Que peuvent représenter les données pour votre magasin?
Christina Stathopoulos au Virtual DIY Summit
Le deuxième jour du Virtual DIY Summit, ce fut au tour de la professeure américaine Christina Stathopoulos d'expliquer comment nous pouvons intégrer les données dans tous les processus de vente au détail. "Les développements dans le domaine des données offrent beaucoup de nouvelles opportunités pour améliorer le service client."
De l'analyse des données à la valeur ajoutée pour le consommateur
Stathopoulos est attachée à l'IE Business School de Madrid, où elle a obtenu un master en sciences Business Analytics & Big Data. Elle a ensuite été recrutée assez rapidement par Google en tant que consultante analytique. Elle commence par dire qu'il est maintenant temps d'intégrer de manière positive la technologie des données dans tous les processus de vente au détail, du siège social au magasin en passant par la gestion des stocks. "En tant qu'individus, nous n'avons pas changé fondamentalement; en revanche, le modus operandi de nos actions quotidiennes dans le commerce de détail a complètement changé. Désormais, tout ce que nous touchons, partout où nous allons, a une empreinte numérique. Il suffit de penser aux capteurs qui sont omniprésents dans les magasins physiques et aux UGS (technologie IoT), ainsi qu'aux interactions avec les résaux sociaux et aux assistants domestiques (comme Alexa de Google). Partout, les données sont enregistrées et stockées instantanément, à un rythme infernal. Nous devons donc trouver rapidement un moyen de nous adapter non seulement à l'accumulation de données, mais plus encore: nous devons nous assurer que tous nos collaborateurs intègrent rapidement la transposition de l'analyse des données dans leur service aux consommateurs."
Trois catalyseurs nous obligent à transformer l'analyse des données en valeur pour le consommateur:
- L'explosion des données dans le commerce de détail
- La méthode d'utilisation des données
- Le caractère distinctif des données d'un point de vue compétitif
La bonne nouvelle est que les développements scientifiques dans le domaine des données facilitent le processus d'adaptation pour les collaborateurs et, surtout, offrent la possibilité de créer une valeur ajoutée dans le service. La professeure Stathopoulos précise ensuite la différence entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML). Dans le cas de l'IA, c'est principalement la symbiose entre la programmation de l'ordinateur lui-même et l'entrée de données qui conduit à une 'narrow intelligence'. Avec la ML, c'est l'ordinateur lui-même qui, sans aucune forme de préprogrammation, se nourrit des données introduites et développe ensuite son propre 'processus d'apprentissage' qui reconnaît les modèles et les améliore en permanence. Les ordinateurs d'aujourd'hui nous aident à rassembler et à structurer les connaissances; les ordinateurs du futur rassembleront et structureront eux-mêmes les connaissances. Ce sera un grand défi pour les humains d'utiliser ce processus de croissance afin de générer une valeur ajoutée pour l'utilisateur final.
"N'ayez pas peur des données, adoptez-les"
Stathopoulos nous invite tous à prévoir prochainement un Chief Data Officer (CDO) dans l'organigramme, précisément dans l'intention de rendre la science des données plus accessible à toutes les personnes impliquées dans le processus de vente au détail, en ligne et hors ligne. Elle étaye son argumentation par un cas pratique chez Home Depot. L'année dernière, le célèbre grossiste américain a décidé de migrer toutes les données de plus de 50.000 UGS de ses plus de 2.000 magasins américains vers le cloud. Un processus qui a consisté à faire passer les données de 450 téraoctets à 15 pétaoctets, soit 33 fois la capacité initiale. Ce revirement a permis d'améliorer la politique de commerce électronique en particulier - accélération des processus logistiques et optimisation de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement (notamment la gestion des stocks) - tout en facilitant l'accès à l'historique de centaines de millions de dossiers clients. De cette façon, par exemple en utilisant la fonction de chat lors d'un achat en ligne, une interaction entre le client et le détaillant peut avoir lieu en quelques secondes, chaque fois soutenue par des données personnelles et analytiques, avec pour objectif une décision du client et une satisfaction mutuelle.
L'experte en données est plein d'espoir: dans un avenir proche, l'ensemble du 'parcours client' pourrait reposer sur ce type de contrôle des données et d'assistance à la clientèle. Et elle nous rassure aussi: même avec l'Apprentissage machine, nous arrivons toujours à la conclusion que le facteur humain est déterminant dans la prise de décision dans le commerce de détail. C'est pourquoi nous devons familiariser tous nos collaborateurs avec l'inconnu, comme autrefois avec les premiers ordinateurs ou les premiers smartphones. La technologie est là au service de l'homme et non l'inverse.
