Les technologies de l'IA, qui progressent rapidement, aident les praticiens de la gestion catégorielle à réaliser l'impensable.
La gestion des catégories est à un tournant épique, car les technologies innovantes donnent aux détaillants la possibilité de faire des choses qui étaient inimaginables il y a quelques années. Les progrès de l'IA prédictive et générative changent la façon dont les détaillants gèrent les données des acheteurs et identifient les idées, développent des promotions et des stratégies de vente, optimisent les assortiments, automatisent les tâches banales, créent des planogrammes et garantissent la conformité.
Dans chacun de ces domaines et dans d'autres, la gestion des catégories a été un domaine où les changements ont été largement progressifs. Cependant, l'extension de l'IA prédictive et générative à l'écosystème de la gestion des catégories a tout changé, car les travailleurs peuvent prendre des décisions plus rapidement et avoir une plus grande certitude d'atteindre les résultats escomptés.
C'est le scénario rêvé pour tous ceux qui sont liés à la gestion des catégories, comme l'ont découvert les détaillants lors du plus grand événement du secteur consacré à la gestion des catégories et à la connaissance des consommateurs. Près de 1 000 participants, dont des gestionnaires de catégories, des planificateurs d'espace et des professionnels de la connaissance du consommateur, se sont réunis à Dallas du 26 au 28 février à l'occasion de la conférence annuelle de la Category Management Association (CMA) et de la Shopper Insights Management Association (SIMA), qui font partie de l'Association of Retail & Consumer Professionals (ARC).
En tant que leader des solutions de gestion des catégories alimentées par l'IA, SymphonyAI a envoyé une équipe d'experts sur place pour rencontrer les détaillants et les entreprises de biens de consommation. Ces conversations ont permis de dégager des thèmes clés et des domaines prioritaires, notamment les suivants :
Insights Discovery
Les détaillants veulent découvrir plus rapidement que jamais des informations exploitables avec un degré de granularité plus élevé, car le comportement des acheteurs est très dynamique et les préférences en matière de produits peuvent changer rapidement. L'analyse et l'identification d'informations historiques constituent un domaine privilégié pour l'IA prédictive et générative. Mais la plus grande opportunité est d'identifier les raisons pour lesquelles le comportement a changé. Cela nécessite une technologie puissante pour accéder et distiller des informations à partir de divers ensembles de données en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures ou jours. En comprenant pourquoi, les détaillants peuvent passer de la connaissance à l'action plus rapidement que jamais. Là où les choses deviennent intéressantes avec l'IA prédictive et générative, c'est la découverte d'idées et l'identification de corrélations que les détaillants n'auraient peut-être pas su chercher, ainsi que les actions recommandées et les estimations de la création de valeur. C'est puissant et c'est une avancée majeure pour la gestion des catégories.
Copilotes
Les participants à la conférence CMA/SIMA ont posé de nombreuses questions sur les copilotes. L'équipe de SymphonyAI avait les réponses, car l'entreprise a été la première à lancer un copilote prédictif et génératif de gestion des catégories d' IA en octobre 2023. Cette innovation, qui stimule la productivité, est la raison pour laquelle on parle tant de la perturbation de la gestion des catégories et des nouvelles méthodes de travail. Le copilote de gestionnaire de catégorie alimenté par l'IA permet aux détaillants de planifier des scénarios et de prendre des décisions optimales plus rapidement en combinant les décennies de connaissances, de processus, de contenu et de segmentation de la clientèle de l'entreprise en matière de vente au détail et de produits de grande consommation afin de fournir des informations rapides sur les données actuelles de merchandising et de vente des clients. Le copilote du gestionnaire de catégorie comprend l'intention des questions de l'utilisateur et identifie rapidement tous les facteurs affectant les performances dans une catégorie de produits et recommande les meilleures actions.
Optimisation de l'assortiment
C'est un sujet qui tient à cœur à tous les gestionnaires de catégories, d'autant plus que le comportement des acheteurs est devenu de plus en plus dynamique et que les détaillants doivent créer des offres localisées et adaptées à l'espace qui trouveront un écho auprès des acheteurs. Les détaillants se sont montrés très intéressés par l'application de l'IA prédictive et générative à l'optimisation de l'assortiment, car la technologie apporte de la simplicité à un processus intrinsèquement complexe qui nécessite la prise en compte d'un grand nombre de variables changeantes. À bien des égards, l'optimisation de l'assortiment est un cas d'utilisation optimal pour l'IA, mais les détaillants veulent également s'assurer que les recommandations sont explicables. Les modèles de SymphonyAI fournissent des résultats explicables, éliminant ainsi l'effet "boîte noire".
Conformité du planogramme
Cette question récurrente a fait l'objet d'une attention particulière lors du salon CMA/SIMA, car la vision par ordinateur et la reconnaissance optique des caractères (OCR) offrent aux détaillants une visibilité sans précédent sur ce qui se passe dans les rayons des magasins. Si la détection des problèmes de disponibilité en rayon présente des avantages évidents, la possibilité d'améliorer la conformité des planogrammes est un facteur déterminant pour les ventes. Les détaillants et leurs partenaires investissent énormément d'énergie dans la création de planogrammes ayant la plus grande probabilité de succès commercial, il est donc essentiel d'identifier les cas où les planogrammes ne sont pas conformes car cela nuit aux performances prévues. SymphonyAI appelle cette capacité à collecter des images, à détecter les problèmes et à hiérarchiser les actions correctives l'intelligence du magasin, et c'était un sujet brûlant lors du salon CMA.
Facilité d'utilisation des technologies
Les participants à l'AMC ont été intrigués et optimistes quant à l'IA prédictive et générative, mais ils veulent être sûrs que l'expérience utilisateur (UX) et l'interface utilisateur (UI) des applications d'IA sont intuitives et bien conçues. SymphonyAI a beaucoup travaillé dans ce domaine et utilise une approche de design thinking pour s'assurer que les utilisateurs ont une expérience favorable pour tirer le maximum de valeur de l'IA sous-jacente.
Le rythme de l'innovation
L'IA prédictive et générative étant un domaine qui évolue très rapidement, les détaillants et les fabricants de produits de grande consommation présents au salon CMA/SIMA étaient naturellement intéressés par la manière dont les solutions accélèrent et améliorent leurs capacités de gestion des catégories. Ils ont également montré un grand intérêt pour la façon dont les fournisseurs de solutions suivent le rythme de l'innovation afin d'insuffler aux solutions des capacités de nouvelle génération. L'approche de SymphonyAI face à cette situation est unique grâce à sa plateforme d'IA Eureka Gen qui fonctionne comme un noyau d'innovation pour accélérer le développement de solutions dans tous les secteurs verticaux desservis par SymphonyAI. Pour mieux comprendre cette capacité, il vaut la peine de regarder cette courte vidéo d'explication de Pushpraj (Raj) Shukla, Chief Technology Officer de SymphonyAI.
En bref, Eureka Gen AI est une fondation partagée qui fournit les données de pointe, l'apprentissage automatique et le noyau d'IA générative qui permet aux ingénieurs de créer des applications dans des délais accélérés. SymphonyAI intègre à Eureka des connaissances spécifiques à l'industrie, et la version d'Eureka spécifique au commerce de détail s'appelle CINDE Gen AI.
LLM
Le fait que l'acronyme "large language model" (LLM) fasse désormais partie de la nomenclature du commerce de détail est révélateur de l'évolution de l'IA prédictive et générative. Les LLM suscitent un vif intérêt dans l'écosystème de la gestion des catégories, car ils constituent le référentiel de données sur lequel l'IA générative est entraînée. Les détaillants et les fabricants de produits de grande consommation voulaient s'assurer que les LLM étaient formés sur des données spécifiques à l'industrie par des entreprises ayant une grande expertise dans le domaine de l'épicerie. Les détaillants ont rapidement compris non seulement le lien entre l'IA générative et le LLM sous-jacent, mais aussi que le LLM doit contenir des connaissances (données) spécifiques à l'industrie pour produire des résultats précis.
Agir
L'un des principaux enseignements de la conférence CMA/SIMA, qui s'est également manifesté lors du NRF Big Show en janvier, est le désir des participants de démontrer la valeur des programmes pilotes. C'est pourquoi 2024 s'annonce comme l'année de l'expérimentation et de la validation, les détaillants et les fabricants de produits de grande consommation exécutant des programmes pilotes faciles à mettre en œuvre et prouvant un retour sur investissement en quelques mois seulement.
Il ressort clairement des trois jours de la conférence CMA/SIMA que l'IA prédictive et générative accélère la perturbation de la gestion des catégories et crée une nouvelle source d'avantage concurrentiel pour les détaillants qui adoptent le mouvement. Changer la donne est peut-être une métaphore galvaudée, mais s'il y a un contexte où elle est appropriée, c'est bien celui de l'impact de l'IA prédictive et générative sur la gestion des catégories.
Si vous n'étiez pas à CMA/SIMA et que vous souhaitez mieux comprendre l'un des domaines mentionnés ci-dessus, n'hésitez pas à nous contacter à l'adresse [email protected].
Aperçu pour les cadres : Comment l'IA générative accélère l'innovation et augmente la productivité.
