vendredi, 12 août 2022

Pourquoi les détaillants augmentent leurs investissements dans l’infrastructure de données et l’analyse avancée

Alors que les organisations poursuivent leurs efforts de rétablissement financier face aux préoccupations liées à la pandémie et recherchent de nombreuses nouvelles méthodes pour acquérir un avantage concurrentiel, les outils innovants d’analyse et d’infrastructure de données suscitent un intérêt croissant.

Les outils de données les plus demandés améliorent l’analyse prédictive et comportementale, ce qui permet une analyse des informations en temps réel.

Un secteur qui investit le secteur de la vente au détail, y compris le secteur des dépanneurs, occupe une place importante dans l’infrastructure et l’analyse de l’information. Si cela vous semble inattendu, considérez ceci : à mesure que le pays s’efforce de se débarrasser des camions à combustibles fossiles, cela supprimera une partie substantielle du flux de revenus de l’industrie. Une grande partie des magasins pratiques proposent du carburant, et c’est généralement la plus grande source de revenus.

Pour avoir une bien meilleure idée de là où les détaillants investissent, VentureBeat s’est entretenu avec David Thompson, fondateur et PDG de 3 Leaps LLC , une entreprise qui aide les organisations à accélérer et à faire évoluer l’automatisation en utilisant une technique basée sur les données.

Tout le monde n’a-t-il pas son propre chercheur d’informations ?

Bien qu’il soit difficile de généraliser, a déclaré Thompson les principaux moteurs des investissements financiers dans les infrastructures de données ont en fait consisté à accroître l’efficacité des canaux de vente au détail grâce à une plus grande fréquence des trajets et à des taux de panier plus élevés. Comme son nom l’indique, le terme « taux de panier » décrit le nombre de produits qu’un client met dans son panier, qu’il s’agisse d’un panier réel ou d’un panier numérique.

« Dans certains sous-secteurs, il y a en fait de même été un investissement financier important dans le chat en direct ou d’autres outils d’engagement des consommateurs pour augmenter la réactivité et réduire le coût de présence », a déclaré Thompson.

La toute première question, a déclaré Thompson, que son organisation est normalement posée par des clients potentiels est : « Comment ces technologies peuvent-elles nous aider à mieux comprendre notre base de consommateurs ? » Ou des questions sur la façon dont les innovations « stimulent les investissements financiers dans la segmentation de la clientèle, la planification publicitaire et les prix ».

 » Beaucoup de détaillants avec lesquels nous travaillons essaient de trouver un degré d' » automatisation mesurée « , où des choix de routine peuvent être faits par un système et les cas aberrants peuvent faire l’objet d’une attention d’expert pour un examen personnel,  » il a dit. « Aujourd’hui, nous voyons des détaillants dans de nombreux secteurs embaucher leurs propres chercheurs en informations, mettant en place des efforts soit par eux-mêmes, soit pour étendre les services de tiers. perturbations de la chaîne déclenchées par la pandémie.

Il a ajouté que l’entreprise est désormais  » … en train de voir davantage d’investissements dans ce que nous appelons les technologies de ‘catégorie’ et ‘d’interprétation’, où nous utilisons le NLP [traitement du langage naturel] et la reconnaissance multimédia innovante à l’appui de chat en direct et enregistre « l’analyse des croyances » pour étendre et améliorer notre portée client. »

Utilisation des améliorations de l’infrastructure de données pour chaque perturbation de la chaîne d’approvisionnement

Le plus grand effet de renforcer les installations d’information pour de nombreux secteurs de la vente au détail a en fait été observé dans l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Cela peut couvrir n’importe quoi, du réapprovisionnement à la planification de la variété, selon le secteur de la vente au détail.

Pour les marchands ayant une technique multicanal, la priorité peut être d’aider le marchand à mieux comprendre les avantages et les coûts d’options d’exécution complexes telles que comme « commander en ligne, se rendre en magasin » ou d’envisager plusieurs techniques d’expédition.

« Enfin, nous voyons des détaillants de canaux en ligne en particulier avoir acheté des outils pour automatiser des actions concurrentielles très rapides – ce que nous appelons parfois la » tarification dynamique «  », a déclaré Thompson.

Bien que les principes fondamentaux d’une telle indexation concurrentielle soient basés sur des règles, l’approche nécessite souvent des pondérations ou des entrées de stratégie construites à partir de nombreux processus de système expert (IA) ou d’apprentissage automatique (ML) pour finaliser les réactions.

Les meilleurs programmes, d’après l’expérience de Thompson, se concentrent sur des exigences de succès mesurables qui consistent en des mesures spécifiques d’erreur ainsi que des procédures pour traiter les cas « inconnus » qui se produisent sans aucun doute.

« Alternativement, un manque l’attention portée à ces domaines conduira presque certainement à un échec de la mise en œuvre », a déclaré Thompson. « La confiance des utilisateurs, une fois perdue, est incroyablement difficile à regagner. Commencer par un sous-ensemble de l’entreprise et consacrer du temps supplémentaire à mesurer les résultats aidera à donner l’assurance que les avantages évolueront avec le programme. »

Profiter des avantages des outils d’analyse innovants

Il existe 2 emplacements principaux où les détaillants, selon Thompson, ont l’intention de bénéficier des investissements dans l’infrastructure de données et les outils d’analyse avancés : pour soutenir la croissance et augmenter efficacité.

 » Avant tout, les outils et applications d’IA/ML peuvent nous aider à comprendre plus rapidement et mieux notre environnement et notre clientèle », a déclaré Thompson. « Cette compréhension peut ensuite être utilisée pour évaluer plus efficacement les stratégies potentielles. Avec les économies de l’informatique d’aujourd’hui, nous pouvons également envisager une plus grande variété de méthodes possibles que par le passé, avec beaucoup moins de travail manuel. »

« Deuxièmement, nous pouvons réduire les dépenses et améliorer la fidélisation grâce à une meilleure qualité de service. Se débarrasser du traitement inutile du papier rend les gens meilleurs », a déclaré Thompson. « Avoir la capacité d’examiner chaque interaction nous aide à améliorer notre formation et notre réactivité. Comprendre davantage ce qu’une journée spécifique nous aidera à améliorer le positionnement de travail que nous donnons à une circonstance particulière. »

Les spécialistes de 3 Leaps LLC se concentrent grandement sur l’analyse prédictive lorsqu’il s’agit d’innovations avancées dans le commerce de détail, et pour une bonne raison.

« Les flux de travail numériques et la RPA [automatisation des processus robotiques] peuvent offrir d’énormes avantages en termes de précision, de sécurité des données et de réduction des frais généraux. Ces options tirent généralement parti des solutions d’IA/ML pour la reconnaissance d’images, de texte et même de la parole,  » a-t-il déclaré.

La dématérialisation est en fait devenue un cliché, mais Thompson a souligné que cela devrait vraiment être l’objectif de chaque entreprise. Les « types intelligents », les techniques de reconnaissance numérique et d’autres outils peuvent permettre aux membres du personnel de terminer des flux de travail complexes contenant des informations sensibles depuis presque n’importe où, ce qui permet d’économiser de l’argent et d’augmenter l’efficacité.

« Les outils de chat multiformat et de NLP ont considérablement progressé dans le Déployées de manière appropriée, ces innovations peuvent aider à la fois les clients et les membres du personnel dans la recherche dirigée [telle que] « Où puis-je découvrir… ? », « Comment puis-je… ? » et la formation », a déclaré Thompson.

De nouvelles applications émergent également pour la formation et l’encadrement des membres du personnel, que ce soit par une analyse de transcription similaire ou par des interactions simulées en direct.

« Rechercher cet emplacement de croître considérablement au cours des deux prochaines années dans des secteurs comme le nôtre avec des exigences élevées en matière de formation et une exigence de vérification de la conformité réglementaire ou statutaire », a déclaré Thompson.

Grossissement de la « commodité » avec des outils d’innovation innovants

La société de Thompson voit les cas d’utilisation se développer à mesure que de plus en plus d’entreprises finissent par se sentir à l’aise avec une fonction accrue pour les technologies de classification et de prédiction.

« Ce que nous voudrions souligner, c’est l’importance de mettre en place des procédures solides pour la reconnaissance et le test des informations », a déclaré Thompson. « Pensez aux exemples concrets que nous avons vus se développer à partir de la pandémie. Les conceptions des prévisions ont échoué – terriblement, dans certains cas – en raison d’un changement radical des besoins des consommateurs, d’une rupture de la chaîne d’approvisionnement, ou des deux. Utilisation efficace du les innovations nécessitent un examen de routine et des points de contrôle spécifiques développés tout au long des procédures pour abandonner [ou au moins avertir les utilisateurs] lorsque les informations varient excessivement par rapport aux normes attendues.

Tout comme les entreprises ont un filtrage « A/B » pour examiner l’impact des changements de coût ou de variété, elles ont également besoin d’un filtrage « A/B » pour la qualité des modèles, estime Thompson.

« Nous vous recommandons de demander à vos groupes de style, partenaires ou fournisseurs de fournir et d’utiliser [régulièrement] un tel harnais. En exécutant des informations historiques reconnues par rapport au système actuel et une mise à niveau préparée, nous voyons les réelles différences de sortie qui émergent des changements  » dit Thompson. « Avec de telles techniques, nous développons la confiance à la fois dans la qualité de nos sorties et dans les procédures de traitement des résultats non identifiés ou imprévus. Les conceptions instables seront rapidement rejetées par nos utilisateurs de services pour une bonne raison – il n’est pas utile d’avoir raison périodiquement et extrêmement mal la plupart du temps. »

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