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. 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 avancés, 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 vente 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.
Le groupe Auchan exploite la solution d’IA d’Optimix pour optimiser ses approvisionnements dans ses hypermarchés et supermarchés, et a pu réduire ses surstocks de près de 60%.
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.
C’est par exemple ce que fait Siplec Leclerc sur ses produits non-alimentaires. 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 aux prix par type de produit et de client
Tous les clients ne réagissent pas de la même façon aux variations de prix. De même, l’élasticité-prix diffère fortement selon les catégories de produits. Grâce au machine learning, il est maintenant possible de segmenter très finement ses stratégies de tarification en fonction de ces paramètres.
Weldom module ainsi ses promotions sur les luminaires en fonction des préférences de chaque segment client identifié par l’IA : -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.
Optimiser les promotions et les opérations de pricing spéciales
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.
Un spécialiste du soin comme Yves Rocher sait ainsi, grâce à l’IA, qu’une offre « 2 achetés, 1 offert » sur les shampooings générera plus de marge qu’une promotion -30% sur sa clientèle fidèle. Et qu’à l’inverse, ses clientes occasionnelles seront plus sensibles à des réductions immédiates en valeur absolue.
D’après une étude CompTIA IT Industry, 80% des distributeurs prévoient d’investir dans des solutions d’optimisation des prix par l’IA d’ici 2027 pour faire face à la pression concurrentielle.
3. Automatiser ses processus pour plus d'efficacité et d'agilité
Gagner du temps et en fiabilité avec des processus de pricing et de forecasting automatisés
Fini les tableurs et les processus manuels chronophages et risqués. En confiant ses tâches de prévisions de vente et d’optimisation tarifaire à une plateforme d’IA spécialisée, le category manager fiabilise et accélère considérablement son travail.
Exemple concret avec Monoprix qui a automatisé la génération de ses prévisions de vente et de ses grilles tarifaires sur l’épicerie. Résultat : 4 jours par mois gagné pour les category managers qui peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur. Et près de 2 points de marge en plus grâce à des analyses bien plus approfondies.
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 d’IA 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. Son système IA analyse les prix du web et des magasins, 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. Tout est synchronisé en temps réel et optimal.
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 |
Pricing dynamique | Être compétitif à chaque instant |
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 d’IA, le distributeur dispose d’une vision complète de son activité. Des dashboards intelligents 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 IA qui remontent quotidiennement les indicateurs de pricing de tous les 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 ? Avec l’IA, il est maintenant possible de répondre à ce genre de questions en quelques clics, en analysant différents scénarios de pricing. 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 avec l’outil IA : ROI généré selon différentes mécaniques promo, impacts sur des catégories annexes, effets volume vs marge… De quoi éclairer la décision finale.
Le Baromètre Prix 2022 de Nielsen révèle que 47% des distributeurs jugent leurs capacités d’analyse d’impact du pricing insuffisantes. Les solutions d’IA apportent une réponse concrète à ce manque de visibilité.
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.
