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Ce que les petits détaillants peuvent apprendre de la poussée de l'industrie vers l'IA et le Big Data
Une taille ne convient pas à tous.
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Les opinions exprimées par les entrepreneurs sont les leurs.
Est-ce que la brique et le mortier sont morts? Avec un record de 7 000 fermetures de magasins et 662 dépôts de faillite l'année dernière et 3 800 fermetures (et comptage) jusqu'à présent en 2018, le sort du commerce de détail semble incertain. Jetez un oeil à Amazon pour voir comment le commerce électronique a changé le paysage de la vente au détail tel que nous le connaissons, ne laissant aucune industrie sans interruption. Avec un simple clic de souris, les clients peuvent acheter ce qu'ils veulent, quand ils le veulent – et le faire livrer directement à leur porte.
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Bien que le commerce électronique offre une commodité sans précédent, ce n'est pas la fin de la route pour la brique et le mortier. Les clients apprécient toujours les expériences en magasin. En fait, deux consommateurs sur trois pensent que les marques de vêtements devraient se concentrer davantage sur l'amélioration des expériences en magasin et en ligne, plutôt que de se concentrer uniquement sur leur présence en ligne.
maintiendra à flot les magasins traditionnels, mais seulement si les détaillants recherchent des moyens nouveaux et innovants de se réengager avec les clients. Prenez, par exemple, Sephora. Le détaillant de produits de beauté utilise l'IA pour personnaliser l'expérience d'achat en magasin avec sa technologie Color IQ . Cet outil utilise l'apprentissage automatique pour scanner la peau des consommateurs et leur fournir des recommandations personnalisées en matière de soin et de maquillage en fonction de leurs besoins. Depuis son lancement en 2012, les sites de Sephora ont produit plus de 14 millions de matchs Color IQ. Cela ajoute non seulement une touche de personnalisation à l'expérience utilisateur, mais permet également aux employés de se concentrer sur d'autres points de contact. voyage client. Les employés peuvent maintenant mettre plus d'emphase sur montrer aux consommateurs comment utiliser leurs produits recommandés par Color IQ et promouvoir des produits complémentaires.
Donner à tout le monde un shopping personnel
Les gens apprécient les expériences de magasinage sur mesure en ligne et ne demandent rien de moins en magasin. Selon Cotton Inc. 54% des consommateurs veulent acheter des vêtements de marques qui recommandent des articles en fonction des achats antérieurs. En ligne, les détaillants peuvent le faire avec des cookies, mais les magasins physiques peuvent obtenir les mêmes résultats en utilisant des informations facilement disponibles dans l'historique des transactions d'un client.
AI extrait les informations des transactions des clients -offrir des offres client par client. Par exemple, l'analyse des reçus des clients révèle quels articles les acheteurs achètent le plus et quels articles sont habituellement achetés ensemble. Les données sur les retours indiquent les éléments qui ne fonctionnent pas bien, et les données des cartes de fidélité révèlent la fréquence à laquelle les clients effectuent des achats. Grâce à cette information, les détaillants peuvent offrir aux clients des offres spéciales, adaptées à leurs besoins et à leurs besoins, ce qui incite d'autres clients à retourner au magasin. De plus, en stockant ces informations sur le cloud, les employés peuvent accéder aux informations client pour fournir des recommandations uniques en personne. Ceci est extrêmement précieux pour les petits détaillants, étant donné qu'ils peuvent être limités à seulement quelques emplacements de brique et de mortier. Dans ce cas, chaque point de contact et l'interaction avec le client sont importants
est nécessaire – et voulu.
Pourquoi stocker un magasin avec des articles qui ne seront pas vendus? L'année dernière, H & M (un client d'Infor) a laissé 4,3 milliards de dollars de stocks invendus sur les étagères – ce qui a provoqué un besoin urgent d'aide technologique. En utilisant les algorithmes AI il peut identifier les types d'éléments qui fonctionneront bien avec les clients dans des quartiers particuliers et ceux qui ne le seront pas. Cela permet aux détaillants de prendre des décisions intelligentes, basées sur les données, en fonction de l'emplacement des magasins.
Prenez les magasins de vêtements de Francesca à New York. Alors que ces magasins sont tous dans la même ville, chaque quartier a son propre style individuel. Si Francesca utilisait l'intelligence artificielle pour analyser les données de transaction, elle pourrait déterminer si les clients de SoHo préféraient des styles et des couleurs plus audacieux que ceux des acheteurs de Midtown, qui pourraient se tourner vers des vêtements professionnels plus discrets. Tenant compte de ces préférences, le magasin pourrait stratégiquement stocker les articles qui fonctionneraient le mieux dans chaque emplacement – en évitant le gaspillage de stocks et les démarques inutiles. Ceci est particulièrement bénéfique pour les petits détaillants qui ont besoin de gérer les marges tout en augmentant les revenus.
En stockant moins d'articles plus performants, les détaillants auront également besoin de moins d'espace de brique et de mortier. Cela crée d'autres économies en termes de loyers et de dépenses opérationnelles. En pensant intelligents et compacts, les détaillants peuvent être plus agiles en explorant de nouveaux marchés et en profitant de l'opportunité de placer des magasins dans des endroits idéaux et très fréquentés.
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Profiter des avantages de la chaîne d'approvisionnement.
Dans un environnement de vente au détail hautement concurrentiel, la chaîne d'approvisionnement est l'un des endroits les plus faciles pour réduire les coûts. Stocker des magasins avec des informations basées sur les données permet aux détaillants de ne fabriquer que ce dont ils ont réellement besoin et de les expédier directement au meilleur endroit. L'utilisation efficace de l'espace de stockage est particulièrement importante pour les petits magasins disposant d'un espace limité. Avec une image plus précise des articles qui se vendent bien dans certaines régions, les détaillants évitent les frais d'expédition sur les articles peu performants et conservent les retours inévitables. Cette optimisation de la chaîne logistique permet aux détaillants d'économiser de l'argent et réduit les déchets lorsqu'ils fabriquent et distribuent des produits.
De plus, si les détaillants savent que les jeans se vendent mieux au Texas et les t-shirts se vendent mieux à New York, ils peuvent fabriquer ces articles à des endroits plus proches de ces magasins. Cela permet aux marchandises d'arriver plus rapidement à destination, pour un prix inférieur. Bien que ces changements se produisent en coulisse, ils peuvent avoir un impact important sur les résultats, permettant aux petites entreprises de se concentrer sur la valeur ajoutée pour le client.
En investissant dans de nouvelles technologies pour améliorer les expériences en magasin, les détaillants peuvent réussir. un moment où chaque décision est faite pour plusieurs dans l'industrie. Comme les détaillants sont à l'épreuve, des outils tels que l'IA, le big data et la technologie cloud permettent aux détaillants de prendre des décisions intelligentes et d'augmenter le trafic en magasin.
Les clients sont désormais aux commandes et le commerce de détail devient l'industrie qui valorise de plus en plus la spécialisation. Les magasins de détail physiques ont une immense valeur pour les clients, mais seulement s'ils peuvent offrir des expériences personnalisées que les clients exigent. La brique et le mortier ne sont pas morts, mais les entreprises, grandes ou petites, doivent apprendre à utiliser au mieux la technologie pour déjouer les plus grands perturbateurs d'aujourd'hui.
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