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Avec Fluent Big Inventory, Fluent Commerce pousse plus loin l’analyse des données de stock

Fluent Commerce annonce le lancement de Fluent Big Inventory, sa nouvelle solution d’analyse des données de stock, dotée d’une puissance de traitement des données et d’une richesse fonctionnelle inédite.

Comme le rappelait une étude récente menée par Incisiv, disposer d’une visibilité précise des stocks reste le principal défi des retailers en matière de gestion des opérations commerciales. Les ruptures de stock sont ainsi considérées comme l’un des principaux problèmes auxquels ils sont confrontés. La plupart des retailers et des marques regrettent de ne pas avoir de réponse à une exigence devenue clé et estiment, dans le même temps, ressentir plus que jamais l’impact négatif causé par l’absence d’une visibilité fine et en temps réel. En effet, les solutions actuelles ne permettent pas aux entreprises d’obtenir un inventaire précis et immédiat sur l’ensemble des canaux. Les ERP n’ont pas été conçus pour être des centres d’inventaire des stocks. Les données qu’ils proposent sont alors peu fiables ou vite obsolètes.

L’autre solution consiste à créer une application personnalisée, plus connue sous le nom de « middleware », mais cette alternative est coûteuse, chronophage et elle requiert une maintenance et des améliorations permanentes, à mesure qu’apparaissent de nouvelles utilisations des données relatives aux stocks.

Les exigences inhérentes à la vente omnicanale actuelle bousculent cette approche. Fournir des informations erronées ou obsolètes sur les stocks au personnel et aux clients entraîne l’annulation de commandes (dans le cas de ruptures de stock) – ou une perte de chiffre d’affaires lorsqu’il s’agit d’une vente manquée en raison d’un manque de visibilité sur ses stocks. Dans les deux cas, les clients ne sont pas satisfaits et 64% déclarent qu’ils se tourneront vers un concurrent après une mauvaise expérience.

Une aide procurée par le machine learning

Fluent Big Inventory apporte une réponse à l’ensemble de ces problèmes. L’utilisation du machine learning pour traiter intelligemment les données de stocks multi-sources à grande échelle permet à la solution d’agir comme un hub d’inventaire, fournissant les flux en temps réel qui vont permettre d’améliorer d’autres systèmes opérationnels, tels que la gestion des commandes, la vente, le search, le merchandising, la personnalisation, les recommandations, les publicités ou bien encore les prévisions de vente. La solution permet aux retailers d’intégrer plus de volume, dans un laps de temps encore plus court.

Déjà mise en œuvre chez certains clients de Fluent Commerce, la solution permet de réduire de 50% les ruptures de stock, tout en diminuant les coûts opérationnels.

Graham Jackson, PDG de Fluent Commerce déclare : « Fluent Big Inventory améliore l’efficacité de l’ensemble des systèmes interdépendants en leur donnant accès à des données précises et en temps réel sur les stocks, montrant ce qui est disponible à la vente à une vitesse et une échelle inédite. Là où les retailers avaient l’habitude de faire quotidiennement des dizaines de millions de mise à jour de leurs stocks, ils peuvent désormais en faire des centaines de millions en un temps record. Nous leur apportons ainsi une réponse pragmatique et ciblée au problème de ventes manquées et de ruptures de stock. »
« Dans la gestion de stocks, les traitements par lots effectués pendant la nuit ne conviennent pas. Tous les systèmes n’ont pas été conçus pour partager des données à la vitesse désormais requise par le commerce moderne », explique Agnes Schliebitz-Ponthus, Senior Vice-President Produit chez Fluent Commerce.
« Contrairement aux outils traditionnels de transformation des données qui se contentent de convertir les données d’une structure à une autre, Fluent Big Inventory a été conçu pour ingérer des données disparates à grande échelle, qu’elles proviennent de fichiers ou du streaming d’événements en direct, pour apprendre continuellement comment optimiser le traitement et la distribution des données de stock qui en découlent. »

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