Alors que le march\u00e9 des aliments surgel\u00e9s devrait atteindre $312,3 milliards d'ici 2025, il est de plus en plus essentiel pour les entreprises de tirer parti de l'analyse des donn\u00e9es et de l'IA\/ML pour obtenir des informations sur la distribution des produits et l'efficacit\u00e9 de leur strat\u00e9gie de vente.<\/p>\n\n\n\n
L'un de nos clients, la filiale indienne d'une importante multinationale canadienne de produits surgel\u00e9s, s'est r\u00e9cemment lanc\u00e9 dans une transformation num\u00e9rique de sa force de vente pour am\u00e9liorer la distribution des produits, r\u00e9duire les ruptures de stock et augmenter les ventes.<\/p>\n\n\n\n
La premi\u00e8re phase de cette transformation num\u00e9rique comprenait le passage au cloud et l'utilisation d'une application mobile pour suivre les activit\u00e9s de distribution. En 2018, l'entreprise Frozen Food a lanc\u00e9 Syst\u00e8me de gestion de distribution Ivy Cloud<\/a><\/strong> (DMS) et l'application mobile Sales Force Automation (SFA).<\/p>\n\n\n\n Cependant, la deuxi\u00e8me phase de cette transformation num\u00e9rique a \u00e9t\u00e9 un v\u00e9ritable diff\u00e9renciateur. L'entreprise recherchait des informations permettant \u00e0 son \u00e9quipe de terrain de d\u00e9terminer les actions \u00e0 entreprendre lors de la visite d'un magasin de d\u00e9tail. Pour cela, nous avons travaill\u00e9 avec le g\u00e9ant des aliments surgel\u00e9s pour mettre en \u0153uvre notre solution SKU Recommender, une plateforme de vente guid\u00e9e de premier ordre pour les biens de consommation, en plus d'Ivy Cloud DMS et de l'application SFA en 2022. Ivy Recommender g\u00e9n\u00e8re des informations et des informations sp\u00e9cifiques au magasin. des recommandations pour aider \u00e0 augmenter les ventes et \u00e0 am\u00e9liorer les r\u00e9sultats commerciaux.<\/p>\n\n\n\n L\u2019un des plus grands d\u00e9fis de l\u2019entreprise Frozen Food consistait \u00e0 analyser les donn\u00e9es recueillies sur le march\u00e9 indien pour obtenir des informations. L'Inde est l'un de leurs grands march\u00e9s en Asie en raison de la large client\u00e8le de ses produits \u00e0 base de pommes de terre. L'entreprise collectait d\u00e9j\u00e0 des donn\u00e9es g\u00e9ographiques sp\u00e9cifiques au march\u00e9 avec Ivy DMS et l'application Ivy SFA.<\/p>\n\n\n\n L'entreprise de produits surgel\u00e9s avait besoin d'une solution permettant de rendre les donn\u00e9es digestibles pour la force de vente tout en g\u00e9n\u00e9rant des informations exploitables sp\u00e9cifiques au magasin. L'entreprise souhaitait int\u00e9grer des mod\u00e8les d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour collecter des informations et les int\u00e9grer \u00e0 ses activit\u00e9s. L'automatisation des forces de vente<\/a><\/strong> (SFA) pour les repr\u00e9sentants.<\/p>\n\n\n\n Certains des d\u00e9fis commerciaux du g\u00e9ant des aliments surgel\u00e9s comprenaient la g\u00e9n\u00e9ration de plus de lignes par appel, l'augmentation des ventes de nouveaux SKU sur le march\u00e9 et l'augmentation du nombre de produits vendus par visite en magasin de d\u00e9tail.<\/p>\n\n\n\n Nous avons mis en \u0153uvre Recommandateur de lierre<\/a><\/strong> pour l'entreprise en 2022, qui a analys\u00e9 ses donn\u00e9es commerciales pour obtenir des informations et des recommandations adapt\u00e9es \u00e0 des magasins et des visites sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n La solution propose deux types de recommandations : FITsell et UPSell. Sous FITsell, Ivy Recommender donne recommandations de produits<\/a><\/strong> bas\u00e9 sur des promotions rapides en analysant les ventes pass\u00e9es. Dans le cadre de UPsell, il va plus loin et comprend les param\u00e8tres des magasins homologues pour recommander le meilleur SKU suivant et la quantit\u00e9 de commande pr\u00e9vue pour un magasin sp\u00e9cifique lors d'une visite.<\/p>\n\n\n\n Pour la mise en \u0153uvre d'Ivy Recommender pour l'entreprise, nous avons adopt\u00e9 une approche progressive et rendu la solution active pour les recommandations sp\u00e9cifiques aux d\u00e9taillants par lots.<\/p>\n\n\nFaire face au d\u00e9luge de donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Meilleures recommandations SKU avec AI\/ML<\/strong><\/h3>\n\n\n\n