Les retailers traditionnels ont accumulé un retard technologique et humain énorme face à des acteurs logiciels gigantesques et experts du digital, de l’IA et de la data. Pour caricaturer un peu, pas évident de transformer des chefs de rayons en dataminers, et dur de recruter des experts en IA que tout le monde chasse à prix d’or. 

Pourtant, les choses bougent. Le management et les fonctions achats sont de plus en plus souvent dotés de tableaux de bord et de reporting, désormais alimentés de manière fréquente, voire en temps réel.

Fini, la compilation de rapports papier ou les relevés de prix dans les points de vente pour benchmarker la concurrence. Il est désormais possible et simple d’envoyer les 2 ou 3 indicateurs-clés à chaque directeur de magasin sur leur mobile, tous les matins, avec des solutions comme Reeport, ou de suivre de tableaux de bords avec Toucan Touco, Tableau ou Bime.

On peut désormais connecter les données internes (stocks, sorties de caisse, commandes, finance) avec celles des fournisseurs (pricing, commandes, stock, dates de livraisons, géolocalisation des camions). Ou même des données tierces (météo, trafic, tracking des campagnes publicitaires des marques ou des concurrents...)

Un travail dantesque, mais qui peut faire une différence énorme dans le suivi, le contrôle, l’optimisation, voire la prédiction des achats ou du PNL. 

Ainsi, avec son Lab, lancé avec Google par Amélie Oudéa Castera, Carrefour met désormais les bouchées doubles. Plus de 100 data engineers, data scientists, travaillent étroitement avec des product owners et des business sponsors chez WeWork BNF, à deux pas de Station F.

L’entreprise creuse au sujet IA avec Artefact, en cherchant à industrialiser des Minimum Viable Models (MVM) en veillant à les intégrer dans les roadmaps IT. Ces experts travaillent, entre autres, pour produire de très bonnes prévisions des commandes e-commerce, et ainsi, calibrer la taille des équipes de picking, ou optimiser la gestion des stocks.

La startup South Pigalle a elle, développé une solution mixant requêtes en langage naturel sous forme de chat (grâce à l’intelligence artificielle), datavisualisation et intelligence collaborative pour permettre à des acheteurs dans les produits bruts alimentaires de pouvoir au mieux échanger et anticiper les variations des cours.

Bilan : un temps passé divisé par deux, et 6 fois plus d’insights. Heuritech (utilisée par LVMH) ou Picasso Labs, sont deux startups qui travaillent à l’analyse et à la prédiction des tendances de ventes en analysant en temps réel l’évolution de milliards de posts sur les médias sociaux : positionnement de la marque, analyse de la concurrence, prédiction de la demande (surtout à une époque où en France il est devenu interdit de détruire les invendus, même dans le luxe), identification des best sellers ou des tendances à venir…

De son côté, Telescop permet aux retailers d’analyser en quelques heures toutes les données immobilières (chiffre d’affaire, trafic dans les rues avec Orange, faillites à venir), pour identifier les emplacements à fort potentiel qui devraient se libérer.

Dans un monde en mouvements rapides et perpétuels, le savoir devient une arme et la data, les munitions pour les décideurs et les acheteurs.

Il est évident qu’avec le consommateur connecté, les nouvelles technologies data et IA, les attentes en termes de développement durable, les modèles de fabrication, de marketing et de distribution, sont en grande évolution.

Pour le retail, l’heure n’est plus à se demander si on doit se transformer, mais comment et à quelle vitesse. Les startups et les géants digitaux sont eux, lancés à pleine vitesse et les clients, eux, ne vont pas attendre.

L'épisode numéro 1 : Les 4 Dimensions de la Transformation Digitale du Retail - L'Expérience

L'épisode numéro 2 : Les 4 Dimensions de la Transformation Digitale du Retail - Le Point de Vente

L'épisode numéro 3 : Les 4 dimensions de la Transformation Digitale du Retail - La Supply Chain