Les chefs de produits de Walmart sont responsables de l’approvisionnement de chaque article que les clients trouvent dans les rayons et en e-commerce. Il leur faut une stratégie, de l’analyse, de la créativité et la gestion des relations. C’est-à-dire à la fois une vision d’ensemble et une plongée dans les données.

Analyser les performances de vente de manière approfondie

Or l’analyse des données et le reporting, prennent beaucoup de temps quand il s’agit du merchandising.
Walmart donne un exemple, celui d’un chef de produit dans le pain qui cherche à mieux comprendre comment répondre à la demande croissante des clients pour des aliments à base de protéines. Pour prendre des décisions éclairées, il peut analyser les performances de vente dans les magasins, les marchés, les régions et à l’échelle nationale.

Le chef de produit peut analyser les ventes spécifiques à un canal de vente et différencier les ventes en magasin, en ligne, en retrait, en livraison. De même, il peut regarder les ventes au niveau de l’article (céto, blé, blanc) et comparer les performances des marques. Tout cela nécessite l’exécution de plusieurs rapports, le tri de feuilles de calcul complexes et la synthèse des informations. C’est un processus qui prend beaucoup de temps et d’efforts.

Walmart a réagi en développant un assistant alimenté par l’IA générative pour rationaliser ces tâches, baptisé Wally. L’assistant sert à automatiser une variété de processus chronophages. Il génère instantanément des informations à partir d’ensembles de données complexes. Il identifie les causes profondes et diagnostique pourquoi certains produits sont sous-performants ou surperformants. Il répond aux questions opérationnelles et crée des tickets pour les problèmes non résolus. Enfin, il automatise des formules et des prédictions complexes.

Des besoins spécifiques pour l’activité de Merchandising

Wally est conçu pour être intuitif et ne nécessite aucune formation technique. Les chefs de produits peuvent simplement poser des questions et recevoir des informations exploitables en quelques secondes. « La création d’un assistant IA pour le merchandising n’a pas été simple. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels formés sur des données largement disponibles, l’activité de merchandising de Walmart a des besoins spécifiques » déclare-t-on côté Walmart.

Le distributeur a construit une couche sémantique afin que Wally comprennent les subtilités de ses données propriétaires. Wally traite de grands volumes de données sur les produits. A ce stade, la réaction des chefs de produits a été extrêmement positive se félicite Walmart, « mais nous ne faisons que commencer. Nous améliorerons continuellement l’outil » annonce le distributeur.

Walmart décrit l’assistant comme pouvant agir de manière autonome au nom du chef de produit dans le cadre de garde-fous configurables, en exécutant les actions tactiques nécessaires pour effectuer sa stratégie.