Carhartt améliore ses perspectives de vente grâce à l'IA

Comme d’autres entreprises, Carhartt se tourne vers l'intelligence artificielle pour en tirer un avantage stratégique. L'entreprise, qui fabrique des vêtements depuis plus de 100 ans, a récemment constaté que les efforts de vente de ses trois divisions « go-to-market » - chacune à travers des canaux de distribution différents - étaient moins coordonnés et moins efficaces qu'ils ne pourraient l'être. Pour adopter une approche plus stratégique et plus axée sur les données de la prospection commerciale, Carhartt a mis au point un moteur d'optimisation et de prospection des ventes piloté par l'IA, appelé Market Attack Sales Prospecting Module. Le projet, qui a valu à Carhartt un prix FutureEdge 50 Award qui récompense la mise en application de technologies émergentes, « permet à ses unités de vente d’effectuer leurs mises sur le marché de manière coordonnée », comme l’a expliqué Jolie Vitale, directrice de la BI et des analyses de Carhartt.

Ces unités comprennent la division de vente en gros de Carhartt, qui compte 12 000 points de vente au détail (appelés « portes » dans le jargon du secteur) et plus de 800 partenaires, une activité de vente directe aux consommateurs, avec 33 magasins de détail aux États-Unis, et un site Web de vente directe aux consommateurs en pleine expansion. Carhartt fournit également des produits en direct à d'autres entreprises, les équipant par exemple de tenues de travail et de produits brodés personnalisés. « Le but de ce projet n’est pas d’ajouter d'autres comptes, mais d’optimiser les comptes eux-mêmes », a expliqué pour sa part John Hill, DSI et vice-président senior de la planification commerciale chez Carhartt. « Si un détaillant gère plus de 2 000 points de vente répartis à travers tous les États-Unis, comment pouvons-nous optimiser la manière dont il vend nos produits, son assortiment, ce qu'il essaie de proposer dans chaque magasin ? C’est à cela que sert l’outil dans cette phase initiale », a-t-il ajouté.

Une évolutivité pouvant répondre à un modèle massif

« En tant qu’entreprise customer centric et axée sur les données, Carhartt se doit d’être stratégique quant à la façon dont il étend son empreinte sur le marché », a encore expliqué Mme Vitale. Compte tenu des besoins uniques de ses divers comptes et des différents types de consommateurs, les décisions doivent être coordonnées, sinon les choix et les changements effectués dans une division pourraient avoir, involontairement, un impact négatif sur une autre. L'idée du moteur Market Attack est née quand Carhartt a demandé à un groupe transversal de responsables des ventes et du marketing d’examiner la question de la coordination de la mise sur le marché. Il est rapidement apparu que le processus d'agrégation seul était lourd et limité, et qu'il était possible d'intégrer au processus des données comme des prévisions et des facteurs externes.

Jolie Vitale, directrice de la BI et des analyses, Carhartt (Crédit : Carhartt)

L'équipe a fait appel au groupe d'analyse de Carhartt, qui a estimé que la solution devait prévoir la demande future, en tenant compte des données de première main, notamment l’historique des ventes, les prévisions de ventes et l'empreinte de distribution. L'équipe a également déterminé que la solution devait être de nature économétrique, et tenir compte de la façon dont le monde changeait autour de l'entreprise et dont ce changement affectait la demande des produits du groupe. L'ampleur du projet était impressionnante. Le système de demande Carhartt Demand System, qui constitue le cœur de Market Attack, consomme un ensemble de données d'environ 1,75 milliard d'enregistrements, génère un modèle économétrique d’environ 83 millions de paramètres, et contient les données sur les ventes mensuelles de 10 canaux de distribution par code postal sur cinq ans. Á l’origine, le temps de calcul pour exécuter le modèle prenait plusieurs jours.

Pour relever ce défi, l'équipe a dû voir plus grand. Mme Vitale a expliqué que le projet avait besoin d'une capacité de calcul parallèle à mémoire distribuée lui permettant une mise à l’échelle plus efficace. L'équipe s'est attachée à identifier et à mettre en œuvre les meilleures pratiques en termes d’architecture et s’est appuyée sur son partenariat existant avec Microsoft pour déployer la solution sur la pile Azure de Microsoft en orchestration avec des services open source et Databricks. « Il n'existait pas vraiment de solution sur le marché pour répondre à ce besoin, rien que l’on pouvait brancher simplement sur notre écosystème », a déclaré M. Hill. « Nous n’avions donc pas d’autres choix que de la développer nous-même », a-t-il ajouté.

Une nécessaire adhésion

Le changement culturel a également constitué un défi. Carhartt est une entreprise ancienne et respectée, et ses dirigeants prennent depuis longtemps des décisions basées sur leur expertise. Mais avec le nouveau moteur, ils ont dû faire confiance à ce qui était essentiellement une boîte noire. « Comment surmonter cet aspect « boîte noire » et le rendre accessible et facile à comprendre ? On ne peut pas et l’on serait incapable d’expliquer toutes les formules mathématiques qu’il y a derrière », a encore expliqué Jolie Vitale. Pour résoudre ce problème, l'équipe a introduit des scores de risque afin de rendre les choses aussi transparentes que possible. « Pour lever cet obstacle, nous avons essayé d'introduire des indicateurs qui rendent les choses compréhensibles », a ajouté Mme Vitale.

Aujourd'hui, l'outil sert à la fois les besoins opérationnels et stratégiques de l’entreprise. Il peut répondre à des questions comme : « Quel est le meilleur canal de distribution pour tester cette nouvelle production auprès de ce type de nouveau client ? ». Il permet également de créer une liste de prospection que les commerciaux peuvent retrouver sur leur tablette au moment de planifier leur prochaine visite sur un marché local. John Hill affirme que l'outil a déjà permis d'augmenter les revenus. « Plus important encore, il a permis à l'entreprise d'améliorer la satisfaction des clients et aux chargés de clientèle de gagner des jours sur leurs ventes incitatives », a-t-il ajouté. « Si je regarde ce qui a fait le succès de l'équipe, je dirais qu'elle n'était pas entravée par ce qui est possible au sein de l’entreprise », a encore déclaré Mme Vitale. « Elle ne s’est pas laissée freiner par l'état actuel. Cette acception est essentielle pour aller de l’avant ».