vendredi, 29 mars 2024

Comment l’IA peut aider les entreprises à combattre l’inflation et à éviter la démarque inconnue

La cause et l’effet du COVID-19 et de la guerre en Ukraine ont en fait interféré avec les chaînes d’approvisionnement et augmenté les coûts, laissant les fabricants avec trois solutions pour s’en sortir : augmenter directement les tarifs, reformuler le produit avec des matériaux plus abordables ou réduire les éléments par vagues.

Les consommateurs étant plus sensibles aux augmentations de prix ou aux réductions de qualité, de nombreuses entreprises ont choisi de retirer une partie du produit sans modifier le prix. Les fabricants décrivent cette pratique comme une « diminution des dépenses ». Mais les consommateurs l’appellent la rétrécissement.

La réaction de rétrécissement

La rétrécissement n’est pas nouveau, et depuis longtemps c’était considéré comme une exigence, voire une manière éthique, de faire des affaires, en particulier pendant les récessions. Cela a été fait progressivement – par morceaux – c’est pourquoi il n’est presque jamais passé sous le radar du client. Cependant, au cours des 2 dernières années, à une époque où les préoccupations financières des consommateurs sont à un niveau record, la démarque inconnue n’est pas passée inaperçue.

Selon une récente enquête auprès des consommateurs réalisée par Gartner, « Au cours de l’année précédente, 70 % des clients déclarent avoir effectivement observé une contraction ou une skimpflation [la pratique consistant à utiliser des matériaux moins chers dans un produit] dans au moins un article. 41 % des clients gardaient à l’esprit que les produits ménagers luttaient contre la démarque inconnue, tandis que 32 % des consommateurs gardaient à l’esprit que les produits de « soin individuel » en souffraient. »

Voici quelques exemples actuels de rétrécissement :

  • Nestlé a récemment été réprimandé pour avoir réduit sa barre de partage Cadbury Dairy Milk de 200 g à 180 g.
  • Les sacs de boules Frito de format célébration ont été réduits de 18 à 15,5 onces cette année.
  • PepsiCo supprime progressivement ses bouteilles Gatorade de 32 onces au profit de contenants de 28 onces.

En plus des clients qui réagissent fortement à la démarque inconnue, les fabricants eux-mêmes comprennent l’inefficacité de cette pratique. « C’est une stratégie à court terme pour un problème à long terme. La rétrécissement n’affecte pas de manière significative les itinéraires de transport, l’emballage ou d’autres frais généraux réparés, elle aide simplement avec les quantités de matières premières, ce qui implique qu’elle n’a pas d’effet correctif sur les marges que les entreprises souhaitent généralement », a déclaré Dubinsky, directeur du compte de retraite individuel chez Peak, une entreprise de renseignement de choix.

L’efficacité incrémentielle tout au long de la chaîne d’approvisionnement peut aider

L’agrégation des données tout au long de la chaîne d’approvisionnement standard est courante, mais les opérations des consommateurs, là où le besoin est généré, sont souvent cloisonnées dans un autre département et fonctionne généralement à un niveau beaucoup plus granulaire. Relier les données de satisfaction et de besoin tout au long de la chaîne d’approvisionnement représente une énorme chance pour les organisateurs de la demande, qui fonctionnent déjà à pleine capacité.

C’est là que le système expert (IA) peut vous aider. Le fait de disposer de données sur les zones, des tendances des habitudes des consommateurs et des chiffres complets sur les mouvements des stocks de détail en un seul endroit peut aider les organisations à réaliser des gains d’efficacité supplémentaires tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Des économies de coûts sont réalisées car les services ne perdent pas de ventes en raison de problèmes de stock, évitent les amendes de retard de livraison, améliorent les trajets automobiles pour réduire les coûts de carburant, etc.

Favoriser l’intelligence des choix grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence décisionnelle (ID) est l’application métier de l’IA à la procédure de prise de décision. Peak, une plate-forme d’IA créée en 2015, construit des applications DI. Il prend en charge des plates-formes telles que O9, C3 et DataRobot.

La plate-forme de Peak comprend une bibliothèque d’applications prêtes à l’emploi qui s’adaptent à une variété de cas d’utilisation dans tous les secteurs, y compris le CPG, la vente au détail et la production. Ces applications permettent aux utilisateurs d’appliquer rapidement l’IA pour atteindre des objectifs commerciaux, tout en leur donnant les outils dont ils ont besoin pour étendre l’utilisation de DI dans le temps.

« Imaginez si vous saviez quoi produire, quand le fabriquer , combien coûteraient vos matériaux, le nombre de paquets par palette et l’itinéraire d’expédition le plus efficace. Nous n’avons pas de boule de cristal, mais nous avons ce qu’il y a de mieux », a déclaré Dubinsky.

La pile d’applications de demande et d’approvisionnement de Peak est développée pour prendre des données tout au long de la chaîne d’approvisionnement et utilise l’IA pour améliorer les choix allant de l’achat et du stock à la logistique et aux tarifs.

En apportant à la fois des groupes techniques et commerciaux sur une seule plate-forme et en fournissant une interface utilisateur permettant aux équipes commerciales de s’engager avec un modèle, Peak résout une grande partie des difficultés rencontrées par les organisations souhaitant publier l’IA. Cela garantit que les modèles sont axés sur les résultats et accélèrent la procédure de bout en bout, augmentant ainsi le délai de rentabilisation.

Dubinsky a cité un exemple de la société de livraison d’épicerie durable, le laitier moderne, qui devait obtenir une vue globale de sa chaîne d’approvisionnement et, par la suite, faire des choix plus éclairés sur ses opérations de stockage, de commande et d’entrepôt.

En adoptant une technique liée et basée sur les données, le laitier moderne a la capacité d’anticiper la demande dans un environnement instable, de réduire le gaspillage alimentaire, de se débarrasser des dépenses inutiles et de garantir que les meilleurs produits restent en stock dans ses centres d’épicerie localisés pour satisfaire la demande des clients. Faire des performances supplémentaires en améliorant les performances tout au long de la chaîne d’approvisionnement permet à ses consommateurs de revenir et place le laitier moderne dans une excellente position pour lutter contre ce cycle d’inflation.

Les meilleures données peuvent résoudre les problèmes

Étant donné que les problèmes qui entraînent la rétrécissement ne vont nulle part aussi rapidement, Dubinsky recommande aux entreprises de briser les silos internes pour combler le fossé entre la génération de la demande et satisfaction de la demande. « Les gens du et de la chaîne d’approvisionnement peuvent vraiment être les meilleurs amis. La connexion des données de ces deux départements peut ouvrir certaines des opportunités dont nous avons parlé plus tôt où les informations sur les besoins enrichissent la projection de la demande et aident à rendre les opérations plus efficaces », a-t-il déclaré.

Une autre priorité clé devrait être l’information des consommateurs. L’avenir est lié aux relations 1: 1 avec les consommateurs et à une manière de fonctionner centrée sur le consommateur, déclare Dubinsky. Que vous vendiez directement aux clients et que vous sachiez qui ils sont, ou que vous vendiez vos produits fabriqués à des détaillants, utilisez chaque canal pour générer des inscriptions et la collecte de données, puis offrez de nombreuses expériences pour soutenir cette relation.

« Le style typique ici est que les méthodes nécessitent d’être informées par une compréhension approfondie de qui sont vos clients, où ils se trouvent et ce qu’ils achètent. L’IA peut le faire avec plus de données, plus intelligemment et plus vite », a déclaré Dubinsky. « C’est là que se trouve le jeu à plus long terme. Achetez des innovations qui exploitent les données de toute votre organisation pour optimiser les stocks, réduire les mouvements et gérer la volatilité. »

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