Le machine learning pour anticiper les tendances dans le secteur du retail

Les détaillants ont maintenant accès aux données publiées sur les réseaux sociaux, à l’historique des achats, aux statistiques de la demande et aux tendances du marché pour mieux comprendre leurs clients, favoriser les achats et fidéliser les consommateurs.

Les détaillants figurent parmi les premiers à avoir adopté les technologies produits, qu’ils intègrent à tout type de processus métier pour mieux comprendre les consommateurs et leurs habitudes d’achat. Pour acquérir une compréhension plus fine de chaque consommateur, les détaillants ont besoin d’avoir accès à toutes les informations pertinentes disponibles et de les analyser. Mais comme les volumes de données qu’ils collectent sur les pratiques de consommation atteignent des sommets, la perspective de les gérer et d’en extraire des informations utiles tient désormais du défi au point de paraître insurmontable.

Les détaillants déploient des technologies comme celles au sein de l’écosystème Hadoop pour se doter d’une solution d’analyse du Big Data et réalisent rapidement que ce n’est que le début. Ils ont également besoin d’une solution capable de valoriser ces données en temps réel et de fournir des informations vectrices de résultats concrets, d’achats renouvelés notamment. Les technologies de machine learning traitent intelligemment d’énormes quantités de données et en ce sens, automatisent leur analyse d’un bout à l’autre de la chaîne logistique.

De améliorations en perspectives

Entre les mains des commerçants, les possibilités des technologies avancées de machine learning sont illimitées, des étapes d’approvisionnement et d’achats, tout au long de la chaîne logistique, aux services de marketing, de merchandising et jusqu’à l’expérience client, si bien que les détaillants qui déploient une solution de machine learning peuvent s’attendre à de formidables améliorations.

Prenons l’exemple d’une société qui souhaiterait prédire ce que les consommateurs vont vouloir acheter l’hiver prochain. Les algorithmes de machine learning peuvent déterminer la disponibilité des matériaux auprès de fournisseurs externes, intégrer les prévisions météorologiques pouvant affecter les conditions de transport ou créer le besoin de porter des vêtements d’extérieur, et recommander les quantités, le prix, le placement en rayon et le canal marketing qui permettront de cibler le consommateur dans un secteur en particulier. Ils peuvent même intégrer des mesures à base de volume ou de marge pour optimiser les ventes boutique par boutique ou au regard des objectifs fixés.

Jusqu’à présent, pronostiquer des tendances a surtout été vu comme un jeu de devinette selon un processus intelligent. Les détaillants s’efforçaient de prédire ce qui serait l’objet de la demande la saison suivante sur la base d’échantillons de données de l’historique des ventes, de la demande des consommateurs et de tendances du marché. Mais aujourd’hui, les commerçants ont les moyens de collecter et d’analyser finement l’historique des ventes structuré 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 mieux correspondre à leurs consommateurs. Recueillir et disséquer le sentiment de consommateurs vis-à-vis de modèles des saisons passées aide à éclairer les futurs choix de planification et les prévisions. La plus grande précision de ces résultats aide à combler les attentes du chef de rayon ou du responsable d’une catégorie de produits : des prévisionnels justes, des ventes à la hausse et une fidélité accrue des consommateurs.

Recouper des données non structurées

Les solutions d’analyse du Big Data couplées aux technologies de machine learning offrent l’occasion de recouper des données non structurées comme celles des réseaux sociaux et des centres d’appels avec des attributs plus traditionnels pour établir des profils, des coloris et des tendances. Les techniques de machine learning supervisées qui portent sur l’ensemble des données historiques peuvent aider à prédire des tendances et les effets des saisons sur la planification et les prévisions. De plus, le traitement du langage naturel ou NLP (natural language processing) peut permettre d’analyser la tonalité des propos des consommateurs et les changements de tendances de la mode ainsi que d’appliquer ces sources d’information au processus de planification et de prévision.

Prévoir et planifier ne sont que quelques-uns des nombreux moyens à la disposition des commerçants pour mieux comprendre leurs clients via le machine learning afin d’améliorer nettement leur performance et leur rentabilité sur la base des données en leur possession. En automatisant des tâches complexes comme le traitement NLP des données des réseaux sociaux, les détaillants vont pouvoir valoriser les énormes volumes de données qu’ils collectent et les transformer en informations aidant à la prise de décision. Les commerçants ont déjà commencé à intégrer cette technologie à leurs processus pour mieux comprendre leurs clients. Les informations obtenues grâce au machine learning peuvent être des catalyseurs de changements stratégiques et opérationnels qui vont non seulement permettre d’optimiser les fonctions internes, mais aussi de séduire et fidéliser des clients saison après saison.

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