[Tribune] Satisfaction client et revenus grâce à l'IA

Les ventes du secteur commerce et distribution en début d'année font souvent la une des médias. Tandis que les consommateurs cherchent les meilleures offres, les commerçants se posent plusieurs questions : quelles sont les stratégies adoptées par leurs concurrents ? Quelle est la tendance globale des ventes dans l'ensemble du secteur, notamment dans l'alimentation, la mode, l'électronique ou encore les cosmétiques ?

Les réductions, rabais et offres spéciales sont des méthodes courantes utilisées pour écouler des stocks qui n'ont pas suscité un grand intérêt auprès des consommateurs - parfois à cause d'un prix trop élevé ou de commandes en gros trop importantes. Cette situation est loin d'être idéale ; elle entraîne non seulement des pertes de revenus mais aussi une gestion complexe des invendus, augmentant le risque de gaspillage, surtout dans le textile.

L'approche traditionnelle repose sur des prévisions de la demande à un niveau global, souvent établies par catégorie ou par région. Toutefois, ces modèles manquent de précision et ne prennent pas en compte les fluctuations de la demande spécifiques à chaque magasin ou à des zones ultra-localisées.

Générer des prévisions de demande granulaires

Pour optimiser la rentabilité et l'efficacité, une solution de tarification basée sur l'IA doit aller bien au-delà des calendriers de démarques figés et des prévisions de demande approximatives. Il est donc essentiel de s'appuyer sur des outils capables de générer des prévisions de demande granulaires - au niveau du produit, du magasin et du jour, d'intégrer ensuite une modélisation avancée de l'élasticité des prix et d'optimiser les démarques de façon dynamique.

Ces solutions doivent également s'intégrer de manière fluide aux systèmes ERP et de planification, car l'efficacité de l'IA repose essentiellement sur la qualité des données disponibles. Elle a besoin d'un accès complet à des données propres, fiables et actualisées.

Ce dernier point est essentiel car les solutions de tarification pilotées par l'IA permettent de prévoir la demande à un niveau très granulaire, ce qui donne la capacité aux commerçants d'ajuster les prix en temps réel, en fonction des tendances, de la demande locale et des stocks disponibles dans chaque magasin. Une meilleure visibilité des données permet donc de fournir des décisions automatisées plus intelligentes.

Une stratégie de prix adaptée

Une enseigne de mode a utilisé l'IA pour identifier les tendances de demande concernant les bottes pour femmes. Dans les magasins en ville, les stocks s'écoulaient très vite, tandis que dans les banlieues, la demande était plus faible. Plutôt que d'appliquer une remise uniforme, l'enseigne a opté pour une stratégie différenciée : un maintien du prix plein dans les zones où la demande était élevée et des réductions ciblées dans les autres points de vente. Cette approche a permis une amélioration du taux d'écoulement de 18 % et + 9 % de marge.

Concernant les modèles de tarification, les commerçants s'appuient encore sur des formules d'élasticité des prix basiques - qui peinent à refléter l'impact réel des variations tarifaires selon les segments de clients, les catégories de produits ou les dynamiques de marché. À l'inverse, une solution basée sur l'IA évalue l'élasticité réelle des prix de façon dynamique, en croisant un large éventail de données : historiques de ventes et de promotion, informations externes comme les prix concurrents, les tendances économiques ou la saisonnalité, ainsi que l'identification des ruptures de stock et des anomalies.

Réduction des remises inutiles

Grâce à des modèles d'élasticité des prix et des prévisions de démarque pilotés par l'IA, des enseignes du secteur de la mode ont réussi à réduire les remises inutiles, à mieux aligner leurs prix sur la demande réelle et à corriger les déséquilibres de stock entre magasins. Une marque de sacs à main de luxe a ainsi limité ses pertes de marge de 12 % en adoptant une stratégie de remises différenciées. De son côté, un grand magasin affichant 3 milliards de dollars de chiffre d'affaires a optimisé sa gestion des stocks et accru ses marges de 4 points, tout en améliorant son taux d'écoulement de plus de 10 points - en remplaçant les baisses de prix uniformes par des ajustements plus fins, localisés et contextualisés. L'IA s'est révélée être un levier concret pour conjuguer rentabilité, pertinence commerciale et satisfaction client.

Les commerçants se reposent également sur des calendriers de démarques prédéfinis, appliquant des réductions à intervalles fixes, sans tenir compte de la demande réelle ni du niveau de stock. Par exemple, - 20 % après quatre semaines puis -40 % après huit semaines.

Lors du lancement d'une collection pour les fêtes, un commerçant dans le secteur de la mode avait anticipé une forte demande. Cependant, l'analyse basée sur l'IA a détecté des ventes plus faibles que prévu pour certains modèles. Au lieu d'appliquer des remises importantes sur l'ensemble des articles, l'IA a recommandé une remise de 10 % en ligne et de 25 % dans les magasins les moins performants. Grâce à sa solution d'IA, le commerçant a amélioré sa marge de 15 % et augmenté ses ventes de 30 %.

Si les commerçants ne disposent pas d'une IA pour les aider à définir leur stratégie de prix, ils perdent de l'argent et des marges, comme le montrent les exemples concrets ci-dessus et de nombreux autres exemples d'entreprises qui ont tiré parti des capacités de modélisation rapide de l'IA pour augmenter leur chiffre d'affaires et améliorer leurs marges.

Il est essentiel de souligner que toutes les solutions de tarification basées sur l'IA ne nécessitent pas de remplacer les systèmes existants. Il existe des modules complémentaires qui peuvent renforcer un ERP et un outil de planification déjà en place. Les exemples évoqués précédemment montrent qu'il n'est pas nécessaire de tout réinventer pour innover : en intégrant intelligemment des modules d'IA à leurs systèmes existants, certaines enseignes ont réussi à transformer les données en levier de performance, sans rupture opérationnelle.