Prévision des ventes : comment améliorer la précision grâce au machine learning ?

by Luna Taillefer

#Prévision des ventes #Machine Learning

Découvrez comment améliorer votre prévision des ventes à l’aide du machine learning et réduire les risques contextuels

  1. Prévision des ventes et machine learning

Prévision des ventes et machine learning

Qu’est-ce que la prévision des ventes ?

Définition de la prévision des ventes

La prévision des ventes est une méthode qui permet aux entreprises de définir, sur une période déterminée, les futures ventes. Cette prédiction se base sur plusieurs données internes et externes à l'entreprise. Dans un premier temps, il s'agit de données portant, bien entendu, sur les ventes déjà réalisées, mais également sur des informations liées au comportement des clients, les caractéristiques des points de ventes et des données exogènes comme des facteurs démographiques ou la météo. Elle permet aux entreprises, à partir de leurs données clientes, de préparer les chaînes de production ou d'approvisionnement et d’établir une stratégie de distribution optimisée. En anticipant ses futures ventes, une entreprise peut préparer ses stocks, définir les prix de ventes, envisager des actions promotionnelles, calibrer la taille et la composition des équipes, optimiser ses stocks ou encore réduire les invendus. Par conséquent, ce processus, dont l’objectif principal est de réaliser des prédictions les plus proches possible de la réalité, est clé pour la performance de l’entreprise, car il impacte simultanément de multiples services différents.

L’importance de la prévision des ventes

Prévoir ses ventes permet à une entreprise d’anticiper les actions mises en place tout au long de la chaîne de production ou de distribution. En modélisant les comportements clients, une entreprise peut anticiper les pré-requis techniques liés à l’organisation. Pourtant, il s’agit d’un exercice compliqué de synchronisation des pôles de la structure. Prenons comme exemple la grande distribution. Si une chaîne de points de vente ne prête pas assez attention à la prévision des stocks, elle pourra se retrouver en situation de rupture de stocks et ne plus être en capacité de répondre à la demande des clients. L’expérience client est d’ailleurs un aspect essentiel de la prévision des ventes. L’intégralité de la démarche doit être pensée pour correspondre aux attentes de l’utilisateur final. En comprenant les comportements clients, une société peut également déterminer les opportunités de marché et se préparer au mieux pour gagner ou conserver un avantage concurrentiel.

Comment réaliser une prévision des ventes ?

Une prévision des ventes se réalise à partir de données internes et externes à l’entreprise. Cela peut être des données sur la clientèle, les produits vendus, les promotions effectuées, la logistique de l’entreprise, la gestion des points de distribution, etc. A celles-ci s’ajoutent des données relatives à l’environnement de l’entreprise : la concurrence, le calendrier, la saisonnalité, les événements commerciaux, la législation, le covid, etc. Toutes ces informations vont être traitées et analysées afin de répondre à un objectif précis.

Aujourd’hui encore, ce traitement, pourtant si précieux, est confié, dans de nombreuses entreprises, à un tableur Excel. Il est aisé d'imaginer les limites de cette méthode : trop de données à traiter, des méthodes statistiques peu sophistiquées, une équipe réduite ou, encore, peu de temps pour les analyser. Certaines sociétés préfèrent ainsi opter pour des logiciels CRM ou de gestion de ventes qui s’occupent de ce traitement en externe. La limite de ces outils se trouve dans la précision des prévisions générées.

Pourquoi utiliser le machine learning pour prévoir ses ventes ?

Le machine learning comme force de prédiction

Grâce à son système d’analyse de données, le machine learning permet notamment de mettre en lumière des tendances dans les habitudes de consommation des clients. Les modèles qu’il fait émerger prennent en compte des données internes comme les produits, les prix, les canaux de distribution et leurs spécificités ou encore les opérations promotionnelles. A cela, sont ajoutées des données externes comme la saisonnalité, la concurrence ou la démographie de la zone de chalandise. Tous ces facteurs influencent directement les ventes d’un produit, que ce soit de manière bénéfique ou non. Il est alors essentiel de les connaître, de les comprendre et de les prendre en compte dans la prévision des ventes.

Grâce à ces données, le machine learning va pouvoir modéliser une prédiction de l’avenir . Prenons comme exemple la météo. Pour prévoir le temps qu’il fera dans les jours à venir, les météorologues prennent en compte les facteurs impactants, qu’ils connaissent et comprennent, comme les précédentes températures ou le déplacement d’une vague de chaleur. Ils se basent également sur un historique de données assez large pour être étudié. Enfin, chaque prédiction faite sur la météo du lendemain n’aura pas d’influence sur le temps qu’il fera.

Nous pouvons voir, à travers cet exemple, les trois principes de fiabilité d’une prédiction :

  1. La compréhension des facteurs internes et externes
  2. L’historique des données utilisées
  3. La non-influence de la prédiction sur l’effectivité de cette dernière

Pourquoi utiliser le machine learning pour la prévision des ventes ?

La prise en compte de toutes les informations dont nous avons parlé précédemment implique un temps de traitement et d’analyse non négligeable. Avec l’aide du machine learning, les équipes commerciales peuvent obtenir plus rapidement une vue d’ensemble et ainsi prendre des décisions stratégiques avec plus de réactivité. Plus encore, les informations issues de leur clientèle donnent une vision plus précise du comportement d’achat et de la satisfaction des clients.

Comment mettre en place le machine learning dans sa stratégie de prévision des ventes ?

Voici les étapes pour intégrer le machine learning à sa stratégie de prévision des ventes :

Etape 1 - Récolter et traiter les données de l’entreprise

La première étape est de regrouper les données internes et externes nécessaires à l’entraînement des modèles de prédictions.

Etape 2 - Définir les objectifs de la démarche

L’entreprise définira son objectif business. Ce dernier sera retranscrit en modèle mathématique personnalisé.

Etape 3 - Intégrer les données aux modèles mathématiques

Une fois l’objectif défini, les données seront ajoutées aux algorithmes de machine learning pour amorcer une phase d’apprentissage.

Etape 4 - Entraîner les algorithmes Verteego

Les algorithmes Verteego seront entraînés afin de générer des prédictions.

Etape 5 - Générer les prédictions

Une fois générées, les prédictions seront visualisées sur la plateforme Verteego afin de faciliter leur lecture.

Comment améliorer la prévision des ventes ?

La prévision des ventes n’est pas une discipline nouvelle, car elle constitue le socle même de toute décision d’entreprendre. Toutefois, les méthodes pour établir des prévisions ont fortement évolué pendant cette dernière décennie, et les algorithmes de machine learning ont profondément modifié l’état de l’art et le niveau d’attente concernant la précision des résultats. En temps normal, les prévisions s’appuient donc sur des données qui laissent transparaître une routine, une tendance. Et ceci est valable également pour les habitudes de consommation des clients d’un point de vente. Cependant, il arrive que le contexte étudié change et voit apparaître des modifications dans les comportements clients. Prenons comme exemple la crise liée à la Covid19 et au confinement des français. Au début de l’année 2020, les consommateurs sont restés fidèles à leurs habitudes, permettant d’observer un cycle de consommation régulière et continue. On pouvait voir une consommation similaire d’une semaine à l’autre avec un pic en fin de semaine, le samedi et peu de vente le dimanche, à la fermeture des points de vente. L’annonce du confinement à engendré une augmentation des achats, une tendance qui s’est traduite par un effet de stockage en prévision du confinement. Du fait de cette césure dans les tendances de consommation, Il est désormais nécessaire d’intégrer ces nouveaux comportements comme étant la nouvelle norme en tant que facteurs d’influence dans les algorithmes de prédiction.

Identifier les mutations dans les habitudes de consommation

La crise sanitaire a poussé les ménages à préférer les points de vente en ligne, au détriment des grandes surfaces. Plus encore, presque la moitié des ménages français a connu une baisse de revenus, entraînant une réduction de leur pouvoir d’achat, et donc, une réduction des dépenses du foyer. Dans cette situation, de nombreux facteurs externes (les étapes de déconfinement, la circulation du virus, la perte éventuelle d'emploi, etc.) ont été ajoutés à l’équation, ce qui rend plus difficile leur compréhension. De même, l’historique des données est réduit, du fait de la nouveauté de la situation. De nouveaux comportements comme ceux-ci sont trop récents pour permettre de les analyser et prévoir leur pérennité.

On peut se demander si ces comportements vont perdurer ou si de nouveaux facteurs vont apparaître, modifiant encore un peu plus les tendances de consommation. Pour les entreprises du retail, un changement de situation aussi soudain peut s’avérer être un réel défi. De fait, l’imprévisibilité des comportements des consommateurs complique la gestion des produits et favorise le surplus de stock, alors qu’habituellement, les choix de consommation des clients permettent une gestion optimisée des flux, de part leurs caractères récurrents.

Anticiper les changements pour mieux réagir

Si l’incertitude liée au contexte est toujours présente, les entreprises qui s’équipent d’une solution de machine learning arrivent mieux à anticiper les imprévus. Le but est d’être à l’écoute des habitudes des consommateurs afin de réagir le plus rapidement possible dès qu’une modification intervient. Ceci est rendu possible par la rapidité de traitement des données par le machine learning. Les ressources disponibles actuellement permettent d’entraîner des modèles sur une période réduite et diminuent le temps de réaction à quelques semaines, voire quelques jours.

De plus, le machine learning se révèle être un véritable soutien au cours du processus décisionnel. En étant capable de traiter des prévisions pour plusieurs points de vente en même temps, le machine learning donne une ligne directrice personnalisée à chacune des structures concernées. De même, en choisissant un algorithme adapté aux objectifs de départ, les écarts entre réalité anticipée et réalité constatée seront minimes.

Améliorer sa réactivité

Contrairement aux idées reçues, le machine learning n’a pas besoin d’une quantité énorme de données pour fonctionner correctement. Nous avons vu que dans les périodes incertaines, l’historique des données peut sembler insuffisant. Pourtant, il existe des algorithmes qui fonctionnent avec un échantillon de données réduit comme une régression logistique ou SVM. Il en est de même pour le temps d’entraînement des modèles, la prédiction n’est pas nécessairement générée en mois mais peut l’être sur la base de semaines, voire quelques jours seulement.

Le machine learning est donc un outil prédictif précis, qui peut s’adapter à toutes les situations, sous réserve de définir les bons objectifs, qui donneront les bons modèles. Adopter cette technologie peut représenter un avantage concurrentiel. De fait, avec une analyse rapide et exhaustive des données internes et externes de l’entreprise, le machine learning aide à la prise de décision dans chacun des départements de pilotage d’une entreprise.

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