L’IA révolutionne la façon dont les distributeurs gèrent leurs approvisionnements et leurs prix.
En exploitant la puissance du machine learning, ils peuvent générer des prévisions de vente plus précises, avoir des stocks optimisés en temps réel et fixer des prix compétitifs qui s’adaptent en continu au marché.
A travers cet article, découvrons comment ces technologies transforment la distribution.
1. L'IA au service de l'optimisation des approvisionnements
Prévisions de vente plus précises grâce au machine learning
En exploitant des algorithmes de machine learning, les distributeurs peuvent générer des prévisions de vente nettement plus fiables. Ces modèles prennent en compte une multitude de facteurs qui influencent la demande, comme les tendances saisonnières, les données météo ou les effets promotionnels.
Prenons l’exemple d’une enseigne de bricolage qui souhaite anticiper ses ventes de barbecues pour l’été. Un modèle de machine learning entraîné sur les historiques de ventes, les pics de chaleur des années précédentes et le planning promotionnel fournira une estimation bien plus juste des quantités à commander qu’une simple projection des chiffres de l’an passé.
Des stocks optimisés en temps réel pour éviter les ruptures et surcoûts
Avec des prévisions de ventes affinées grâce à l’IA, les distributeurs sont en mesure d’ajuster leurs niveaux de stock en continu. Fini les ruptures qui génèrent de l’insatisfaction client et les surstocks qui pèsent sur la trésorerie et les coûts logistiques.
Imaginons une pharmacie qui vend des tests antigéniques. En cette période de pandémie, la demande fluctue fortement et rapidement. Avec un système de prévision IA relié à ses systèmes de gestion de stocks, la pharmacie sera alertée en amont des pics de demande à venir et pourra réapprovisionner la bonne quantité de tests au bon moment. Ses clients seront servis et ses coûts maîtrisés.
Des approvisionnements localisés pour coller aux spécificités de chaque point de vente
Chaque magasin a sa zone de chalandise et sa clientèle propres. Les solutions d’optimisation des stocks par l’IA intègrent la localisation dans leurs calculs. Elles analysent les ventes historiques magasin par magasin pour définir les assortiments et quantités optimales pour chaque point de vente.
Un hypermarché Carrefour des Yvelines aura ainsi un approvisionnement en produits cosmétiques adapté au profil et au pouvoir d’achat de sa clientèle locale. Ses linéaires seront optimisés.
2. Fixer les bons prix grâce à l'intelligence artificielle
Ajuster ses prix en fonction du marché et de la concurrence
Les algorithmes de machine learning peuvent analyser en continu une masse considérable de données de marché et de prix concurrents. Grâce à cela, les distributeurs ont la capacité d’ajuster leurs tarifs en quasi-temps réel pour rester toujours compétitifs.
La centrale collecte les prix des enseignes concurrentes sur le web et les intègre à son système de pricing IA. Celui-ci recommande alors les adaptations tarifaires pertinentes pour chaque catégorie de produit. Leclerc est ainsi certain de toujours proposer un bon rapport qualité-prix.
Mesurer la sensibilité prix
Optimiser les promotions et les opérations de pricing spéciales
Tous les clients ne réagissent pas de la même manière aux variations de prix, et l’élasticité-prix peut varier considérablement selon les catégories de produits. Toutefois, il est important de nuancer cette notion. Définir une élasticité-prix de manière précise nécessite, en théorie, d’avoir testé une large gamme de prix et d’observer l’impact réel de ces variations sur la demande.
En outre, des facteurs extérieurs, tels que l’inflation générale, peuvent influencer ces résultats. Par exemple, si les prix augmentent en même temps que l’inflation, qui entraîne la hausse des prix de nombreux produits et des salaires, l’effet d’une variation de prix spécifique peut être dilué, rendant plus difficile l’interprétation de l’élasticité. Grâce au machine learning, il est possible de segmenter plus finement les stratégies de tarification en prenant en compte ces paramètres complexes, mais il reste crucial de tenir compte du contexte économique global pour ajuster ces stratégies.
Weldom module ainsi ses promotions sur les luminaires en fonction des préférences de chaque segment client identifié par modèle de clustering: -10% de remise suffisent pour booster les ventes sur son segment de bricoleurs chevronnés, alors qu’il faut -25% pour obtenir le même effet sur les acheteurs occasionnels.
En analysant les gigantesques volumes de données issues des programmes de fidélité et des historiques promotionnels, les algorithmes d’IA identifient les meilleures mécaniques promotionnelles à appliquer par type de client et de produit.
3. Automatiser ses processus pour plus d'efficacité et d'agilité
Orchestrer ses prix sur tous les canaux
Dans un environnement multicanal, un pricing cohérent et optimisé est un véritable casse-tête. Sauf à recourir à une solution qui centralise les données, calcule les prix optimaux et les répercute sur l’ensemble des canaux de vente.
C’est ce qu’a mis en place Boulanger. Par l’intermédiaire d’optimix XPA, le système analyse les prix en ligne et en magasin, estime les élasticités, calcule les tarifs recommandés, puis diffuse ces prix sur les étiquettes en rayon, sur l’app mobile et sur le site e-commerce.
Fonctionnalité | Bénéfice |
| Prévisions de vente IA | Anticiper la demande avec une granularité produit, magasin, jour |
| Recommandations de stock | Ajuster ses commandes aux besoins réels pour éviter ruptures et surstocks |
| Mesure des élasticités-prix | Adapter finement ses tarifs par couple produit-client |
| Automatisation des processus | Gagner du temps et en fiabilité |
| Pricing multicanal unifié | Orchestrer sa stratégie sur tous les points de contact clients |
Mesurer l'impact de ses décisions de pricing et d'approvisionnement
Suivre ses indicateurs de performance clé grâce à des tableaux de bord avancés
En centralisant et en croisant ses données dans une solution telle qu’optimiX XPA, le distributeur dispose d’une vision complète de son activité. Des dashboards lui permettent de suivre ses ventes, marges, ruptures, efficacité promotionnelle, etc. Et ce avec la maille de lecture de son choix : par catégorie, par magasin, par zone géographique…
Prenons le cas de Gifi. L’enseigne de décoration a mis en place des tableaux de bord qui remontent quotidiennement les indicateurs de pricing de tous ses magasins. L’équipe pricing centrale peut ainsi rapidement détecter les écarts de marge ou les problèmes de compétitivité prix et réagir immédiatement.
Analyser des scénarios what-if pour prendre les meilleures décisions
Et si j’augmentais les prix des smartphones de 5% ? Quel serait l’impact pour mon chiffre d’affaires et ma marge ? Les outils de pricing intelligents intègrent des modèles de simulation avancés qui permettent de tester différentes hypothèses avant de prendre ses décisions.
C’est un atout pour un distributeur comme Carrefour. Avant de lancer une promotion de grande ampleur sur une catégorie sensible comme les fruits et légumes, ses category managers évaluent l’opération sous différents angles : ROI généré selon différentes mécaniques promo, impacts sur des catégories annexes, effets volume vs marge… De quoi éclairer la décision finale.
En utilisant la puissance de l’IA, les distributeurs se dotent d’un avantage concurrentiel pour relever le double défi de l’excellence opérationnelle et de l’expérience client. Que ce soit pour optimiser les approvisionnements, booster les ventes via un pricing intelligent ou fluidifier leurs processus clés, l’IA est assurément leur meilleure alliée. De nombreux retailers l’ont compris et engrangent déjà les bénéfices de cette révolution technologique. Les autres devront accélérer sous peine de décrochage.
