Aujourd’hui, le marché de la vente au détail est le plus répandu et le plus complexe en raison de ses multiples chaînes d’approvisionnement. Il couvre les besoins primaires des personnes en matière d’alimentation et de biens de première nécessité. Les chaînes d’approvisionnement complexes sont celles qui ont le plus besoin d’optimisation et d’automatisation. La quantité croissante de données dans le secteur du commerce de détail est l’une des principales raisons de l’utilisation accrue de l’intelligence artificielle (IA).
L’IA transforme le secteur de la vente au détail et aide les entreprises à personnaliser l’expérience client, à optimiser les chaînes d’approvisionnement et à accroître l’efficacité opérationnelle. L’IA permet aux entreprises d’obtenir des informations importantes sur le comportement et les préférences des clients, qui peuvent être utilisées pour créer des efforts de marketing plus ciblés et plus efficaces.
Dans cette publication, nous examinons les tendances et les prévisions du marché de la vente au détail et des biens de grande consommation (CPG) jusqu’en 2023, les défis du marché et les cas d’utilisation de l’IDP dans la vente au détail et les CPG.
Contenu
- Tendances et prévisions du marché de la distribution et des produits de grande consommation jusqu’en 2023
- Défis du marché de la distribution et des produits de grande consommation
- Cas d’utilisation de l’IDP dans le commerce de détail et les produits de grande consommation
- Graip.AI pour le commerce de détail et les produits de grande consommation
- Conclusion
Tendances et prévisions du marché de la distribution et des produits de grande consommation jusqu’en 2023
Selon Fact.Mr, le fournisseur d’études de marché et de veille concurrentielle, le marché mondial de l’IA dans le commerce de détail devrait atteindre une valeur de 77,51 milliards d’euros d’ici 2033, avec un taux de croissance annuel composé de 30,3 % entre 2023 et 2033. La personnalisation par l’IA aura un impact sur les divisions des ventes et du marketing sur le marché de la vente au détail et des produits de grande consommation. Cela peut aider les détaillants à analyser les données des clients, à créer des expériences d’achat personnalisées et à augmenter les ventes de manière significative. En outre, l’IDP peut aider les détaillants à créer des catalogues de produits dynamiques qui sont automatiquement mis à jour avec les dernières informations sur les produits, les prix et la disponibilité. Cette fonction permet de s’assurer que les clients ont toujours accès à des informations précises et actualisées sur les produits. En outre, l’IDP peut aider à fournir aux clients des recommandations personnalisées concernant des produits en fonction de leur historique d’achat, de leur comportement de navigation et d’autres données pertinentes. Les clients peuvent ainsi découvrir les produits qui correspondent le mieux à leurs intérêts et à leurs besoins. Les technologies d’IA avancées telles que ChatGPT peuvent aider les détaillants à mettre en œuvre une recherche visuelle des produits. Cette fonction permet aux clients de rechercher des produits en utilisant des images plutôt que du texte. Cela peut rendre l’expérience d’achat plus intuitive et plus attrayante.
Défis du marché de la distribution et des produits de grande consommation
Cependant, d’importants volumes de données non structurées arrivent dans les organisations par le biais de courriels, de chats et d’autres formes de communication. Cette situation peut ralentir le travail des entreprises et créer des difficultés. Dans ce cas, l’IDP peut simplifier le processus de travail et accélérer le traitement des documents.
1. Beaucoup de paperasse dans les opérations internes
Un retard dans le traitement des documents peut entraîner une accumulation excessive de documents papier non traités. Il en résulte un empilement d’opérations internes.
2. Un grand nombre de factures reçues des fournisseurs (par exemple, des grossistes)
Les organisations reçoivent parfois un nombre disproportionné de factures à traiter. Cela représente un véritable défi pour les détaillants. Les systèmes IDP peuvent relever ce défi et garantir un flux cohérent de documents dans l’ensemble de l’organisation.
3. Paiement des factures des fournisseurs
L’équipe de comptabilité doit ouvrir des courriels individuels avec des factures jointes et entrer dans le système interne de l’entreprise pour trouver l’identifiant d’un fournisseur et extraire manuellement les données de la facture. À partir de là, un employé doit saisir les informations dans le système comptable interne afin que le fournisseur puisse être payé.
4. Tâches répétitives et chronophages
Les entreprises sont parfois confrontées à des tâches répétitives et monotones qui entraînent des pertes de temps et des erreurs. L’IDP peut facilement optimiser les tâches qui posent des problèmes opérationnels.
5. Risque accru de dépassement des délais de livraison
Le délai de prestation et de paiement des services est un indicateur clé du niveau de performance d’une entreprise. L’IDP permet d’optimiser les tâches répétitives, de réduire les erreurs et les délais non respectés.
6. Clients perdus
Une entreprise peut perdre des clients en raison du non-respect des délais de livraison des services et des marchandises ou du retard dans le traitement des documents. L’IDP évite ce problème en traitant les demandes et les documents de chaque client de la manière la plus précise possible. Le système permet également de contrôler le volume des demandes entrantes et d’augmenter la capacité.
7. Bénéfice dilué
Le bénéfice par action dilué (BPA dilué) mesure la rentabilité d’une entreprise. Le BPA dilué donne aux investisseurs une image plus précise du bénéfice par action de l’entreprise. Cette mesure doit être pertinente et précise pour que les investisseurs puissent comprendre et investir dans le succès d’une entreprise.
8. Des données non remarquées
Les informations tirées des données peuvent passer inaperçues ou être identifiées trop tard pour prendre des mesures adéquates. Ce problème peut révéler des inefficacités dans les opérations d’une entreprise et conduire à la perte de clients et de données précieuses. Dans le monde d’aujourd’hui, il est essentiel d’agir sur les données dès qu’elles sont reçues.
Cas d’utilisation de l’IDP dans le commerce de détail et les produits de grande consommation
Les entreprises de vente au détail et de produits de grande consommation traitent généralement de nombreux documents tels que des factures, des bons de commande et des reçus. Ces documents contiennent des données importantes : descriptions de produits, prix et informations sur les clients.
En capturant les données des documents de vente au détail dans un format numérique, les détaillants peuvent analyser plus facilement ces données afin d’identifier les tendances et les informations qui peuvent éclairer les décisions commerciales.
Traitement des demandes de renseignements des clients (demandes de devis)
Les systèmes IDP peuvent aider les détaillants et les entreprises de produits de grande consommation à traiter les demandes de devis des clients avec précision et dans les délais impartis. Cela démontre l’attention portée à la clientèle et crée une bonne expérience pour le client.
Traitement des documents d’appel d’offres
Cette étape est cruciale pour les commandes futures de l’entreprise. Lors d’un appel d’offres, une entreprise est tenue d’atteindre le niveau le plus élevé parmi ses concurrents. Le délai et la précision du traitement des documents d’appel d’offres sont également des facteurs déterminants.
Reconnaissance des commandes
Cette étape est très importante pour une entreprise. Pour être compétitif, un détaillant doit traiter les commandes plus rapidement que les autres. Le marché de la vente au détail est fortement saturé. Il est important d’offrir aux clients le plus haut niveau de service pour qu’ils reviennent.
Automatisation des commandes (SOA)
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La SOA rationalise les tâches manuelles, fastidieuses et nécessaires du processus de vente. Ce type d’automatisation permet à l’équipe de vente de se concentrer sur les domaines où elle peut apporter une valeur ajoutée au processus de vente, plutôt que de consacrer son temps à la saisie de données et à des tâches administratives qui ne requièrent que peu ou pas de compétences.
Conversion de l’étape du devis jusqu’à l’étape de l’achat
Le système IDP aide le commerce de détail et le marché des produits de grande consommation à convertir le client de la phase d’offre à la phase d’achat. Par exemple, les utilisateurs de Graip.AI peuvent facilement recevoir des courriels de clients dans le système, clarifier les informations manquantes avec des modèles de courriels prédéfinis, avoir la possibilité de répondre automatiquement à des courriels spécifiques et voir les fils de discussion des courriels. Ces fonctions permettent de passer plus rapidement de l’étape de l’offre à celle de l’achat.
Gestion des stocks
L’automatisation vous permet de contrôler la quantité disponible de vos produits en stock. En automatisant le processus de rapprochement d’inventaire Excel, l’utilisateur comparera les données Excel importées avec les enregistrements d’inventaire existants dans la solution de gestion d’inventaire 3-rd party. Cela compare les quantités, les descriptions des articles et d’autres informations pertinentes afin d’identifier les éventuelles divergences.
Mettez en correspondance les UGS des produits des clients avec les articles de vos produits.
Par exemple, Graip.AI applique les règles de mappage configurées entre les UGS des produits du client et les données de base des produits de l’ERP. Graip.AI fait ensuite correspondre les données extraites des UGS des clients avec les fiches produits existantes dans l’ERP. Il effectue une recherche ou une comparaison pour identifier les identificateurs de produits internes correspondants qui représentent le même article.
Gestion intelligente des catégories
L’IDP peut servir à classer les produits et gérer automatiquement la hiérarchie des produits. Il applique l’IA pour analyser les attributs des produits et les regrouper en catégories logiques.
Tarification dynamique
L’IDP peut également mettre en place une tarification dynamique pour les produits du catalogue en ligne. Ce processus implique l’analyse de données telles que le comportement des clients et les prix pratiqués par la concurrence. Il permet d’ajuster automatiquement les prix des produits et d’optimiser les ventes et les revenus. La tarification dynamique est activement utilisée dans l’industrie du tourisme. Les prix varient effectivement en fonction de la saison, des dates de voyage plus proches dans le temps et du nombre de chambres d’hôtel ou de sièges d’avion disponibles.
Intégration des fournisseurs et gestion de leurs données
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L’intégration des fournisseurs est le processus de collecte d’informations nécessaires pour approuver une entreprise en tant que fournisseur et permettre à votre organisation de mener des activités commerciales, d’acheter des biens et des services et d’effectuer des paiements à cette entreprise. L’automatisation permet de sélectionner le fournisseur le plus approprié et de définir les termes du contrat avec ce dernier. Le système aide ensuite à gérer les données des fournisseurs pour des opérations commerciales efficaces.
Gestion et analyse du profil des clients
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L’IDP peut collecter des informations sur vos clients et les utiliser pour créer des profils de clients et fournir une gestion et une analyse de ces profils.
Saisie de données à partir de documents de vente au détail
Un système IDP vous permet de capturer des informations à partir de documents de vente au détail (étiquettes de prix, reçus, emballages de produits, bordereaux d’expédition) et de les transférer vers d’autres systèmes ou de générer de nouveaux documents.
Traitement et gestion des factures non inventoriées
Les articles non inventoriés destinés à la vente peuvent être achetés, vendus et consommés, mais ils ne sont pas ajoutés à un bon de commande ni conservés en stock. Il s’agit notamment des frais d’entrepôt, des factures de services publics, des frais de déplacement, etc. L’IDP permet de traiter avec précision et de gérer efficacement ces informations.
Reconnaissance et soutien des différents types de rapports
L’IDP peut prendre en charge les scénarios les plus courants de rapports Excel dans le domaine des ventes : financier, marketing, comptabilité, logistique, etc.
Recueillir, traiter et classer les commentaires et les avis des clients.
La technologie IDP, à l’aide d’outils tels que ChatGPT, permet d’analyser les commentaires des clients, de les diviser par tonalité et de tirer des conclusions en conséquence.
Traiter les formulaires de confirmation de réservation
De nombreux détaillants, en particulier ceux du secteur du voyage, utilisent des formulaires de confirmation de réservation pour gérer les réservations de vols, d’hôtels, de voitures de location et d’autres services de voyage. Ces formulaires contiennent des données importantes : informations sur le client, détails de la réservation et informations sur le paiement. L’IDP peut permettre d’automatiser le traitement des formulaires de confirmation de réservation. Il applique des technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire les données des formulaires et les placer automatiquement dans les champs appropriés.
Saisir les détails du contrat
Une solution IDP capture les données des contrats, les transfère aux systèmes comptables et génère de nouveaux documents à partir de ces données.
Catégorisation des images de produits
Sur la base de l’analyse des images, les produits peuvent être classés dans le catalogue du site web et dans les systèmes de comptabilité.
Gestion des plaintes
L’IDP met également en place une gestion des réclamations des clients. La technologie permet de recevoir, d’analyser, de rassembler et d’appliquer les commentaires des clients aux futurs travaux.
Graip.AI pour le commerce de détail et les produits de grande consommation
La plateforme Graip.AI est un assistant IA qui crée des données structurées et exploitables à partir de divers documents. Elle combine la puissance de l’automatisation des processus robotiques basée sur des règles et l’intelligence artificielle auto-apprenante. La plateforme reconnaît les documents, traite les données et les transmet aux champs ou systèmes cibles tels que SAP, Microsoft Dynamics 365 ou encore Sales Force.
La plateforme Graip.AI offre un large éventail de capacités opérationnelles pour les entreprises de vente au détail et de produits de grande consommation de différentes tailles : reconnaissance de factures, reconnaissance de reçus, reconnaissance de passeports et de pièces d’identité, extraction de données à partir d’un scénario de courrier électronique et mise en correspondance des caractéristiques des produits avec le catalogue de produits d’un client. La plateforme permet de créer un flux de traitement automatisé de bout en bout au lieu d’effectuer manuellement des tâches répétitives.
Graip.AI offre de nombreux avantages aux entreprises de vente au détail et de produits de grande consommation :
1. Rationalisation des opérations
Vous pouvez réaliser des économies sur l’ensemble de la chaîne de valeur du commerce de détail, de la vente à la distribution.
2. Augmentation des recettes
L’IDP contribue à éliminer les goulets d’étranglement liés aux documents, ce qui permet de rationaliser les processus et d’accélérer les délais d’exécution.
3. Amélioration de l’engagement des employés
En automatisant les tâches répétitives et sujettes aux erreurs et en supprimant l’intervention humaine, vous pouvez accroître la productivité et la précision de vos employés.
Conclusion
Des technologies telles que l’IDP ont révolutionné les secteurs de la vente au détail et des produits de grande consommation. L’automatisation aide les détaillants à améliorer tous les processus opérationnels : de la gestion des données des fournisseurs à la collecte des profils et des commentaires des clients. Elle rend l’expérience d’achat plus facile et plus confortable pour les clients. L’IDP vous permet également de fournir un service de qualité supérieure, alors que vos fournisseurs gèrent encore les données manuellement, ce qui est source d’erreurs.