Intégrer une solution dopée à l’IA dans la prévision des ventes
La prévision des ventes est un enjeu de taille pour l’entreprise. Il existe aujourd’hui des solutions de prévision des ventes, qui apportent une nouvelle façon d’optimiser le lancement d’un nouveau produit. Ces outils permettent également d’améliorer la gestion de produits existants par l’intervention d’outils de vente intégrant l’intelligence artificielle dans leur fonctionnement interne. L’intelligence artificielle est devenue aujourd’hui une solution d’avenir pour de nombreuses entreprises : gestion des données, analyses de résultats et anticipation des ventes. Découvrons, sur cette page, comment améliorer la croissance de l’entreprise en intégrant une solution dopée à l’intelligence artificielle.
Définition de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle appartient aux nouvelles technologies de gestion des données de l’entreprise :
- amélioration des KPIs ;
- anticipation des comportements des clients ;
- amélioration de la gestion et de l’approvisionnement des stocks ;
- aide à la décision ;
- développement de la valeur commerciale.
On peut définir l’intelligence artificielle comme un programme informatique de haut vol, développant des techniques et des technologies de pointe, capables de simuler le comportement humain face à une situation donnée. L’intelligence artificielle est donc composée d’algorithmes complexes déployés dans un environnement informatique où action et dynamique sont mises au service de l’entreprise.
Intelligence artificielle et comportement humain
L’intelligence artificielle tente donc de se rapprocher le plus possible de l’attitude et du comportement humain. En matière de prévision des ventes, cela peut se traduire par l’intégration d’un modèle prédictif informatique qui va ainsi permettre d’anticiper :
- le nombre de produits vendus ;
- la quantité à intégrer dans le stock ;
- l’intégration du stock dans la Supply Chain ;
- le coût de la gestion logistique ;
- l’investissement (parfois en millions d’euros) à réaliser ;
- le comportement client ;
- le plan marketing de lancement d’un produit.
Outre des économies d’échelle sur les entrées en stock et la prévision du nombre de ventes, l’intelligence artificielle intervient dans l’anticipation d’une éventuelle rupture de stock. Elle participe à la maîtrise des coûts de stockage, comprend et analyse le mode de recherche des utilisateurs du site de vente en ligne, analyse très finement le taux de rebond et apporte une réponse fiable sur le comportement du client.
Depuis ces données (KPIs), l’entreprise va ainsi adapter sa politique marketing et commerciale dans le but de satisfaire sa clientèle. Elle va également réaliser des économies structurelles majeures, ne se limitant pas à quelques euros.
Service commercial et marketing face à l’intelligence artificielle
Le machine learning est la solution intelligente pour améliorer la prévision du chiffre d’affaires. L’ordinateur apprend et développe ses capacités à agir comme le ferait un humain. Cette intelligence artificielle met toute sa puissance au service de l’entreprise, par une réflexion informatique sur le comportement des clients devant à un nouveau produit. En déployant une interface d’intelligence artificielle au sein de la Supply Chain (ou chaîne de distribution) de l’entreprise et en atteignant également le service commercial et le service marketing, les différents collaborateurs vont ainsi travailler de concert sur le comportement du futur client. Ceci a pour but d’optimiser les différentes actions à mener pour la réussite du lancement ou de la promotion d’un produit :
- besoin de mise en place d’offres promotionnelles ou non ;
- choix de la meilleure période de lancement d’un produit ;
- création de supports marketing print adaptés aux préconisations de la solution intelligente ;
- investissement financier nécessaire ;
- déploiement d’un site d’e-commerce ou d’une landing page ;
- présence sur une place de marché ou sur les réseaux sociaux.
La présence de l’intelligence artificielle est donc la clé de voute d’une expérience utilisateur (UX) améliorée, dans le cadre d’une vente en ligne. Elle prend également toute son importance dans l’expérience client lors de la commercialisation de produits en magasin.
Modèle prédictif et prévision des ventes
Un modèle prédictif bien mené consiste en l’intégration de l’intelligence artificielle dans les prévisions des ventes. Intéressons-nous à la Supply Chain ou chaîne d’approvisionnement de la logistique. L’intelligence artificielle est ainsi présente à tous les niveaux de cette chaîne :
- gestion des flux de marchandises : entrée et sortie de stock ;
- optimisation des flux stratégiques : livraison de marchandises et organisation des tournées ;
- gestion des retours : analyse de la raison du retour de la marchandise.
- déclenchement optimisé d’une commande fournisseur ;
- analyse en temps réel du stock, avec prise en compte des ventes à venir.
La Supply Chain et l’intelligence artificielle permettent ainsi de connaître à tout moment les intentions d’achat des clients, sur un produit donné, par l’adéquation entre prévision de chiffre d’affaires et quantités à avoir à disposition en stock.
Machine learning et stratégie de prévision des ventes
L’intégration du machine learning se fait en plusieurs étapes. L’ordinateur va tout d’abord « comprendre » les différentes données collectées, va ensuite les analyser grâce à un algorithme spécifique, avant de les restituer puis établir une prévision.
Collecte des données de l’entreprise
L’interface de prédiction doit avant tout collecter toutes les données nécessaires à son apprentissage. Il s’agit d’éléments internes à l’entreprise : chiffre d’affaires, produits en stock, marges, chiffres d’affaires par client et par service, données comptables et financières, produits en développement, données saisonnières et tout élément nécessaire à la prévision commerciale. Des données externes sont également collectées : montant des achats extérieurs par type de produit et de fournisseur, remises obtenues, régularité des approvisionnements, temps de fabrication, financement de ces achats, etc.
Cette collecte va permettre à la machine d’apprendre de ces éléments et d’en tirer les premiers éléments prédictifs. Elle est suivie d’une seconde étape complémentaire, la définition des objectifs.
Définition des objectifs
L’intégration et l’apprentissage des éléments vont être mis en relation avec les objectifs définis de l’entreprise : meilleure régulation des stocks, recherche d’économie à plus ou moins grande échelle, lancement d’un nouveau produit, mise en place de périodes promotionnelles, organisation interne du personnel, etc. C’est donc un objectif purement business qui est intégré dans la solution machine learning.
Modèles mathématiques et phase d’apprentissage
Une fois la collecte des données de l’entreprise et les objectifs intégrés, la machine va alors se lancer dans un apprentissage méthodique à l’aide de modèles mathématiques. Cette phase d’apprentissage constitue la base intelligente de la solution de prévision commerciale.
Phase d’entraînement des modèles prédictifs
La phase d’apprentissage terminée, les responsables du projet vont commencer une étape d’entraînement qui consiste à faire travailler la machine en autonomie complète afin de vérifier :
- ses acquis après les trois premières phases ;
- ses possibilités de premières prédictions ;
- ses éventuels points à reprendre ou à parfaire.
Ces prédictions sont analysées par les collaborateurs de l’entreprise. Ceux-ci vérifient le bon apprentissage de la machine, comme la réalité et la qualité de la prévision remise, la bonne prise en compte d’éléments particuliers (la saisonnalité par exemple).
Génération des prédictions de vente par l’intelligence artificielle
La phase d’entraînement validée, le nouveau modèle de fonctionnement à l’aide de l’intelligence artificielle va être officiellement déployé et utilisé par les collaborateurs de l’entreprise : service commercial, marketing, logistique, service comptable et financier, etc.
Pourquoi anticiper pour mieux adapter son comportement ?
Le manque d’anticipation peut faire perdre des millions d’euros à une entreprise. Ce que l’on appelle aujourd’hui l’UX ou expérience utilisateur donne de précieuses informations à l’entreprise. Connaître à l’avance les comportements de ses clients, savoir quel service leur apporter et comprendre pourquoi un produit marche mieux qu’un autre font l’objet d’études souvent longues et compliquées. L’intelligence artificielle permet de doper les analyses techniques et commerciales de l’entreprise. À ce titre, on peut ainsi anticiper :
- la saisonnalité de façon très précise ;
- les habitudes de consommation ;
- les changements de comportement des clients ;
- le stock et son optimisation ;
- la réactivité de l’entreprise en cas de crise ou de besoin urgent.
Le recours à l’intelligence artificielle dans la prédiction commerciale assure une réaction beaucoup plus rapide de l’entreprise dans le cas d’un changement soudain de comportement. L’algorithme détecte ainsi de façon quasi immédiate toute déviation, tout ralentissement ou, au contraire, toute augmentation des ventes de certains produits. Le temps de réaction est considérablement raccourci, sous réserve que les objectifs aient bien été définis dès le départ.
Chaque détail analysé par l’algorithme est pris en considération dans le résultat final. Les erreurs de calcul sont ainsi quasi inexistantes et la recherche de résultats entraîne un rapport faible, rapide et très utile dans la prévision des ventes.
Automatisation du process et objectifs métier
L’objectif métier peut être défini par le lancement régulier de nouveaux produits sur le marché. Il peut également consister en l’intégration d’un nouveau mode de gestion au sein des services de l’entreprise ou être d’ordre financier, avec un chiffre d’affaires défini à atteindre pour une entreprise du CAC40 cotée en Bourse. Cette solution de services évolutifs dotés de l’intelligence artificielle peut être modelée aux besoins de l’entreprise et bénéficier de l’automatisation d’un process personnalisé.
La mise en place de l’intelligence artificielle au service de l’entreprise est donc un excellent moyen de gagner un temps précieux dans l’analyse de la gestion de l’entreprise. Dès lors que l’on s’intéresse à l’innovation technologique ou à la création d’un projet optimisé par l’intelligence artificielle, l’entreprise bénéficie d’un apport technologique incontournable, fiable et utile à son développement.