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#2.3 Paulina Mievre et Sébastien Wisznewski, de Zebra
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Zebra Prescriptive Analytics est une solution qui analyse les données d’une entreprise de vente au détail, identifie les opportunités et prescrit des actions faciles à comprendre. A l’approche des soldes (cette interview a été enregistrée en juillet dernier), il est intéressant pour les commerçants de comprendre comment ils peuvent attirer les individus à faire leurs achats chez eux, que ce soit en ligne, en magasin ou une combinaison des deux. Les détaillants doivent ainsi exploiter des outils de données avancés non seulement pour comprendre les préférences et les besoins de chaque individu, mais aussi pour prévoir les articles dont ils pourraient avoir besoin. Comment la technologie peut-elle aider les commerçants à optimiser les soldes grâce à leur outil d'analyse des données qui améliorent les opérations et la rentabilité, tout en assurant une meilleure gestion des stock, et une anticipation des besoins des clients ? Avec nos deux invités, nous étudions comment une entreprise peut réagir face à des situations imprévues, et comment l'analyse de données, et la comparaison des modèles d'une région à l'autre, d'une industrie à l'autre, peuvent aider à construire des prévisions. - En quoi la période de soldes qui s'ouvre est-elle particulière pour les commerçants cette année ? - Quelle quantité solder, à quel prix, à quel rythme proposer les baisses de prix, comment se positionner face à la concurrence... les questions sont nombreuses... comment l'analyse de données peut-elle aider ? - Face à l'inconnu, comme la réaction des consommateurs après trois mois de confinement, comment est-il possible de prévoir ? Ne prend-on pas le risque de mal prévoir, par manque de données d'apprentissage ? - Le retail c'est vaste, entre le bricolage, l'alimentation et l'habillement, de Ikea à l'épicier du coin... à quelle cible s'adresse votre solution ?
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Zebra Prescriptive Analytics est une solution qui analyse les données d’une entreprise de vente au détail, identifie les opportunités et prescrit des actions faciles à comprendre. A l’approche des soldes (cette interview a été enregistrée en juillet dernier), il est intéressant pour les commerçants de comprendre comment ils peuvent attirer les individus à faire leurs achats chez eux, que ce soit en ligne, en magasin ou une combinaison des deux. Les détaillants doivent ainsi exploiter des outils de données avancés non seulement pour comprendre les préférences et les besoins de chaque individu, mais aussi pour prévoir les articles dont ils pourraient avoir besoin. Comment la technologie peut-elle aider les commerçants à optimiser les soldes grâce à leur outil d'analyse des données qui améliorent les opérations et la rentabilité, tout en assurant une meilleure gestion des stock, et une anticipation des besoins des clients ? Avec nos deux invités, nous étudions comment une entreprise peut réagir face à des situations imprévues, et comment l'analyse de données, et la comparaison des modèles d'une région à l'autre, d'une industrie à l'autre, peuvent aider à construire des prévisions. - En quoi la période de soldes qui s'ouvre est-elle particulière pour les commerçants cette année ? - Quelle quantité solder, à quel prix, à quel rythme proposer les baisses de prix, comment se positionner face à la concurrence... les questions sont nombreuses... comment l'analyse de données peut-elle aider ? - Face à l'inconnu, comme la réaction des consommateurs après trois mois de confinement, comment est-il possible de prévoir ? Ne prend-on pas le risque de mal prévoir, par manque de données d'apprentissage ? - Le retail c'est vaste, entre le bricolage, l'alimentation et l'habillement, de Ikea à l'épicier du coin... à quelle cible s'adresse votre solution ?
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