Quelles sont les grandes tendances qui influencent aujourd'hui le secteur des biens de grande consommation ? Dans leur entretien pour The Bridge, Arvand Modarresi, Managing Partner responsable mondial du pôle Marques de consommation Artefact, et Alexis Poujade, associé et responsable du pôle Marques de consommation, abordent quatre thèmes clés de l'après-Covid :
- La pression croissante sur la rentabilité et la nécessité de démontrer le retour sur investissement
- Gérer la volatilité des activités grâce data
- Le risque de désintermédiation dans un paysage commercial dominé par l'IA
- Réinventer les processus métier grâce à l'IA générative et aux agents
Depuis qu'il a rejoint Artefact, Arvand Modarresi a dirigé des programmes mondiaux de transformation data de l'intelligence artificielle dans le secteur des biens de grande consommation (CPG), aidant ainsi des marques de premier plan à repenser leurs stratégies marketing, commerciales et opérationnelles afin de renforcer leur rentabilité et leur agilité. Titulaire d'un master en gestion et économie, Arvand apporte une expertise approfondie en matière de stratégie des marques grand public.
Alexis Poujade possède 20 ans d'expérience dans la mise en œuvre de stratégies alliant stratégie, marketing, data, numérique et intelligence artificielle pour des marques de prestige, ainsi que dans la gestion d'équipes opérationnelles et transversales en Europe, en Amérique du Nord, en Asie et en Afrique. Titulaire d'un MBA de l'ESSEC Business School, il est spécialisé dans l'optimisation du retour sur investissement (ROI) pour le marketing et les ventes.
Des contraintes de rentabilité à la prise de décision éclairée
L'un des changements les plus marquants dans le secteur des biens de grande consommation depuis la pandémie est la fin de la période de « croissance facile ». Pendant plusieurs années, de nombreuses marques ont pu absorber la hausse des coûts grâce à des augmentations de prix et à une forte demande. Cette dynamique a désormais changé. « Aujourd'hui, tout ce qui touche aux data à l'IA doit démontrer son retour sur investissement », explique Arvand. « La pression sur la rentabilité est intense. »
En conséquence, les entreprises s'appuient de plus en plus sur l'analyse avancée pour étayer leurs décisions commerciales et marketing. Des outils tels que la modélisation du mix marketing (MMM), qui nécessitaient autrefois des investissements techniques considérables, sont désormais largement déployés au sein des organisations.
Alexis fait remarquer que les entreprises ont également atteint un niveau de maturité plus élevé dans leur approche de la mesure de la performance. « Le retour sur investissement est désormais souvent piloté par les directeurs financiers », explique-t-il. « Les équipes du marketing, des ventes et autres doivent désormais fournir des réponses analytiques très solides. »
La gestion de la croissance des revenus (RGM) illustre parfaitement cette évolution. Plutôt que d'appliquer des hausses de prix uniformes, les entreprises ont désormais recours à des algorithmes sophistiqués pour optimiser les prix sur l'ensemble des produits, des catégories et des canaux de distribution. Ces outils permettent aux marques de simuler différents scénarios, d'affiner leurs stratégies promotionnelles et de négocier avec les détaillants en s'appuyant sur data précises data que sur l'intuition.
Utiliser data s'orienter sur un marché volatil
Au-delà de la rentabilité, la volatilité est devenue un enjeu majeur pour les marques grand public mondiales. Les conditions économiques varient considérablement d'une région à l'autre, des marchés tels que la Chine, les États-Unis et l'Europe évoluant selon des trajectoires très différentes. Pour s'adapter, les entreprises ont besoin d'une visibilité en temps réel sur la dynamique des marchés et le comportement des consommateurs.
« Les entreprises veulent vraiment comprendre ce qui se passe sur le marché en temps réel », explique Arvand. « Elles veulent être à l'écoute des consommateurs. »
Traditionnellement, les marques s'appuyaient largement sur data agrégées data des prestataires de panels tels que Nielsen ou Kantar. Si ces sources restent précieuses, de nombreuses entreprises les complètent désormais par data plus détaillées data directement auprès des détaillants. L'accès à ces informations permet aux marques d'analyser les performances des produits de manière beaucoup plus fine, de suivre les tendances de migration des clients et de mieux comprendre les comportements d'achat.
Cette évolution renforce également la collaboration entre les marques et les détaillants. Le partage data des analyses permet d'élaborer des plans d'affaires communs plus solides, dans lesquels les décisions commerciales – telles que les promotions, les gammes de produits et les stratégies de tarification – s'appuient sur des informations précises plutôt que sur des hypothèses.
La désintermédiation : menace ou opportunité ?
Les relations entre les marques, les détaillants et les consommateurs ont toujours été complexes. Les détaillants ont toujours joué un rôle prépondérant dans le contrôle de l'accès aux consommateurs, en déterminant la manière dont les produits sont découverts et achetés. Aujourd'hui, cependant, un nouvel intermédiaire fait son apparition dans cet écosystème : l'IA conversationnelle.
« Avec les grands modèles de langage (LLM) et les outils conversationnels, les marques risquent de perdre leur accès direct au consommateur », met en garde Arvand.
Les assistants IA et les moteurs de recherche conversationnels guident de plus en plus les consommateurs tout au long du processus de découverte des produits. Plutôt que de parcourir les sites web des détaillants ou les pages des marques, les utilisateurs peuvent s'en remettre à des outils d'IA pour obtenir des recommandations de produits, comparer différentes options ou trouver des réponses à des questions complexes.
Cependant, cette évolution pourrait également offrir de nouvelles opportunités aux marques. Les requêtes conversationnelles intervenant souvent à un stade précoce du parcours décisionnel, elles ouvrent de nouvelles perspectives permettant aux marques d’influencer les choix des consommateurs avant la phase d’achat finale. « Dans la recherche par invite, les règles du jeu changent », explique Alexis. « De nombreuses questions surgissent très tôt dans l’entonnoir de conversion, ce qui peut en réalité profiter aux marques. »
Dans ce contexte, la collaboration entre les marques et les détaillants revêt une importance encore plus grande. En mettant en commun leurs connaissances et en harmonisant leurs stratégies, les deux parties peuvent offrir des expériences client plus différenciées et rester pertinentes dans un environnement commercial où l'intelligence artificielle joue un rôle central.
L'IA générative transforme le marketing et les opérations dans le secteur des biens de grande consommation
L'IA générative ouvre la voie à de nouvelles formes d'interaction avec les consommateurs. Les outils basés sur l'IA peuvent aider les acheteurs à choisir des produits, que ce soit par le biais de recommandations personnalisées, de la reconnaissance d'images ou d'interfaces conversationnelles. Par exemple, les solutions d'IA multimodales permettent aux consommateurs de télécharger des images et de trouver des produits qui correspondent au style ou à l'ambiance qu'ils recherchent.
L'IA générative accélère également les cycles d'innovation. Les campagnes marketing, les concepts de produits et les ressources créatives peuvent désormais être générés et testés beaucoup plus rapidement qu'auparavant. L'IA peut même simuler les réactions des consommateurs à l'aide de profils synthétiques, ce qui permet aux équipes de valider leurs idées plus tôt dans le processus de développement.
Enfin, l'IA améliore l'efficacité opérationnelle au sein des organisations. De nombreuses fonctions de soutien, telles que les services financiers, les ressources humaines et le marketing, peuvent être partiellement automatisées grâce à des agents IA. Cela permet aux entreprises de réorienter leurs ressources vers l'innovation et les initiatives stratégiques.
Arvand décrit un scénario extrême, mais de plus en plus évoqué dans le secteur : « Le rêve, ce sont des marques hyper-spécialisées, comptant dix ou quinze employés, entièrement automatisées grâce à des agents IA, qui rivalisent avec les géants. » Bien que cette vision reste théorique, elle illustre à quel point l'IA pourrait bouleverser le paysage concurrentiel.
L'IA va-t-elle uniformiser les règles du jeu ou creuser l'écart ?
Une question cruciale pour l'avenir du secteur des biens de grande consommation est de savoir si l'intelligence artificielle va renforcer la position dominante des grandes entreprises établies de longue date ou permettre à des concurrents plus modestes de prospérer.
Historiquement, les grandes marques grand public disposaient de deux atouts majeurs : l’accès à d’énormes volumes de données et les ressources financières nécessaires pour investir dans des technologies de pointe. Aujourd’hui, l’IA générative réduit certains de ces obstacles. «Data les capitaux conféraient autrefois un avantage considérable aux grandes marques », explique Arvand. « Mais grâce aux agents IA, de nombreux processus peuvent désormais être repensés de A à Z. »
Cela permet aux petites marques natives du numérique de se développer beaucoup plus rapidement. Dans des secteurs tels que celui de la beauté, les nouveaux venus ont déjà montré à quelle vitesse les marques peuvent se développer grâce à des stratégies numériques solides et à une forte présence sur les réseaux sociaux.
Parallèlement, les investisseurs ont de plus en plus recours data à l'intelligence artificielle pour repérer les marques émergentes prometteuses. En analysant les signaux issus des réseaux sociaux, l'engagement des consommateurs et les indicateurs de performance en ligne, les modèles d'intelligence artificielle permettent d'identifier les entreprises à fort potentiel à un stade beaucoup plus précoce de leur développement.
Conclusion : un nouveau paysage concurrentiel pour le secteur des biens de grande consommation
Data l'intelligence artificielle ne sont plus des outils expérimentaux dans le secteur des biens de grande consommation. Elles occupent désormais une place centrale dans la manière dont les marques gèrent leurs prix, leurs performances marketing, leurs négociations commerciales et l'innovation produit.
Parallèlement, l'environnement concurrentiel devient de plus en plus dynamique. Le commerce conversationnel, l'IA générative et l'automatisation basée sur des agents redéfinissent la manière dont les consommateurs découvrent les produits et dont les entreprises fonctionnent.
Pour les marques grand public, le défi ne consiste pas simplement à adopter des outils d'IA. Il s'agit d'apprendre à repenser les processus, à renforcer la collaboration au sein de l'écosystème et à transformer data décisions plus rapides et plus éclairées. Dans un secteur historiquement caractérisé par l'échelle et la puissance des marques, l'IA introduit une nouvelle dimension concurrentielle : l'agilité. Les entreprises qui réussiront seront celles qui sauront allier des analyses avancées à une connaissance approfondie des consommateurs, tout en transformant leurs modèles opérationnels pour un avenir axé sur l'IA.
Regardez l'interview originale en français:
