Comment optimiser la prévision des ventes avec l’IA ?

Pour une entreprise, savoir gérer ses ventes passe obligatoirement par la gestion des stocks. En effet, les flux de produits ont un impact conséquent sur la satisfaction des clients et le développement de l’activité, ne serait-ce que vis-à-vis des concurrents. À ce titre, qu’il s’agisse du transport, du stockage, ou même de l’approvisionnement en magasin, plusieurs points doivent être savamment anticipés pour répondre vite et bien aux différents cas de figure possibles.

Toutefois, il faut garder à l’esprit que la gestion des stocks dépend directement du comportement des clients. Cela n’est donc pas sans créer quelques incertitudes et situations inconfortables, puisqu’il n’est pas toujours évident de prendre en compte les soudains changements d’habitude. Heureusement, grâce à l’intelligence artificielle, il est désormais possible pour une entreprise d’optimiser précisément sa gestion des stocks.

Mais alors, comment se servir du machine learning pour la prévision des ventes ? C’est ce que nous allons voir.

Qu’est-ce que la prévision des ventes ?

Comme les termes l’indiquent eux-mêmes, la prévision des ventes consiste à anticiper l’activité d’un commerce, et plus particulièrement la vente de ses produits. Cette analyse se fait le plus souvent sur une période déterminée, qui peut être hebdomadaire, mensuelle, trimestrielle, ou annuelle. Bien entendu, une telle prévision implique de disposer de données internes et externes à l’entreprise, aussi bien sur les ventes qui ont déjà eu lieu, que sur les habitudes des clients et la fréquentation des points de vente.

Dans tous les cas, instaurer un processus de prévision des ventes efficace permet à l’entreprise d’optimiser sa supply chain, et ce, de la production des produits et marchandises, à l’approvisionnement et la distribution. Cela impacte donc la préparation des stocks, le choix des prix de vente, la stratégie des actions promotionnelles, ou encore la réduction des invendus. Pour toutes ces raisons, il est indispensable que les prévisions soient au plus proche possible de la réalité, sous peine de profondément altérer la performance de l’entreprise.

Pourquoi utiliser l’IA pour la prévision des ventes ?

Avoir le bon produit au bon prix et au bon endroit, tel est l’enjeu de la prévision des ventes et de tout ce qui en découle. En toute logique, il convient donc de mettre en place un processus efficace et de ne pas confier cette tâche à des intervenants qui ne seraient pas compétents. Il en va d’ailleurs de même pour les outils, puisque de nombreuses entreprises se contentent d’utiliser un tableur, un logiciel loin d’être assez précis pour faire une analyse de données de haute précision. Pour toutes ces raisons, passer par un spécialiste de la prévision des ventes paraît être la solution la plus judicieuse, notamment parce qu’il est doté de la plateforme adaptée à ce type de missions.

À ce titre, il est ainsi possible d’avoir recours à un expert du machine learning, un modèle de prévision des ventes qui fonctionne grâce à l’intelligence artificielle. Par un système d’analyse de données relativement poussé, un tel algorithme est capable d’anticiper les tendances de consommation des clients, pour permettre à l’entreprise d’éviter des situations problématiques et de donner une réponse adéquate avant que le problème n’ait lieu. Pour cela, l’IA se base sur des données internes directement liées aux produits, aux prix, ou aux moyens de distribution, ainsi que sur des données externes, comme celles qui concernent les concurrents de ladite entreprise ou même la saisonnalité (Noël, Saint-Valentin, etc.).

C’est donc directement l’intelligence artificielle qui fait les prévisions, à condition que celle-ci puisse accéder à un historique de données assez pertinent.

Comment mettre en place la prévision des ventes avec l’IA ?

Comme on peut s’en douter, l’intelligence artificielle a considérablement impacté les modèles de prévision des ventes. En effet, ces derniers sont désormais d’une très grande précision, une évolution qui n’aurait pas été possible sans le machine learning. Toutefois, les algorithmes de l’IA ne font pas de miracles s’ils ne disposent pas des données adéquates. Pour instaurer une prévision des ventes efficace, il est effectivement primordial que les informations transmises soient de bonne qualité. Habitudes de consommation, comportement des clients, profil de clients, ou ventes selon la saisonnalité, toutes les données ne sont pas adaptées à cette opération.

De manière générale, les méthodes de prévision des ventes peuvent prendre différentes formes et s’appuyer sur des stratégies diverses et variées. Cependant, l’IA a un avantage certain sur toutes les autres solutions, puisqu’elle respecte quelques principes incontournables pour obtenir des résultats optimaux. Concrètement, elle permet à l’entreprise :

• de savoir identifier les changements brusques dans les habitudes de consommation, comme cela a pu être le cas au début de la crise sanitaire ;
• de pouvoir anticiper les solutions liées à ces changements ;
• d’être très réactive vis-à-vis de la concurrence.

Pour se montrer fiables, les données transmises à l’intelligence artificielle doivent automatiquement se baser sur des objectifs mesurables, des méthodes de traitement similaires, ou encore des processus de vente stable. De même, il faut garder à l’esprit qu’un certain nombre de facteurs peuvent influencer lesdites prévisions, à l’image par exemple :

• des recrutements ;
• des changements de rémunération ;
• de l’acquisition de nouvelles zones géographiques ;
• de l’évolution de la concurrence ;
• de l’environnement économique national ;
• d’un changement règlementaire ;
• etc.

Dans tous les cas, la prévision des ventes s’appuie sur des données contrôlées et sélectionnées pour leur pertinence avec le modèle souhaité.

Dans quels domaines s’applique la prévision des ventes avec l’IA ?

Difficile de faire un état des lieux de tous les domaines qui peuvent mettre en place la prévision de leurs ventes avec une intelligence artificielle. En effet, ce type de solutions s’adresse à une multitude d’entreprises, quelle que soit l’activité. Pour autant, à titre d’exemple, il y a 2 secteurs qui ont tout intérêt à choisir cette stratégie : la grande distribution et le retail.

La prévision des ventes avec l’IA dans la grande distribution

Du côté de la grande distribution, il est évident que prévoir et anticiper les ventes est l’un des piliers mêmes de ces entreprises, aussi bien pour être performantes que pour assurer au client une expérience réussie. Lors de la crise sanitaire, les commerces ont été mis à rude épreuve, notamment en ce qui concerne leurs stocks, et ce, dans des proportions parfois très différentes. Si les magasins d’alimentation s’en sont plutôt bien sortis, après quelques épisodes de ruptures de stock lors du premier confinement, ce n’est pas nécessairement le cas de tous les commerçants, qui se sont bien souvent retrouvés avec de nombreux produits sur les bras.

De manière générale, il faut garder à l’esprit que pour une même période, le secteur de la grande distribution peut connaître des fluctuations de comportements d’achats très importantes. Que ceux-ci soient influencés par la météo, par les tendances, ou même par la saisonnalité, notamment lors de périodes telles que Noël ou la Saint-Valentin, une multitude de paramètres peut venir perturber l’état des stocks de la grande distribution. Or, il est difficile pour une grande surface de procéder à un approvisionnement en temps réel de ses rayons, puisqu’elle est elle-même dépendante d’autres acteurs de la supply chain. Pour toutes ces raisons, avoir recours à l’intelligence artificielle est vite devenu une solution salvatrice, puisque celle-ci permet de tenir compte de plusieurs facteurs qui passeraient inaperçus avec une technologie de moindre précision.

Grâce à l’utilisation de l’IA dans la grande distribution, la disponibilité des produits en magasin est optimisée pour éviter toute rupture de stock et expérience désagréable pour le client.

La prévision des ventes avec l’IA dans le secteur du retail

Le machine learning est aussi d’une utilité non négligeable dans le domaine du retail, puisque les entreprises de ce secteur doivent tout particulièrement pouvoir prédire la demande de leurs clients. Durant la crise liée au Covid 19, ce marché a été particulièrement mis à mal, puisque les confinements successifs l’ont impacté de plein fouet. Pour optimiser la chaîne d’approvisionnement, et pouvoir faire face à l’incertain, le secteur du retail s’est, lui aussi, emparé de l’intelligence artificielle pour peaufiner ses prévisions de vente. Qu’il s’agisse de faire face à un pic temporaire d’activité, ou au contraire, à une terrible crise comme ces derniers mois, répondre rapidement et efficacement, en apportant des solutions concrètes, est l’un des atouts majeurs de l’intelligence artificielle.

Par ce biais, les entreprises du retail peuvent donc tenir compte quasi immédiatement des tendances à court terme, afin de revoir leurs prévisions et agir sur leur stratégie. Actualisées en permanence, grâce aux données nécessaires à ce processus, les informations transmises en retour permettent à l’entreprise d’être bien plus performante, en évitant les ruptures de stock et les surstocks. Grâce à l’IA, la prévision des ventes en retail impacte de nombreux aspects et entraîne de facto de tout aussi nombreuses conséquences :

• une meilleure organisation ;
• une meilleure maîtrise des coûts de stockage ;
• une plus grande efficacité de production ;
• un ajustement continu des stocks ;
• une réduction des risques d’invendus ;
• une meilleure optimisation des coûts de logistique ;
• une amélioration de la satisfaction du client ;
• etc.

Pour contrer les effets parfois désastreux des méthodes et outils traditionnels de prévision, le machine learning est un processus à privilégier, d’autant plus qu’il donne un avantage concurrentiel significatif aux entreprises qui l’utilisent.