L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique transforment le secteur du retail de manière radicale, bouleversant les anciennes méthodes pour ouvrir la voie à des solutions innovantes. Devadas Pattathil, co-fondateur et responsable produit chez Nextuple, partage son expertise sur cette évolution. Ces technologies ne se limitent plus à la détection des fraudes, elles s’étendent désormais à la gestion des inventaires et à la réalisation des commandes. Les outils d’IA intègrent différents signaux pour prévoir des niveaux de stock avec précision, ce qui renforce l’expérience client et améliore le renouvellement des inventaires. L’approvisionnement basé sur les résultats exploite au maximum ces réseaux d’ordres, optimisant ainsi les décisions et minimisant les surplus. Alors que l’expérience omnicanale continue de s’intensifier avec l’ère des smartphones, les détaillants doivent répondre à ces attentes des consommateurs tout en surmontant les défis liés à la gestion des commandes pilotée par l’IA. L’importance des données propres et de l’explicabilité des modèles d’IA sont mises en avant pour une adoption réussie. De plus, la promesse d’une livraison précise, basée sur des estimations fondées par l’IA, joue un rôle essentiel dans la satisfaction client. Des exemples concrets démontrent comment ces solutions renforcent la prédiction des délais, augmentant ainsi la fidélité des clients et les ventes.
Devadas « Das » Pattathil, Co-Fondateur et Responsable Produit chez Nextuple, a partagé ses perspectives sur la manière dont l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) transforment le secteur du retail. L’IA permet de prédire la disponibilité des stocks et assure une meilleure expérience client grâce à une gestion optimisée des rayons en magasin. Le recours à un approvisionnement basé sur les résultats permet de gérer un réseau d’ordres pour optimiser les résultats et réduire les gaspillages. L’omniprésence des expériences omnicanales nécessite une cohérence des prix et des promotions sur tous les canaux.
La transition vers une gestion des commandes pilotée par l’IA présente des défis, notamment la nécessité de disposer de données propres et compréhensibles pour réussir l’adoption par les parties prenantes. Un autre aspect clé est l’amélioration de la précision des livraisons, renforçant la satisfaction client. L’automatisation des tâches de service client grâce à l’IA générative ouvrira également de nouvelles perspectives pour le retail dans l’avenir.
intégration de l’IA dans le retail
Dans un paysage en constante évolution, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique redéfinit la manière dont le secteur du retail fonctionne. Selon Devadas « Das » Pattathil, co-fondateur de Nextuple, ces technologies jouent un rôle crucial dans la prédiction de la disponibilité des stocks, surtout pour les détaillants qui utilisent leurs magasins pour l’exécution des commandes. Elles offrent une solution innovante à un problème courant : l’incohérence entre les données d’inventaire en magasin et celles en ligne. En traitant des signaux comme les transactions au point de vente et les actions des préparateurs de commande, l’IA aide les détaillants à mieux comprendre les niveaux de stock disponibles, améliorant ainsi l’expérience client en assurant que les étagères ne restent pas vides.
optimisation des résultats grâce à outcome-based sourcing
Pattathil souligne également l’importance du outcome-based sourcing, une approche où l’IA gère tout un réseau de commandes pour optimiser les résultats, au lieu de se concentrer sur les commandes individuelles. En équilibrant les facteurs tels que la vitesse et le coût de l’exécution, cette méthode permet aux détaillants de prendre des décisions éclairées pour la réalisation des commandes. L’accent est mis sur le déplacement des stocks excédentaires vers les endroits où ils sont le plus nécessaires, réduisant ainsi le gaspillage. De plus, cette stratégie s’aligne étroitement sur les attentes croissantes des consommateurs pour une expérience omnicanale fluide, où les promotions, les prix et la disponibilité des stocks restent constants, quel que soit le canal utilisé, qu’il soit numérique ou physique.
défis et potentialités de l’IA dans la gestion des commandes
Le passage à une gestion des commandes basée sur l’IA présente plusieurs défis. L’un des points saillants soulevés par Pattathil est la nécessité de disposer de données propres pour garantir des résultats précis. Les entreprises de retail doivent investir dans des données adéquates pour former efficacement leurs modèles d’IA. L’explicabilité des modèles est également essentielle pour permettre une adoption réussie par les parties prenantes. De nombreux projets d’IA échouent parce que les résultats ne sont pas compris par les décideurs. Le coût de mise en œuvre reste un autre obstacle, qui peut être atténué par une approche itérative avec des preuves de concept. L’impact de l’IA sur la précision des livraisons et la satisfaction client est indéniable. En offrant des estimations de livraison précises, l’IA accroît la confiance des clients envers la marque, menant à une augmentation des ventes.
