Store Adaptor

Carrefour mise sur l’IA pour rationaliser ses assortiments de produits en magasin et optimiser son CA

 

Carrefour-Store-Adaptor

 

 

Le contexte et le challenge

Carrefour, sous la direction d'Alexandre Bompard depuis 2020, a fait de la data une priorité stratégique. En quelques années, l'entreprise dispose du plus grand Datalake Retail d'Europe (et exploite ces données pour optimiser ses opérations et ses performances commerciales).

Dans le cadre de cet engagement, Carrefour s'est fixé comme objectif ambitieux de réduire de 20 % le nombre de produits en magasin afin de limiter le gaspillage et d'améliorer la lisibilité des rayonnages. Cette initiative repose sur l'exploitation des vastes quantités de données disponibles.

 

Le challenge :

L’assortiment est fait manuellement avec un outil complexe établi à partir de la connaissance terrain des responsables magasin et ne mesure pas les impacts des modifications.

  • La préparation de l'outil prenait environ 2 heures par magasin. La majeure partie du temps était donc consacrée à la lecture et à la compréhension des indicateurs plutôt qu'aux modifications d'assortiment.
  • Les décisions étaient basées sur des données issues de l'année précédente (N-1), ce qui rendait les analyses moins pertinentes pour effectuer les ajustements actuels.
  • La fiabilité des données pouvaient varier en raison de la diversité des sources présentes dans l’outil.

 

Ainsi, Carrefour souhaite éclairer ses prises de décisions.

 

 

L’accompagnement Theodo Data & AI 

Pour répondre à ces défis, Sicara a développé, en collaboration avec les équipes data de Carrefour, le produit Store Adaptor.

Ce produit :

  • Est conçu pour proposer un assortiment optimisé en magasin en considérant plusieurs critères métier.
  • Permet de rationaliser et d'automatiser le processus d'assortiment, offrant ainsi aux responsables de magasin un outil permettant de prendre des décisions éclairées.

 

Pour mesurer l'impact précis des modifications d'assortiment, les équipes Theodo Data & AI ont adopté la méthode "Causal Impact" de Google. Cette méthode statistique d'inférence causale permet d'évaluer avec une distribution de probabilité l'impact d'une intervention, en l'occurrence, une modification d'assortiment.

 

 

 

Store Adaptor en quelques chiffres 

1200

magasins

98%

des HYPER et MARKET Carrefour ont validé au moins un scénario sur l'application

 

 

 

Stack technique 

 

 

 

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