Retail : Le détail qui fausse vos prédictions des intentions d’achats

7 mai 2020 Métiers, Retail & Marketplace

Les acteurs de la vente au détail se livrent une concurrence féroce. Et pour tirer leur épingle du jeu, les détaillants ont, depuis plusieurs années, accès à de nombreuses sources de données : celles publiées sur les réseaux sociaux, l’historique des achats, les statistiques de la demande et les tendances du marché. Cette meilleure compréhension et connaissance des clients permet d’encourager les achats et fidéliser les consommateurs. Les retailers ont donc besoin de collecter toutes les informations pertinentes disponibles et de les analyser. 

 

Aujourd’hui, le volume de données collectées augmente, et leur nature est de plus en plus hétérogène. Les retailers savent que les informations contenues dans ces données ont beaucoup de valeur, mais les façons de les exploiter peuvent paraître encore obscures. 

 

Rassurez-vous, il existe des solutions utilisant l’Intelligence Artificielle pouvant vous aider à exploiter efficacement vos données. Ces nouvelles technologies peuvent vous aider à valoriser ces données en temps réel et à vous donner des informations pertinentes pour atteindre des résultats concrets sur votre chiffre d’affaires et votre satisfaction clients. 

 

Qu’est ce que l’analyse prédictive et le machine learning 

 

Avant de rentrer dans le vif du sujet, il convient de faire un petit point définition. L’analyse prédictive représente le fait d’apprendre du passé via les données pour émettre des hypothèses sur le Futur :  Que vont acheter les clients ?  Quel est le meilleur lieu de stockage ? Quel canal marketing convertis le mieux ? etc. 

 

L’analyse prédictive se base sur des techniques statistiques d’analyse de données (dont le machine learning fait partie), et se distingue de l’analyse descriptive des données (qui décrit un état, une photographie des données à un moment précis). 

 

En quelques mots, le principe du machine learning repose sur le fait de détecter automatiquement des patterns dans les données afin d’en déduire des prévisions sur une tâche bien précise.

 

Optimiser la chaîne logistique et prédire les envies de vos clients 

 

Jusqu’à aujourd’hui pronostiquer des tendances était surtout vu comme une sorte de jeu de devinette.  A partir d’échantillons des historiques de vente, de la demande des consommateurs et des tendances du marché, les retailers tentaient d’évaluer ce qui sera le best-seller la saison suivante. 

Maintenant, la diversité des sources et des données collectées associée à des technologies comme l’intelligence artificielle et le machine learning, offrent aux commerçants des possibilités d’optimisation quasi illimitées. Ils ont les moyens de collecter et d’analyser précisément l’historique des ventes avec des données non structurées y compris des itérations d’échantillons, de lots et de tailles pour déterminer l’association optimale de style, de couleur et de taille pouvant le plus plaire à leurs clients. De plus, l’analyse des sentiments de clients par rapport à des modèles des saisons passées peut aussi faire partie des éléments pris en compte pour la prédiction des achats. 

 

Prenons un exemple concret pour vous donner une idée du champs des possibles. Imaginez que vous souhaitiez prédire ce que vos clients vont vouloir acheter l’été prochain. L’analyse prédictive peut vous aider à déterminer la disponibilité des matériaux auprès de fournisseurs externes, à intégrer les prévisions météorologiques pouvant affecter les conditions de transport ou créer le besoin de porter des vêtements de plages, et même recommander les quantités, le prix, l’emplacement en rayon et le canal marketing. Tout cela vous donnera un meilleur ciblage et donc de meilleures conversions. L’analyse prédictive peut même intégrer des mesures à base de volume ou de marge pour optimiser les ventes boutique par boutique ou selon les objectifs fixés.

 

Les écueils à éviter 

 

Vous l’avez compris vos données représentent une vraie mine d’or. Cependant vous devez faire attention que cet or ne se dégrade pas. En effet, la multiplicité des sources de collecte et les différences entre les données structurées et non structurées engendrent généralement des erreurs dans les analyses si aucun traitement des données n’est prévu en amont. 

Bien que les solutions de modélisation et de prédiction soient très puissantes il ne faut pas négliger l’étape de traitement des données, au risque de construire une stratégie sur des prédictions erronées. 

 

Vous allez donc devoir mettre en commun les données hétérogènes et les rendre intelligibles. Pour ce faire, nous vous conseillons de mettre en place un Référentiel Client Unique mais aussi un Référentiel Produit Unique. Si le premier est déjà intégré dans de nombreuses organisations, notamment dans le secteur Retail, le deuxième est souvent sous-estimé. 

 

Or, la mise en place d’une procédure de traitement de données produits dans le cadre d’un Référentiel Produit Unique, représente un élément essentiel de la fiabilité des prédictions. Seulement, ce travail est rendu particulièrement complexe par la multitude de dénominations pour un même produit. Et la complexité est proportionnelle au nombre de personnes qui enrichissent le catalogue produit. Avec des équipes d’acheteurs ou category manager de plus en plus en grande, le nombre de doublons devient difficilement traitable. Dans ce cas, il existe des solutions, comme UNiFAi, basée sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, capables de retrouver les produits en doublons avec nomenclatures différentes. 

 

Une fois vos données rassemblées et traitées, vous pouvez vous lancer dans l’analyse et la modélisation pour prédire les tendances d’achats de vos clients. Vous augmentez la finesse et la fiabilité de votre stratégie.

 

Pour conclure, 

 

Qu’elles soient utilisées pour vos process d’approvisionnement, tout au long de la chaîne logistique, ou bien par le service marketing pour du merchandising, de la publicité, jusqu’à l’expérience client, les entreprises qui déploient des solutions technologiques pour analyser leurs données ont de réelles chances de voir des améliorations notables de leur conversion et de la satisfaction client.  

Malgré tout, les analyses prédictives restent limitées. En effet, bien que les algorithmes et les modélisations soient performantes, elles ne peuvent pas prédire à 100% d’exactitude. Les données vous donnent les moyens de réduire les risques. Encore faut-il être sûr de la fiabilité des données analysées. Ceci fera l’objet d’un prochain article, si vous ne pouvez pas attendre, n’hésitez pas à nous posez vos questions directement par email. 

 

Newsletter

Ne manquez pas nos articles ! (1 email/mois)