Connecter la planification de la demande retail à l'exécution des campagnes et en magasin

Les équipes du secteur de la vente au détail et des biens de consommation prennent des décisions tout au long d'un cycle opérationnel connecté mais complexe. Une réunion du lundi matin peut commencer par les KPI de ventes, de stocks, de transactions, de trafic et de livraison, pour ensuite passer aux performances des catégories, aux prévisions de la demande, à la planification des campagnes et à l'exécution en magasin.

Les signaux peuvent provenir des points de vente, des programmes de fidélité, de la chaîne d'approvisionnement, des dépenses médias et des opérations en magasin, mais les décisions doivent toujours s'aligner sur les mêmes produits, catégories et emplacements.

Ces décisions appartiennent rarement à une seule équipe.

• Un planificateur de catégories peut avoir besoin de signaux de ventes et de stocks pour ajuster une prévision.
• Un responsable marketing peut avoir besoin de ces mêmes signaux pour identifier une audience et concevoir une campagne.
• Un directeur de magasin a ensuite besoin de tâches claires pour exécuter la promotion, tandis que la direction doit comprendre si l'activité a amélioré les performances.

Lorsque ces décisions sont réparties sur des systèmes et des équipes déconnectés, il devient difficile de transformer les analyses en résultats. Une application unifiée peut connecter ces étapes dans un processus de vente au détail de bout en bout.

Dans une démo Databricks présentée par Pavi Singh, Senior Solutions Architect pour le secteur de la vente au détail et des biens de consommation chez Databricks, les parties prenantes peuvent utiliser une seule application pour examiner les performances, planifier la demande, activer les audiences, coordonner l'exécution en magasin et mesurer les résultats des campagnes.

Trois piliers pour un workflow de vente au détail connecté

L'application repose sur trois piliers : l'unification des données, la gouvernance et l'intelligence.

L'unification des données crée une source unique de vérité à travers des signaux tels que les points de vente, les programmes de fidélité, la chaîne d'approvisionnement, les dépenses médias, les stocks et les opérations en magasin. Au lieu de demander à chaque équipe de concilier des vues distinctes, les équipes peuvent travailler à partir d'une base partagée.

La gouvernance contrôle qui peut accéder aux différents types de données et comment ces données sont utilisées. Cela est essentiel lorsque les dirigeants, les responsables marketing, les planificateurs, les directeurs de magasin et les vendeurs utilisent la même application mais ont besoin de vues et de responsabilités différentes.

L'intelligence prend en charge les recommandations et les décisions automatisées. Dans la démo ci-dessus, Genie permet de formuler des requêtes en langage naturel, tandis que des agents autonomes aident à orchestrer plusieurs étapes à travers les analyses de ventes, la planification de la demande, la création d'audiences, les opérations en magasin et la mesure.

Ensemble, ces piliers connectent les données, les contrôles et l'aide à la décision nécessaires à un workflow de vente au détail de bout en bout.

Commencez par une vue partagée des performances de vente au détail

Le workflow commence par une vue des performances pour des rôles tels que le CMO, le directeur marketing ou le planificateur de catégories. Ils peuvent examiner les ventes, les stocks, le nombre de transactions, le trafic et les KPI de livraison, puis analyser les tendances de ventes mensuelles et les performances par catégorie.

À partir de là, les utilisateurs peuvent explorer en détail les catégories et sous-catégories pour identifier les produits les plus performants et ceux à la traîne. Un résumé exécutif peut synthétiser la situation actuelle, tandis que des vues plus détaillées aident les professionnels à comprendre ce qui génère ces chiffres.

La même application propose également une vue cartographique pour une analyse au niveau du magasin. Les utilisateurs peuvent consulter le stock disponible, les unités vendues, le chiffre d'affaires généré et les magasins qui contribuent aux performances. Cela offre aux équipes un parcours allant d'un KPI global aux magasins, catégories et produits spécifiques qui nécessitent une attention particulière.

Passez de l'examen des prévisions aux décisions de planification

Une fois qu'une catégorie a été identifiée, la question suivante est de savoir si la demande est conforme aux prévisions. La démo montre une analyse des prévisions par rapport au réel sur une fenêtre glissante de quatre mois, avec la possibilité de passer des tendances au niveau de la catégorie aux sous-catégories et aux SKU individuels.

Les professionnels peuvent ensuite examiner les taux de divergence quotidiens, la volatilité et les écarts sur un mois ou une saison. Cela apporte du contexte à un écart de prévision en montrant quand les performances ont changé et ce qui a pu influencer ce changement.

Le workflow prend également en charge les actions de planification. Les utilisateurs peuvent examiner les unités de réapprovisionnement recommandées pour une unité de gestion des stocks (SKU) spécifique, une catégorie ou un magasin. Grâce à des scénarios de simulation (« what-if »), un merchandiser ou un planificateur peut ajuster un levier commercial, tel qu'une remise, et observer l'impact projeté sur le réapprovisionnement, la portée de l'activation de l'audience, les unités, le chiffre d'affaires et d'autres KPI affichés dans l'application.

L'objectif n'est pas simplement de signaler ce qui s'est passé. Il s'agit de donner aux professionnels un moyen structuré de tester des décisions potentielles avant d'agir.

Transformez les signaux de demande en activation d'audience

Les signaux de demande et de ventes peuvent également éclairer les décisions marketing. Dans la démo, un assistant d'audience recommande des campagnes potentielles basées sur les signaux identifiés dans l'application. Les exemples incluent une campagne de relance pour le stockage des aliments et d'autres idées de campagnes issues des données.

Le workflow de campagne guide les utilisateurs dans la définition de l'intention, la clarification des KPI, la sélection des segments d'audience recommandés, la spécification des dépenses, l'ajout de détails créatifs et l'activation de la campagne. Les utilisateurs peuvent examiner la taille attendue de l'audience, le ROI moyen, la fenêtre d'activation et d'autres détails de la campagne avant le lancement.

Cela connecte la planification et le marketing de manière concrète. Un problème de catégorie ou de demande ne reste pas isolé dans une vue analytique ; il peut devenir une décision d'audience et de campagne liée aux signaux sous-jacents.

Intégrez le workflow dans le magasin

Une fois la campagne activée, le travail se poursuit en magasin. La démo montre une vue mobile pour un directeur de magasin, comprenant les unités de réapprovisionnement à livrer pour chaque SKU, la mise à jour des étiquettes de prix, l'attribution des tâches et les promotions liées à la campagne.

Les vendeurs reçoivent une liste de tâches assignées et peuvent suivre les tâches terminées. L'application peut également proposer des recommandations de promotions ou de réapprovisionnement, aidant ainsi les collaborateurs à comprendre les actions opérationnelles associées à la campagne globale.

Cela crée un workflow partagé entre les différents rôles. Les planificateurs et les responsables marketing peuvent définir l'action commerciale, les directeurs de magasin peuvent attribuer le travail, et les vendeurs peuvent l'exécuter et le suivre au niveau du magasin.

Mesurez ce qui s'est passé après l'activation

Le workflow se termine par la mesure des performances de la campagne. Les utilisateurs peuvent revenir à une catégorie telle que la relance du stockage des aliments et examiner les indicateurs associés à la campagne, notamment la vitesse de récupération, le ROAS par tactique, les analyses par magasin vedette et d'autres mesures de performance présentées dans l'application.

Cette vue en boucle fermée relie l'activité de la campagne aux résultats commerciaux et opérationnels. Elle aide les équipes à aller au-delà du simple lancement d'une campagne pour comprendre ses performances par catégorie, magasin et tactique.

Des signaux fragmentés aux décisions connectées avec Genie

Les équipes du secteur de la vente au détail et des biens de consommation ont besoin de plus qu'un simple tableau de bord supplémentaire. Elles ont besoin d'un moyen de connecter l'analyse des performances, la planification, l'activation, l'exécution et la mesure sans perdre le contexte ou les contrôles requis à chaque étape.

La démo montre comment le système multi-agent Genie peut coordonner ce travail à travers différents profils et domaines d'application. Un utilisateur peut lui demander de planifier de bout en bout la relance d'une catégorie de stockage des aliments. La vue résultante rassemble les ventes, la marge, le taux de disponibilité en rayon, les problèmes critiques, les actions de portefeuille, les stocks, le réapprovisionnement de la chaîne logistique et les recommandations opérationnelles.

En coulisses, l'application utilise des agents spécialisés dans différentes parties du processus, avec un superviseur qui coordonne l'ensemble du workflow. La vue de l'architecture montre comment les données alimentent les différents agents Genie et comment le superviseur les connecte à travers les analyses de ventes, la planification de la demande, la création d'audiences, les opérations en magasin et la mesure.

Pour les professionnels, le point important est la conception : chaque étape peut rester connectée à des données gouvernées et à leur contexte opérationnel, tandis que les agents aident à coordonner le travail entre les fonctions. Les équipes peuvent partir d'un KPI, analyser une catégorie ou un SKU, tester une décision de planification, activer une audience, coordonner les tâches en magasin et mesurer le résultat dans un seul processus connecté.

Pour les équipes qui cherchent à connecter les workflows de vente au détail, la leçon pratique est claire : commencez par une base de données partagée, appliquez une gouvernance sur l'ensemble des profils et des accès aux données, et intégrez de l'intelligence dans le parcours allant de l'analyse à l'action.

Vous souhaitez en savoir plus sur ce que Databricks peut faire pour vous ? Découvrez les ressources ci-dessous :

• Regardez la démo complète ci-dessus ainsi que les analyses approfondies des experts d'Asda, Haleon et The Retail Trust lors de notre Retail & Consumer Goods Virtual Forum
• Découvrez les solutions Databricks pour le secteur de la vente au détail et des biens de consommation pour savoir comment l'unification des données, l'analytique et l'AI peuvent soutenir les opérations de vente au détail.
• Découvrez comment Genie aide les équipes à travailler avec des données gouvernées grâce au langage naturel et à des actions agentiques.

Foire aux questions

Qu'est-ce que la planification connectée de la demande dans le commerce de détail ?
Elle relie les ventes, les stocks, la chaîne d'approvisionnement, le marketing et les signaux des magasins au sein d'un flux de travail unique, aidant ainsi les équipes à passer des variations de la demande aux prévisions, à la planification de scénarios de simulation, à l'activation, à l'exécution et à la mesure.

Comment les données unifiées peuvent-elles améliorer la prise de décision dans le commerce de détail ?
Elles offrent aux planificateurs, aux spécialistes du marketing, aux équipes en magasin et aux dirigeants une vue partagée des produits, des catégories et des emplacements, avec des KPI cohérents et un parcours clair allant de la question commerciale à l'action.

À quelles sources de données une application de commerce de détail unifiée se connecte-t-elle généralement ?
Elle connecte généralement les données des points de vente, des programmes de fidélité, de la chaîne d'approvisionnement, des dépenses médias, des stocks et des opérations en magasin. Un socle commun aide les équipes à passer de l'examen des KPI à l'analyse des catégories, à la planification, à l'activation de l'audience et à la mesure des campagnes, sans avoir à concilier des vues distinctes.

Comment l'IA soutient-elle l'exécution en magasin ?
L'IA peut aider à traduire les décisions de campagne et de planification en actions au niveau du magasin, telles que le réapprovisionnement, la mise à jour des étiquettes de prix, les promotions et les tâches attribuées aux collaborateurs.

Comment Genie soutient-il les équipes du commerce de détail travaillant avec des données complexes ?
Genie permet aux équipes du commerce de détail d'interroger des données gouvernées en langage naturel et de coordonner le travail entre les ventes, la planification, la création d'audiences, les opérations en magasin et la mesure, permettant ainsi à un professionnel de lancer un flux de travail de catégorie de bout en bout à partir d'un seul prompt.

Comment les détaillants peuvent-ils mesurer les performances de leurs campagnes ?
En associant les résultats des campagnes aux ventes, à la vitesse de récupération, au ROAS et aux performances des magasins phares. Cette vue en boucle fermée aide les équipes à comprendre ce qui a fonctionné dans l'ensemble des catégories et des magasins, et à améliorer les futures décisions de planification et d'activation.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original