Cas d'utilisation de la prise de décision en temps réel dans le secteur du commerce de détail - Partie 3

Dans la première partie de mon blog sur la prise de décision en temps réel(RTDM) mettant en évidence les cas d'utilisation de l'industrie du commerce de détail, nous avons discuté de la façon dont la combinaison des modèles de données historiques existants avec de nouvelles sources de données disparates complète l'image opérationnelle commune (COP). Pour illustrer le cas d'usage, nous avons utilisé un client d'Actian, Kiabi, et comment il a utilisé les capacités stratégiques de RTDM pour améliorer son programme de fidélisation des clients.

Dans la deuxième partie, nous avons exploré la façon dont les différents rôles et responsabilités peuvent utiliser la CDP dans des scénarios d'affaires normaux par rapport à des périodes de perturbation du marché, en utilisant un autre client d'Actian dans le secteur du commerce de détail, LeRoy Merlin. LeRoy Merlin souhaitait étendre sa prise de décision aux responsables de ses points de vente en Asie, en Europe, en Amérique latine et en Afrique, en mettant l'accent sur les sous-produits des données de performance des ventes pour une série de facteurs.

Les points clés que j'espérais que les lecteurs retiendraient sont les suivants : en période d'incertitude du marché, l'amélioration de l'orientation client nécessite une agilité commerciale qui ne peut être atteinte que par une utilisation appropriée de la COP pour fournir une connaissance de la situation basée sur le rôle et la proximité du point d'action. Plus vous êtes en mesure de pousser l'analyse et les décisions vers l'aval, meilleurs sont les résultats - à condition de trouver un équilibre entre rapidité et précision.

Il faut être deux pour qu'une chose aille bien

D'accord, c'est une vieille chanson de fête qui m'est restée dans la tête, mais le sentiment est juste. L'un des principaux thèmes de l'exploitation de la COP pour fournir des informations plus précises et plus fraîches aux décideurs de première ligne sur le terrain est de veiller à ce que l'accent mis sur les clients les rende heureux et réponde à leurs besoins. Mais il s'agit aussi de satisfaire les besoins de l'entreprise. Kiabi voulait s'assurer que ses clients fidèles recevaient exactement ce qu'ils voulaient en surveillant leurs comportements d'achat afin de prédire quels programmes de marketing inciteraient les membres du programme de fidélité à acheter plus de vêtements. Pour LeRoy Merlin, il s'agissait de donner aux directeurs de magasin les moyens de comprendre localement quels stocks circulaient et lesquels restaient sur les étagères, afin de déterminer comment améliorer les performances de vente dans un magasin donné.

Dans ces deux cas d'utilisation, nous tirons parti de l'intelligence de RTDM pour piloter les programmes et les opérations existants afin d'obtenir de meilleurs résultats commerciaux. La satisfaction des clients se mesure de plusieurs façons, la plus importante étant, d'un point de vue commercial, la répétition d'activités rentables. Pendant les périodes d'incertitude du marché, la demande fluctue, tout comme le coût des biens et des services. Les organisations doivent s'assurer qu'elles sont en mesure de gérer leurs clients (les entreprises, les patients dans le domaine de la santé et les étudiants dans celui de l'éducation) de manière à éviter les coûts ou les risques inattendus. En d'autres termes, la rentabilité doit être maintenue. Même s'il s'agit d'un organisme à but non lucratif, les dépenses opérationnelles doivent être couvertes à moyen et long terme. En résumé, ce qui doit bien se passer, c'est la relation des deux côtés - pour le client et pour l'entreprise.

Équilibrer la réponse du client et le risque

Depuis plusieurs années, nous soutenons The AA, le principal fournisseur de services d'assistance routière au Royaume-Uni. En plus des services d'assistance routière, The AA fait appel à des courtiers d'assurance indépendants qui travaillent avec un groupe de souscripteurs de The AA pour offrir une gamme de polices d'assurance automobile et habitation. Actian a aidé l'AA avec sa capacité RTDM. L'AA utilise la solution de base de données hybride d'Actian pour analyser les données fournies par les demandeurs d'assurance par rapport aux données de tiers et aux services de vérification afin d'évaluer le risque, ce qui est essentiel à l'établissement d'une proposition de police concurrentielle et rentable.

Dans ce cas, la prise de décision se compose de données actuarielles internes mais fluides, de données et de modèles de détection des fraudes , de sources externes permettant de vérifier les dossiers de conduite et les sinistres antérieurs des candidats, ainsi que les taux démographiques d'accidents de la circulation et d'atteintes aux biens par lieu de résidence, etc. Toutefois, leur rôle consiste essentiellement à assurer le retour d'information sur l'évaluation des risques et l'établissement des devis qui sont automatisés, et l'interaction avec les assurés potentiels a lieu sur des sites web d'assurance compétitifs tels que GoCompare.com et CompareTheMarket.com. Les attentes des clients potentiels et les enjeux de la concurrence exigent que tous les devis soient présentés côte à côte en moins d'une seconde.

La plateforme de données Actian a été choisie pour support évaluation des risques et l'opération de cotation en raison des exigences de performance dans deux domaines distincts.

1. Pour répondre à la rapidité de la collecte des informations en interne et en externe afin de générer des devis en une seconde ou moins.
2. La vitesse à laquelle les nouvelles données peuvent être visualisées pour les souscripteurs dans Looker, leur permettant d'ajuster les décisions basées sur le risque en fonction du paysage concurrentiel.

Le temps réel est dans l'œil du spectateur

Dans le cas d'usage l'AA, la rapidité et la précision sont toutes deux importantes. Les données relatives à enregistrement conduite changent en permanence. Il ne sert à rien de souscrire une assurance sur la base d'un enregistrement conduite vierge basé sur les données d'hier, alors que les données d'aujourd'hui indiquent que la fille de 16 ans vient d'obtenir son permis de conduire. En d'autres termes, si vous deviez utiliser un cube pour récupérer les données afin de répondre aux exigences de performance en fonction des besoins de l'entreprise, vos données pourraient être périmées, et donc la vitesse n'est vraiment qu'une partie du temps réel, l'autre partie étant la fraîcheur des données.

La vitesse et la fraîcheur sont les véritables définitions du temps réel. Les exigences de l'AA étaient d'une seconde, mais pour LeRoy Merlin, elles sont quotidiennes. Pour de nombreuses entreprises, l'exigence de temps réel est hebdomadaire. Par exemple, les épiceries peuvent avoir besoin d'examiner les ventes de chaque supermarché chaque semaine dans le cadre d'un processus de réapprovisionnement régulier, et la vitesse peut être d'une heure ou moins pour alimenter les données sur tous les articles stockés, mais les données sur les stocks avant que les directeurs de magasin ne se présentent au travail le lundi matin. Dans ce scénario, les données de stock n'ont pas besoin d'être mises à jour toutes les heures, mais peut-être une fois par semaine.

Pendant les périodes d'incertitude du marché, il peut être nécessaire de modifier la vitesse et la précision, ou les deux. Si l'on prend l'exemple du taux de rafraîchissement hebdomadaire des données de stock des épiceries, l'utilisation d'un cube peut s'avérer trop grossière lorsque des achats de panique sont effectués sur tous les produits, des pâtes au beurre de cacahuète, et que ces achats s'étendent à différents produits chaque jour. À ce moment-là, votre besoin de données fraîches et votre exigence de temps réel passent d'un rythme hebdomadaire à un rythme quotidien, et la vitesse de collecte, d'analyse et de visualisation des données peut passer d'une heure à quelques minutes.

Dans le cas de l'AA, ses exigences en matière de temps réel sont déjà fixées sur la vitesse et la précision, et sa capacité RTDM pour les affaires courantes se traduit facilement par des scénarios où l'activité est perturbée. Pour de nombreuses organisations, ce n'est pas le cas, et la question est de savoir comment déterminer vos exigences en matière de vitesse et de précision pour les périodes d'incertitude du marché. Dans le prochain blog de la série, nous examinerons ce qui est nécessaire en termes de rapidité et de précision... avec un budget limité. D'ici là, découvrez comment l'entrepôt de données connecté en temps réel d'Actian peut vous aider à atteindre vos objectifs en matière de RTDM.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.