L’intelligence artificielle (IA) au service de la prévision des ventes
Visant à anticiper les ventes sur une ou plusieurs périodes données, l’établissement de prévisions des ventes fiables joue un rôle essentiel dans le développement d’une entreprise.
Toutefois, pour pouvoir réaliser des prédictions les plus proches possible de la réalité, la solution de prévision des ventes adoptée doit être performante. Force est cependant de constater que la performance des logiciels de CRM (Customer Relationship Management), de gestion des ventes, ou bien encore d’un tableur Excel pour gérer les ventes, est loin d’être satisfaisante, en termes de précision, concernant les prévisions des ventes générées.
Alors, comment optimiser et fiabiliser vos prévisions des ventes ? La réponse à cette question réside dans l’utilisation du machine learning. Fait pour traiter les quantités astronomiques de données du Big Data, l’intelligence artificielle, via le machine learning, permet d’automatiser, fiabiliser et optimiser les prévisions des ventes.
Avant d’aller plus loin dans la présentation de l’utilisation de l’analyse prédictive et du machine learning dans la prévision des ventes, voyons tout d’abord quels sont les avantages de celle-ci pour l’entreprise.
La prévision des ventes : quels enjeux pour l’entreprise ?
La prévision des ventes : kézako ?
La prévision des ventes, aussi appelée « demand planning », est une méthode dont l’objectif est de prévoir les ventes à venir d’une entreprise, et ce de la façon la plus juste possible.
Rattachée aux services marketing, vente et production, elle influence de nombreuses décisions cruciales pour la croissance de l’entreprise. Ces décisions concernent, entre autres, les objectifs commerciaux à atteindre, les produits ou services à pousser afin d’accroître plus rapidement le chiffre d’affaires, ainsi que la gestion des stocks et la gestion des approvisionnements.
La prévision des ventes constitue de ce fait un maillon essentiel de la chaîne logistique et du supply chain (ou chaîne d’approvisionnement) d’une entreprise. Elle permet notamment à cette dernière d’appréhender les directions à prendre pour les futures années. Mais pas que ! Car les bénéfices de la prévision des ventes sont en effet nombreux, notamment dans le domaine de la supply chain.
Supply chain : les bénéfices d’une prévision optimale des ventes
Une prévision des ventes influence l’ensemble de la supply chain. Elle se doit donc d’être la plus exacte et la plus fiable possible.
S’inscrivant dans une démarche d’amélioration des performances de l’entreprise, une prévision réaliste des ventes futures offre de multiples avantages :
- une meilleure anticipation et une planification optimisée de la production ;
- une amélioration de la régulation des flux de commande et de production ;
- une gestion des stocks optimale ;
- une stratégie de distribution optimisée ;
- une optimisation de la supply chain ;
- une meilleure gestion du portefeuille de produits ;
- une planification financière plus intelligente ;
- une importante amélioration de la trésorerie de l’entreprise (ce qui lui permet de se préparer à des dépenses imprévues) ;
- la possibilité de mieux négocier les prix fournisseurs lors de l’approvisionnement en marchandises ;
- un calcul plus fin de la bonne quantité de matières premières à acheter (ni trop peu, ni pas assez).
La prévision des ventes futures permet par ailleurs d’optimiser les prix de vente des produits et services proposés, et d’envisager des actions promotionnelles avec plus de sérénité. Elle facilite la planification et soutient la croissance de l’entreprise.
La prévision des ventes, un vecteur de motivation
Avoir accès à une estimation des futures ventes au plus proche de la réalité donne en outre à l’entreprise la possibilité de publier des prévisions périodiques de chiffre d’affaires (par exemple, quotidiennement ou par trimestre) en vue de :
- encourager l’équipe commerciale à atteindre ses objectifs de vente ;
- inciter les commerciaux à améliorer leurs performances ;
- motiver les équipes.
Outre le fait d’être potentiellement vecteur de motivation pour les équipes de commerciaux, l’anticipation des ventes permet également de calibrer la taille et la composition des telles équipes.
Une anticipation des problèmes éventuels
Établir des prévisions exactes est impossible à ce jour. Mais grâce à une prévision des ventes au plus proche de la réalité, l’entreprise a la possibilité d’anticiper les problèmes éventuels, et de mettre en place au plus tôt les mesures adéquates en vue d’une résolution rapide desdits problèmes.
En anticipant ses futures ventes, une entreprise peut de même prendre des décisions éclairées en matière, entre autres, de gestion des ressources, de recrutements, d’établissement d’objectifs de ventes et de budget, ainsi que d’investissements. La définition des prix de vente et la programmation d’actions promotionnelles sont de même facilitées.
Au vu de ces nombreux avantages, l’automatisation des prévisions de vente démontre donc tout son intérêt pour booster la performance de l’entreprise. Et ce, d’autant plus qu’une telle démarche impacte simultanément de nombreux métiers de la supply chain.
Prévision des ventes : les types de données analysées
Pour réaliser une prévision des ventes pertinente et la plus proche possible de la réalité, l’analyse et le traitement d’un très grand nombre de données, dont certains peuvent être issus du Big Data, sont nécessaires. Concernant ces données, il s’agit notamment de :
- données internes à l’entreprise, touchant entre autres à la clientèle, aux produits vendus, aux prix pratiqués, aux promotions effectuées, à la logistique, aux différents canaux de distribution et à leurs spécificités, à la gestion des points de distribution, ou bien encore aux opérations promotionnelles ;
- données externes à l’entreprise, concernant la concurrence, la saisonnalité, les évènements commerciaux, la législation, mais également l’impact de la crise sanitaire liée au COVID-19.
Parmi ces milliers voire ces millions de données à traiter et à analyser figurent également les tickets de caisse. Leur analyse permet de comprendre les motivations d’achat des clients par le constat de récurrences dans les comportements d’achat, notamment à propos de la période d’achat, des produits achetés, du montant dépensé et de l’opération promotionnelle concernés.
Bien évidemment, l’analyse manuelle de millions de tickets de caisses et autres données constitue un travail titanesque, extrêmement chronophage pour les équipes marketing et commerciales.
Il est cependant possible d’automatiser l’ensemble du processus de prévision des ventes, grâce au recours à des logiciels spécialisés.
Utiliser un logiciel pour automatiser sa prévision des ventes
L’automatisation et la fiabilité de la prévision des ventes passent par la transition numérique de l’entreprise. Il est pour cela indispensable de s’équiper de solutions logicielles de prévision des ventes.
Pouvoir s’appuyer sur un logiciel de prévision des ventes permet de se baser sur des remontées d’informations en temps réel fiables, provenant du terrain (clients, fournisseurs, commerciaux, stocks) et de logiciels métiers (ERP, CRM, etc.) déjà utilisés par l’entreprise.
La prévision des ventes devient alors un outil fiable et un allié solide, entre autres, pour :
- assurer une bonne gestion des stocks ;
- fluidifier la chaîne d’approvisionnement ;
- aider l’entreprise à gagner en performance ;
- améliorer la satisfaction client.
Elle permet surtout à l’entreprise de répondre avec agilité aux fluctuations du marché.
Prévision des ventes : utiliser l’analyse prédictive et le machine learning
Le Machine Learning ou apprentissage automatique est une application de l’intelligence artificielle (IA) qui donne à des programmes informatiques la possibilité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement, sans être explicitement programmés. Et ce, grâce à l’analyse de données — notamment celles extraites des logiciels (ERP, CRM, etc.) utilisés par l’entreprise — et à partir de l’expérience.
Le machine learning et l’analyse de données
Les algorithmes de machine learning ont la capacité d’identifier automatiquement des corrélations souvent subtiles entre de nombreuses variables, dans le but d’élaborer des modèles prédictifs. Chaque modèle est établi par rapport à un objectif métier fixé au préalable.
Afin de générer des modèles capables de prédire les ventes à venir avec précision, le machine learning s’appuie sur de multiples variables et sur un volume plus ou moins important de données qualitatives. Il s’agit en grande partie de l’historique des données de l’entreprise, relatives au trafic en point de vente, aux prix des produits commercialisés, aux tickets de caisse, ou bien encore aux opérations promotionnelles.
L’analyse de données combinée au machine learning permet de révéler des tendances dans les habitudes de consommation des clients.
Les modèles qu’il fait émerger prennent en compte les données internes et externes cités plus haut. Grâce à l’analyse de ces données, le machine learning va pouvoir modéliser une prédiction de l’avenir. On parle alors d’analyse prédictive.
Comment fonctionne l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive consiste à utiliser des données, des algorithmes statistiques et des techniques de machine learning pour anticiper de probables résultats. Elle a pour objet l’analyse et la compréhension des raisons et des causes qui ont conduit à la survenance de certains évènements. Elle vise également à recommander des actions au bénéfice des prévisions.
En d’autres termes, l’analyse prédictive explore le passé et se base sur l’existant afin d’anticiper et prévoir l’avenir. C’est ainsi qu’elle permet, par exemple, à l’entreprise de connaître le niveau de satisfaction d’un client, d’évaluer sa probabilité d’achat et d’anticiper avec une grande précision ses comportements d’achat, autrement dit les actions qu’il entreprend (en ligne et hors ligne) avant d’acheter un produit ou un service.
La prise en compte de toutes ces informations permet, par exemple, à une boutique physique ayant une présence sur Internet, d’optimiser la disponibilité de ses produits en magasin et d’y maintenir une expérience client idéale.
L’analyse prédictive offre également à l’enseigne la possibilité d’avoir une vision à court ou moyen terme de son chiffre d’affaires.
Notons que, contrairement à une idée répandue, les algorithmes de machine learning peuvent très bien fonctionner avec un ensemble limité de données (Small Data).