Transformation des supermarchés et des épiceries avec l'IA
Aaron Ricadela | Responsable de la stratégie de contenu | 5 septembre 2023
Les changements récents dans les magasins d'alimentation et les supermarchés comptent parmi les plus profonds dans le secteur de la vente au détail. Depuis le début de la pandémie, les travailleurs ont fui vers d'autres secteurs, les acheteurs ont effectué plus d'achats d'alimentation en ligne, et les épiceries ont dû repenser leurs assortiments de marchandises ainsi que le temps que les acheteurs veulent passer dans leurs magasins. Même si les détaillants en alimentation ont transféré une partie de leur activité vers leurs propres sites Web et applications, ils sont mis en difficulté par les enseignes discount à gros volume, les grandes surfaces et les services de livraison en ligne spécialisés.
Un logiciel d'intelligence artificielle peut aider les détaillants en alimentation à relever ces défis et à optimiser les prix, les niveaux de stock et le placement des marchandises en rayon. Certes, la mesure dans laquelle le secteur utilise l'IA a parfois été exagérée, tout comme les capacités de la technologie, mais elle commence à être déployée pour certaines applications.
Qu'est-ce que la technologie de l'IA pour l'alimentation ?
Les chaînes de supermarchés et les magasins d'alimentation régionaux ont ajouté les fonctionnalités d'analyse automatisée des rayons, de chariots intelligents, de systèmes de paiement automatisés et d'autres technologies basées sur l'IA. Les commerçants testent des applications mobiles qui peuvent personnaliser les listes d'achats en fonction des préférences alimentaires ou de ce qu'un acheteur a envie de cuisiner cette semaine. Ils testent également des logiciels qui permettent aux responsables des magasins de voir comment les produits se vendent en fonction de leur placement en rayon. Les systèmes de vision par ordinateur suivent les stocks dans les rayons, et d'autres systèmes d'IA permettent aux consommateurs de payer automatiquement, sans passer par une caisse, en suivant les articles présents dans leur chariot. Les logiciels d'IA aident également les commerçants à tester des changements de prix pour maximiser la marge et étudier les effets des changements de prix sur les produits fréquemment achetés ensemble. Par exemple, ils peuvent déterminer si la baisse des prix des tortillas de maïs stimulerait les ventes de salsa.
Pour alimenter les décisions basées sur l'IA, les détaillants en alimentation collectent d'énormes quantités de données, principalement à partir de leurs systèmes de point de vente, des sites de commerce électronique, des programmes de fidélité et des caméras en magasin, ainsi que des informations sur la météo, la nutrition et les données démographiques provenant de sources externes. Ils stockent ces données dans un logiciel de data warehouse pour l'analyse statistique.
En raison des volumes élevés de transactions impliquant un grand nombre et une large variété de produits, les détaillants en alimentation disposent généralement de plus de données pour l'analyse IA que la plupart des autres détaillants.Les chaînes de magasins adeptes de la technologie peuvent ainsi prendre des décisions en toute confiance sur le plan statistique.
Points clés à retenir
- Un logiciel d'IA peut analyser d'énormes quantités de données pour montrer les indicateurs clés du secteur des détaillants en alimentation.
- Le logiciel peut aider les supermarchés à percevoir les signaux dans la demande et à allouer des stocks dans leurs magasins, là où ils en ont le plus besoin. Les supermarchés peuvent également utiliser les informations fournies par l'IA pour capturer des données sur la façon dont les acheteurs se déplacent dans leurs magasins.
- Les analyses d'IA aident également à éclairer les décisions de tarification et de placement dans les rayons des supermarchés.
Explication de l'utilisation de l'IA dans l'alimentation
Les logiciels d'IA aident les détaillants alimentaires à tirer des informations à partir d'énormes quantités de données et à présenter des dizaines de milliers d'indicateurs clés de performance adaptés à leur secteur d'activité. Les applications peuvent aider les commerçants à tester les prix avant un déploiement plus large, fournir des rapports en temps réel sur le stock en rayon, prélever des marchandises de manière robotisée pour les commandes de commerce électronique dans les « micro-centres de traitement des commandes » dans l'entrepôt des magasins, et effectuer de nombreuses autres tâches. Le logiciel aide également les supermarchés à détecter les signaux dans la demande et à allouer les stocks dans leurs magasins là où ils en ont le plus besoin, en fonction des données démographiques, de la météo, des tendances nutritionnelles et d'autres facteurs, ce qui les aide à éviter les ruptures de stock et les stocks excédentaires.
Contrairement aux produits d'autres catégories de vente au détail, de nombreux produits d'alimentation sont périssables, ce qui donne la priorité aux décisions de stockage juste-à-temps qui peuvent être facilitées par les algorithmes d'IA. Les logiciels d'IA peuvent également aider les commerçants à prendre des décisions en matière de tarification et de positionnement de produits individuels dans les rayons, et en matière de placement des marchandises souvent achetées ensemble ou qui peuvent se remplacer mutuellement. Les détaillants en alimentation utilisent également l'IA pour créer des « cartes d'activité » des endroits dans leurs magasins où les clients ont tendance à marcher et à s'attarder le plus souvent. Cela leur permet d'obtenir des planogrammes sur la façon dont ils doivent disposer les rayons, les têtes de gondole et d'autres présentoirs pour faciliter la recherche de produits par les clients (et aider les magasins à maximiser leurs revenus). Une autre application d'IA aide les détaillants à voir les « arborescences de décision » des clients, avec des graphiques sur la façon dont ils choisissent des produits, ainsi que l'ordre et l'importance de divers attributs de produit. Un algorithme évalue la façon dont les acheteurs évaluent les assortiments et prédit ce qu'ils pourraient acheter si le produit souhaité n'est pas disponible. Cette analyse aide les supermarchés à optimiser la planification et la commande, afin que les clients ne quittent pas un magasin les mains vides.
Les chaînes de supermarchés collectent des données pour l'analyse de l'IA au niveau du magasin, mais le traitement des données a lieu dans leurs centres de données ou dans ceux des fournisseurs de services Cloud. L'utilisateur de logiciels basés sur l'IA est souvent un analyste des stocks, qui examine les données commerciales dans l'ensemble de la chaîne de magasins. L'IA extrait le plus souvent les données d'un système de merchandising centralisé.
Principales applications d'IA dans la vente au détail pour l'alimentation
Les magasins d'alimentation utilisent l'historique des ventes, la tarification et les données d'attributs client de nouvelles façons, via différents logiciels et systèmes basés sur l'IA. Voici six des meilleures applications pour cette technologie.
1. Expérience client
Les systèmes de paiement sans caisse, tels que ceux des magasins Amazon Go ou ceux fournis par Grabango et d'autres fournisseurs, aident à raccourcir le temps passé en magasin, améliorant ainsi l'expérience client pour les achats alimentaires. La start-up israélienne Trigo a lancé un supermarché sans caisse à Munich, en Allemagne, pour la chaîne Rewe et Aldi Nord. En parallèle, les chatbots aident à automatiser les commandes en ligne. Par exemple, l'unité d'incubation technologique de Walmart a développé un logiciel pour téléphone mobile qui permet aux consommateurs d'envoyer un vocal ou un SMS avec les articles qu'ils souhaitent ajouter à leur panier virtuel, puis de planifier leur livraison. Instacart, qui permet aux consommateurs d'acheter différentes marques d'alimentation, ajoute une technologie de chatbot basée sur l'IA pour permettre aux acheteurs de demander des idées de recettes ou des ingrédients.
2. Contrôle qualité
Les détaillants en alimentation utilisent un logiciel d'IA pour inspecter la qualité des aliments. Par exemple, les scanners robotiques itinérants dans les rayons voient à quelle vitesse la viande ou les légumes se vendent, pour évaluer leur fraîcheur. Les algorithmes d'IA prennent en compte la météo, les événements locaux et d'autres points de données externes pour guider les achats alimentaires. Les systèmes d'IA peuvent également inspecter les palettes de marchandises entrantes pour détecter tout dommage.
3. Gestion des stocks
Les systèmes d'IA peuvent aider les détaillants à examiner les assortiments de produits de leurs magasins, à analyser l'historique des ventes et à repérer des signaux pour éviter les ruptures de stock. Par exemple, le robot Tally 3.0 de Simbe parcourt les allées pour rechercher des produits ou des assortiments en rupture de stock ou qui ne respectent pas les plans des magasins. Simbe et d'autres systèmes peuvent également générer des cartes d'activité sur les rayons générant les ventes les plus rapides. Walmart équipe ses magasins de caméras, de capteurs, d'écrans interactifs et de serveurs pour identifier les produits périssables et autres articles dont le stock diminue en rayon. Des notifications dans les applications internes avertissent les employés et leur indiquent qu'il est temps de procéder à un réapprovisionnement. Les détaillants en alimentation peuvent également examiner des facteurs tels que les tendances météorologiques ou alimentaires qui affectent la demande dans les magasins répartis dans une large zone.
4. Personnalisation
Les détaillants alimentaires utilisent un logiciel d'IA pour personnaliser les promotions selon les différents modes de communication des clients. Par exemple, le fait de savoir qu'un client fréquente un certain magasin chaque semaine, a sans doute un bébé au vu de ses achats, et réagir bien à certains coupons via SMS, peut aider les détaillants à créer des coupons électroniques efficaces. Les promotions personnalisées sont considérées comme l'un des cas d'utilisation les plus prometteurs de l'épicerie pour les techniques avancées d'analyse des données, qui offrent un nouveau point de vue sur l'effet des promotions, ainsi que sur les ventes influencées par certaines promotions sur d'autres produits. Selon le cabinet de conseil McKinsey, lorsque ce principe est appliqué avec précision, les promotions peuvent augmenter les ventes de 4 à 8 % et augmenter la marge d'exploitation de 2 à 3 %.
5. Tarification
Les algorithmes d'IA peuvent détecter les changements dans les modèles d'achat des acheteurs et suggérer des prix pour les marchandises qui maximisent les ventes. Ces analyses tiennent compte de l'historique des prix, des niveaux de stock, des prix des concurrents, des coûts des fournisseurs et d'autres points de données. Les détaillants peuvent également utiliser l'IA pour effectuer une « analyse d'affinité » qui suggère les meilleurs prix pour les articles complémentaires, tels que le café et la crème ou les chips et la salsa. En outre, les analyses d'IA peuvent révéler le « transfert de la demande » vers des produits de substitution.
6. Prévention du vol ou de la perte
Les applications de vision par ordinateur basées sur l'IA peuvent réduire le vol en identifiant les acheteurs qui mettent des articles dans leurs poches dans les rayons, ainsi que les caissiers qui ne scannent pas chaque article à la caisse. Les magasins peuvent positionner des caméras sur les caisses en libre-service pour déterminer si des clients passent intentionnellement des produits sur le scanner sans enregistrer leurs codes-barres.
IA pour l'alimentaire et déchets
On estime que 30 % ou plus de l'approvisionnement alimentaire mondial est gaspillé, tant au niveau de la vente au détail que par les consommateurs. Les logiciels d'IA peuvent améliorer les prévisions afin que les magasins ne surcommandent pas des aliments périssables qui pourraient ensuite être gaspillés. Au lieu de passer de nouvelles commandes d'aliments en se basant sur l'intuition ou sur des paramètres historiques, le logiciel d'IA permet aux commerçants d'analyser les données d'après les prévisions météorologiques, les événements locaux, les tendances nutritionnelles et d'autres sources, pour prédire la demande et approvisionner leurs magasins avec plus de précision.
Le logiciel d'apprentissage automatique de Wasteless permet aux supermarchés israéliens de mettre en œuvre une tarification dynamique, afin que les articles périssables soient moins chers lorsqu'ils approchent de leur date de péremption. Un projet financé par le gouvernement en Allemagne utilise des algorithmes d'IA pour aider les producteurs alimentaires à générer des produits tels que la viande hachée avec des dates d'expiration plus longues, réduisant ainsi l'énergie utilisée dans le processus de mélange.
Achats en magasin d'alimentation optimisés par l'IA
Les clients qui flânent dans les allées d'un magasin d'alimentation moderne sont susceptibles de rencontrer plus de changements technologiques que jamais, depuis la propagation des scannettes de codes-barres il y a 40 ans. Les robots peuvent parcourir les allées, vérifier le stock en rayon et envoyer des notifications aux travailleurs pour qu'ils réapprovisionnent les aliments bientôt épuisés. Les étiquettes de prix électroniques changent tout au long de la semaine, afin que le logiciel puisse analyser les performances des variations tout au long d'une chaîne.
Certains supermarchés ont également créé des entrepôts automatisés qui utilisent la vision par ordinateur et la robotique pour préparer les marchandises destinées aux commandes de commerce électronique. Le paiement automatique passe des scannettes manuelles aux systèmes qui détectent les articles qu'un client a placés dans son chariot, puis débitent son compte lorsqu'il quitte le magasin.
1. Tarification dynamique
Les logiciels d'IA peuvent analyser des millions de variations de prix dans les magasins en fonction de la demande, de la saison, du jour de la semaine, des promotions, des facteurs économiques et d'autres changements, puis recommander des prix pour les articles afin d'optimiser la marge. Les supermarchés peuvent eux aussi reproduire les prix qui fonctionnent dans les différentes villes ou régions.
2. Promotions personnalisées
Les supermarchés utilisent l'IA pour rechercher des tendances, tels que des changements dans les habitudes des acheteurs qui indiquent un changement de mode de vie, et la façon dont cette personne répond aux offres. Les magasins peuvent ainsi proposer des promotions sur mesure.
3. Processus de paiement amélioré
Les chariots intelligents utilisent des capteurs, des caméras en magasin et des logiciels de vision par ordinateur pour suivre les articles choisis ou retirés, puis facturent automatiquement les clients via leurs téléphones lorsqu'ils quittent le magasin.
4. Gestion des prévisions améliorée
Les analystes utilisent un logiciel basé sur l'IA pour ajuster les niveaux de stock en fonction d'analyses des données historiques, de la saisonnalité, des promotions et d'autres facteurs.
5. Meilleure gestion des magasins
Les robots itinérants lisent les étiquettes RFID sur les articles pour aider les détaillants à respecter les planogrammes des magasins et à réapprovisionner les rayons vides, même lorsque les travailleurs placent les produits au mauvais endroit. Les employés du magasin reçoivent des notifications sur leur téléphone, avec des photos, des articles qui doivent être déplacés ou réapprovisionnés.
6. Déplacements dans le magasin plus intuitifs
Les systèmes d'IA aident les commerçants à concevoir des planogrammes, des dispositions en rayon et des affichages en magasin en fonction des analyses des itinéraires précédents des acheteurs dans les magasins.
Défis liés à l'IA dans l'alimentation
La vente au détail d'aliments, un secteur qui résiste depuis longtemps à l'adoption de technologies émergentes, est sous pression pour intensifier son éventail informatique face à la concurrence croissante des grands magasins, des discounters et des spécialistes en ligne. Les défis suivants ne facilitent pas le passage du secteur à l'IA.
1. Coûts
Le secteur de la vente au détail pour l'alimentation a été lent à adopter la technologie de l'IA, en partie en raison des coûts. L'installation de caméras, de capteurs et de serveurs pour la vision par ordinateur alimentant les paiements automatisés peut coûter plus de 1 million de dollars par magasin. Même sans mettre en place cette automatisation complète, les détaillants alimentaires ont besoin d'accéder à des ressources de cloud computing considérables pour entraîner et déployer des modèles d'IA.
2. Formation des collaborateurs
La formation des collaborateurs en magasin à des tâches à plus forte valeur ajoutée, associées aux analyses d'IA, représente un défi considérable. Les systèmes d'IA sont en eux-mêmes complexes et évoluent rapidement, de sorte qu'il peut être nécessaire que la formation soit continue.
3. Collecte de données personnelles
Les chaînes d'alimentation doivent équilibrer la collecte de données personnelles sur leurs clients et leurs habitudes d'achat en fonction des règles locales et nationales, qui limitent ce que les entreprises peuvent collecter. Elles doivent autrement donner aux consommateurs des moyens de ne pas participer. Les consommateurs de certains marchés doivent explicitement accepter de recevoir des e-mails ou d'autres promotions électroniques, ce qui limite les actions possibles pour les commerçants. Selon une étude de marché de Deloitte et de la chaîne de supermarchés néerlandaise Ahold Delhaize, 70 % des consommateurs disent qu'ils sont prêts à partager des informations personnelles avec les chaînes d'alimentation. Mais les chercheurs recommandent aux détaillants de ne pas partager davantage ces données sans consentement explicite.
L'IA représente la nouvelle génération pour la gestion des magasins d'alimentation
Oracle propose une gamme d'outils logiciels qui peuvent aider les commerçants à définir les niveaux de stock, à renforcer leurs chaînes d'approvisionnement et à présenter aux consommateurs des informations alimentaire et les ingrédients sur les marques de distributeur.
L'intelligence artificielle et l'analyse d'Oracle Retail peuvent aider les détaillants en alimentation à optimiser leurs niveaux de stock, à identifier les opportunités de merchandising, à mettre en œuvre des démarques et à concevoir des programmes de marketing basés sur les segments de clients, les données démographiques et les performances des promotions passées. Oracle Fusion Cloud ERP et SCM peuvent aider les supermarchés à prévoir et à gérer leurs finances, ainsi qu'à renforcer leurs chaînes d'approvisionnement.
Les applications du secteur de l'alimentation d'Oracle comprennent des outils permettant de prendre des décisions sur le réapprovisionnement des stocks, tout en s'assurant que les articles restent en stock, en partageant les informations sur les produits des marques en magasin avec les acheteurs, et en déployant des initiatives de développement durable.
FAQ sur l'IA dans l'alimentation
Comment l'IA est-elle utilisée dans les supermarchés ?
Les supermarchés utilisent l'IA pour améliorer la précision de leurs prévisions de ventes, obtenir de meilleures performances à partir des promotions et des placements de stock, comprendre comment les ventes de certains articles influencent les autres, adapter les assortiments de produits selon les marchés locaux, tirer le meilleur parti de leur espace en magasin et effectuer d'autres tâches.
Comment les détaillants en alimentation peuvent-ils utiliser les données pour prendre de meilleures décisions avec l'IA ?
Les analyses de données basées sur l'IA peuvent aider les détaillants à éviter de posséder trop de stock, à stocker les produits dans les magasins où les clients les recherchent le plus, puis à les réapprovisionner lorsqu'ils commencent à manquer dans les rayons, à cibler les promotions plus précisément et à fixer des prix à des niveaux qui maximisent les marges.
Quels sont les avantages de l'IA dans l'alimentation ?
En fin de compte, les détaillants du secteur de l'alimentation tirent parti de l'IA grâce à des ventes plus élevées, à des marges bénéficiaires supérieures et à une satisfaction client accrue.
Comment l'IA peut-elle aider à réduire le gaspillage alimentaire dans les supermarchés et les magasins d'alimentation ?
Certains supermarchés utilisent un logiciel d'IA pour abaisser automatiquement le prix des produits agricoles, des produits laitiers et d'autres articles qui sont proches de leur date de péremption ou qui ne se vendent pas, ce qui contribue à réduire les déchets. Ils utilisent également la technologie pour prévoir la demande avec plus de précision.