Pour les acteurs de la grande consommation, la performance en magasin est cruciale. Elle influe directement sur les revenus, la rentabilité, la fidélisation et la satisfaction clientèle. Face à ces enjeux, l’Intelligence Artificielle (IA) se présente comme un allié puissant. Elle habilite les détaillants à peaufiner la gestion des stocks, l’assortiment, et à créer des stratégies de promotion plus impactantes. L’IA, grâce aux avancées en machine learning et vision par ordinateur, transforme les données en insights pertinents, prédit les tendances de consommation, et personnifie l’expérience shopping pour répondre aux attentes des clients. Plus concrètement, elle contribue à une meilleure allocation des stocks, une expérience client sur mesure en magasin, et une mise en rayon optimisée pour une visibilité maximale des produits.
L’optimisation de la gestion des stocks avec l’IA
La gestion efficace des stocks est cruciale pour les entreprises, qui recherchent constamment l’équilibre parfait entre éviter le surplus et prévenir les pénuries. L’intelligence artificielle (IA) ouvre des portes vers une optimisation accrue grâce à ses algorithmes d’apprentissage automatique. Ces derniers comme le la solution Captana analysent les données passées et actuelles pour fournir des solutions sur mesure aux entreprises. L’IA apporte son expertise principalement dans trois domaines : la prévision des besoins, l’analyse des tendances de vente et l’ajustement des prix et promotions.
Prévisions de la demande et réassort automatique
En se basant sur l’analyse des ventes historiques, des commandes en cours et des niveaux actuels de stock, l’IA est apte à anticiper la demande future pour chaque produit dans chaque point de vente. Forte de ces prédictions, elle recommande des stratégies d’approvisionnement, de transfert et de répartition des stocks judicieuses. L’IA identifie les articles à rotation rapide ou lente et permet d’établir un inventaire précis et économiquement bénéfique. Elle peut aussi automatiser les commandes auprès des fournisseurs en considérant les délais de livraison et les coûts de transport, optimisant ainsi les coûts de stockage tout en assurant la disponibilité des produits lorsque le besoin se fait sentir.
Analyse des données de vente en temps réel
L’IA excelle également dans l’analyse en temps réel des données de vente grâce à des outils comme les capteurs, caméras et lecteurs de codes-barres, qui surveillent le niveau des stocks et le comportement d’achat. Elle détecte instantanément toute divergence entre les stocks prévus et les chiffres réels, les anomalies, les cas de vol ou les erreurs d’inventaire, fournissant des alertes instantanées pour les gestionnaires et les employés. L’IA mesure l’intérêt suscité par les produits, le taux de conversion, le montant moyen des achats et la fidélisation des clients, délivrant des indicateurs de performance clés pour optimiser la gestion commerciale.
Gestion dynamique des prix et des promotions
Et enfin, l’IA révolutionne la gestion des prix et des promotions, adaptant dynamiquement ces derniers en fonction de la demande, de la concurrence, des niveaux de stock et des cibles de rentabilité. Elle intègre les data internes et externes – des ventes aux coûts, en passant par les tendances du marché et les stratégies tarifaires des concurrents – pour proposer des ajustements de prix ou des promotions ciblées. L’IA permet aussi de simuler différents scénarios et d’en mesurer l’impact sur le chiffre d’affaires, les stocks et la profitabilité, contribuant à accroître les revenus, les marges et la satisfaction clientèle.
Personnalisation de l’expérience client en magasin
Dans le monde de la distribution et pour les fabricants de produits de grande consommation (PGC), offrir une expérience client sur-mesure en magasin est un élément crucial pour se différencier et fidéliser sa clientèle. Aujourd’hui, les consommateurs aspirent à des expériences en magasin qui soient sociales, immersives et entièrement adaptées à leurs besoins et désirs. Avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA), des avenues prometteuses s’ouvrent pour personnaliser cette expérience, en s’appuyant sur des technologies de pointe telles que le machine learning, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou la réalité augmentée. Nous détaillerons comment l’IA participe à façonner une expérience client en magasin personnalisée à travers trois axes principaux : des recommandations de produits sur-mesure, le renforcement de l’expérience mobile et la navigation en magasin, et l’optimisation du parcours client grâce à l’analyse des données de fréquentation.
Recommandations de produits personnalisées
Grâce à l’analyse approfondie des données clients – comme l’historique d’achats, les préférences, les comportements et les réactions émotionnelles – l’IA est en mesure d’offrir des recommandations de produits hautement personnalisées. Ces suggestions ciblées répondent avec précision aux goûts et besoins des clients, améliorant ainsi le taux de conversion, le montant moyen des paniers et la satisfaction globale. À titre d’exemple, les kiosques UMood d’Uniqlo évaluent les réactions des clients aux couleurs et styles grâce à l’analyse des neurotransmetteurs et proposent des vêtements en adéquation avec l’humeur détectée. Chez American Eagle, les clients ont la possibilité de scanner des articles et de recevoir instantanément des recommandations personnalisées basées sur les articles essayés et disponibles en stock.
Applications mobiles et navigation en magasin
Les applications mobiles, soutenues par l’IA, enrichissent l’expérience en magasin en connectant les clients aux produits, services et informations de la marque. Ces applications offrent une panoplie de fonctionnalités innovantes comme la recherche vocale, la réalité augmentée, le paiement sans contact, le service « click and collect » ou encore un service client amélioré. Elles aident aussi les consommateurs à s’orienter et localiser les produits recherchés en magasin grâce à des outils de géolocalisation, de balises (beacons), de codes QR ou d’étagères intelligentes qui s’illuminent pour signaler les produits suggérés par l’application mobile.
Optimisation du parcours client avec l’analyse de flux
Enfin, l’IA joue un rôle-clé dans l’optimisation du parcours client en magasin en analysant les flux de visiteurs. Cette analyse inclut l’étude de leurs mouvements, le temps passé, la fréquence de leurs visites, leurs itinéraires et les zones d’arrêt. À l’aide de capteurs, de caméras et d’applications mobiles, l’IA traite ces informations pour apporter des éclairages précieux aux distributeurs, leur permettant d’améliorer l’aménagement du magasin, le placement des produits, la gestion des queues et les stratégies de fidélisation. En outre, l’IA ajuste l’expérience client en temps réel, en modulant l’ambiance, la musique, l’éclairage, les annonces et les promotions en fonction du profil, du comportement ou de l’humeur des visiteurs.
Amélioration de la mise en rayon et de la visibilité des produits
Attirer et retenir les clients tout en accroissant les ventes et les marges dépend fortement de la mise en rayon efficace et de la visibilité adéquate des produits. Un agencement optimal des produits sur les étagères est essentiel, en tenant compte des facteurs tels que la catégorie des produits, leur prix, leur popularité, leur saisonnalité et les promotions en cours. Il est également crucial que les produits soient facilement repérables et accessibles, grâce à l’emploi de techniques de marquage, d’éclairage, de signalisation et de merchandising. Les avancées en matière d’intelligence artificielle (IA) offrent des voies innovantes pour raffiner ces éléments, en exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique, de vision par ordinateur et de réalité augmentée. Nous examinerons comment l’IA peut contribuer à améliorer l’organisation des rayons et la visibilité des produits en se concentrant sur trois axes clés : la création de planogrammes affinés par l’IA, la maintenance prédictive associée à la gestion des facings de produits, et le contrôle et l’analyse visuelle des présentoirs.
Planogrammes optimisés par IA
Les planogrammes sont des représentations schématiques qui indiquent l’agencement des produits en rayon en tenant compte de facteurs tels que la taille, la forme, la couleur ou l’emballage. Ils servent à déterminer l’assortiment approprié, l’espace linéaire, la profondeur des rayons et la hauteur des empilements, en optimisant l’utilisation de l’espace disponible. L’IA intervient en analysant une multitude de données – ventes, stocks, coûts, marges, promotions et tendances de consommation – pour proposer des configurations de rayons qui répondent aux objectifs de performances et de rentabilité. Capable de simuler divers scénarios et d’évaluer leur impact sur des indicateurs clés comme le chiffre d’affaires, la marge bénéficiaire, la fréquence des rotations des stocks, les ruptures de stock ou encore la satisfaction clientèle, l’IA facilite la création de planogrammes personnalisés adaptés à chaque produit, rayon et magasin.
Maintenance prédictive et gestion des facings
La maintenance prédictive anticipe les besoins de réparation ou de remplacement des équipements en magasin, incluant les étagères, les installations frigorifiques, les caisses, etc. Cette approche vise à réduire les coûts, les risques, les interruptions de service tout en assurant la sécurité et la qualité des produits proposés. En s’appuyant sur des données collectées via des capteurs, des caméras ou des applications mobiles – telles que la température, la pression ou le bruit – l’IA permet de repérer les dysfonctionnements et d’envoyer des alertes aux gestionnaires ou techniciens compétents. Elle peut aussi recommander des actions à prendre, en prenant en compte les priorités, les coûts et les disponibilités. En somme, l’IA assure un fonctionnement optimal des équipements et une conservation irréprochable des produits.
Surveillance et analyse visuelle des rayons
L’utilisation de caméras ou d’écrans pour surveiller et analyser les présentoirs est essentielle pour assurer le respect des normes de produit, la présence des étiquettes, l’adhésion aux planogrammes, la propreté des étagères et la qualité des articles. Cette surveillance aide également à évaluer la visibilité des produits, le niveau de stock, le taux de rupture, et l’efficacité de la signalisation. Avec le soutien de l’IA qui traite ces images grâce à des techniques de vision par ordinateur, de reconnaissance d’objets et de réalité augmentée, il est possible d’identifier et de mettre en lumière les produits en rayon, de les comparer aux standards, de les compter et de les localiser avec précision. Ainsi, l’IA joue un rôle clé dans l’amélioration de la présentation des produits et de leur attractivité.
Conclusion
L’intelligence artificielle (IA) représente une chance inestimable pour les acteurs du secteur des produits de grande consommation (PGC). Elle offre à ces professionnels l’opportunité de renforcer leur efficacité sur les points de vente grâce à une gestion des stocks optimisée, à une expérience client personnalisée en boutique, ainsi qu’à une meilleure disposition et visibilité des articles en rayon. Utiliser l’IA se traduit par une diminution des coûts, une croissance des ventes, un accroissement des marges, une satisfaction client améliorée et une distinction nette face aux concurrents. Si vous ambitionnez de saisir les avantages de l’IA pour booster vos performances en rayon, n’hésitez pas à faire appel à nous. Spécialistes de l’IA et de l’optimisation des points de vente, nous sommes prêts à vous guider dans l’implémentation de solutions conçues sur mesure pour répondre à vos spécificités et objectifs commerciaux. Contactez-nous sans tarder pour obtenir un diagnostic gratuit et sur-mesure.
