La transformation numérique est plus importante que jamais pour la vente au détail de mode. Et ce n’est pas seulement parce que tout dans la société d’aujourd’hui doit en quelque sorte être numérique. À proprement parler, les solutions numériques ont le potentiel, en particulier dans le commerce de détail de mode, d’être le facteur déterminant pour résoudre les principaux défis auxquels l’industrie est confrontée.
Le nombre de SKU augmente et augmente et…
Par exemple, le nombre toujours croissant de SKU dans l’industrie pose de plus en plus aux détaillants des problèmes très spécifiques. En bref : la complexité augmente avec le nombre de SKU qu’un détaillant doit gérer. Le volume considérable de produits pour lesquels les prix et les stocks doivent être planifiés dans les magasins poussent même la construction Excel la plus sophistiquée à ses limites.
Variété de différents canaux et points de vente
Un autre facteur clé de la complexité croissante est le grand nombre de canaux de vente et de points de vente différents, que l’on retrouve surtout dans le modèle omnicanal. Combiné avec le nombre élevé de SKU déjà mentionné, il devient un véritable défi d’avoir le stock optimal au prix de vente optimal pour chaque produit, chaque lieu et chaque fois.
Modification du comportement des consommateurs
Enfin, les détaillants doivent faire face à l’évolution du comportement des consommateurs. Les consommateurs sont mieux informés que jamais. Ils vérifient les prix en ligne et apprécient la disponibilité et le service pratique qu’ils obtiennent des grands pure players en ligne. Afin de ne pas rester à la traîne sur le marché, les détaillants doivent stocker la bonne quantité de marchandises au bon prix pour chaque canal, à chaque fois.
Quelle contribution l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils apporter ?
Les possibilités numériques pour maîtriser les défis décrits sont bien sûr diverses aujourd’hui. Au sens strict, Excel est aussi une “solution numérique”. Alors, pourquoi l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique a-t-elle le plus grand potentiel ? Ou pour le dire autrement : « Quelle contribution l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils apporter dans le domaine décrit ?
Contrairement à Excel et à d’autres applications de feuille de calcul, l’IA et l’apprentissage automatique sont conçus pour traiter de grandes quantités de données ou de mégadonnées. Le nombre élevé de SKU et de canaux de vente ne pose aucun défi majeur à l’IA.
Mais comment les décisions optimales en matière de prix et d’inventaire peuvent-elles être automatisées à l’aide de l’IA ? L’algorithme d’apprentissage automatique crée une prévision de la demande centrale à l’aide des données historiques sur les articles et les transactions du détaillant, ainsi que d’autres sources de données externes telles que les données météorologiques ou les prix des concurrents. Différents scénarios seront comparés les uns aux autres, en tenant compte de la stratégie commerciale individuelle du détaillant, afin de déterminer le prix optimal ou la quantité de stockage optimale. Cela crée un système d’auto-apprentissage qui est constamment optimisé et qui contrôle les prix et les stocks, permettant aux détaillants de se concentrer sur les facteurs essentiels de leur activité.