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Le texte qui suit est un récit fictif, mais il fournit des informations réelles destinées à mettre en évidence les avantages pratiques et l’impact stratégique de l’une de nos solutions IVADO Labs qui s’attaque aux défis du marchandisage (merchandising) et de l’expérience client dans les allées des magasins de vente au détail. 

Retail&Cie à la croisée des chemins

Anthony est directeur des opérations chez Retail&Cie, une chaîne d’hypermarchés internationale. Son leadership a permis à l’entreprise de grandir, mais cette croissance est aussi synonyme de complexité, en particulier en ce qui concerne l’utilisation judicieuse de l’espace dans les magasins Retail&Cie.

Dans un contexte où chaque centimètre carré d’espace commercial doit être optimisé au maximum, les erreurs qui impactent la manière dont les produits occupent l’espace marchand sont coûteuses. Elles peuvent s’étendre rapidement et causer un impact négatif sur des centaines d’emplacements.

L’optimisation de l’espace dans des centaines de magasins est un casse-tête de plus en plus complexe. Les solutions génériques de merchandising et d’aménagement de l’espace avec une approche unique ne suffisent pas, et il est humainement impossible d’accorder une attention personnalisée à chaque magasin. L’expérience client et la rentabilité sont en jeu, de même que la réputation de la marque.

Le défi de l’optimisation de l’espace

Sophie, responsable du merchandising chez Retail&Cie, s’est toujours appuyée sur des guides de marchandisage, aussi appelés planogrammes, afin de guider l’agencement des magasins. Ces planogrammes indiquent l’emplacement des produits sur les présentoirs et ont bien servi l’équipe de Sophie jusqu’à présent. Les personnes en charge des techniques de marchandisage visuel créent généralement quelques versions de planogrammes prototypes, qui sont ensuite affectés à plusieurs magasins Retail&Cie similaires. 

Cependant, à mesure que l’entreprise grandit, les limites de ces planogrammes deviennent plus évidentes. En effet, étant basés sur les ventes moyennes des unités de gestion des stocks (UGS) dans les multiples magasins de Retail&Cie, ils ne tiennent pas compte de la vitesse de vente de ces UGS, ni des différences d’assortiment propres à chaque magasin. Ce décalage pourrait expliquer l’augmentation des ventes perdues récemment signalée au sein de Retail&Cie.

De plus, Sophie a lu cette étude au sujet des comportements des clients qui font face à des ruptures de stock, et les résultats l’ont inquiétée: environ 10% d’entre eux ne remplaceront pas le produit par une autre marque et finiront par ne pas acheter l’article du tout, tandis que ~30% iront dans un autre magasin pour acheter le même article. Au total, les ruptures de stock peuvent donc entraîner une perte de 4% des ventes ! De surcroît, Sophie soupçonne que le même enjeu de désalignement pourrait être à l’origine d’une augmentation des coûts opérationnels liés au réapprovisionnement. 

Elle souhaiterait que les planogrammes puissent s’adapter suffisamment rapidement à l’évolution constante du comportement des clients et des tendances de vente localisées. Mais avec des centaines de magasins à gérer, elle a l’impression de jouer aux échecs en 3D à une échelle continentale!

Changer la donne grâce à l’IA

Sophie et Anthony ont bien sûr entendu parler des technologies d’intelligence artificielle, mais ont jusque-là du mal à définir exactement comment ils pourraient les déployer chez Retail&Cie pour résoudre ces enjeux de planogrammes et améliorer l’efficacité globale de leurs activités tout en acquérant un avantage concurrentiel.

C’était jusqu’à ce qu’ils découvrent une solution de planogramme alimentée par l’IA et conçue par IVADO Labs. Cette solution ne se contente pas de suggérer des agencements: elle repose sur une optimisation basée sur la programmation dynamique, qui vise à trouver la configuration la mieux adaptée aux besoins de chaque magasin Retail&Cie.

Anthony, Sophie et leurs équipes sont enthousiastes à l’idée d’implémenter une solution qui puisse s’adapter à l’assortiment unique de chaque magasin Retail&Cie, prévoir la demande pour chaque article, et optimiser l’espace en rayon pour maximiser les ventes et minimiser les coûts notamment de réapprovisionnement. Ils considèrent qu’adopter un tel outil équivaudrait à ajouter plusieurs experts à leur équipe et décident donc de déployer la solution.

Des résultats positifs

Quelques mois après l’adoption de la solution, Retail&Cie constate un impact transformateur. Les ruptures de stock diminuent considérablement et la rentabilité par mètre carré augmente de façon notable. L’efficacité opérationnelle libère les directeurs et directrices de magasin de Retail&Cie qui peuvent ainsi se concentrer davantage sur l’engagement des clients et moins sur le remplissage des rayons: une situation avantageuse pour tout le monde. Les chiffres reflètent une augmentation de 5 % des ventes et une réduction de 20 % des coûts opérationnels, le tout en un temps record.

Une approche personnalisée, un impact global

Interrogé sur les excellents résultats de Retail&Cie et son processus de transformation digitale, Anthony déclare que l’avantage clé de cette solution d’IA récemment déployée réside dans sa capacité à se déployer à grande échelle tout en restant personnalisée. Qu’il s’agisse d’un hypermarché Retail&Cie à Toronto ou à Paris, chaque enseigne reçoit désormais une attention individualisée.

Grâce à cet outil adaptable et évolutif, Anthony et Sophie envisagent désormais d’utiliser les technologies d’IA pour différents aspects de leur chaîne d’approvisionnement.