Avez-vous déjà préparé la voiture pour un voyage et trouvé l’emplacement idéal pour chaque sac ? Ou peut-être avez-vous une valise préférée avec une poche pour tout ? Peut-être que vous êtes comme moi et que vous vous asseyez simplement sur la valise jusqu’à ce que vous puissiez mettre la fermeture éclair tout autour.

Quoi qu’il en soit, il n’est surprenant pour personne que la préparation, la planification et un peu d’organisation puissent rendre un voyage moins stressant et offrir plus d’opportunités de vivre l’instant présent. Que vous prépariez une valise, un coffre ou un sac à dos de camping, l’efficacité peut faire la différence entre saisir votre appareil photo pour capturer le moment parfait ou rater une opportunité. Vous pensez peut-être que c’est un petit prix à payer, mais que se passe-t-il lorsque le même concept est appliqué aux entreprises ? Ou à une organisation gérant des millions de dollars ?

Dans ce scénario, ces opportunités ne capturent peut-être pas le moment parfait. Peut-être que cela gagne des parts de portefeuille à mesure qu’un client se lance dans un grand projet. Il s’agit peut-être de remporter un appel d’offres qui fera de votre entreprise la référence du secteur. Que se passe-t-il lorsque ces opportunités sont manquées et comment pouvez-vous préparer votre équipe à reconnaître de telles opportunités ? Tout commence par la disponibilité de vos données.

Jonathan Bein, associé directeur chez Distribution Strategy Group, discute avec Benjamin Cohen, fondateur de Proton.ai, de 4 cas d’utilisation de l’IA dans la distribution qui peuvent préparer les entreprises à ces opportunités inattendues. Jonathan donne un excellent aperçu de la façon dont l’optimisation peut être un peu plus compliquée que la connaissance du secteur et un bon jugement,

« Vous vous souvenez peut-être du terme factoriel. Donc, si je veux mettre 3 objets dans le coffre, et que je veux le faire parfaitement et utiliser le moins d’espace possible, il y a 6 façons différentes de le faire avec 3 objets. Lorsque j’arrive à 4 éléments, je peux le faire de vingt-quatre façons. Quand j’arrive à 5, il y en a 120. Quand j’arrive à 10, il y en a 3,6 millions. »

Ainsi, à mesure que le nombre d’éléments augmente, la complexité de l’optimisation augmente de façon exponentielle. En ajoutant simplement 7 éléments au coffre, le nombre d’options est passé de 6 à 3,6 millions. Et cela ne représente que 10 éléments. Qu’est-ce que cela signifie pour une entreprise possédant des centaines ou des milliers d’articles ? Et cela ne représente qu’une seule variable, à savoir l’espace. Et si l’un de ces objets était une glacière ? Vous voudrez peut-être garder cela accessible. Que faire si quelque chose est fragile et ne doit pas couler au fond ? Personne n’a le temps ni la capacité d’attention nécessaire pour analyser 3,6 millions d’options différentes. Mais cela ne signifie pas que les informations d’optimisation dépassent la portée d’une entreprise moderne.

Grâce à l’IA, les entreprises peuvent obtenir des informations basées sur des algorithmes personnalisés. Ces algorithmes peuvent analyser l’énorme quantité de données hébergées dans les catalogues de produits, les tables d’inventaire et les lacs de données pour découvrir des modèles de comportement des clients, de sélection des matériaux, etc. Supposons qu’une demande de devis (RFQ) vient d’arriver d’un client de grande valeur. La demande d’offre comporte 1 000 articles de ligne, chacun avec des quantités, des unités de mesure et des remises contractuelles uniques. Peut-être que certains de ces articles sont mesurés individuellement sur commande, comme un tapis commandé et coupé à une taille personnalisée. Pour créer le devis, un représentant du service client doit rechercher les 1 000 articles et calculer le coût afin de mieux servir ce client de grande valeur. Imaginez le stress si tous ces éléments ne sont pas facilement identifiés. Que se passe-t-il si le représentant cite accidentellement le mauvais matériau et que le client obtient un devis inexact ? Qui ne leur reprocherait pas de travailler avec un concurrent ?

À ce stress s’ajoute la pratique courante consistant à soumettre plusieurs appels d’offres à plusieurs distributeurs. Désormais, en plus de la précision, la rapidité est impérative. D’autant plus que 90 % des clients accepteront la première offre reçue. Grâce à l’IA, un algorithme peut analyser les éléments individuels afin d’identifier et de calculer les matériaux demandés. À l’aide d’algorithmes pour déterminer la pertinence, l’IA peut fournir instantanément des recommandations au représentant du service, qui peut rapidement choisir l’article correspondant et compléter le devis en quelques minutes. Non seulement cela permet au représentant de passer plus de temps à se concentrer sur le client, mais l’outil d’IA peut apprendre des modèles supplémentaires grâce à l’apprentissage par renforcement. Améliorer encore ses performances à l’avenir.

Grâce à ces algorithmes, le machine learning peut optimiser les données d’une organisation pour mieux se préparer aux opportunités inattendues. Que vous souhaitiez améliorer le service client, l’expérience employé ou le retour sur investissement, l’apprentissage automatique et l’utilisation de l’intelligence artificielle sont un moyen d’améliorer de manière exponentielle vos processus métier grâce à l’optimisation des données.

Visitez-nous chez DataXstream IA pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez optimiser vos données et préparer votre coffre pour des opportunités inattendues. En tant que SAP Gold Partners, DataXstream s’engage à fournir des solutions pérennes sur les technologies émergentes aux utilisateurs SAP dans les domaines de la vente et de la distribution. Notre mission est d’aider nos clients à mieux exploiter leur infrastructure SAP ERP et à obtenir un meilleur retour sur investissement. Nous nous efforçons chaque jour et avec chaque client d’être un fournisseur de classe mondiale de solutions d’entreprise pour la vente et la distribution, en utilisant des technologies éprouvées et émergentes architecturées et déployées par des professionnels chevronnés du plus haut degré d’intégrité et de compétence.