La planification d’assortiment localisé est la clé de la fidélité client et de la croissance du chiffre d’affaires.
En tirant parti de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML), les enseignes transforment leurs stratégies de mix produits, garantissant une hyper-personnalisation et une rentabilité optimisée sur tous les canaux et dans chaque point de vente, grâce à des analyses de données en temps réel.
Pourquoi l’assortiment produit est aujourd’hui l’arme secrète des retailers
Fidélisation client : le lien entre assortiment et personnalisation
Le moyen le plus rapide de fidéliser un client passe par une planification d’assortiment localisée. Grâce à l’intelligence artificielle et à des analyses de données avancées, les enseignes omnicanales peuvent optimiser leurs assortiments pour stimuler les ventes et renforcer la fidélité.
Les préférences des consommateurs évoluent sans cesse — et ils s’attendent à ce que leurs enseignes favorites s’adaptent en permanence à leurs attentes.
Selon l’étude “The State of Customer Service and CX” de l’expert en expérience client Shep Hyken, 81 % des acheteurs préfèrent les marques qui offrent une expérience personnalisée.
Croissance du chiffre d’affaires : comment les assortiments localisés maximisent la rentabilité
Les enseignes qui se reposent uniquement sur les données historiques ou l’intuition se contentent souvent d’assortiments génériques et peu différenciés. Or, aligner les assortiments sur les préférences réelles des clients est la clé pour inverser cette tendance et générer un retour sur investissement significatif.
En renforçant leurs efforts de planification, les retailers peuvent déterminer quels produits proposer dans chaque magasin. En analysant les données de comportement client et les mouvements de produits sur leurs canaux les plus rentables, les enseignes alimentaires, par exemple, peuvent prendre des décisions éclairées sur la composition de leur offre et les niveaux de stock optimaux.
Ces assortiments localisés permettent non seulement d’améliorer la satisfaction client, mais aussi de réduire les coûts d’inventaire, d’optimiser l’espace en magasin, d’améliorer la gestion de la supply chain et surtout, de réduire le turnover des stocks.
Selon un rapport de McKinsey & Company, un mix produit bien ajusté peut augmenter les ventes de 2 à 5 % et améliorer les marges brutes de 5 à 10 %.
Quels sont les défis auxquels les distributeurs sont confrontés sans l’IA et le machine learning ?
Les limites d’une planification d’assortiment basée sur l’intuition
Cependant, de nombreuses entreprises ne sont pas encore prêtes à réussir. Les distributeurs sont submergés par le volume croissant de big data généré par les interactions clients, les activités de la chaîne d’approvisionnement et les canaux digitaux. Ces données proviennent de la collecte d’informations sur les clients et les ventes à partir de sources variées — allant des nouvelles plateformes numériques à de multiples formats média. Pire encore, cette masse de données est souvent stockée dans des silos distincts, ce qui rend difficile l’accès à des informations exploitables et l’optimisation des prévisions de la demande.
L’impact de la surcharge de données sur la prise de décision
Tous ces facteurs conduisent à des informations redondantes et erronées. En conséquence, les utilisateurs ne peuvent ni comprendre ni exploiter avec précision les préférences des clients, rendant impossible toute prévision de la demande en temps réel ou toute adaptation aux tendances du marché en constante évolution. Le volume de big data augmente de façon exponentielle. Le volume total de données créées, capturées, copiées et consommées dans le monde devrait dépasser les 394 zettaoctets d’ici 2028, selon Statista. Cela représente 21 zéros, soit 1 000 milliards de gigaoctets. Pour mettre cela en perspective, un zettaoctet équivaut à environ 250 milliards de DVD.
Pourquoi les données historiques ne suffisent plus
Les décisions calculées — de la planification initiale des assortiments à l’exécution en magasin — sont essentielles à la réussite. Et cela repose sur des données propres et exploitables, des analyses puissantes et des insights disponibles en temps réel, facilement applicables à travers les canaux de vente et les opérations en magasin.
Comment l’IA et le machine learning révolutionnent l’assortiment produit en retail
Analyse en temps réel des préférences clients
C’est ici que réside toute la valeur de l’intelligence artificielle et du machine learning. Les solutions d’IA générative sont conçues pour manipuler automatiquement et rapidement d’immenses volumes de données non structurées sur les clients et les stocks, issues de multiples sources. L’IA analyse — et anticipe — avec précision l’évolution des comportements d’achat, permettant ainsi aux distributeurs d’optimiser leurs assortiments produits de manière dynamique et de les adapter localement selon les magasins, les formats ou encore les canaux de vente digitaux.
Planification d’assortiment localisée à travers les magasins et les canaux
L’IA garantit non seulement que l’assortiment de chaque magasin — ou canal — soit unique et personnalisé, mais elle permet aussi aux décideurs de mettre à jour en continu les marques, les formats de packaging, les stratégies de prix, voire d’introduire de nouveaux produits en temps réel. Résultat : ces assortiments optimisés et hyper-localisés sont conçus pour stimuler l’engagement client, renforcer l’efficacité marketing et maximiser la rentabilité.
Mises à jour dynamiques des assortiments : anticiper la demande
Le distributeur alimentaire spécialisé Fresh Market, basé à Greensboro (Caroline du Nord), illustre parfaitement ces bénéfices. En s’appuyant sur l’IA intégrée à la solution de vision par ordinateur Captana développée par VusionGroup, leader mondial des solutions Retail IoT, d’intelligence supply chain et d’optimisation de catégorie, l’enseigne analyse le comportement des clients pour caractériser ses gammes, régionaliser ses assortiments et cibler ses promotions en magasin. Depuis la mise en œuvre de l’IA sur les rayons secs et frais dans l’ensemble de ses 166 magasins, Fresh Market a amélioré la disponibilité produit en prévoyant avec précision les ruptures de stock, optimisé la gestion de la chaîne d’approvisionnement grâce à la gestion des linéaires, et réduit le gaspillage, parmi de nombreux autres bénéfices opérationnels majeurs.
Étude de cas : comment Fresh Market a optimisé son assortiment grâce à l’IA
Aperçu de la mise en œuvre de l’IA chez Fresh Market
Ce sont précisément ces bénéfices issus de la donnée qui vont pousser les investissements dans l’intelligence artificielle à plus que doubler d’ici 2028, atteignant 632 milliards de dollars, selon l’International Data Corporation (IDC). Les distributeurs prennent de plus en plus conscience de l’importance des technologies pour rester compétitifs et centrés sur le client dans un environnement retail en pleine mutation.
Améliorations clés observées sur la performance
Les enseignes ne peuvent plus se permettre de s’appuyer sur des méthodes d’assortiment obsolètes ou imprécises dans l’espoir d’atteindre la rentabilité. Plus que jamais, il est essentiel de proposer des assortiments personnalisés et uniques, adaptés à chaque canal, magasin et localisation physique, en s’appuyant sur des insights data solides et des analyses en temps réel.
Comment les distributeurs peuvent déployer l’IA pour optimiser leurs assortiments
Mise en place de bases de données propres et exploitables
La réussite d’une optimisation d’assortiment pilotée par l’IA commence par la qualité des données. Sans une base de données propre, structurée et exploitable, même les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés ne peuvent générer d’insights pertinents.
Les distributeurs doivent centraliser les données clients, produits, ventes et stocks au sein d’une plateforme unifiée, garantissant cohérence, précision et accessibilité.
Des solutions comme VusionCloud permettent une intégration fluide des données et une synchronisation en temps réel à travers les réseaux de magasins, offrant ainsi une source unique de vérité. En mettant en place des politiques solides de gouvernance des données, en automatisant la collecte grâce à des capteurs IoT tels que Captana, et en surveillant en continu la qualité des données, les enseignes posent les bases d’un système d’IA performant — capable de fournir des décisions d’assortiment plus rapides, plus intelligentes et plus fiables.
Choisir les bons outils d’IA et de Machine Learning pour le retail
Les distributeurs évoluent dans un marché saturé de technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). Le choix des bonnes solutions consiste à sélectionner des plateformes spécifiquement conçues pour les réalités opérationnelles du retail : assortiments localisés, optimisation des stocks et promotions en temps réel.
Les solutions Retail IoT et IA de VusionGroup, telles que Captana et VusionCloud, répondent précisément à ces défis. Elles combinent machine learning, vision par ordinateur et analytique prédictive pour suivre en continu le comportement des consommateurs, détecter les problèmes d’inventaire et recommander des ajustements proactifs d’assortiment.
Les enseignes doivent privilégier des outils capables de s’intégrer facilement à leur infrastructure technologique existante, de s’adapter à différents formats de magasins, et d’offrir des modèles d’IA explicables — afin que les insights générés soient non seulement actionnables, mais aussi fiables et compris par les décideurs.
Bonnes pratiques pour déployer l’IA à grande échelle sur tous les canaux
En s’appuyant sur des outils d’IA et de Machine Learning performants associés à une solution Cloud Retail avancée, les enseignes accèdent à une compréhension approfondie des préférences clients, des tendances d’inventaire et des évolutions du marché.
Ces informations constituent le socle nécessaire pour concevoir des assortiments à la fois dynamiques et personnalisés, capables de réduire les ruptures de stock et les démarques, tout en renforçant l’engagement client, stimulant les ventes et améliorant la rentabilité globale.
Points clés pour réussir dans le retail grâce à l’IA et au ML
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Importance des assortiments dynamiques et localisés pour fidéliser les clients
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Rôle de l’IA/ML et de l’analytique prédictive pour augmenter la rentabilité et l’excellence opérationnelle
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Étapes concrètes pour tirer parti des solutions IA dans le retail dès aujourd’hui
