentes » sont légion. Ce mantra rationnel résonne chez les personnes désirant opérer un changement et l’on pourrait en dire autant des efforts de la grande distribution concernant les promotions commerciales. L’ancienne méthode ne s’est pas avérée optimale – alors que faut-il changer ?
Le fond du problème réside dans la gestion des promotions qui est devenue plus complexe et dans le fait que 60% des entreprises utilisent encore des processus manuels, tels que des feuilles de calcul et des technologies basées sur des règles. Cela freine la croissance du chiffre d’affaires pour un certain nombre de raisons, notamment :
La grande distribution manque d'informations précises en temps réel pour l’aider à comprendre la situation dans son ensemble ;
L’intégration des prévisions de la demande et du planning n'est pas harmonieuse ;
La visibilité sur l'utilisation des budgets alloués et sur l'activité des concurrents est faible ;
L’analyse post-événement est insuffisante pour améliorer les performances de la promotion.
L’IA comme force motrice dans les décisions de promotion
Pour changer la façon dont les promotions commerciales sont gérées, la grande distribution utilise désormais l'intelligence artificielle (IA) et se fonde sur des données pour prendre des décisions. Les biens de consommation et le Retail figurent parmi les cinq secteurs d’activité ayant le plus recours à l'IA.
De plus, dans le cadre de la transformation numérique, l’IA monte en puissance. Ainsi, selon un récent rapport de Fujitsu, six dirigeants de grandes entreprises sur dix font confiance aux décisions prises par une IA.
L’IA et le Machine Learning peuvent notamment aider la grande distribution à organiser les promotions avec une plus grande précision grâce à une analyse plus précise des données, en raison de capacités inégalées par rapport aux facultés humaines. L’IA guide chaque étape des promotions : prévisions, planification, exécution et évaluation. Les données peuvent être analysées en un instant, armant la grande distribution de recommandations prescriptives pour allouer le budget de manière plus judicieuse.
Prenons par exemple la promotion d'une nouvelle marque : Le Deep Learning trouve des similitudes et des schémas cachés qui vont bien au-delà des promotions « similaires », aidant les responsables de comptes de la grande distribution à planifier, en confiance, des promotions qui ne possèdent pas leurs propres données historiques. Cela leur permet également d’envisager des promotions sur différents marchés, selon que la marque soit leader ou challenger.
Les algorithmes d’IA attribuent les bonnes tactiques de promotion et l'apprentissage doit être ajusté avec le temps, au besoin. Des équipes de data scientists pourraient être en mesure de fournir ces informations, mais certainement pas aussi rapidement que l'IA.
Spécificités des offres optimisées et automatisation de masse
Les promotions consistent à prendre les bonnes décisions plus fréquemment, à partir de prévisions plus fidèles aux résultats réels. L’IA apprend et comprend, en se basant sur des données historiques et contextuelles, ce qui génère une croissance maximale du chiffre d’affaires. Le bon outil permet de prévoir et de déterminer si une offre du type « 1 acheté = 1 gratuit » est la plus impactante dans une situation donnée, ou si une remise exprimée en pourcentage ou en euros constituerait un meilleur choix.
L’IA peut explorer des centaines de milliers de scénarios alternatifs et envisager des compromis entre différentes variables (canaux, retailers, etc.) avant de proposer la recommandation optimale pour une promotion. Des informations exploitables comme celles-ci ne sont pas possibles si l’on utilise des techniques traditionnelles.
De plus, la puissance d'automatisation massive que l'intelligence artificielle apporte à la gestion des promotions commerciales permet d'optimiser efficacement les stratégies de micro-segmentation, tirant parti de l'ensemble des données clients pour mieux comprendre, cibler et se connecter avec les clients de la grande distribution.
Cette automatisation de la micro-segmentation augmente la vitesse et l'échelle à laquelle une enseigne de grande distribution peut prendre des décisions en matière de promotion commerciale, éliminant ainsi les analyses de données à l'aide de feuilles de calcul manuelles qui rendent souvent impossible ce niveau granulaire de ciblage.
L'IA permet à la grande distribution d'interpréter les données et de prendre des décisions plus éclairées en vue de promotions futures. Grâce à l'apprentissage continu, à une meilleure exécution des promotions et à une création axée sur l'IA, la grande distribution peut transformer ses données en un véritable avantage concurrentiel et atténuer l'érosion des marges qui menace sa croissance.