Lorsqu'il s'agit de vendre des produits, rien ne donne plus d'avantage que de savoir exactement où cibler ses efforts de vente et à quel prix. Grâce à la convergence de stratégies de données sophistiquées et d’algorithmes d'intelligence artificielle, les idées deviennent rapidement réalité. Comme de nombreuses entreprises, le géant laitier Land O' Lakes, qui figure au classement Fortune 500, cherche constamment à optimiser ses prix, à mieux cibler ses ventes et à prévoir la demande future. Depuis plus d'un an, l'analyse des données et l'intelligence artificielle sont au cœur de ses efforts.

À partir du dernier trimestre 2017, Land O' Lakes a commencé à déployer des éléments de son programme Data to Value, qui met les techniques d'IA au service des forces de vente et de marketing de l'entreprise. Le projet s'appuie sur des outils d'analyse de données et des sources de données disparates pour obtenir des informations sur la rentabilité de l'entreprise, sur les facteurs de réussite des appels de vente et les marchés des produits de base qui, selon Jeremy Dumond, directeur de la veille économique chez Land O' Lakes, étaient auparavant inaccessibles.

Optimiser les ventes grâce aux données

Logiquement, à mesure que les investissements de la société dans les données et la technologie augmentent, la demande de retour sur investissement est de plus en plus importante, explique M. Dumond. La clientèle de l'entreprise évolue également rapidement. C'est pourquoi la livraison du bon produit au bon prix et au bon moment est un défi constant pour Land O' Lakes, qui a enregistré un chiffre d'affaires de 14,9 milliards de dollars en 2018. « Acquérir de nouveaux clients à des prix qui améliorent nos bénéfices nets était la mission ultime du projet et nous avons utilisé une nouvelle capacité pour accélérer nos résultats sur le marché », ajoute le directeur de la veille économique du groupe. « Grâce aux efforts et aux résultats de ce projet, nous sommes plus confiants que jamais que nos revendeurs proposent les bons produits aux bons prix pour les bons clients ».

Parmi son éventail de clients, Land O’ Lakes compte des chaînes de restaurants, des restaurants indépendants et des épiceries fines, toutes très divers, ce qui rend la fixation des prix difficile. Même un changement mineur d'un prix peut se traduire par des modifications importantes du résultat net. Pour optimiser les prix au maximum, Land O' Lakes s'est associé à un fournisseur spécialisé en intelligence artificielle. Mais pour les défis propres à l'activité agricole de Land O' Lakes, tels que les scores de propension ou la prévision des produits, la société a développé des outils internes.

(Crédit : Land O' Lakes)

Le plus gros défi : convaincre les équipes commerciales

La modélisation de la propension consiste à cibler les ventes de manière plus efficace. Compte tenu de l'empreinte de Land O' Lakes, l'entreprise dispose d'un nombre considérable de cibles de ventes potentielles pour des ressources de vente limitées. L'équipe de vente de produits laitiers avait besoin d'un moyen d'identifier les prospects qui avaient la plus forte propension à acheter les plus gros volumes. Pour l’aspect prédictif, l'équipe de gestion des risques de l'entreprise avait besoin de meilleures connaissances pour prendre des décisions en matière de couverture, de stratégie d'inventaire et de dépenses. 

Le véritable défi, selon M. Dumond, c’était de convaincre l’équipe commerciale du potentiel d'amélioration de leur modèle de vente. « La modélisation elle-même était très complexe, mais nous l'avons expliquée dans une mesure qui a inspiré confiance dans son approche. Le véritable argument de vente était le simple calcul derrière l'amélioration de nos taux de réussite d'exécution sur le marché et la façon dont cela se traduisait en profit. La croissance de notre entreprise de x a entraîné un profit y supplémentaire, qui a largement dépassé l'investissement nécessaire dans la technologie ».

La gestion du changement engendre le succès 

Les « chances de réussite » et la « taille du prix » ont fortement augmenté par rapport aux stratégies précédentes d’après le représentant de Land O’ Lakes. « C'était un pari important de s'appuyer sur les recommandations du modèle que nous avions développé et cela s’est fait progressivement, mais de manière statistiquement significative, afin de prouver sa performance au fur et à mesure et établir notre crédibilité auprès de l'équipe de vente », explique M. Dumond. Ce changement de méthodologie aurait été plus simple si l'entreprise avait eu des difficultés, ajoute-t-il, mais l'entreprise était en pleine croissance, ce qui pouvait rendre certaines personnes frileuses. Mais la crédibilité des chefs d'équipes qui coordonnaient le projet avec son équipe a aidé à faciliter le processus.

L'équipe de développement a commencé par faire l'inventaire des données disponibles, en identifiant ce dont elle disposait déjà et ce dont elle avait besoin pour apporter les éclaircissements nécessaires. Finalement, le projet a utilisé un ensemble diversifié de données internes et externes, pour lesquelles l'entreprise avait besoin de capacités d'ingestion de données au-delà de ses outils ETL traditionnels, elle s'est donc tournée vers l'open source et Apache Nifi. L'équipe de M. Dumond a exploité un environnement de projet agile avec des vérifications hebdomadaires. 

(Crédit : Land O' Lakes)

Au final, Data to Value a permis à Land O' Lakes d'améliorer son taux de réussite sur les appels de vente de plus de 40 % et l'opérateur moyen achète 12 % de plus qu'il y a deux ans. Cela a aussi permis au groupe d’allouer des ressources de vente dans des endroits qu'elle ne couvrait pas auparavant, en fonction de ce que proposait l’algorithme. Cela a également conduit l'équipe de M. Dumond à étendre ce modèle à d'autres canaux et produits.