Un contexte économique inédit
Nous traversons une période d'inflation sans précédent, comparable à celle des années 1970. Cependant, le monde a tellement évolué depuis lors que les comparaisons entre ces deux périodes d'inflation élevée ne sont plus pertinentes. Et notamment parce que l'ère de l'abondance est révolue. Dans ce contexte, les entreprises doivent faire plus que jamais preuve d'innovation et d'adaptabilité pour survivre et prospérer.
L'importance de l'efficacité opérationnelle
Face à ce contexte, les entreprises qui réussiront le mieux en 2024 seront celles qui sauront utiliser efficacement leurs données de chaîne d'approvisionnement pour mieux comprendre les tendances de la demande des consommateurs et l'impact global des changements macroéconomiques sur leurs chaînes d'approvisionnement. L'efficacité opérationnelle, obtenue en exploitant les données de la chaîne d'approvisionnement des retailers et des fournisseurs, est donc essentielle. C'est ici que l'intelligence artificielle (IA) spécifiquement conçues pour le commerce entrent en jeu, en permettant une analyse approfondie et une utilisation optimale des données.
L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement
L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement peut aider à réduire les déchets et à éliminer les coûts inutiles. Cela permet non seulement un retour sur investissement rapide, mais aussi un meilleur contrôle des opérations, facilitant ainsi l'adaptation rapide aux changements de la demande et de l'offre. Les plateformes de decision intelligence alimentées par l'IA peuvent aider à identifier les inefficacités et à proposer des solutions pour les résoudre, conduisant à une chaîne d'approvisionnement plus agile et résiliente.
La disponibilité et le coût de la main-d'œuvre
La disponibilité et le coût de la main-d'œuvre sont des facteurs clés à prendre en compte. Une prévision précise du volume de travail dans les centres de distribution et les magasins, ainsi qu'une visibilité sur la logistique, permettent de fluidifier les livraisons et d'adapter la charge de travail au nombre de personnel disponible. Cela améliore la disponibilité en magasin et la réalisation des commandes en ligne, tout en assurant une planification efficace de la main-d'œuvre. L'IA peut aider à prévoir avec précision le volume de travail et à optimiser la planification de la main-d'œuvre, ce qui peut conduire à une meilleure utilisation des ressources et à une réduction des coûts.
L'adaptation à la demande des consommateurs
La demande des consommateurs évolue, ces derniers adaptant leurs comportements d'achat pour faire face à l'inflation. Les retailers et les fournisseurs de biens de consommation qui se fient uniquement aux données historiques ont du mal à prévoir avec précision la demande des clients dans cet environnement en constante évolution. Il est donc crucial de pouvoir rapidement détecter les changements de demande pour garantir la disponibilité des stocks adéquats et éviter les surstocks. L'IA peut aider à analyser les tendances de la demande en temps réel et à ajuster rapidement les niveaux de stock en conséquence.
L'apport de la technologie
L'ajout de la technologie d'apprentissage automatique peut considérablement améliorer la précision des prévisions de demande, de la main-d'œuvre et des plans de merchandising, optimisant ainsi les opérations et établissant des efficacités de coût dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement. Les plateformes de décision intelligence peuvent aider à intégrer ces prévisions dans les processus opérationnels, permettant une prise de décision plus éclairée et une meilleure réactivité face aux changements du marché.
L'importance de l'innovation
Au cours des dernières décennies, nous avons constaté que les retailers et les fabricants de biens de consommation qui ont su exploiter la technologie pour traiter la grande quantité de données de leur chaîne d'approvisionnement ont mieux réussi, même en temps de crise. L'innovation technologique, en particulier dans le domaine de l'IA, devient donc un facteur clé de succès.
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Guillaume Saupin ?