Optimisation du pricing promotionnel
Que ce soit pour vos catalogues, les nouvelles collections, les soldes ou le déstockage, le prix est un élément clé pour votre rentabilité. Or, la complexité du pricing réside entre autres dans la variabilité de la sensibilité des ventes au niveau du prix (élasticité). Ainsi, une promotion avec une réduction de prix de 30% peut faire doubler les ventes de l’article A (uplift) et rester quasiment sans impact sur l’article B. Par conséquent, appliquer la même stratégie promotionnelle sur les deux produits s’avérerait évidemment sous-optimal.
Verteego permet de prédire, pour chacune des combinaisons article / point de vente, le niveau des ventes selon différents scénarios de pricing. La précision obtenue par le machine learning dépasse dans un grand nombre de cas celle que donnerait un simple calcul de l’élasticité qui, lui, ne tient compte ni des multiples facteurs qui peuvent avoir impacté l’évolution des ventes dans l’historique possible, ni des effets qu’une variation de prix pourrait avoir sur les autres articles présents dans l’assortiment.
Prévision des ventes par collection
Dans le secteur de la mode et du luxe, au moment du lancement de nouvelles collections, la prévision des bonnes quantités à fabriquer par article est un enjeu majeur pour la rentabilité. Les ventes sont à la fois tirées par des variables internes à l’entreprise (historique de ventes, force de vente en boutique, croissance, etc.) et externes (événements du calendrier (Noël, fête des mères, etc.), Black Friday, soldes, etc.), mais également par des facteurs plus difficiles à mesurer, comme les tendances de l’année (couleurs, modèles, graphismes, etc.).
Verteego permet de tenir compte de l’ensemble de ces facteurs, ainsi que des caractéristiques des différents produits (couleurs, design, cohérence avec les tendances, etc.) pour prédire avec une précision élevée les quantités à prévoir.
Prévision du lancement de nouveaux produits
Prédire vos ventes et vos opérations en vous basant sur des données historiques est une méthode qui peut rapidement montrer ses limites, notamment parce que le passé ne décrit pas toujours de manière pertinente le futur. Ceci peut aussi arriver quand vous cherchez à prédire des produits sans historique, comme lors du lancement de nouveaux produits, de la prévision de ventes de collections, de l’ouverture de nouvelles boutiques ou du lancement d’un nouveau concept avec un assortiment modifié.
Le machine learning présente des avantages conséquents dans ces différents cas de figures, car contrairement aux méthodes statistiques “traditionnelles”, les prévisions générées par les algorithmes de machine learning s’appuient sur les caractéristiques des différents produits et points de vente. Ainsi, pour prédire le comportement d’un nouveau produit ou d’une nouvelle boutique, Verteego se base sur les pondérations précises des caractéristiques communes avec des articles ou boutiques déjà connus.
Optimisation du stock d'articles à faible rotation
Prédire les ventes d’articles à faible rotation est un challenge particulier qui touche beaucoup de domaines, comme la haute-couture, le luxe, la lingerie, la maroquinerie, la bijouterie ou l’horlogerie. En effet, une variation, ne serait-ce que minime des ventes, peut avoir un impact important sur la précision moyenne des prévisions quand il s’agit d’articles à faibles volumes, et peut générer par conséquent des ruptures ou du surstock.
Lors de l’entraînement de ses modèles de prévision, Verteego fait appel à des algorithmes différents selon le volume de vente des articles. Grâce à sa capacité à identifier finement les particularités et drivers de chaque article, Verteego peut ainsi mutualiser ses prédictions avec des articles similaires, construire une base de connaissance plus large et améliorer la précision moyenne.
Minimiser les fins de série
L’écoulement des fins de série pendant les soldes, sur les sites de déstockage, voire en braderie, s’avère très coûteux pour les commerçants qui doivent répercuter la baisse des prix sur leurs marges. S’il est difficile de renoncer à ce mode de distribution, devenu un élément clé dans la stratégie de la plupart des marques, la maîtrise du nombre de ventes générées de cette manière représente néanmoins un enjeu majeur pour la rentabilité des enseignes.
Comme les modèles de prévision basés sur le machine learning intégrés dans Verteego augmentent sensiblement la précision, ils permettent d’anticiper plus finement les quantités à allouer, que ce soit pour les ventes à prix catalogue ou pour le déstockage.
Prévision des volumes client / Aide à la négociation
Dans des logiques de type “sell-in”, votre client doit prendre un engagement sur les volumes qu’il arrivera à écouler sur le marché. Ceci présente bien entendu un risque que vous partagerez lors de la négociation avec votre distributeur, souvent sous forme de remises sur vos prix de catalogue.
Disposer de prévisions plus précises et plus détaillées sur les quantités que vous arriverez à écouler vous mettra dans une position plus favorable pour négocier avec votre distributeur et vous procurera des informations quantifiées que vous pourrez valoriser auprès de ce dernier pour lui faciliter son travail dans une logique gagnant-gagnant.
Prévision du trafic en boutique
Connaître avec précision le trafic à prévoir dans vos boutiques permet de répondre à de nombreuses interrogations commerciales (articles à mettre en avant, actions commerciales à privilégier, etc.) et opérationnelles (niveau des stocks, planning de la force de vente, etc.).
Verteego permet de s’appuyer sur vos compteurs de visites afin de prévoir avec précision le trafic dans vos boutiques, que ce soit sur la dimension temporelle que par typologie de trafic.