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Sur quels modèles prédictifs se basent les logiciels de prévision des ventes ?

La prévision des ventes permet aux entreprises de mieux planifier les flux des marchandises, des capitaux et des effectifs humains dans le futur. Les prévisions de ventes se basent sur un ensemble d’outils statistiques et de machine learning afin d’anticiper la gestion des stocks de produits vendus en point de vente physique ou virtuel.

Outils d’aide à la décision, les logiciels de prévisions des ventes utilisent des données issues du passé afin d’anticiper le futur. Ils combinent généralement différentes méthodes prédictives afin de gagner en précision. Quelles sont ces méthodes ? Pourquoi sont-elles dites prédictives ? Nous détaillons ici les concepts à comprendre au sujet des modèles de prédiction des ventes.

Les modèles prédictifs utilisés par les logiciels de prévision des ventes-1

Méthodes prédictives : définition

Les méthodes d’analyses prédictives regroupent l’ensemble des algorithmes servant à traiter des données choisies par une entreprise afin de prévoir ses actions commerciales et marketing. La prévision des ventes se base sur ces techniques informatiques dans le but d’anticiper la demande client à l’avenir. L’intervalle de temps concerné par les prévisions peut être d’une semaine, un mois, trois mois, six mois ou une année par exemple.

Les méthodes prédictives, issues de la data science, utilisent différentes sources de données afin d’assurer l’apprentissage des algorithmes. Ces méthodes d’analyse prédictives nécessitent différentes étapes de traitement des données avant d’atteindre l’étape de génération des prédictions. En effet, après avoir établi le choix des données nécessaires à la modélisation de la problématique commerciale, une entreprise doit veiller au nettoyage et à l’homogénéisation des données. Une fois cette première étape effectuée s’ensuit une phase d’analyse descriptive basée sur des techniques de data mining (fouille de données). Le but de cette deuxième étape est d’extraire des schémas récurrents (patterns) et des tendances qu’il est difficile de voir à l’échelle humaine.

En troisième lieu, le modèle prédictif prend en entrée un ensemble de données (passées) pour générer des prédictions sur un intervalle de temps choisi en amont du projet de prévision des ventes par exemple. La méthode prédictive s’insère donc au sein d’un projet qui répond à un objectif business. Le use case business peut être de la prévision des ventes, la diminution des coûts logistiques, la proposition de scénarios promotionnels, etc.

Les facteurs pris en compte lors de la prévision des ventes

La prévision des ventes nécessite la prise en compte de différents facteurs liés à la fois aux clients (acquisition, rétention, attrition), aux modalités de ventes (promotions, canaux de ventes, communication) et à la chaîne logistique. De ce fait, une prévision des ventes efficace combine différents modèles prédictifs.

Les modèles de prévision des ventes servent en premier lieu l’évolution des stocks d’un produit donné. Cette étape prend en compte les scénarios promotionnels à lui allouer ainsi que les techniques de vente croisées (crossell) et additionnelles (upsell) permettant d’optimiser les ventes d’autres produits qui lui sont liés. La phase d’analyse préliminaire aura permis de mettre en avant les articles en lien avec le produit étudié en premier lieu. Enfin, les modèles prédictifs doivent également proposer une anticipation de la gestion des stocks. Celle-ci étant liée à la demande client doit prévoir les quantités nécessaires pour chaque produit dans les différents stocks dédiés (stock minimum, safety stock ou encore le stock d’alerte).

Par ailleurs, les modèles liés aux comportements des clients doivent caractériser les besoins de production liés à la génération de prospects et de clients. Ces modèles prennent également en compte les capacités de rétention et de fidélisation de l’entreprise. Enfin, ils servent aussi à prévoir les pertes ou phénomènes d’attrition côté client.

Les modèles prédictifs et le machine learning

Le machine learning, branche issue de l’intelligence artificielle, propose des méthodes d’exploitation des données permettant de générer des prédictions plus précises. Combinées, elles assurent un apprentissage dit automatique basé sur des données historiques internes à l’entreprise ou externes à celle-ci.

Sans des données de qualité, un modèle prédictif ne peut générer des prédictions fiables. De ce fait, il est important lors du choix de la data à exploiter d’être le plus exhaustif possible en récoltant :

  • des informations caractérisant les produits étudiés (référence, packaging, merchandising, etc.) ;
  • l’historique des promotions dédiées au produit dont on souhaite prévoir la vente ;
  • des renseignements au sujet des points de vente où le produit est commercialisé ;
  • les paniers des clients, représentés par les tickets de caisse, où le produit en question apparaît ;
  • la force de vente liée aux points de vente ;
  • les données liées à la chaîne logistique et se rapportant au produit étudié ;
  • des données au sujet de la concurrence et du secteur en général.

D’autres éléments extérieurs doivent également apparaître afin de permettre aux algorithmes de dégager des corrélations que l’on ne peut mettre en évidence à l’échelle humaine. Parmi ces données, on peut regrouper les spécificités locales et régionales liées à un point de vente, les saisonnalités de consommation, les données météorologiques, etc. Ainsi, tout facteur pouvant avoir une incidence sur le produit doit être considéré sous forme de données.

Les modèles prédictifs utilisés par les logiciels de prévision des ventes-2

Quelques modèles prédictifs quantitatifs dédiés à la prévision des ventes

Un logiciel de machine learning dédié à la prévision des ventes peut combiner différents modèles prédictifs. Nous en décrivons quelques-uns ci-dessous.

La régression linéaire

Ce modèle prédictif permet de générer les valeurs d’une variable à partir de plusieurs variables. La variable à prédire est appelée variable expliquée tandis que les autres sont appelées explicatives. La relation que cherche à mettre en évidence ce modèle entre variable expliquée et variables explicatives est, comme son nom l’indique, linéaire.

La régression logistique

Il s’agit d’un cas particulier de la régression linéaire où la variable expliquée (valeur à prédire) est expliquée par un vecteur de valeurs prédictives. La variable expliquée ne possède que deux valeurs (variable binaire). Ce modèle permet par exemple de prédire quelle part de la clientèle sera sensible à un produit donné.

Les séries temporelles

Appelées également séries chronologiques, les séries temporelles permettent de prédire les valeurs d’une variable en fonction du temps. Pour parler de modèles prédictifs basés sur les séries temporelles, vous retrouverez souvent le terme anglais « forecast ». Les techniques de forecasting se projettent, par extrapolation, dans l’avenir à partir de données historiques internes ou externes à l’entreprise.

Pour conclure, les modèles de prévision des ventes constituent un ensemble d’algorithmes visant à prédire et anticiper l’évolution des stocks d’un produit donné. L’information prédite est générée grâce à l’analyse de données historiques internes de l’entreprise ou exogènes. Ces données passées sont choisies en fonction de l’impact qu’elles peuvent avoir sur le produit analysé. Un logiciel de prévision des ventes combine plusieurs modèles prédictifs.

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