Comment optimiser votre plan merchandising grâce au machine learning ?
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le machine learning ou « apprentissage automatique » en français est un concept qui fait de plus en plus parler de lui dans le monde de l’informatique.
Le machine learning est une technique de programmation informatique, permettant aux machines d’apprendre sans avoir été préalablement programmée à cet effet. Il peut être défini comme étant une technologie d’intelligence artificielle. Le Machine Learning est explicitement lié au Big Data, étant donné que pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont besoin de flux de données à analyser, sur lesquelles s’entraîner. De ce fait, le Machine Learning, issu par essence du Big Data, a précisément besoin de ce dernier pour fonctionner. Le Machine Learning et le Big Data sont donc interdépendants.
Aujourd’hui, nous utilisons le machine learning dans tous les domaines : lorsque nous interagissons avec les banques, achetons en ligne ou utilisons les médias sociaux, des algorithmes de machine learning entrent en jeu pour optimiser, fluidifier et sécuriser notre expérience.
Le Machine Learning au cœur de la stratégie merchandising !
Le merchandising regroupe un ensemble de techniques de présentation de marchandises dans les points de vente physiques. Elles visent à orienter le consommateur vers un achat. L’un des objectifs principaux du merchandising est de maximiser les ventes. Il a également pour objectif de permettre aux entreprises de se démarquer de leurs concurrents grâce à une présentation différente de leurs articles sur les linéaires.
Il est difficile de définir clairement ce sur quoi doit reposer une stratégie efficace de merchandising, dans la mesure où cette dernière doit avant tout être adaptée à chaque point de vente et à ses besoins.
Néanmoins nous savons que le merchandising se base d’abord sur une étude de la rentabilité des ventes (par produits, par gammes…). À cette étude est associée l’analyse du comportement des visiteurs. Cette analyse se base notamment sur le parcours effectué jusqu’à la sortie, le temps passé dans chaque rayon et dans le magasin en général ainsi que sur le comportement visuel. Toutes ces études aboutissent à un agencement très strict des points de vente, qui va de l’organisation des rayons jusqu’à la façon de présenter les produits sur un même espace.
Fournisseurs et distributeurs doivent collaborer ensemble afin de développer l’excellence opérationnelle en point de vente.
Le machine learning devient donc un outil indispensable dans la stratégie merchandising d’une entreprise. Il permet de planifier avec succès la mise en place de produits dans les points de vente, analyser le potentiel d’un magasin, découvrir des opportunités de développement ou créer des plans d’action. C’est un facteur clef de succès aussi bien pour les industriels que pour les distributeurs du secteur de la Grande Distribution.
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C’est pour cela que chez Iraten nous avons décidé de développer et de créer notre propre outil d’aide à la décision: Oriade Predictivie Merchandising
Il permet d’optimiser l’agencement du linéaire (facing), accroître la visibilité de vos produits et booster vos ventes et parts de marché. Cet outil stratégique de planification, vous permet de développer les parts de marché des catégories produits et des assortiments à partir des performances recueillies par la force de vente lors des relevés sur le terrain.
Oriade Predictive Merchandising analyse l’ensemble des ventes et relevés du terrain pour permettre à vos équipes d’adapter les futures préconisations, en fonction de multiples typologies (magasins, produits, saisonnalités, consommation Régional…).
Des relevés linéaires rapides seront effectués pour comparer l’objectif d’implantation, avec celui réalisé. Vous pouvez aisément adapter vos recommandations aux spécificités des points de vente et les diffuser automatiquement.
Vous gérez et planifiez efficacement le référencement des produits pour augmenter la rentabilité de vos espaces de vente, anticiper les évolutions de consommation et fidéliser votre clientèle.
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