L'IA et le ML pour le retail et l'hôtellerie : trois domaines d'opportunité clés

Les leaders des secteurs du retail et de l'hôtellerie sont habitués aux disruptions. Ces dernières années, certains ont dû complètement revoir leurs business models pour survivre. À présent, une disruption d'un nouveau genre est arrivée, accompagnée de la promesse d'une transformation positive : l'avènement de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML). 

Et pour que cette promesse se concrétise, les leaders comprennent que leur façon d'utiliser l'IA et le ML doit être à la fois responsable et éthique. Comme le dit oncle Ben dans Spider-Man : « Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités. » 

Mais tout le battage médiatique récent autour de l'IA et du ML a de quoi en laisser plus d'un perplexe. Même si l'engouement est à son paroxysme, l'exploration des possibilités révolutionnaires de l'IA et du ML n'est pas nouvelle. Un certain chatbot dont nous tairons le nom a simplement cristallisé l'attention ces derniers mois. 

Alors que les leaders du retail et de l'hôtellerie se tournent vers l'avenir, quelles opportunités clés ont-ils d'utiliser le potentiel phénoménal de l'IA et du ML ? Regardons cela de plus près.

Engagement collaborateur

Le turnover est depuis longtemps la bête noire des leaders du retail et de l'hôtellerie, ces secteurs affichant des taux d'attrition parmi les plus élevés qui soient. Et les disruptions apparues ces dernières années n'ont pas arrangé les choses : une étude récente de Workday a révélé que le turnover dans le secteur de la distribution est encore plus important que d'habitude. Ce que veulent les collaborateurs de ce secteur ? Une meilleure visibilité, un meilleur salaire, des formations et davantage de flexibilité. En deux mots, un meilleur engagement. 

Les leaders de l'hôtellerie font face aux mêmes difficultés. Selon une autre étude de Workday, 56 % des leaders de l'hôtellerie déclarent que le fossé se creuse entre la situation actuelle de leur entreprise et celle qui lui permettrait d'être compétitive, et que l'un des enjeux principaux réside dans le fait que les outils collaborateur n'ont pas accès à des données de qualité desquelles extraire des insights dignes de ce nom. Les entreprises du retail et de l'hôtellerie cherchent des façons de combler le fossé entre la réalité et les projections, et l'IA et le ML peuvent constituer le remblai nécessaire.

Alors, comment les entreprises du retail et de l'hôtellerie peuvent-elles améliorer l'expérience collaborateur avec l'IA et le ML ? La planification centrée sur les collaborateurs (comme les fonctionnalités intégrées à Workday Scheduling) constitue une opportunité immanquable pour les deux secteurs, car la flexibilité des collaborateurs booste sensiblement la fidélisation (par exemple, certains salariés peuvent cumuler plusieurs emplois et ont besoin d'outils qui leur facilitent la vie). En plaçant l'IA au cœur de son fonctionnement, Workday Scheduling associe la disponibilité, les préférences et les compétences des collaborateurs aux périodes de travail ouvertes, ce qui permet de créer des plannings qui répondent aux besoins de toutes les personnes impliquées. Il devient plus facile de s'adapter au changement et de planifier des scénarios pour l'entreprise, au lieu de s'en remettre à de simples suppositions. Une plus grande flexibilité rend les collaborateurs plus heureux et améliore leur fidélisation. 

Cette approche fait déjà ses preuves, comme le montre l'étude mentionnée ci-dessus : la corrélation est évidente entre des taux de turnover inférieurs à la moyenne et le recours à des applications permettant une planification centrée sur les collaborateurs. 

Développement de carrière et de compétences

La puissance de l'IA et du ML offre une autre opportunité clé pour améliorer l'expérience collaborateur : soutenir le développement de carrière. Si l'absence d'un plan de carrière bien défini peut pousser n'importe quels collaborateurs vers la sortie, il est également possible de leur donner envie de rester. Lorsque les employeurs sont dotés d'outils pour déceler chez leurs équipes des compétences insoupçonnées, il en résulte une meilleure compréhension des capacités de chaque salarié. 

Workday Skills Cloud utilise l'IA pour fournir une vue globale des compétences de chaque collaborateur ; armés de ces connaissances, les employeurs peuvent identifier et combler les lacunes de manière proactive. Comme l'a déclaré le DRH d'un acteur majeur du retail : « Le fait de disposer de ces informations (relatives aux compétences) et de pouvoir les exploiter de manières créatives afin de favoriser l'évolution de carrière de nos collaborateurs est tout simplement fantastique. » Et cela facilite également la vie des managers. 

Dave Harris, CIO de Shake Shack, a évoqué ce point dans une étude de cas Workday, déclarant que, dans la mesure du possible, l'entreprise se concentre sur l'automatisation des processus dans le but de réduire le temps que les managers passent sur les tâches administratives, afin qu'ils puissent passer plus de temps sur les activités à valeur ajoutée avec leurs équipes et leurs clients. 

Précision et planification financières

Changeons à présent légèrement d'angle de vue pour parler du potentiel de l'IA et du ML pour le retail et l'hôtellerie dans l'amélioration des opérations, notamment pour les leaders de la Finance. La détection d'anomalie, les recommandations de catégories de dépenses et les prévisions de la demande en sont quelques exemples. 

Comment est-ce que cela se manifeste concrètement ? Team Car Care, une entreprise spécialisée dans l'entretien et la réparation de véhicules automobiles, est l'illustration parfaite du potentiel de l'IA et du ML dans ce domaine. Avant Workday, les feuilles de calcul étaient l'outil principal de l'entreprise pour son élaboration budgétaire. Mais lorsque Team Car Care est passée à la plateforme Workday Enterprise Management Cloud, elle a utilisé le ML pour anticiper la demande sur les sites en se connectant aux données météorologiques. Sans surprise, les automobilistes évitent de planifier la vidange de leur véhicule pendant un épisode pluvieux ou neigeux. 

Le ML aide également Team Car Care à prévoir la quantité de chacun des 500 produits qu'elle devra avoir en stock dans chaque magasin, afin d'automatiser le réapprovisionnement. Team Car Care a en outre pu compter sur Workday Intelligent Demand Forecasting, l'outil intelligent de prévision de la demande de Workday. Elle a d'ailleurs été parmi les premières entreprises à l'adopter. Comme l'a déclaré Pranay Arya, Manager of Financial Planning and Analysis and Corporate Data Science : « Workday a changé la donne pour nous. Nous pouvons désormais collaborer plus facilement au sein de l'entreprise, étant tous sur la même longueur d'onde grâce aux données en temps réel. » 

Que ce soit pour réduire le turnover en améliorant l'expérience collaborateur ou pour adopter une planification d'entreprise plus intelligente, les leaders du retail et de l'hôtellerie ont tout intérêt à réfléchir de manière nouvelle au potentiel de l'IA et du ML pour améliorer leurs opérations et se façonner un futur radieux.