Les équipes d’Asahi faisaient de leur mieux pour garder le rythme, mais les processus manuels entravaient leur capacité à extraire des informations pertinentes. « Nos activités reposaient sur l’utilisation de feuilles de calcul pour l’ensemble des marchés, et nous pouvions nous en tirer ainsi, mais il nous fallait y consacrer beaucoup de temps et d’efforts, explique M. Jipps. C’est alors que s’est présentée une excellente occasion d’accélérer ce processus, d’obtenir plus rapidement des résultats et de favoriser la réalisation de meilleures interactions. »
« Le moindre gain d’efficacité et d’efficience sur le plan commercial génère un rendement disproportionné », ajoute M. Bailey.
En collaboration avec l’équipe d’Asahi, les équipes EY ont conçu un outil d’optimisation des activités de promotion commerciale reposant sur l’IA qui est doté de trois fonctionnalités intelligentes connectées, à savoir une fonctionnalité descriptive – qui permet d’analyser des données de gestion de la croissance des revenus aux fins du recensement des inducteurs de vente et des facteurs promotionnels –, une fonctionnalité prescriptive – qui exploite les informations obtenues pour générer des recommandations et des plans de vente –, et une fonctionnalité prédictive – grâce à laquelle il est possible de prévoir l’incidence des activités de vente sur les revenus à partir des données recueillies. Cet outil, qui repose sur le cadre de gestion de la croissance des revenus d’EY et qui est propulsé par les capacités d’apprentissage automatique de Microsoft hébergées sur sa plateforme infonuagique Azure, est adapté de façon à soutenir les activités que l’entreprise brassicole mène sur chacun de ses marchés et à en faciliter l’intégration à des environnements SAP personnalisés.
Selon M. Hamner, le haut degré de perfectionnement de l’outil – qui tire aussi parti de la plateforme d’analyse de données commerciales sur la consommation mise au point par EY – lui confère un caractère magique. « C’est un outil qui combine des ensembles complexes de données multicouches pour évaluer l’incidence de divers facteurs sur les ventes et l’efficacité des dépenses promotionnelles, explique-t-il. Outre les données recueillies aux points de vente, il prend en compte les conditions météorologiques, les restrictions commerciales et les particularités régionales, tout en exploitant l’IA, l’automatisation et l’analytique de façon à permettre la transformation complète des activités d’établissement de prévisions et du processus de prise de décisions commerciales. »
Des professionnels de la conception graphique de l’équipe Studio+ d’EY ont contribué à la création d’une interface intuitive qui favorise l’utilisation de l’outil au quotidien. « L’efficacité de cet outil dépend de la façon dont ses utilisateurs l’exploitent, soutient M. Hamner. Autrement dit, il faut faire en sorte qu’ils sachent comment en tirer le meilleur parti et reconnaître quand il peut être optimisé ou quand il convient de le faire évoluer. Il y a une corrélation symbiotique entre les outils et leurs utilisateurs. »
Conjointement, les équipes EY et d’Asahi ont continué de travailler au perfectionnement de l’outil, M. Bailey mentionnant que l’engagement à poursuivre le travail de développement représente un important facteur de réussite. Mme Qin affirme que l’expérience met en évidence l’importance d’établir d’étroites relations de partenariat. « La relation qu’EY a établie avec Asahi n’est pas de nature transactionnelle; elle repose sur des échanges ouverts qui aident à surmonter les défis et favorisent la collaboration », précise-t-elle.
« La capacité d’accéder rapidement à des informations beaucoup plus éclairées a changé la donne, explique M. Jipps. Grâce à l’automatisation, nous sommes informés de toutes les promotions, et non pas seulement des plus importantes. Nous pouvons relever rapidement ce qui fonctionne et ce qui pose problème. Comme la technologie permet de regrouper toutes les données – peu importe qu’elles portent sur le placement des produits en magasin ou sur les activités des concurrents –, nous pouvons cerner les inducteurs de performance. Les modélisations descriptives, prescriptives et prédictives se déroulent rapidement; il était impossible de bénéficier de telles fonctionnalités lorsque nous en étions encore à l’utilisation de feuilles de calcul. »
Les équipes de ventes peuvent désormais accéder facilement à des informations éclairées qu’elles peuvent exploiter dans l’immédiat. Nous pouvons citer en exemple une installation en Roumanie.
« Notre équipe a pu examiner des centaines de promotions – grandes et petites – et produire dans les 24 heures une liste complète d’analyses et de recommandations que nous avons pu transmettre au client, relate M. Jipps. C’est alors que les efforts déployés commencent à porter véritablement leurs fruits. »
M. Panwar évoque l’exemple d’une installation en Pologne dont le système d’émission de reçus en papier a été converti au numérique à l’aide d’une application de programmation schématisée et sans codage.
« En tirant parti de la pile technologique propulsée par Microsoft, nous avons pu alléger le fardeau des responsables des ventes sur le terrain, qui devaient auparavant aller porter les reçus en papier dans les magasins de détail, se remémore-t-il. C’est une époque bel et bien révolue. Un clic suffit désormais pour qu’un reçu soit transmis au détaillant et au distributeur, avant sa retransmission à l’équipe des finances aux fins de l’audit et des contrôles. »
M. Panwar affirme que les avantages obtenus par les équipes de vente se sont répercutés à l’échelle organisationnelle. « Mieux informées désormais, nos équipes de vente peuvent prendre des décisions plus rapidement et négocier plus efficacement avec nos clients. C’est ainsi que, tout comme nous, nos clients peuvent en tirer des gains d’efficacité, poursuivre leur croissance et optimiser leurs coûts. »
