L'intelligence artificielle est aujourd'hui omniprésente. Lorsque j'ai assisté à la conférence Analytics Unite à Chicago au début du printemps, le terme « IA » était presque devenu tabou à la fin des ateliers, les intervenants s'excusant de l'avoir mentionné tant de fois. À mon avis, cela illustre à quel point l'IA est devenue incontournable en seulement quelques années en matière d'analytique de données retail et CPG.
Les équipes du secteur de la vente au détail expérimentent actuellement des outils d'IA générique tels que ChatGPT pour agréger des documents de zonage, rédiger des notes de synthèse ou automatiser des tâches internes. Cependant, la réalité est la suivante : bien que 64 % des grands retailers déclarent avoir mis en œuvre l'IA et que 22 % d'entre eux la testent actuellement (NVIDIA, 2024), la plupart de ces activités restent marginales et ne concernent pas les workflows essentiels qui déterminent réellement les décisions relatives à l'emplacement des sites et des magasins.
En parallèle, les magasins physiques représentent toujours plus de 81 % des ventes retail aux États-Unis. Avec l'essor de formats tels que le click and collect, les centres de services et le showrooming, choisir le bon emplacement et attribuer le bon rôle à cet emplacement n'a jamais été aussi complexe.
Si vos données de localisation sont toujours réparties dans des feuilles de calcul, des fichiers PDF, des exportations CRM et des outils SIG, l'IA ne vous sera d'aucune utilité. Tout d'abord, il est nécessaire d'avoir une structure. Vous pourrez ensuite prendre des décisions plus judicieuses, plus rapides et plus stratégiques concernant la marche à suivre.
L'IA générative ne peut pas traiter les données de mauvaise qualité
Pour que l'IA soit utile dans la planification immobilière, vous avez besoin de données structurées et de haute qualité. C'est là que la plupart des workflows pour la sélection de sites échouent.
Les données au niveau des sites sont souvent fragmentées. Les conditions de location sont dissimulées dans des fichiers PDF. Les modèles de circulation sont enregistrés dans des fichiers SIG distincts. Les données démographiques sont disponibles dans un tableau de bord tiers. Et les performances de vente internes peuvent encore être extraites chaque mois via Excel. Aucune de ces données n'est normalisée, synchronisée ou accessible d'une manière utilisable par un modèle d'IA.
Il est impossible de prévoir avec précision. Il n'est pas possible d'effectuer des comparaisons. Il est impossible de fournir des invites significatives à un grand modèle de langage lorsque les données utilisées sont encore pleines d'incohérences, de lacunes ou de contradictions.
L'IA ne corrige pas les données désorganisées. Elle les amplifie.
Ce dont vous avez réellement besoin : un pipeline de données de localisation compatible avec l'IA
Avant de demander à l'IA de vous recommander de nouveaux marchés ou de simuler les performances d'un magasin, vos données doivent être propres, connectées et structurées. C'est là qu'Alteryx entre en jeu.
Alteryx permet aux équipes immobilières et stratégiques de :
- Se connecter à toutes les sources clés : Snowflake, Salesforce, Excel, API de fréquentation, outil de gestion des baux, et bien plus encore.
- Nettoyer et géocoder les données de localisation brutes afin de normaliser les adresses et d'attribuer des coordonnées spatiales.
- Combiner les données internes et externes dans une vue unifiée du potentiel, du coût, de la demande et des performances des emplacements.
- Créer des automatisations pour les workflows répétitifs, comme l'analyse de la zone de chalandise et la superposition démographique.
- Sortie des jeux de données compatible avec l'IA pouvant alimenter des modèles prédictifs, des invites LLM ou des tableaux de bord dans Tableau ou Power BI.
Avec Alteryx, vous ne vous contentez pas de préparer les données. Vous les rendez opérationnelles, de sorte que vos modèles ne s'exécutent pas une seule fois, mais à grande échelle.
Laissez l'IA renforcer les capacités de vos analystes, sans les remplacer.
Une fois que la base des données est solide, l'IA devient un véritable atout. Alteryx vous permet d'intégrer directement des LLM dans vos workflows, ce qui offre à votre équipe les avantages suivants :
- Agrégation de rapports détaillés sur le zonage ou le marché
- Signalement des anomalies dans les performances des sites ou le positionnement concurrentiel
- Génération de descriptions claires expliquant les raisons qui sous-tendent la note attribuée à un emplacement
- Génération de recommandations personnalisées basées sur des entrées de données structurées
Il ne s'agit pas de remplacer les analystes par des processus automatisés. Il s'agit de leur redonner du temps pour se concentrer sur des tâches stratégiques, et non sur la compilation de feuilles de calcul.
Dans le secteur du retail, tout le monde parle de l'IA. Cependant, les équipes qui réussiront dans le choix des emplacements sont celles qui l'utiliseront là où cela compte le plus : pour prévoir les performances des sites, identifier les opportunités d'expansion et adapter les magasins à l'évolution du comportement des clients.
Alteryx vous aide à atteindre vos objectifs. Notre plateforme transforme des données de localisation désorganisées et incohérentes en un pipeline clair et fiable avec lequelle l'IA peut réellement travailler. Le résultat ? De meilleures décisions. Des cycles d'expansion plus rapides. Et une approche plus intelligente pour chaque mètre carré dans lequel vous investissez.
Êtes-vous prêt à rendre vos données de localisation compatibles avec l'IA ?
Découvrez notre Kit de démarrage pour le retail et notre Kit de démarrage pour l'analyse géographique pour vous aider à démarrer. Ils regorgent de workflows, de modèles et d'outils pour aider votre équipe à préparer, fusionner et activer les données des sites afin de prendre des décisions plus éclairées.