Analytics et Big Data dans la distribution

RETAIL & CONSUMER : l’Analytics et Big Data dans la distribution et les FMCG

Découvrez les bénéfices d’Analytics et Big Data dans la distribution et les biens de consommation pour améliorer les performances commerciales.

Les grands retailers et leurs fournisseurs que sont les industriels du consumer vendent des milliers de références produits à des milliards d’individus et à des prix très variables dans le temps et l’espace. Ils produisent donc des données en quantité gigantesque et très fines et détaillées par produit, par client (encartés), par unité de temps qui leur permettent d’utiliser les outils de l’analytics avec beaucoup de pertinence. Ils font face à des sujets hautement stratégiques pour eux puisque leurs marchés sont très concurrentiels : marges faibles, guerre des prix, enjeux de trafic en magasin, de fidélité, de panier moyen …

Ainsi la détection des actions ciblées par segments d’encartés à mettre en œuvre pour augmenter leur panier moyen, leur fréquentation ou éviter leur attrition, l’optimisation de l’allocation des moyens media tous canaux confondus, l’optimisation des assortiments, la détection des signaux faibles annonciateurs des tendances produits de demain, … peuvent être beaucoup plus performants et déterministes dès lors que l’on sait collecter et analyser les bonnes données à la bonne fréquence.

Chez ces acteurs, les Directeur du Pricing, du Marketing / de la Connaissance Client, du Marketing Digital, du Merchandising, de la R&D, du Consumer Insight… s’intéressent aux nouvelles approches Analytics et Big Data pour améliorer la performance. Ils ont dans leurs équipes des (Seniors) Data Scientists, Mathématiciens et Informaticiens, qui développent des Algorithmes d’Intelligence Artificielle adaptés aux différents sujets spécifiques. Ils maîtrisent des langages comme R, Python, le C# ou le C++. Ils sont experts de la conception et de la mise en œuvre des technologies comme les SVM, les Réseaux de Neurones, le Deep Learning, les Arbres de Décisions, les Régressions Logistiques, etc.

Des Chief Data Officers au plus haut niveau qui incarneront une initiative Analytics et Big Data dans la distribution et les biens de consommation, et des Business Application Manager initieront et piloteront les projets au quotidien.

Des experts de la préparation des données (Data Preparation, Data Cleaning) sont nécessaires à la bonne marche d’un projet : il y a peu de technologies « presse-bouton », et rarement des données prêtes à l’analyse pour une problématique précise.

Partager :