L’effervescence initiale autour de l’IA est désormais dépassée : il est temps de passer à l’action. Il convient, dans un premier temps, d’identifier les cas d’usage pertinents. Ensuite, il faut s’assurer de disposer des bonnes données, structurées de manière adéquate et accessibles aux bons endroits pour soutenir ces usages. Si vous gérez des commandes en ligne, il est essentiel de considérer la façon dont les données issues de votre système de gestion distribuée des commandes, OMS, peuvent être exploitées par l’IA afin d’améliorer vos performances commerciales.
Mais tout d’abord, clarifions ce que nous entendons par intelligence artificielle.
Les trois types d’intelligence artificielle
L’IA prédictive
L’IA prédictive utilise des méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique (machine learning) pour optimiser les résultats commerciaux.
Elle s’appuie sur des données historiques et des algorithmes pour anticiper les tendances futures et les comportements des consommateurs.
Dans le secteur du e-commerce, elle peut servir à :
- Prévoir la demande
- Personnaliser l’expérience d’achat
- Optimiser les niveaux de stock et les stocks de sécurité
Elle permet ainsi aux entreprises de prendre des décisions éclairées fondées sur les données, améliorant ainsi les ventes et l’efficacité.
L’IA générative
L’IA générative crée de nouveaux contenus, tels que des textes ou des images, ou permet de produire des analyses et des insights.
Dans le e-commerce, elle peut être utilisée pour :
- Générer des visuels produits et des publicités
- Rédiger des descriptions produits
- Compléter les attributs produits
- Créer des campagnes marketing personnalisées
- Améliorer l’expérience client via des recommandations sur mesure ou des visuels dynamiques
- Extraire des insights actionnables en interrogeant plus efficacement les données opérationnelles
Cette approche permet aux équipes de gagner en productivité, de concevoir plus rapidement du contenu et d’offrir une expérience client enrichie.
L’IA agentique (ou agentielle)
L’IA agentique désigne des systèmes capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques. Ces agents se comportent comme des assistants virtuels (à l’instar d’un agent de voyage) : vous leur confiez une tâche complexe, qu’ils sont capables de gérer en autonomie.
Dans le e-commerce, les agents IA peuvent être mobilisés pour :
- Répondre aux demandes du service client
- Créer des promotions personnalisées
- Gérer les prix dynamiques
- Optimiser les dépenses publicitaires en fonction de la rotation des stocks
- Garantir le respect des engagements de livraison (SLA)
Leur force réside dans leur capacité à s’adapter en temps réel pour optimiser les résultats et gagner en efficacité. Mais pour tirer pleinement parti de l’IA, vos modèles d’apprentissage automatique, vos solutions génératives et vos agents IA doivent pouvoir accéder aux bonnes données.
En quoi les données de l’OMS soutiennent-elles les cas d’usage de l’IA ?
Un OMS constitue une véritable mine d’or de données. Certaines doivent être accessibles en temps réel pour produire les résultats attendus, tandis que d’autres peuvent être intégrées à une solution de prévision de la demande, à une plateforme de données client (CDP), ou à un moteur d’optimisation des prix. Voici quelques exemples concrets :
Service client
Si vous envisagez de déployer des agents IA pour assister votre service client, l’accès en temps réel aux données est primordial. Ces agents auront besoin d’une visibilité actualisée sur :
- Les commandes clients et leur statut :
- Étape du processus de traitement
- Date d’expédition prévue
- Date de livraison estimée
- Délais éventuels
- La disponibilité des stocks en temps réel (y compris les stocks locaux)
Ainsi, ils pourront répondre à des demandes en temps réel, avec des données à jour.
Prévision de la demande
En intégrant les données de l’OMS à une solution IA de prévision de la demande, vous franchissez un cap supplémentaire. L’OMS peut fournir notamment :
- Les mouvements d’inventaire intra-journaliers (issus des points de vente physiques et des transactions en ligne)
- Les signaux de demande digitale
Qu’est-ce qu’un signal de demande digitale ?
Un OMS innovant basé sur les événements enregistre chaque fois qu’un client vérifie la disponibilité d’un article. Le rapport entre ces vérifications et les commandes effectives est extrêmement révélateur.
Ce ratio peut aller de 3:1 pour un produit courant à plus de 100:1 pour un produit haut de gamme, et il varie dans le temps. Ces signaux offrent donc une opportunité unique de renforcer la précision de vos prévisions de la demande, d’optimiser la logique de répartition des commandes et d’orienter votre stratégie de réapprovisionnement.
Promotions personnalisées
Souhaitez-vous adapter vos messages promotionnels à chaque client ? Vous aurez alors besoin d’intégrer les données OMS à votre CDP, ainsi qu’un accès en temps réel à l’état des stocks. Imaginez les possibilités si un agent IA pouvait consulter :
- L’historique des commandes en ligne
- Le taux de livraison à l’heure, global et par commande
- Le taux de retour
- La disponibilité des stocks locaux
Vous pourriez ainsi non seulement augmenter vos conversions, mais aussi rectifier des expériences négatives passées pour favoriser les achats futurs.
Optimisation des engagements de livraison (SLA)
L’accès en temps réel aux données est ici fondamental. Pour anticiper et corriger tout risque de non-respect des SLA, un agent IA devra disposer des éléments suivants :
- Statut actuel de la commande
- Durée passée dans chaque étape du traitement
- Dates prévues d’expédition et de livraison
- État des retards éventuels
- Disponibilité de stock alternatif
- Durée moyenne de traitement des commandes selon les sites
- Nombre de commandes en cours sur chaque site
- Capacité de traitement actuelle par site
Grâce à ces données, l’agent peut identifier rapidement les retards potentiels et prendre les mesures nécessaires pour respecter vos engagements.
Optimisation des prix
L’IA offre de nouvelles possibilités en matière de tarification dynamique pour stimuler les conversions. Les données de l’OMS constituent là encore une source d’information capitale, notamment :
- Les mouvements de stocks intra-journaliers (en ligne et en magasin)
Optimisation des dépenses publicitaires
Le retour sur investissement publicitaire (ROAS) est le critère traditionnel de performance. Mais avec l’IA, les possibilités s’élargissent : il est désormais possible de générer des campagnes à la volée, sans attendre les cycles de production.
Pour cela, il faut connecter votre plateforme publicitaire ou votre CDP aux données suivantes :
- Disponibilité des stocks en temps réel
- Taux d’écoulement des stocks (en ligne et hors ligne)
- Date cible de fin de commercialisation
Pourquoi ? Pour éviter de gaspiller du budget sur des produits en rupture, et mieux encore, optimiser vos annonces afin d’atteindre les objectifs de rotation des stocks et limiter les remises ou les retours magasins coûteux.
Indicateurs clés (KPI) pour mesurer le succès de l’IA
- Service client :
- Volume d’appels
- Temps de résolution
- Résolution dès le premier contact
- Temps moyen de traitement
- Score de satisfaction client (CSAT)
- Prévision de la demande :
- Précision des prévisions
- Rotation des stocks
- Coûts de stockage
- Distance moyenne de livraison
- Coûts de livraison
- Promotions personnalisées :
- Taux de clic
- Taux de conversion
- Optimisation des SLA :
- Taux de satisfaction des commandes
- Taux de livraison complète à l’heure
- Taux de commandes sans erreur
- Temps moyen de traitement
- Net Promoter Score (NPS)
- Optimisation des prix :
- Taux de conversion
- Rotation des stocks
- Optimisation publicitaire :
- Rotation des stocks
- Taux de démarque
Les données de l’OMS, pilier de la réussite de l’IA
L’IA a le potentiel de transformer vos opérations, de stimuler votre croissance et d’enrichir l’expérience client. Mais tout commence par un socle de données solide.
Vos solutions d’IA doivent avoir accès aux bonnes informations, au bon moment et au bon endroit. Pour certains cas d’usage, notamment le service client et l’optimisation des SLA, les données en temps réel sont indispensables.
En intégrant les données de votre OMS à vos systèmes d’IA, vous renforcez votre capacité décisionnelle, optimisez vos opérations et offrez à vos clients une expérience sans équivalent.
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