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La transformation num\u00e9rique est plus importante que jamais pour la vente au d\u00e9tail de mode. Et ce n’est pas seulement parce que tout dans la soci\u00e9t\u00e9 d’aujourd’hui doit en quelque sorte \u00eatre num\u00e9rique. \u00c0 proprement parler, les solutions num\u00e9riques ont le potentiel, en particulier dans le commerce de d\u00e9tail de mode, d’\u00eatre le facteur d\u00e9terminant pour r\u00e9soudre les principaux d\u00e9fis auxquels l’industrie est confront\u00e9e.<\/p>\n
Par exemple, le nombre toujours croissant de SKU dans l’industrie pose de plus en plus aux d\u00e9taillants des probl\u00e8mes tr\u00e8s sp\u00e9cifiques. En bref : la complexit\u00e9 augmente avec le nombre de SKU qu’un d\u00e9taillant doit g\u00e9rer. Le volume consid\u00e9rable de produits pour lesquels les prix et les stocks doivent \u00eatre planifi\u00e9s dans les magasins poussent m\u00eame la construction Excel la plus sophistiqu\u00e9e \u00e0 ses limites.<\/p>\n Un autre facteur cl\u00e9 de la complexit\u00e9 croissante est le grand nombre de canaux de vente et de points de vente diff\u00e9rents, que l’on retrouve surtout dans le mod\u00e8le omnicanal. Combin\u00e9 avec le nombre \u00e9lev\u00e9 de SKU d\u00e9j\u00e0 mentionn\u00e9, il devient un v\u00e9ritable d\u00e9fi d’avoir le stock optimal au prix de vente optimal pour chaque produit, chaque lieu et chaque fois.<\/p>\n Enfin, les d\u00e9taillants doivent faire face \u00e0 l’\u00e9volution du comportement des consommateurs. Les consommateurs sont mieux inform\u00e9s que jamais. Ils v\u00e9rifient les prix en ligne et appr\u00e9cient la disponibilit\u00e9 et le service pratique qu’ils obtiennent des grands pure players en ligne. Afin de ne pas rester \u00e0 la tra\u00eene sur le march\u00e9, les d\u00e9taillants doivent stocker la bonne quantit\u00e9 de marchandises au bon prix pour chaque canal, \u00e0 chaque fois.<\/p>\n Les possibilit\u00e9s num\u00e9riques pour ma\u00eetriser les d\u00e9fis d\u00e9crits sont bien s\u00fbr diverses aujourd’hui. Au sens strict, Excel est aussi une “solution num\u00e9rique”. Alors, pourquoi l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique a-t-elle le plus grand potentiel\u00a0? Ou pour le dire autrement : \u00ab Quelle contribution l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils apporter dans le domaine d\u00e9crit ?<\/p>\n Contrairement \u00e0 Excel et \u00e0 d’autres applications de feuille de calcul, l’IA et l’apprentissage automatique sont con\u00e7us pour traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es ou de m\u00e9gadonn\u00e9es. Le nombre \u00e9lev\u00e9 de SKU et de canaux de vente ne pose aucun d\u00e9fi majeur \u00e0 l’IA.<\/p>\n Mais comment les d\u00e9cisions optimales en mati\u00e8re de prix et d’inventaire peuvent-elles \u00eatre automatis\u00e9es \u00e0 l’aide de l’IA\u00a0? L’algorithme d’apprentissage automatique cr\u00e9e une pr\u00e9vision de la demande centrale \u00e0 l’aide des donn\u00e9es historiques sur les articles et les transactions du d\u00e9taillant, ainsi que d’autres sources de donn\u00e9es externes telles que les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques ou les prix des concurrents. Diff\u00e9rents sc\u00e9narios seront compar\u00e9s les uns aux autres, en tenant compte de la strat\u00e9gie commerciale individuelle du d\u00e9taillant, afin de d\u00e9terminer le prix optimal ou la quantit\u00e9 de stockage optimale. Cela cr\u00e9e un syst\u00e8me d’auto-apprentissage qui est constamment optimis\u00e9 et qui contr\u00f4le les prix et les stocks, permettant aux d\u00e9taillants de se concentrer sur les facteurs essentiels de leur activit\u00e9.<\/p>\nVari\u00e9t\u00e9 de diff\u00e9rents canaux et points de vente<\/h3>\n
Modification du comportement des consommateurs<\/h3>\n
Quelle contribution l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils apporter\u00a0?<\/h3>\n