Élaborez un cas d'utilisation de l'IA pour mettre en place une automatisation intelligente dans le secteur de fabrication de biens de consommation B2C

Dans mon dernier blog de cette série en deux parties, j'ai souligné la nécessité de créer un cas d'utilisation pour déterminer si l'intelligence artificielle (IA) pouvait être appliquée à vos processus commerciaux B2B. J'ai également expliqué qu'une automatisation intelligente peut éliminer les tâches manuelles redondantes et réduire considérablement les erreurs.

Après avoir lu de nombreux articles, assisté à de nombreux webinaires et participé à de nombreuses conversations, il est clair qu'il y a très peu d'informations sur "COMMENT" l'IA peut être utilisée sur le marché B2C. C'est pourquoi, dans ce blog, je vous fournirai des informations sur "COMMENT" l'IA peut être utilisée sur le marché B2C.

Franchir les obstacles

Tout est connecté et l'internet des objets (IdO) a donné naissance à des acheteurs très avisés, poussés par des influenceurs, au-delà des termes traditionnels des produits que l'on trouve dans les magasins. Les réductions de prix temporaires dans les magasins, ainsi que les caractéristiques et les présentations des produits nouveaux et existants ne suffisent pas à influencer le processus d'achat. L'acheteur d'aujourd'hui est influencé par de multiples sources médiatiques et d'innombrables publicités contenant des liens vers des sites de commerce électronique où les acheteurs peuvent naviguer et placer des articles dans un panier virtuel avant de l'abandonner. Outre l'incitation à l'achat, il y a beaucoup à comprendre en ce qui concerne l'arrivée de nouveaux produits sur le marché.

Le lancement de nouveaux produits peut représenter un risque énorme pour les fabricants de biens de consommation en termes de coût et de possibilité d'échec. Où l'acheteur achètera-t-il le produit, en ligne ou dans un magasin physique ? Pour répondre à ces questions, les données doivent être saisies, nettoyées, stockées et analysées. Ce qui nous amène à l'obstacle suivant.

Le terme "big data" est utilisé depuis les années 1990, lorsqu'il a été popularisé par le boom des "dot-com" dans la Silicon Valley. Le big data comprend généralement des ensembles de données beaucoup plus importants que les logiciels courants conçus pour les capturer, les nettoyer, les gérer et les traiter dans un délai raisonnable. Le big data se concentre sur les ensembles de données non structurées, semi-structurées et structurées. Toutefois, l'accent est mis sur les données non structurées. La taille du big data est une cible en constante évolution, allant de quelques dizaines de téraoctets à plusieurs zettaoctets de données. Les formes de big data comprennent les données de fidélité des détaillants, les données des points de vente, les données syndiquées et les données de panel, et bien d'autres encore.

Outre les données sur les acheteurs, un grand nombre de sources de données externes doivent être gérées. Par exemple, les données internes de la chaîne d'approvisionnement peuvent être cloisonnées dans différentes applications logicielles, ce qui les rend difficiles à exploiter et à utiliser. Il existe de nombreux fournisseurs de données qui suivent et fournissent le volume d'entrées et de sorties pour les grossistes et les détaillants indirects. La liste est presque infinie en termes de points de données et nécessite la création d'une intégration avec la source, le nettoyage et enfin la centralisation de toutes les informations dans une banque de données. Une fois toutes les données centralisées, quelle est la prochaine étape ?

La science des données ou data science travaille en coulisse dans les capacités actuelles d'optimisation de la promotion commerciale. Les scientifiques créent et forment des algorithmes pour modéliser des points de données historiques et prédire le volume acheté sur la base de conditions particulières ou correspondantes pour les produits de base. Une application d'optimisation des promotions commerciales prend le volume, calcule et permet à l'utilisateur d'identifier la meilleure promotion à mettre en œuvre, optimisant ainsi ses dépenses commerciales et obtenant un meilleur retour sur investissement. Cependant, lorsque nous ajoutons à l'équation notre acheteur avisé, qui cherche quelque chose au-delà des conditions promotionnelles traditionnelles, ces promotions cessent de fonctionner.

Avancer à grands pas

Les fabricants de biens de consommation et les détaillants ont besoin d'un plan centré sur le consommateur qui intègre les données collectées, identifiées, stockées, nettoyées et centralisées dans une banque de données. Ainsi, l'algorithme de la science des données ne se contente pas de modéliser 5 points de données pour prédire un volume supplémentaire, mais s'appuie sur des combinaisons de conditions promotionnelles avec une fréquence et une profondeur d'analyse accrues. Le modèle peut contenir jusqu'à 25 points de données pour identifier les tendances de consommation qui créent la prochaine génération de promotions spécifiques aux acheteurs. En outre, il crée des expériences pour les clients et génère des revenus en aidant les acheteurs à trouver les produits qui correspondent le mieux à ce qu'ils recherchent aujourd'hui, plutôt que de se concentrer sur ce qu'ils ont acheté dans le passé.

L'intégration de tous ces points de données permet d'obtenir une capacité prédictive. Les scientifiques des données doivent maintenant créer un modèle linguistique global, et c'est là que l'IA entre en jeu. Ce Grand Modèle de Langage est un réseau d'IA qui entraîne les entrées/sorties des données capturées, plus fréquemment et plus rapidement. Il identifie le texte qui pourrait être non étiqueté ou non classé en le soumettant au modèle. Le Grand Modèle de Langage utilise l'IA pour auto-superviser ou semi-superviser la méthodologie d'apprentissage. Les informations sont ingérées ou introduites dans ce modèle, et le résultat est l'algorithme qui prédit le prochain mouvement de l'acheteur expert. 

Achats hyperpersonnalisés : vous pouvez améliorer de manière dynamique les expériences d'achat des clients experts et générer du chiffre d'affaires en aidant ces clients à trouver les produits qui correspondent le mieux à ce qu'ils recherchent actuellement, plutôt que de vous baser uniquement sur leurs achats antérieurs.

• Créez des promotions spécifiques aux acheteurs avec des combinaisons de produits croisés en utilisant des remises en volume alignées sur les tendances d'achat prédites ou historiques. Recommander de nouveaux produits en fonction des tendances d'achat ou des contraintes liées au produit ou à l'acheteur. Il peut s'agir de contraintes budgétaires ou de produits qui complètent d'autres produits.

Votre objectif est d'identifier et d'alerter l'acheteur lorsque ses produits préférés sont en promotion. L'IA peut être utilisée pour rationaliser le processus d'identification et de création de nouveaux produits pour les catalogues de produits du commerce électronique. Elle peut également vous aider à identifier des descriptions de produits plus solides afin d'améliorer votre classement en matière de référencement. 

L'IA peut rechercher les prix des concurrents plusieurs fois par jour, analyser les modèles de demande et les tendances du marché ou les coûts d'exploitation. Elle peut également proposer des recommandations de prix en temps réel pour éviter de perdre des acheteurs au profit de concurrents ou procéder à des ajustements de prix pour maximiser les bénéfices. Ces exemples ne sont qu'un aperçu superficiel de la manière dont vous pouvez satisfaire les acheteurs avertis d'aujourd'hui. Quelle est votre prochaine étape et comment pouvez-vous réussir ?

Allez-y !

Si ce que vous avez lu jusqu'à présent vous intéresse, c'est ici que vous devriez commencer votre évaluation de l'analyse avancée et de l'automatisation intelligente.

L'IA et l'analyse avancée se concentrent sur ces trois domaines critiques :

1. Développer la base de talents et le modèle opérationnel adéquats.
2. Garantir une stratégie et une gouvernance des données efficaces.
3. Construire et reconstruire les bonnes plateformes digitales et de données.

L'IA et l'automatisation intelligente de l'analyse avancée se concentrent sur ces 3 domaines :

1. La collecte de la big data
2. La gestion de la big data
3. La prévision du comportement des consommateurs

Le moment est venu de déterminer si l'IA convient à votre entreprise. Évaluez si elle vous aidera dans votre stratégie de gestion des revenus et préparez-vous pour le jour où il sera temps de l'intégrer. En d'autres termes, faites vos devoirs dès maintenant en créant un cas d'utilisation pour vous préparer à réussir à l'avenir. Pouvez-vous vous permettre de ne pas le faire ?