Vous avez probablement déjà entendu l'expression "les données sont le nouvel or", soulignant l'immense valeur qu'elles représentent.

L'automatisation joue un rôle central dans l'accélération de l'analyse des données et de l'établissement de rapports. Des algorithmes complexes et des modèles d'apprentissage automatique peuvent collecter et traiter des ensembles massifs de données en une fraction du temps qu'il faudrait à des analystes humains. Cette rapidité et cette efficacité permettent aux organisations de réagir rapidement aux tendances, d'identifier les opportunités et d'atténuer les risques.

Alors que le secteur de la vente au détail est confronté à une pénurie de main-d'œuvre, l'automatisation des tâches fastidieuses offre à la fois une solution innovante et une grande opportunité d'exploiter les données disponibles en magasin.

Les robots eux-mêmes bénéficient des données  

La sécurité est une priorité absolue lors de l'automatisation des processus dans le secteur de la vente au détail. Cela devient particulièrement crucial lors de l'intégration de robots dans des environnements hautement dynamiques partagés par les associés et les clients. Si l'observation d'un robot manœuvrant dans une allée peut sembler simple, le processus implique une interaction complexe de divers algorithmes basés sur l'IA et l'apprentissage automatique. Ces algorithmes sont conçus pour prendre des décisions en fonction des différents scénarios qui se déroulent dans l'écosystème.

À l'instar de l'apprentissage humain, les robots tirent des enseignements de leurs expériences passées. À mesure que le nombre de situations rencontrées augmente, la sophistication des algorithmes qui régissent leurs actions s'accroît également. Lorsque cela se produit à grande échelle, les apprentissages d'un robot peuvent avoir un impact sur les apprentissages de milliers d'autres unités subséquentes. Les robots, qui ont appris de cette expérience, sont désormais équipés pour gérer habilement des scénarios analogues.

Par analogie avec le crowd-sourcing, le processus de prise de décision de chaque robot implique la consultation de nombreux scénarios stockés dans le système. Cette richesse de choix potentiels permet à chaque robot de naviguer intelligemment et de déterminer le plan d'action optimal pour la tâche à accomplir.

"CE QUI REND BRAINOS® UNIQUE, C'EST SON ÉCHELLE. NOS ROBOTS SONT PRÉSENTS DANS PRÈS DE 30 000 LIEUX DIFFÉRENTS. L'ÉCOSYSTÈME QUE NOUS AVONS CONSTRUIT AUTOUR DE BRAINOS EST VRAIMENT L'UN DES PRINCIPAUX FACTEURS DE DIFFÉRENCIATION PARCE QU'IL S'APPUIE SUR L'ÉCHELLE QUE NOUS AVONS ATTEINTE SUR LE MARCHÉ. NOUS AVONS VU TELLEMENT PLUS DE CHOSES QUE CE QUE L'ON POURRAIT VOIR AVEC UNE FLOTTE BEAUCOUP PLUS PETITE, ET CELA NÉCESSITE DE CONSTRUIRE BEAUCOUP PLUS D'OUTILS".

- Jarad Cannon, directeur technique de Brain Corp

Suivi des données en magasin

La qualité des données est essentielle pour prendre des décisions fiables. L'automatisation des processus de données permet d'identifier et de rectifier les erreurs, les incohérences et les doublons. Il en résulte un niveau plus élevé de précision et de fiabilité des données, ce qui permet aux organisations d'extraire des informations et des tendances significatives.

Les détaillants s'efforcent sans relâche d'offrir une expérience client exceptionnelle qui favorise une fidélité inébranlable, que les clients choisissent de faire leurs achats en ligne ou dans des magasins physiques. Pourtant, l'un des défis les plus importants réside dans les magasins physiques eux-mêmes, où la conversion des espaces physiques en intelligence numérique reste une entreprise complexe et fastidieuse, souvent sujette à des erreurs. Cet angle mort entrave considérablement la réalisation d'une expérience omnicanale transparente et empêche les détaillants d'établir une stratégie de gestion des stocks unifiée qui s'applique à tous leurs magasins et/ou centres d'exécution.

Et l'accumulation de données n'est qu'une partie de l'équation ; il est tout aussi vital de disposer d'un système robuste pour interpréter ces données et agir en conséquence. En fait, plus vous possédez de données, plus vous avez de pouvoir - à condition que vous disposiez d'un mécanisme efficace pour en exploiter les informations.

Chaque détaillant étant unique, ses données sont basées sur sa stratégie et sa structure d'inventaire, ainsi que sur ses politiques en matière de données. Certains détaillants préfèrent posséder les données de leurs magasins et les intégrer dans leurs systèmes existants. D'autres préfèrent recevoir des rapports ou accéder à des actions par l'intermédiaire d'une application tierce. Dans ce contexte, les éditeurs de logiciels doivent offrir une certaine flexibilité dans les processus de gestion des données.

Brain Corp et connaissance des données

La solution complète d'IA est conçue pour transformer la gestion des stocks pour les détaillants. Brain Corp collabore avec Google Cloud pour combiner son portefeuille d'IA et d'analyse de données pour la vente au détail avec la plateforme robotique de Brain Corp.

L'un des résultats notables de cette collaboration est la BrainOS® Sense Suite, qui intègre des caméras et des capteurs de collecte de données dans les robots. Cette technologie, associée à la vaste base de données de reconnaissance de produits de Google Cloud et à de solides capacités de traitement des données, permet à Brain Corp de fournir aux détaillants des informations en temps quasi réel. Les décisions basées sur les données capturées par les robots permettent aux détaillants d'optimiser leurs opérations et d'augmenter leurs ventes en identifiant avec précision les tendances et les préférences des clients. En outre, cette approche axée sur les données minimise le gaspillage grâce à une gestion efficace des stocks et améliore divers aspects de la performance des magasins, ce qui, en fin de compte, stimule la rentabilité des magasins en garantissant une affectation efficace des ressources et une optimisation de l'expérience des clients.