Comment H&M essaie de se sauver avec l'IA et le Big Data

Le détaillant de vêtements le plus prospère dans le passé s'est tourné vers l'IA pour obtenir de l'aide pour récupérer les clients. Et profitez de la plus forte baisse de ventes de son histoire. H&M a développé un système d'auto-apprentissage qui, en analysant les ventes et les dernières tendances, prédit quels articles valent la peine d'être vendus dans chacun de ses 4288 magasins. Les algorithmes ont déjà passé le test en Suède, par miracle permettant de retirer 40% des produits des boutiques, sans pour autant réduire les ventes. Mais l'entreprise a des plans beaucoup plus ambitieux. L'intelligence artificielle devra transpirer.

Hennes & Mauritz, l'un des détaillants les plus anciens (71 ans!) Et les plus prospères au monde, a décidé une réorganisation majeure. Il y a quelques mois, elle a commencé à utiliser la technologie de traitement des mégadonnées utilisant l'IA pour peupler ses magasins sur place - au lieu de distribuer le même ensemble de produits standard à travers eux, ce qui était auparavant une pratique courante pour tous les principaux réseaux.

La raison en est le besoin critique de changer les pratiques commerciales. H&M est le premier réseau de ce type au monde en termes de nombre de magasins (4288 contre 2127 pour Zara et 1301 pour GAP). C'est également le premier détaillant de vêtements hors ligne au monde par valeur de marque (n ° 36 sur la liste Forbes , Zara au n ° 51). Néanmoins, le bénéfice de H&M est en baisse depuis dix trimestres consécutifs. À ce rythme, tôt ou tard, l'entreprise peut subir une perte dont elle ne sortira plus.

Les problèmes sont très profonds. Les gens achètent de plus en plus de produits sur Amazon et dans d'autres magasins en ligne, et H&M est passé trop tard dans cette direction, espérant que ses clients donneront toujours la préférence aux boutiques, pour le bien de leur «atmosphère». Un tel espoir ne s'est pas concrétisé. Maintenant, le magasin doit organiser des réductions de prix régulières de 70%, en deçà des coûts, dans le but de nettoyer ses étagères et ses entrepôts de produits invendus de 4 milliards de dollars.

Qu'est-ce qui peut vous aider à vendre des vêtements pour 4 milliards de dollars supplémentaires par an? L'entreprise pense que ce sera l'IA.

Désormais, H&M, comme tous les autres magasins hors ligne, s'appuie sur une équipe de managers et de designers pour distribuer les produits, essayant de prédire ce qui sera intéressant pour les clients. De toute évidence, étant donné que 20 à 30% des choses sont perdues, une telle stratégie est inefficace. En mai, la société a annoncé qu'à partir de maintenant, au lieu de personnes, les algorithmes d'auto-apprentissage feraient ce travail. Leur lancement préliminaire (sous supervision humaine, et uniquement à Stockholm) a déjà permis de réduire de 40% les positions matières premières (SKU) - sans baisse des ventes.

Les chiffres semblent incroyables, c'est difficile à croire. Comment puis-je retirer plus d'un tiers des marchandises et ne rien perdre? En fait, selon l'entreprise, cela a été réalisé en retirant presque tous les produits pour hommes des étagères. À leur place, des plats ont été ajoutés - et des articles exclusifs et chers, comme des sacs en cuir pour 118 $ et des pulls en cachemire pour 107 $ - et tout cela à côté de T-shirts pour 6 $ et de shorts pour 12 $. D'une certaine manière, mystérieux à la fois pour les responsables H&M et les experts de la vente au détail, ce placement de marchandises a connu un succès incroyable. Le nombre d'objets ramassant de la poussière dans les entrepôts a été réduit de moitié.

Maintenant, cette technologie atteint sa pleine capacité. Les algorithmes analyseront les reçus, les retours, la demande de marchandises, les données de fidélité et coordonneront automatiquement l'offre et la demande afin de supprimer les démarques. De plus, si auparavant il n'était pas possible de le faire pour chaque magasin particulier du 4288, et que la plupart d'entre eux avaient les mêmes produits, l'informatique vous permettra de choisir votre propre ligne pour chaque boutique particulière. Jusqu'à ce que le nombre de modèles nécessaires là-bas un certain jour de la semaine.

Cependant, les analystes financiers estiment que même une telle démarche ne permettra pas à Hennes & Mauritz de sortir de l'impasse dans laquelle elle se trouve désormais. L'un des managers de Skandia Investment, qui a réduit cette année sa position en H&M de 10% à 2%, déclare:

Oui, si vous n'avez pas le bon produit au bon endroit, vous êtes maintenant très vulnérable - une personne recherchera simplement le produit qui l'intéresse et vous oubliera. Mais nous devons voir si leur nouveau système peut se justifier. Les achats en ligne sont encore plus pratiques que la boutique la plus personnalisée.

Les experts disent que personne n'a testé la technologie que H&M lance dans le commerce de détail hors ligne auparavant. Et si l'IA va dans le mauvais sens, ou si les clients n'acceptent pas le nouvel assortiment, l'entreprise pourrait facilement être au bord de la faillite. Louis Dodero, directeur de Boston Consulting, déclare: «La plupart des entreprises n’apprennent encore à prendre des décisions que sur la base de tout type d’analytique. La priorité est toujours l'expérience personnelle du manager. Mais les robots peuvent-ils mieux comprendre les autres que les humains eux-mêmes? »

«Personnaliser» correctement chaque magasin est une tâche monstrueuse pour une entreprise de niveau H&M. Au total, 4288 points, les «marchands d'IA» ne devraient apparaître qu'à la fin de l'année prochaine. Jusqu'à présent, l'expérience est concentrée à Stockholm. L'entreprise est choquée de voir à quel point les gérants de boutique ne soupçonnaient pas vraiment ce que voulaient leurs clients. En règle générale, des ensembles standard de t-shirts / shorts / chemises / pantalons pour femmes, enfants et hommes ont été commandés dans les entrepôts afin de se "protéger" sur tous les fronts. Au mieux, les managers ont regardé les articles populaires dans leur boutique. Mais ils n'ont même pas essayé de comprendre ce qui pourrait réussir dans ce domaine particulier, et quels produits conduisent à des retours au magasin et à des achats supplémentaires.

Trois percées majeures (selon H&M)

1. Entreposage intelligent

Auparavant, personne ne pouvait traiter toutes les données de toutes les boutiques de chaque catégorie. Par conséquent, ils ont été regroupés par district ou ville. L'ensemble de la gamme dans chaque magasin du quartier était identique.

Maintenant - Les algorithmes d'IA analysent l'historique des ventes de chaque produit dans chaque magasin, examinent les tendances en ligne et prédisent, jusqu'à un chiffre précis, combien de paires de chaussures et de vêtements seront nécessaires à un moment donné. Il en résulte des magasins «purement masculins» ou «purement féminins», des boutiques haut de gamme et des points de vente de produits bon marché.

2. Pertinence des marchandises

Auparavant, les gérants de magasin ont observé une augmentation de la demande pour certains produits. Nous avons commandé des lots supplémentaires. Pendant leur arrivée, la demande pourrait déjà baisser (ou ce pourrait être un faux signal).

Maintenant - le système compare les données actuelles avec l'un de ses modèles d'esclaves dans les commandes annuelles, de sorte que deux à trois semaines plus tôt, il est ordonné de «faire le plein» de certaines choses.

3. Prix

Auparavant, les prix augmentaient généralement le front d'un certain pourcentage du coût, chacun pour sa propre catégorie de marchandises. Toujours dans les magasins H&M hors ligne, les marchandiseurs ont dominé le ballon, indiquant, selon leurs préférences, quelles choses devraient être remises et lesquelles seront désormais vendues à un prix plus élevé que d'habitude.

Maintenant - les algorithmes calculent de manière élastique les prix de chaque produit, en tenant compte de facteurs en constante évolution tels que les taux de change, les taxes, les prix des concurrents, le solde des marchandises dans l'entrepôt, l'activité des clients et leurs préférences.

Pour l'avenir

Daniel Klesson, responsable du développement commercial chez H&M, explique que leur système d'auto-apprentissage à ce stade sait déjà comment tirer des informations non seulement des données internes de l'entreprise, mais aussi du «monde extérieur». Cela lui permet de prédire les tendances de la mode. Auparavant, les spécialistes de l'entreprise devaient se rendre sur les podiums et les présentations, suivre les articles dans les magasins de mode. Désormais, le système analyse les articles de blog, les recherches dans les moteurs de recherche et les données des réseaux sociaux. Elle utilise des éléments d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel , et sait également reconnaître les photographies, en recherchant, par exemple, ce que les célébrités vont faire. Ensemble, cela permet à l'IA non seulement d'évaluer correctement le marché actuel, mais aussi de faire des prévisions pour les trois à huit prochains mois. Les algorithmes savent avec une grande précision qu’en six mois, ils voudront, pour la plupart, acheter des gens qui ont vu suffisamment de nouvelles d’aujourd’hui.

À ce stade, un département d'environ deux cents spécialistes - processeurs de données, analystes et ingénieurs - aide les premières étapes dans le monde réel d'un système d'auto-apprentissage. Séparément, ils regardent comment elle se manifestera lors d'un «voyage dans le passé». Les algorithmes sont «alimentés» en informations pour l'année 2017 (5 milliards de visites dans les magasins et le site, ainsi que des actualités et des photos de mode). Et ils analysent les décisions que le système prendrait différemment.

Jusqu'à présent, les experts Hennes & Mauritz ne font pas entièrement confiance à la voiture. Par conséquent, les «prédictions» passent d'abord par le département de la mode H&M - comme des indices dans quelle direction cela vaut la peine d'être examiné maintenant. Un cas amusant quand les tests ont eu lieu l'année dernière. Des algorithmes ont montré que H&M devrait commencer à promouvoir les pulls en rennes du Père Noël ... en janvier. Toute la réunion a été convoquée et les chefs d'entreprise ont décidé qu'il y avait clairement une erreur. Le système a été modifié pour indiquer la semaine avant Noël (25 décembre). Que ce soit une erreur ou que les acheteurs aient un désir inexplicable d'acheter un pull avec un cerf quelque part quelques semaines après les vacances, nous ne le saurons jamais.

Hennes & Mauritz n'a pas misé sur cette nouvelle technologie. En parallèle, elle essaie de développer ses offres en ligne. Lors d'un événement pour les investisseurs en octobre, les dirigeants de l'entreprise ont déclaré que les ventes dans leurs magasins hors ligne continueraient de baisser, ce qui est inévitable. L'IA avec Big Data ne vous permettra que de ralentir cette tendance, de réduire les coûts de démarque et d'utiliser plus efficacement l'espace de stockage.

Le réseau ralentira son expansion physique en ouvrant 390 magasins et en fermant 170. Et il tentera de pénétrer de nouveaux marchés, comme l'Uruguay et l'Ukraine. Mais le principal espoir, comme tous les "anciens" détaillants, est la croissance de leurs propres ventes en ligne. L'entreprise prévoit qu'au cours de la prochaine année dans ce domaine, elle pourra ajouter au moins 25%. Sinon, aucune IA ne sauvera.

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