Au début de 2020, les plus grands défis pour le secteur de la vente au détail étaient des problèmes tels que la saturation du marché, la recherche de nouvelles façons pour les marques anciennes et vieillissantes de rester pertinentes, et l'impact des nouvelles technologies et innovations. Personne ne prévoyait que le plus grand défi de 2020 – et au-delà – serait une pandémie qui fermerait le monde.

Selon McKinsey, 80% des détaillants américains ont fermé au moins une partie de leurs activités commerciales et 44% ont complètement fermé leurs portes pendant les commandes au domicile. Pourtant, bon nombre de ces répondants prévoient que, lorsque les magasins rouvriront à plein régime, ils reviendront aux niveaux d'avant la crise et seront peut-être même plus solides. Ceux qui pourraient se tourner vers les opérations de commerce électronique l'ont fait avec un certain succès, et ce changement a amené de nombreux acteurs du secteur à envisager un changement dans leur façon de faire des affaires à l'avenir.

Cependant, comme la plupart des experts médicaux s'attendent à une deuxième vague de COVID-19 et parce qu'ils mettent en garde contre d'autres crises de santé publique majeures dans notre avenir, les détaillants ne peuvent pas simplement planifier à court terme dans un monde post-COVID. Ils doivent planifier leur survie pendant les arrêts à long terme et les opérations bloquées. La meilleure façon d'aborder ce plan est d'utiliser des solutions basées sur les données.

Réinvention du commerce de détail et de l'expérience client basée sur les données

Si les détaillants sont optimistes quant à l'avenir, les consommateurs le sont moins. Seuls 37% pensent qu'il y aura un rebond rapide de l'économie, et 44% ont déclaré qu'ils retardaient les achats pendant la crise en raison d'un avenir financier incertain.

Les détaillants ne peuvent pas survivre si les consommateurs n'achètent pas, mais comment inciter les gens à faire des achats non essentiels s'ils ne savent pas quand ou s'ils retourneront à leur travail?

«Les détaillants peuvent minimiser les impacts commerciaux actuels et futurs en identifiant et en exécutant des activités contrôlables», a écrit Kelsie Marian, analyste directeur principal du CIO Research Group de Gartner. Plongée au détail. «À court terme, ils doivent identifier et optimiser les technologies et les modèles commerciaux existants. À plus long terme, l’accent devrait être mis sur l’évolution des modèles commerciaux et sur la possibilité d’un changement transformationnel grâce à des technologies nouvelles et émergentes. »

Le facteur déterminant qui fait le succès de ces technologies est la manière dont elles utilisent les données. Au pire des ordres de fermeture de la pandémie, les détaillants essentiels ont eu du mal à répondre à l'offre et à la demande d'articles. Le papier hygiénique, les produits de nettoyage, le savon pour les mains et les désinfectants, la levure et la farine, les légumes en conserve, la viande et même l'eau en bouteille ont été presque impossibles à trouver dans de nombreux endroits. Les détaillants se sont appuyés sur les données des habitudes d'achat normales des clients et n'ont pas été en mesure de faire le pivot nécessaire pour répondre aux besoins croissants des consommateurs.

Cependant, ce ne sont pas seulement les détaillants qui gèrent ce changement; les chaînes d'approvisionnement ont également dû s'adapter. Comme les bureaux et les restaurants resteront fermés, l'accent sera mis davantage sur les particuliers qui effectuent de petits achats plutôt que sur les fournitures envoyées aux entrepôts en attente de commandes industrielles. Le défi avec les modèles basés sur les données est qu'il n'y a pas d'historique pour ce type d'analyse de données. Bien que vous ayez pu prédire un besoin accru de papier hygiénique, personne ne prévoyait que des millions de ménages commenceraient à faire leur propre pain. Avec les attentes selon lesquelles le travail à distance restera élevé et l'incertitude quant à la reprise des autres industries, les détaillants ne peuvent plus se fier aux données historiques pour stocker les rayons.

Dans la deuxième partie de cette série en plusieurs parties, j'examine comment l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'infrastructure et la gestion des données peuvent aider les détaillants à s'adapter à l'évolution du paysage.

Nick Jordan est le fondateur et PDG de Narrative.io, la société de plateforme de streaming de données d'entreprise.