Optimiser ses promotions avec l’IA
Les stratégies de contacts multicanal mises en place par les enseignes permettent de recueillir le plus d’informations possible sur leurs clients. L’intérêt est de leur proposer des services et/ou des produits qui répondent à leurs attentes. Cependant, la collecte des informations ne se suffit pas ; elle doit être associée à leur traitement, de manière à collecter (et analyser) des données fiables, nécessaires à l’élaboration d’une stratégie marketing efficace. Si le traitement d’information est une activité qui incombe le plus souvent au personnel, celui-ci a généralement beaucoup de mal à l’assumer du fait de son caractère chronophage. De ce fait, l’intelligence artificielle (IA) répond aux besoins des entreprises modernes. Découvrons en quoi elle est favorable à une optimisation des promotions commerciales.
Définition des facteurs clés de performance pour stimuler les ventes
Depuis la nuit des temps, les entreprises, notamment celles évoluant dans la vente de PGC (produits de grande consommation), proposent des promotions à leur clientèle. Ces dernières consentent à réduire leur marge sur certains produits afin d’augmenter leur chiffre d’affaires. Mais, force est de constater que plus de 40 % des campagnes promotionnelles n’atteignent même pas le point mort (seuil de rentabilité).
Pour les spécialistes, l’échec des stratégies de pilotage des promotions se situe à 4 niveaux :
- la qualité des données recueillies (garbage-in, garbage-out) sur la clientèle ;
- l’utilisation de modèles statiques, ne facilitant pas la modélisation des données ;
- l’appropriation insuffisante des solutions par les utilisateurs et les dirigeants ; et
- la difficulté des différents services de l’entreprise à collaborer sur un outil auto-apprenant.
Ces facteurs d’échec peuvent être transformés en facteurs clés de performance si les entreprises se décident à opérer quelques changements dans la conduite de leurs promotions. Ces changements sont appelés à couvrir 4 dimensions : les données, la modélisation, l’appropriation dans la durée et la collaboration.
Données
Pour élaborer une bonne stratégie promotionnelle, une entreprise doit obligatoirement s’assurer de maîtriser les processus métiers et spécificités locales. Pour ce faire, elle devra s’équiper de logiciels de traitement performants, capables d’indexer correctement des données et d’éliminer les raccourcis inappropriés ainsi que le « one-size fits all ».
Modélisation
Les modèles statiques doivent être remplacés par un outil auto-apprenant. En effet, intégrer une IA dans une stratégie de promotion commerciale facilite le traitement d’un grand volume de données. Le recours à une technologie d’apprentissage continu va également permettre à l’entreprise d’améliorer sa fiabilité prédictive.
Appropriation dans la durée
Pour optimiser ses promotions, le mieux c’est d’opter pour des solutions simples à mettre en place. C’est même l’idéal pour former les différents acteurs de manière à ce qu’ils s’approprient durablement et rapidement les techniques. Par ailleurs, il est indiqué d’utiliser des dashboards impactants adaptés aux usages clés.
Collaboration
L’efficacité d’un outil auto-apprenant dans une stratégie de promotion commerciale dépend en partie de la collaboration entre les différents services de l’entreprise. De plus, les données à traiter et à analyser ne doivent pas uniquement provenir de l’intérieur d’un organisme. Elles doivent également s’étendre à des éléments externes.
Ainsi, l’utilisation de l’IA dans la mise en place d’une promotion est susceptible d’optimiser les ventes et d’augmenter le chiffre d’affaires d’une entreprise.
L’IA propose des solutions agiles pour dynamiser les ventes
En 1956, un scientifique américain du nom de Marvin Lee Minsky affirmait que l’IA est : « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains, car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ».
À partir de cette définition, il est plus facile de comprendre l’importance de la technologie de l’IA dans la mise en place d’une stratégie promotionnelle au profit de la clientèle d’une entreprise. En effet, l’utilisation d’un algorithme informatique pour le traitement des informations permet aux entreprises d’exploiter pleinement le potentiel des données, mais aussi de leurs équipes pour enfin atteindre ce fameux point mort ; ce qui était encore impossible il y a quelques années avec les différents programmes promotionnels mis en place grâce aux outils comme le PEA (Post-Event Analysis), le TPO (Trade Promotion Optimization), le TPM (Trade Promotion Management), etc.
Concrètement, une solution reposant sur l’IA va permettre de :
- gagner du temps dans l’accomplissement des tâches grâce à une analyse claire et rapide des données ;
- améliorer la prise de décision ;
- augmenter le ROI et d’anticiper les tendances en fonction des comportements des consommateurs ;
- dynamiser les ventes et la masse de marge en stimulant les volumes et en orientant le mix ;
- etc.
Au final, l’utilisation de l’IA par une entreprise dans l’élaboration de ses offres promotionnelles garantit des projections fiables pour les plans futurs. Cependant, il faut utiliser l’algorithme qui convient le mieux à ce type d’application. Le machine learning peut être une solution assez intéressante.
Le machine learning : définition et fonctionnement
En français « apprentissage automatique », le machine learning est une technologie d’IA qui octroie à une machine la capacité d’apprendre par elle-même sans programmation explicite, en utilisant des probabilités statistiques. L’objectif du machine learning est d’apprendre à un ordinateur, par exemple, à analyser et à traiter des informations complexes pour en tirer des prédictions précises. Cette science est tout à fait moderne puisque son fonctionnement répond aux besoins actuels des entreprises en termes de stratégies marketing.
Comment fonctionne le machine learning ?
L’apprentissage supervisé induit par l’utilisation de la technologie du machine learning consiste à apprendre à un algorithme à réaliser des prédictions sur des données indisponibles ou futures. On parle ainsi de « modélisation prédictive ». Cependant, il faut au préalable que l’algorithme soit nourri de données étiquetées à analyser. Ainsi, la théorie qui affirme que les Big Data sont intimement liés au fonctionnement du machine learning, est totalement fondée.
Si des données étiquetées indiquent au modèle les caractéristiques récurrentes qu’il doit identifier, les données non étiquetées (apprentissage non supervisé) l’obligent à repérer et à extraire ses caractéristiques de lui-même. Dans les deux cas, il est nécessaire de bien préparer les données pour éviter que l’entraînement ne soit biaisé et que les résultats en soient impactés.
Concrètement, un système informatique utilisant cette IA prédictive, qu’est le machine learning, va apprendre à découvrir des répétitions ou motifs récurrents (patterns) dans un ou plusieurs flux de données. Cet apprentissage va ainsi améliorer ses performances dans l’exécution d’une tâche spécifique. Le but étant de tirer des prédictions plus ou moins précises en se basant sur des statistiques.
Le machine learning : une solution efficace pour optimiser ses promotions
Le machine learning au cœur du traitement des données
Les promotions font partie de la culture d’entreprise depuis plusieurs années maintenant. Tous les secteurs d’activité dans le retail ont adopté cette pratique pour satisfaire les exigences du marché. Certes, ce n’est pas le moyen le plus sûr de fidéliser la clientèle, mais, si l’entreprise sait bien s’y prendre, elle peut en tirer de grands bénéfices.
Selon les spécialistes, c’est la stratégie mise en place par l’entreprise qui va déterminer la réussite ou l’échec d’une campagne promotionnelle. De manière générale, dans un tel processus, il faut veiller à ce que la fixation des prix se fasse sur une base objective et que la prestation à offrir réponde à un besoin spécifique. Considérant le flux de données qu’une entreprise détient sur ses clients, on pourrait penser un instant qu’il est aisé pour une entreprise de définir une bonne politique de prix ou de gestion de ses stocks. En réalité, c’est bien plus complexe que cela ne paraît.
La difficulté apparaît déjà dans le choix de la promotion à mettre en place. Faut-il proposer systématiquement des réductions, des lots, un service gratuit supplémentaire ou organiser des ventes flash ? Au cas où l’entreprise opte pour une politique de rabais (solde), doit-elle augmenter ou au contraire réduire l’intensité promotionnelle ? Il faut se fier au contexte, mais également au profil des clients pour savoir quel type de promotion adopter.
Par exemple, pour une entreprise spécialisée dans le retail et désirant faire des remises sur des produits, le machine learning va procéder soit à une analyse discriminante afin de déterminer le choix idéal de produits pour un type particulier de profil soit à un partitionnement de données pour déterminer des similitudes dans les habitudes des clients et ainsi prédire avec précision un acte d’achat sur un produit.
L’algorithme machine learning est efficace pour optimiser les prix
La mise en place d’une stratégie de pricing est subordonnée au traitement automatisé des données. À partir de ces données, l’algorithme machine learning va pouvoir définir une bonne stratégie de pricing. Les données dont il est question ici sont :
- le stock de produits (catégorie, modes de packaging, marque, etc.) ;
- les différents points de vente (taille, localisation, assortiment, etc.) ;
- les informations sur la concurrence autour des points de vente (densité, nature, etc.) ;
- les facteurs économiques (taux de change, taux d’inflation, salaire moyen des différentes régions, etc.) ;
- les objectifs commerciaux de l’entreprise (optimisation des marges, des unités vendues, du chiffre d’affaires, etc.) ;
- etc.
Le machine learning pour une stratégie de promotion commerciale complète
Aujourd’hui, il est presque impossible de se passer de cette technologie. En dehors du traitement des données et de la fixation des prix, la technologie du machine learning répond également à d’autres besoins. Elle prévient les risques liés à la mise en place d’une stratégie de promotion commerciale. Il s’agit principalement de :
- cannibalisation (entre produits, dans la durée et sur canaux multiples) : ce phénomène se produit lorsqu’en baissant un prix, une entreprise concurrence ses autres offres ;
- détérioration de l’image de la marque : le défaut de fabrication d’un produit bénéficiant d’une promotion ou des promotions abusives sont des facteurs qui peuvent baisser la notoriété d’une la marque ;
- baisse de la fidélité : des promotions effectuées sur des produits ne correspondant pas aux besoins des consommateurs ont tendance à provoquer chez eux un certain désintérêt.
Grâce à son algorithme, le machine learning assure la personnalisation des offres promotionnelles pour la fidélisation de la clientèle et prévoit la stratégie de pricing adéquate en fonction du stock de produits existants pour éviter la cannibalisation.
La technologie du machine learning promet un bel avenir au marketing
Dans l’élaboration d’une offre promotionnelle, par exemple, le machine learning analyse les habitudes d’achat des clients, leur comportement de navigation sur les sites web et leur profil sociodémographique. Les enseignes peuvent désormais proposer à chaque client la mécanique promotionnelle qui lui convient.
Cette approche sélective de la promotion a l’avantage de préserver la marge de l’entreprise sans pour autant sacrifier son chiffre d’affaires. Un autre avantage découle de cette pratique : la concurrence n’est pas en mesure de décrypter une stratégie promotionnelle basée sur une approche sélective.
En conclusion, l’IA est bénéfique pour les entreprises. Elle leur permet d’analyser un flux important d’informations afin de disposer de données statistiques fiables pour développer leur stratégie marketing en vue de l’optimisation de leur chiffre d’affaires.