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3 scénarios d’assortiment : exemples de prévision des ventes de l’entreprise

L’intelligence artificielle ou IA se met aujourd’hui au service de l’entreprise. Face aux nouvelles formes d’approvisionnements et à la gestion des stocks en flux parfois tendu, l’entreprise doit absolument anticiper ses ventes afin de ne pas tomber en rupture de stock et préserver ses marges. Elle doit également avoir un assortiment suffisamment large pour toucher chaque client susceptible d’effectuer un achat d’un de ses produits. Il existe dorénavant une méthode d’optimisation de l’assortiment utilisant l’intelligence artificielle dans la création de scénarios d’assortiment au service de la prévision des ventes. Découvrons ce qu’est un scénario d’assortiment dans la gestion commerciale de l’entreprise.

Définition de l’assortiment

L’assortiment de produits d’une entreprise est composé d’articles vendus dans un point de vente physique ou en ligne. Créer son assortiment revient donc à rassembler ses produits par catégorie ou par gamme et à les proposer à la vente, tant à des clients qu’à des prospects ou leads. L’orientation de l’assortiment est donc un des composants de la politique et de la stratégie commerciale de l’entreprise :

  • position sur un secteur donné : public, professionnel ;
  • niveau de gamme : luxe, discount ;
  • zone de chalandise : création de l’assortiment selon la zone géographique ;
  • spécialisation de l’assortiment : gamme sport, loisirs, technique.
  • niveau de distribution : fabricant, grossiste, distributeur, revendeur.

Cet assortiment fait donc l’objet, outre l’investissement financier qu’il implique, d’une étude précise du consommateur par la mise en place d’un scénario de prévisions des ventes. Ce scénario va donc guider l’entreprise dans le choix de son assortiment. Elle va être assistée dans la mise en place de l’évolution commerciale vers laquelle elle désire s’orienter (poursuite de la même cible ou réorientation de celle-ci).

Le choix de l’assortiment s’appuie en toute logique sur les futurs clients. L’entreprise va ainsi réaliser une étude de marché qu’elle va assoir sur les ventes précédentes, les clients fidèles et l’évaluation des prospects à convertir. L’étude de marché met en avant différents scénarios à suivre, qui vont influer sur le choix de la gamme de vente de l’entreprise. On l’aura compris, l’assortiment est donc un point stratégique, tant pour le point de vente physique ou en ligne de l’entreprise, qu’en matière de résultats commerciaux.

Exemples de l’intelligence artificielle au service de l’assortiment

Avant de vous remettre des exemples de scénarios d’assortiment, intéressons-nous à l’arrivée de l’intelligence artificielle dans la gestion prédictive des actions commerciales de l’entreprise. Une entreprise classique utilise ses anciennes données (exercice n-1 et antérieurs) pour créer son chiffre d’affaires de demain. Ces études sont généralement effectuées sur les bases suivantes :

  • le montant du chiffre d’affaires ventilé par service ou gamme de produits ;
  • le nombre de visiteurs en ligne ou en magasin ;
  • le panier moyen ;
  • la sectorisation par tranche d’âge ;
  • la prise en considération de moments particuliers de l’année.

Cette étude, même si elle est informatisée, demande du temps et de nombreuses compétences en gestion d’entreprise, comme le maniement de tableaux de bord, souvent complexes. Que l’on s’intéresse à la prospection de nouveaux clients ou à une clientèle déjà fidèle, ces ressources restent malgré tout limitées.

L’intelligence artificielle vient révolutionner la façon dont les entreprises réalisent leur assortiment. Celle-ci possède la capacité à apprendre à partir de données intégrées dans l’ordinateur. On parle ici de learning machine. Pour présenter simplement l’intelligence artificielle, l’entreprise entre dans la machine toutes ses données qui vont être analysées et apprises par l’algorithme. Celui-ci va ensuite comprendre les objectifs de l’entreprise et les mettre en relation avec les données apprises. Il va ainsi réaliser des prévisions de vente croisées depuis la partie assortiment des produits et le besoin en développement de l’entreprise.

Nous sommes ici bien loin des études de marché classiques puisque la puissance de l’intelligence artificielle est déployée au service des différents canaux d’acquisition de l’entreprise.

Exemple n° 1 : prévision des ventes promotionnelles

Le scénario d’assortiment intéresse la prévision des ventes promotionnelles. L’entreprise peut tout à fait décider d’acheter un stock particulier qu’elle destinera, à terme, à des ventes promotionnelles pour renforcer sa trésorerie sur une période donnée de l’année. Les ventes promotionnelles peuvent également concerner un assortiment de produits qui sera optimisé avant le lancement de la campagne.

Le modèle prédictif propose, tant pour les articles, que pour les différents canaux de vente (prospection par email, tunnel de vente, etc.) différents scénarios promotionnels qui permettent d’anticiper et de définir les meilleures actions marketing et commerciales à mettre en place. L’analyse fine de l’ensemble des données englobe ainsi, et sans erreur possible, tous les éléments qui feront le succès de la campagne promotionnelle.

La stratégie commerciale de l’entreprise s’appuie, en partie, sur les promotions à venir. Si le but premier de la vente en promotion est de diminuer le stock de certains produits en fin de vie, elle ne doit pas devenir une machine à perdre de l’argent pour l’entreprise. La promotion doit rester un moyen d’optimiser la rentabilité globale de l’entreprise, malgré une diminution des marges commerciales. La plateforme IA remet un ensemble de prédictions composées de :

  • actions marketing à réaliser : envoi d’emails, tunnels de conversion, publicité print ou en ligne ;
  • estimation du meilleur prix d’achat pour des articles qui seront vendus en promotion ;
  • sélection de l’assortiment (gamme ou produit) à mettre en promotion : articles à déstocker, nouveau produit à mettre en avant ;
  • intérêt des clients et des prospects envers les produits : liste des articles plébiscités, nombre de visites, abandon de panier.

L’IA calcule automatiquement les impacts de la campagne promotionnelle : quantités vendues, chiffre d’affaires sur la période donnée, marges commerciales, niveau de stock après la campagne, etc. Elle accompagne donc la décision avant le lancement d’une promotion.

Exemple n° 2 : scénario d’assortiment et sélection des produits de la gamme

Les produits composant l’assortiment font l’objet d’une étude particulière, qui doit mener l’entreprise à avoir :

  • un produit adapté au client ;
  • un prix de vente en adéquation avec le marché et la marge recherchée ;
  • un emplacement physique du produit optimisé pour en augmenter les ventes.

Si ces trois points sont essentiels dans le choix de l’assortiment, certaines contraintes opérationnelles peuvent entraver un ou plusieurs d’entre eux. L’étude de l’ensemble des produits ne s’arrête donc pas au seul prix d’achat, mais inclut d’autres facteurs de décision.

L’intelligence artificielle apporte un véritable plus à l’entreprise. Elle donne la possibilité de simuler différents scénarios d’assortiment après la prise en considération de contraintes qui peuvent provenir de :

  • problème de calcul de marge ;
  • difficulté à augmenter les parts de marché ;
  • identification de certains produits à ne pas renouveler ;
  • choix optimisé des déclinaisons des produits ;
  • capacité d’entreposage ;
  • concurrence interne entre deux produits.

Ces exemples nous montrent bien que créer son scénario d’assortiment implique une sélection parfois compliquée des produits. Faire face à différentes marques ou intégrer de nouveaux produits dans la gamme, sans connaître le succès qu’ils pourraient rencontrer auprès des clients, ne facilite pas la gestion des commandes.

Exemple n° 3 : prédictions des achats de biens de consommation

Une entreprise spécialisée dans la vente de biens de consommation peut tout à fait utiliser des scénarios d’assortiment dans son approvisionnement. L’intelligence artificielle remplit parfaitement cette mission s’il s’agit de créer une unité de produits ou une gamme spécifique au service des clients et des prospects.

Les biens de consommation regroupent aussi bien des meubles que des articles de sport. Certaines structures peuvent être spécialisées dans un secteur commercial donné ou, au contraire, vendre des produits n’ayant aucun lien entre eux. L’approvisionnement peut ainsi être totalement différent d’un service à l’autre et entrer dans une étude de prévision des achats unique pour chaque secteur de l’entreprise.

L’intelligence artificielle vient ainsi au secours de chaque service. Elle possède la capacité d’intégrer toutes les informations sur l’entreprise et d’effectuer une séquence de calculs mathématiques complexes sur un secteur spécifique de celle-ci, par l’extraction partielle de données. Cela signifie que l’utilisation de l’IA au sein de la Supply Chain segmente les besoins de chaque unité et apporte des prédictions sur les assortiments à venir par des exemples prévisionnels de :

  • montée en gamme ;
  • acquisition de nouveaux canaux de vente ;
  • suppression d’une partie de la gamme ;
  • augmentation des ressources d’investissement ;
  • calcul de prix de vente et de marge associée.

Elle permet également de comparer des produits entre eux et de vérifier l’absence de concurrence interne (cannibalisme) qui pourrait nuire à la compétitivité de l’entreprise et la desservir dans les ventes à venir.

Les scénarios d’assortiment permettent également de mettre en avant les éventuels dysfonctionnements des stocks. Ceci peut être constaté en cas d’immobilisation trop longue des produits ou de surstockage venant directement impacter la trésorerie de l’entreprise, notamment en ce qui concerne les produits à forte valeur ajoutée. Par des méthodes de prévisions intégrant la notion de vente et de sorties de stock en temps réel, l’IA apporte une certaine sérénité quant au déclenchement du futur approvisionnement et anticipe également toute rupture de stock.

Pour conclure, les informations prédictives relatives à la politique d’assortiment de l’entreprise sont aujourd’hui un atout dans son développement. Cet outil permet une anticipation totale quant au choix des différents articles, comme :

  • la détermination précise de la gamme ;
  • la sélection des tailles les plus vendues ;
  • les quantités à entrer en stock ;
  • les besoins réels des clients et des prospects.

L’intelligence artificielle met ici toute sa puissance de calcul et son incroyable capacité prédictive au service de l’entreprise. Elle devient aujourd’hui un véritable partenaire de gestion et s’adapte à chaque secteur de l’économie.

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