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Nous avons pu réaliser plusieurs projets au cours de ces dernières années. L’un des plus intéressant est notre système de recommandation, actuellement utilisé par plus de 2 000 conseillers de ventes dans plus de 230 boutiques du monde afin de proposer des alternatives pour les produits en rupture de stock.

- Shreya Tyagi, AI Product Owner (Christian Dior Couture)

Ce système de recommandation a été identifié comme étant un vrai besoin métier pour 2 raisons :

• Il existe dans la plupart des maisons de luxe un taux d’orientation du personnel de vente assez élevé, il est ainsi fréquent que des conseillers aient une connaissance des stocks et des variétés relativement limitée.
• Les conseillers passent beaucoup de temps à chercher des produits alternatifs dans les stocks room, ce qui impact directement sur la vente, le temps client étant particulièrement réduit dans ce secteur.

Ce projet est désormais, prenant la forme d’une fonctionnalité dans l’application de vente qui est utilisée par les vendeurs. Sollicitant la reconnaissance visuelle et textuelle pour proposer et recommander des produits qui sont en stock dans les boutiques, cette fonctionnalité recouvre plus de 10 000 produits à travers tout l’univers Dior incluant les 3 dernières collections.

Le plus gros challenge que Christian Dior Couture est amené à relever réside dans l’alliance de la création de ses règles métiers avec la data. La maison de luxe a ainsi mis en place des web app, des jeux questionnaires, des tableaux de visualisation et des ateliers de validation lors de chaque lancement de collection afin d’évaluer au mieux la qualité et la quantité. Une véritable innovation pour Christian Dior Couture qui a su relier connexion métier et data ensemble.

Pour prendre chaque décision business, Christian Dior Couture se base beaucoup sur la data, qu’elle soit client, produit, vente, boutique ou stock … Ainsi, pour quantifier la valeur ajoutée de leur fonctionnalité, Christian Dior Couture a réalisé un AB test qui compare les résultats avec et sans la présence de cette fonctionnalité. Suite au succès de cette fonctionnalité, la phase de l’AB test a vite été écourtée afin d’intégrer la fonctionnalité dans chaque magasin.

D’autres conceptions sont en production chez Dior telles que la personnalisation de recommandations, qui va être davantage basée sur les données clients, leur historique d’achats afin de prédire leur appétence pour des produits de nouvelles collections. Le tout suivi d’une activation via une campagne de newsletters, tout aussi personnalisées avec des produits spécifiques selon les clients.

La première fonctionnalité du système de recommandation a eu pour effets :

• Une meilleure gestion des produits en stock pour les vendeurs
• Des conseils plus adaptés pour les clients

La deuxième fonctionnalité, personnalisation de recommandations a eu pour effets : 

• Taux d’ouverture plus important
• Taux de clique plus important
• Un chiffre d’affaires additionnel généré plus important

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