La disponibilité des stocks et les promotions continuent d'influencer les décisions des clients. Avec l'émergence de nouveaux parcours client et de nouvelles expériences d’achat, l’exécution prend une importance primordiale. Les consommateurs ne toléreront pas les ruptures de stock ; 63 % des consommateurs ont indiqué qu'ils préféraient changer de marque plutôt que d'attendre un réapprovisionnement. Les détaillants disposant de prévisions et d'informations plus précises sur leurs stocks seront en mesure de s'adapter rapidement pour répondre à la demande des clients et aux préférences d'achat, qu'il s'agisse de courses en magasin, d'achats en ligne, de récupération en magasin ou d'autres canaux.
Le comportement des consommateurs varie en fonction de ce qu'ils veulent acheter. Par exemple, ils ont des priorités différentes lors des achats de cadeaux que lors des achats d'articles saisonniers : Parfois, le prix est la priorité absolue ; parfois, il ne pèse pas grand-chose dans la balance. Les détaillants peuvent maintenant comprendre le comportement des acheteurs pour chaque article à un niveau localisé, ce qui leur permet de prendre en compte les effets des promotions, de la saisonnalité et de la météo dans leurs prévisions.
En outre, les détaillants peuvent augmenter la personnalisation en ciblant les clients en fonction de leurs besoins en temps réel. Les clients acceptent généralement plus les offres ciblées pour eux en fonction de leur comportement, de leurs habitudes d'achat et des services auxquels ils s'abonnent, avec à la clé une hausse des revenus. Inversement, les offres de vente croisée ou de vente incitative non ciblées peuvent lasser les clients et les pousser à ignorer, voire désactiver, les notifications.
En disposant du stock adéquat au bon endroit pour répondre rapidement à la demande des clients, quels que soient le moment et le lieu de l'achat, les détaillants surmontent plus facilement les difficultés décrites ci-dessus et pourront saisir les occasions qui leur sont offertes.
Les détaillants peuvent utiliser des analyses avancées et le machine learning pour identifier les produits et services pertinents pour un client donné. Ils peuvent ensuite présenter ces produits et services au client via le canal approprié au moment opportun.
Voyons de plus près comment Oracle Data Platform peut aider les détaillants à améliorer la précision de leurs prévisions, à simplifier leur planification et à optimiser leurs stocks.
Cette image montre comment la plateforme de données Oracle pour la vente au détail peut être utilisée pour soutenir l'optimisation du merchandising et aider les détaillants à prévoir, détecter et façonner la demande. La plateforme comprend les cinq piliers suivants :
Les données des enregistrements métier comprennent les transactions de vente, les données client, les données produit, les transactions de retour, les fournisseurs, les stocks, les données système de point de vente, les revenus et les marges.
Les données d'application proviennent des applications ERP, SCM, CX et WMS, Fusion SaaS, NetSuite, E-Business Suite, PeopleSoft, JD Edwards, SAP, Salesforce et Workday.
Les données tierces incluent les données d'Oracle Data Cloud et les données sociales.
Les données d'entrée technique incluent les journaux, les clics sur le site Web, les flux d'événements et les balises.
L'assimilation par lots utilise OCI Data Integration, Oracle Data Integrator et les outils de base de données.
Le transfert en masse utilise OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT et l'interface de ligne de commande OCI.
La capture des données de modification utilise OCI GoldenGate.
L'ingestion de flux de données utilise Kafka Connect.
Les quatre fonctionnalités se connectent de manière unidirectionnelle au dépôt de données et au stockage cloud de service dans le pilier « Sauvegarde, tri et création ».
De plus, l'ingestion de flux est connectée au traitement de flux au sein du pilier « Analyses, apprentissage et prévision ».
Le dépôt de données de service utilise Autonomous Data Warehouse et Exadata Cloud Service.
Hadoop géré utilise Oracle Big Data Service.
Le stockage cloud utilise OCI Object Storage.
Le traitement par lots utilise OCI Data Flow.
La gouvernance utilise OCI Data Catalog.
Ces fonctionnalités sont connectées au sein du pilier. Le stockage cloud est connecté de manière unidirectionnelle au dépôt de données de service et à Hadoop géré. Il est également connecté de manière bidirectionnelle au traitement par lots.
Hadoop géré est connecté de manière unidirectionnelle au dépôt de données de service.
Deux fonctionnalités se connectent au pilier « Analyses, apprentissage et prévision » : le dépôt de données de service se connecte à la fois à la fonction d'analyse et de visualisation, aux produits de données, à la fonction d'API et à la fonction de stockage cloud, et se connecte à la fonction de machine learning.
L'analyse et la visualisation utilisent Oracle Analytics Cloud, GraphStudio et des éditeurs de logiciels indépendants.
Les produits de données et les API utilisent OCI API Gateway et OCI Functions.
Le machine learning utilise OCI Data Science, Oracle ML et les blocs-notes Oracle ML.
Le traitement des flux de données utilise GoldenGate Stream Analytics et l'analyse de flux provenant de tiers.
Les personnes et les partenaires regroupent l'analyse de l'historique des ventes, la segmentation des clients, l'analyse de l'impact des promotions et l'analyse de l'impact sur la tarification.
Les applications concernent les indicateurs économiques, le comportement d'achat, la prévision de la demande en temps réel et la prévision des stocks.
Les modèles comprennent l'analyse des sentiments dans les médias sociaux, la prévision collaborative et la planification de la demande.
Les trois piliers centraux (« Ingestion et transformation », « Sauvegarde, tri et création », et « Analyses, apprentissage et prévision ») sont pris en charge par l'infrastructure, le réseau, la sécurité et IAM.
Il existe trois principales façons d'injecter des données dans une architecture pour permettre aux détaillants de prévoir, de détecter et de façonner la demande.
La persistance et le traitement des données reposent sur trois (voire quatre) composants.
La partie analyse repose sur deux technologies.
Les prévisions et les répercussions des promotions, associées aux coûts sous-jacents et à la disponibilité des stocks, sont la base de décisions de tarification et de promotion efficaces. Augmentez la rentabilité et la flexibilité de l'assortiment avec des niveaux de stock réduits. Anticipez la demande des clients en exploitant au maximum vos données, en appliquant des analyses s'appuyant sur le machine learning, l'intelligence artificielle et les disciplines de science décisionnelle pour atteindre les objectifs suivants :
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