par Camille Chin | 30 mars 2020<\/p>\n
M\u00eame si vous ma\u00eetrisez parfaitement Excel, des donn\u00e9es commerciales fig\u00e9es sur des centaines de feuilles de calcul ne vous serviront pas en 2020. Pour rester comp\u00e9titives, les entreprises doivent compl\u00e9ter leurs donn\u00e9es de base en temps r\u00e9el par des technologies d’intelligence artificielle (IA).<\/p>\n
L’IA n’est pas un concept nouveau – le terme lui-m\u00eame a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 en 1956 – mais l’av\u00e8nement des services bas\u00e9s sur le cloud et la puissance informatique en constante \u00e9volution ont facilit\u00e9 les fa\u00e7ons dont l’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e par les d\u00e9taillants. L’IA est d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9e pour l’hyperpersonnalisation, l’identification de mod\u00e8les et d’anomalies, et la pr\u00e9diction de comportements et d’\u00e9checs. L’am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision, de la vitesse et de la r\u00e9activit\u00e9 sont d’autres raisons pour lesquelles 60 % des sp\u00e9cialistes du marketing<\/a> ont l’intention d’accro\u00eetre leur utilisation de l’IA au cours des 12 prochains mois.<\/p>\n Les informations commerciales de ce type sont inestimables, mais il est \u00e9galement imp\u00e9ratif qu’elles soient faciles \u00e0 comprendre. Notre culture \u00e9tant largement visuelle, la visualisation des donn\u00e9es est essentielle pour explorer les billions de lignes d’informations commerciales g\u00e9n\u00e9r\u00e9es chaque jour. En plus de tirer parti de notre capacit\u00e9 naturelle \u00e0 percevoir rapidement les sch\u00e9mas, les diagrammes, les graphiques et les cartes avec des couleurs et des formes rendent les id\u00e9es facilement visibles pour les gens ordinaires ; lorsque vous pouvez voir les id\u00e9es, vous pouvez les int\u00e9rioriser.<\/p>\n Les algorithmes d’apprentissage de l’IA combin\u00e9s \u00e0 des visualisations de donn\u00e9es permettent d’\u00e9tablir des liens complexes entre les clients, les magasins, les produits et les saisons, mais l’IA a \u00e9galement le potentiel de r\u00e9inventer les parcours de vente au d\u00e9tail \u00e0 d’autres \u00e9gards. Le changement est d\u00e9j\u00e0 en cours ; d\u00e9couvrez comment ci-dessous.<\/p>\n H&M<\/strong> poss\u00e8de pr\u00e8s de 5 000 magasins dans le monde et, pendant des ann\u00e9es, tous ses sites avaient des marchandises tr\u00e8s similaires. Le d\u00e9taillant de mode rapide a d\u00e9clar\u00e9 une perte de profit de 14 % en 2017 et a d\u00fb r\u00e9duire ses prix pour \u00e9liminer un \u00e9norme stock d’invendus de 4 milliards de dollars am\u00e9ricains.<\/p>\n Aujourd’hui, H&M s’appuie sur l’IA pour analyser les recettes des magasins, les retours, les performances des blogs et bien d’autres choses encore, afin de personnaliser efficacement le m\u00e9lange de marchandises de chaque magasin. Lorsque le d\u00e9taillant su\u00e9dois a commenc\u00e9 \u00e0 exp\u00e9rimenter l’IA en 2018, on a d\u00e9couvert, par exemple, que les jupes fleuries aux couleurs pastel se vendaient mieux que pr\u00e9vu chez H&M dans le quartier d’\u00d6stermalm \u00e0 Stockholm.<\/p>\n Il n’a pas \u00e9t\u00e9 facile d’adapter l’assortiment de marchandises de H&M : le d\u00e9taillant re\u00e7oit cinq milliards de visites en magasin et en ligne par an, et traite 800 millions de transactions. Pour l’aider, le d\u00e9taillant a \u00e9galement renforc\u00e9 ses ressources : il a employ\u00e9 200 scientifiques, analystes et ing\u00e9nieurs sp\u00e9cialis\u00e9s dans les donn\u00e9es.<\/p>\n Selon une \u00e9tude de Gartner<\/a>, les marques qui r\u00e9organisent leur site web pour permettre les requ\u00eates visuelles et vocales d’ici \u00e0 2021 augmenteront leurs recettes de commerce num\u00e9rique de 30 %. Les membres de la g\u00e9n\u00e9ration Z et les mill\u00e9niaux effectuent leurs achats par le biais de recherches visuelles et mobiles, et 60 %<\/a> d’entre eux d\u00e9clarent que les recherches visuelles sont une priorit\u00e9.<\/p>\n West Elm<\/strong> est l\u00e0 pour \u00e7a. Le d\u00e9taillant de meubles a lanc\u00e9 le West Elm Pinterest Style Finder il y a quelques ann\u00e9es. (Pinterest a d\u00e9gag\u00e9 un milliard de dollars de recettes en 2019 ; 1,5 milliard de dollars sont attendus en 2020).<\/p>\n Le catalogue en ligne de West Elm comprend 5 000 articles, dont 90 % sont exclusifs et con\u00e7us en interne. Pour aider les acheteurs \u00e0 trouver le type de fauteuil, de table de nuit ou de pouf qu’ils souhaitent en quelques secondes, l’outil en ligne utilise des r\u00e9seaux neuronaux (algorithmes inspir\u00e9s du cerveau humain) pour affiner les recherches sur la base des images que les acheteurs ont sauvegard\u00e9es sur leurs tableaux Pinterest. L’exp\u00e9rience s’apparente \u00e0 montrer une photo \u00e0 un vendeur en magasin ; le Style Finder automatise, acc\u00e9l\u00e8re et simplifie le processus. Les \u00e9quipes de merchandising ont \u00e9galement utilis\u00e9 l’outil pour trouver des lacunes dans les assortiments propos\u00e9s.<\/p>\n Walmart<\/strong> exploite plus de 5 000 magasins aux \u00c9tats-Unis et bient\u00f4t 20 % d’entre eux seront \u00e9quip\u00e9s de robots. Les machines autonomes fabriqu\u00e9es par Bossa Nova Robotics, une jeune entreprise de Pittsburgh, sont d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sentes dans 350 magasins. En janvier 2020, il a \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9 que 650 autres magasins seraient \u00e9quip\u00e9s de ces machines de 1,80 m de haut, d\u00e9pourvues de bras, dans le courant de l’ann\u00e9e.<\/p>\n Les robots personnalis\u00e9s sont \u00e9quip\u00e9s de cam\u00e9ras 3D capables de scanner les rayons pour v\u00e9rifier la disponibilit\u00e9, l’emplacement et le prix des articles. Les robots automatisent la collecte et l’analyse des donn\u00e9es d’inventaire, une t\u00e2che complexe et fastidieuse dans des magasins de la taille de Walmart. Les robots ne sont pas con\u00e7us pour remplacer le r\u00e9approvisionnement manuel ; l’objectif est plut\u00f4t de lib\u00e9rer le personnel des t\u00e2ches ennuyeuses et r\u00e9p\u00e9titives afin qu’il puisse consacrer plus efficacement son temps \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes et \u00e0 entrer en contact avec les clients.<\/p>\n L’automatisation et l’acc\u00e9l\u00e9ration de l’analyse des donn\u00e9es, de la recherche de produits et de l’examen des stocks ne sont que quelques-unes des fa\u00e7ons dont l’IA profite aujourd’hui aux d\u00e9taillants de toutes tailles et de tous secteurs. L’IA peut appara\u00eetre dans vos magasins dans les cabines d’essayage, sur les \u00e9tag\u00e8res de produits ou aux caisses, mais elle sera in\u00e9vitablement pr\u00e9sente dans un avenir tr\u00e8s proche – robots ou non.<\/p>\n Le produit d’analyse de la vision de Jesta, fond\u00e9 sur l’IA, est aliment\u00e9 par Snowflake et Tableau. Pour vous aider \u00e0 lancer votre transformation num\u00e9rique, contactez-nous<\/a> ou demandez une d\u00e9monstration<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" par Camille Chin | 30 mars 2020 M\u00eame si vous ma\u00eetrisez parfaitement Excel, des donn\u00e9es commerciales fig\u00e9es sur des centaines de feuilles de calcul ne vous serviront pas en 2020. Pour rester comp\u00e9titives, les entreprises doivent compl\u00e9ter leurs donn\u00e9es de base en temps r\u00e9el par des technologies d’intelligence artificielle (IA). 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Walmart : Automatiser les v\u00e9rit\u00e9s en magasin<\/h4>\n
L’analyse, l’IA et vous<\/h4>\n