La chaîne française de cosmétiques Sephora a su tirer profit des outils d’intelligence artificielle (IA) pour doper ses ventes en ligne : un exemple de « forte croissance » à suivre. 

Sephora anticipe les performances de sa boutique en ligne grâce au Machine Learning 

Dans ce domaine, Sephora fait figure de précurseur. Depuis 2016, le groupe poursuit son ascension numérique, encouragée par de nouvelles opportunités de marchés à l’international, principalement grâce à sa boutique e-commerce. Pour tirer le meilleur parti de son site de vente en ligne, le groupe utilise le Machine Learning, un processus d’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA), qui permet, en exploitant des grosses quantités de données, de prédire les ventes quotidiennes de son site. 

Ce système permet d’anticiper l’activité de ses ventes e-commerce et ainsi d’adapter ses ressources utiles. 

Comment ? L’algorithme analyse les chiffres d’affaires, les volumes de commandes passées à des périodes exceptionnelles, les tickets de caisse, les données sur la gestion des stocks, etc. Ces estimations permettent ainsi de fluidifier les process et d’optimiser l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement pour mieux adapter l’offre et la demande. 

Machine Learning, des forecasts de vente qui permettent de doper l’efficacité du site e-commerce à tous les niveaux : 

• Une meilleure organisation logistique : l’utilisation de la data favorise une meilleure gestion des stocks (meilleur dimensionnement de l’activité logistique). En anticipant les ruptures de stock tant redoutées, qui pénalisent les ventes, les produits sont réapprovisionnés au bon endroit et les délais de livraison sont respectés. 

• Une stratégie marketing plus adaptée : grâce à ces analyses prévisionnelles, le service Marketing adapte ses opérations commerciales et ses offres promotionnelles sur les produits les plus vendus. Ces données permettent de mieux comprendre les clients à travers leurs habitudes d’achat, et par conséquent, de leur proposer des produits qui correspondent à leurs attentes. Une incidence positive directe sur les ventes en ligne et le chiffre d’affaires. 

• Service Après-Vente (SAV) : certaines données sont transmises aux Call center permettant l’amélioration significative de l’expérience client (vocabulaire plus adapté, anticipation du volume d’appels, …). 

Sephora mais aussi Walmart ou encore Morrissons, les géants du retail réinventent le commerce. Grâce à l’exploitation des données, les solutions de marketing prédictif ne sont qu’aux prémices de leurs possibilités. Et vous, où en êtes-vous ?

   

Pour aller plus loin :

• Comment Sephora prédit ses ventes quotidiennes… et adapte son marketing

• Comment Sephora s’est concentré sur ses données pour se préparer au Black Friday

• The clever way, Walmart is trying to beat Amazon

• Machine learning et big data : définition et explications

• LUCA : derniers projets Big Data et Intelligence Artificielle mis en œuvre chez des acteurs majeurs du Retail