Connexion Contactez-Nous

Comment optimiser l’assortiment grâce aux modèles prédictifs ?

Les entreprises spécialisées dans le retail ou évoluant dans le secteur de la grande distribution visent le même objectif : augmenter de manière substantielle leur chiffre d’affaires. Si c’est bien légitime au regard de l’investissement consenti, ce n’est pas forcément automatique. Pour prétendre à un niveau de revenu élevé, elles doivent continuer à affiner leur stratégie marketing. Cela passe par une optimisation des stocks, des promotions, une politique de pricing adapté, mais également par une optimisation de l’assortiment de leurs produits. De telles performances ne sont pas évidentes à réaliser, à moins d’associer des modèles prédictifs. Intéressons-nous un instant à leur mécanisme de fonctionnement pour comprendre comment ils peuvent aider une entreprise à optimiser son assortiment de produits.

Une bonne stratégie d’assortiment pour améliorer l’expérience client

Qu’est-ce qu’un plan d’assortiment ?

L’assortiment se définit comme un ensemble de produits ou de références disposé dans un magasin ou sur un catalogue et qui répond de façon adéquate aux attentes de la clientèle cible. Le plan d’assortiment quant à lui est le processus qui va conduire à la sélection des produits phares. Construire un plan d’assortiment revient, pour une entreprise, à définir la quantité des stocks, les gammes à référencer, de même que la largeur (nombre de catégories), la profondeur (nombre d’articles contenus dans une même catégorie) et l’ampleur (nombre total de références proposées) d’un assortiment de produits.

Les variables sont déterminées en fonction de L’ADN du point de vente, mais également de l’environnement concurrentiel dans lequel ce dernier évolue. Bien qu’indispensables, ces deux critères ne sont pas suffisants. Il faut également tenir compte du profil de la clientèle cible lorsque viendra le moment de sélectionner les produits à mettre en vente en ligne ou dans un magasin physique.

Associé à d’autres facteurs (prix des produits, situation géographique du point de vente, utilisation d’outils numériques de géolocalisation destinés à informer les personnes situées à proximité, offres promotionnelles), un plan d’assortiment bien construit :

  • augmente la fréquentation d’un point de vente ou le flux de visiteurs en ligne ;
  • accroît les possibilités de conversion directe ; et
  • renforce les relations avec les consommateurs.

Si la construction d’un plan d’assortiment est une étape importante dans la réussite de toute stratégie commerciale, il est primordial pour une entreprise de bien gérer cette étape pour ne pas avoir à faire face à une baisse significative de son chiffre d’affaires.

Comment définir une bonne stratégie d’assortiment ?

Bien gérer sa stratégie d’assortiment implique, pour une entreprise, de proposer à la clientèle des produits qui lui plaisent. La clé pour identifier les produits devant faire partie de l’assortiment, c’est de connaître suffisamment la clientèle visée. Il importe donc de recueillir le maximum d’informations sur le profil des usagers d’un point de vente ou d’un magasin. Ce faisant, il devient plus aisé pour l’entreprise de prédire avec précision les produits sur lesquels portera un acte d’achat.

De par ses ressources, une entreprise est en mesure de gérer efficacement une collecte d’informations. Des stratégies de contact multicanal (site internet, téléphone, e-mail, application mobile, questionnaires en point de vente, réseaux sociaux, etc.) sont certes utilisées dans ce but précis, mais il existe un moyen encore plus sûr d’accéder aux informations de base sur un client : le ticket de caisse.

Sur ce bout de papier, on peut retrouver des informations essentielles comme :

  • le nombre de produits achetés ;
  • le nombre de produits par catégories ;
  • les variétés de produits ;
  • les parts de produits haut de gamme ;
  • la date et l’heure de l’achat ;
  • le montant global ;
  • etc.

Toutefois, recueillir des informations sur la clientèle est la première étape. Pour tirer profit des données collectées, il faut les traiter et les analyser. Le traitement des informations permet à l’entreprise de disposer de données statistiques, faciles à interpréter, qui lui permettront de définir une stratégie efficace d’assortiment pour ses différents points de vente.

S’il est vrai que les informations contenues sur un ticket de caisse peuvent orienter l’entreprise quant à la sélection des produits qui fonctionnent mieux à tel ou tel endroit, l’utilisation d’un modèle prédictif lui permettra d’établir de véritables comportements d’achat et de faire des prédictions d’un haut niveau de précision.

Le marketing prédictif annoncé comme le futur de la vente et du marketing

Si on parle de plus en plus de marketing prédictif ces dernières années, c’est en raison des avancées des technologies de traitement. Le marketing prédictif permet aux entreprises de se démarquer de la concurrence, d’accélérer la conversion des consommateurs et d’améliorer l’expérience client. C’est donc à juste titre que ces dernières se sont approprié cette stratégie marketing pour gérer leurs activités. En quoi consiste-t-elle concrètement ?

Grâce à une stratégie de marketing prédictif, une entreprise peut anticiper les besoins des clients afin de leur proposer des produits et/ou des services susceptibles de les intéresser, de même que des promotions personnalisées (réduction, cadeaux, services supplémentaires, etc.). Pour prévoir un acte d’achat, l’entreprise se base sur des données comportementales qu’elle a recueillies sur chaque client (avec son consentement) à travers différents canaux de contact. Ces données vont être ensuite analysées, puis traitées selon différentes approches.

Si l’utilisation des segments classiques permet d’obtenir quelques données statistiques, le taux de précision qu’elles affichent est néanmoins assez faible. Faire des prévisions en se basant sur des données approximatives n’est pas forcément dans l’intérêt des grandes enseignes qui cherchent avant tout à augmenter leur chiffre d’affaires.

Pour optimiser l’efficacité de leurs prédictions, la plupart privilégient alors les technologies basées sur l’intelligence artificielle (IA) qui exploitent les signaux faibles, pour fournir des statistiques fiables et précises sur un client. Le machine learning est l’algorithme le plus souvent utilisé en raison de sa capacité à traiter un large éventail de données en un temps record.

Ce n’est pas le seul bénéfice de cette technologie. Grâce au machine learning, les entreprises sont en mesure de découvrir le moment opportun du parcours client pour relier l’intention d’achat à une action. Ainsi, avec une offre adaptée, elles ont deux fois plus de chances d’identifier des clients à haute valeur ajoutée et d’avoir rapidement un retour sur investissement.

Pourquoi l’utilisation d’une technologie d’apprentissage continu est à ce point bénéfique pour une entreprise dans la gestion de son assortiment de produits ?

Le machine learning favorise une bonne gestion de l’assortiment

Dans le domaine du marketing, les applications du machine learning sont variées. L’algorithme développé par cette technologie permet non seulement d’optimiser les promotions ainsi que les campagnes de publicité, mais favorise également l’augmentation des ventes grâce à une segmentation de la clientèle en identifiant les produits et/ou services qui concernent chaque utilisateur. L’identification par cet algorithme des articles que les consommateurs sont le plus susceptibles d’acheter, est très bénéfique aux entreprises qui pourront ainsi mieux optimiser leur assortiment de produits.

Concrètement, le machine learning va procéder à un cluster (séparations des données en groupes homogènes) afin de faire ressortir la structure d’un comportement individuel ou collectif ou à une analyse discriminante.

Dans les deux cas, le traitement des données va consister en deux phases qui se complètent assez bien :

  • une phase d’apprentissage ; et
  • une phase de prédiction.

La phase d’apprentissage

Au cours de cette phase, la machine va apprendre la logique du modèle qu’elle doit intégrer. Il est question ici de lui fournir des données qu’elle va analyser. Elles peuvent provenir de sources internes (tickets de caisse, cartes de fidélité, etc.) ou externes (clouds, médias sociaux, terminaux mobiles, etc.).

Cette phase d’apprentissage peut être supervisée ou non supervisée. Dans l’un ou dans l’autre des cas, elle va aboutir à des statistiques mesurables et interprétables par l’intelligence humaine. Plus l’apprentissage est complet, plus les prédictions obtenues seront précises.

La phase de prédiction

Après la phase d’apprentissage où la machine analyse un flux plus ou moins important de données, elle va pouvoir en tirer des prédictions assez précises. Grâce aux informations en sa possession, la machine va cibler les assortiments possibles pour chaque point de vente en définissant la largeur, la profondeur et la densité de chaque assortiment et en tenant compte des objectifs financiers fixés.

Par exemple, les résultats d’un machine learning peuvent être une statistique triennale sur le nombre d’articles achetés dans une catégorie donnée par des séniors.

Grâce à la technologie du machine learning et à son algorithme d’apprentissage continu, une entreprise peut ainsi :

  • déterminer les articles appropriés à un point de vente ;
  • élaborer des quantités d’achats ciblées dans les revenus et les unités ;
  • préparer des plans de demande de fabrication ;
  • programmer des ventes totales ;
  • planifier les plans d’inventaire avant une saison ou selon une période dans une saison ;
  • mettre en place des stratégies de flux et de reçus ;
  • etc.

L’optimisation de l’assortiment par le biais d’un modèle prédictif, ne concerne pas que les prévisions de vente, elle prend aussi en compte la planification de reçus. En utilisant le machine learning, une entreprise est donc en mesure de planifier l’achat d’articles et de choisir la période idéale d’envoi des ordres de commandes aux gestionnaires de commandes en vue de leur traitement.

En conclusion, l’optimisation de l’assortiment permet d’augmenter les revenus et d’améliorer le service client. En utilisant les modèles prédictifs, une entreprise a plus de chance de réussir son plan d’assortiment et d’atteindre les objectifs financiers qu’elle s’est fixée.

Vous souhaitez en savoir plus sur comment l'IA peut vous aider à optimiser votre assortiment ?