Lorsque l’on possède un commerce, avoir une vision globale sur le futur que ce soit en termes de stock ou de vente est primordiale si l’on veut prospérer dans le temps. Pourquoi ? Tout simplement car les prévisions permettent de se prémunir des aléas et d’anticiper la demande client pour restreindre les ruptures ou dans le sens inverse le surstockage. Dans la majorité des cas, les prévisions sont encore faites à la main à partir soit des données de l’ERP si on en a un, soit à partir d’un fichier Excel recensant les données historiques de vente de l’entreprise. Il est alors légitime de se demander ce que l’intelligence artificielle apporte de plus dans les prévisions. Avoir des prévisions, c’est bien, mais cela ne suffit pas si celle-ci manque de fiabilité. C’est dans ce contexte-là que l’intelligence intervient en fiabilisant les prévisions grâce à des algorithmes qui analysent les données de l’entreprise et les données extérieures à celle-ci pour prévenir d’éventuels aléas qui peuvent nuire à l’entreprise. En plus de cela grâce à l’intelligence artificielle, les prévisions sont automatisées et le fait main n’est plus de rigueur. Ce qui vous permet de gagner du temps dans la construction de celles-ci et de vous concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Dans cet article, vous allez découvrir de manière plus précise de quelle manière l’intelligence artificielle fiabilise vos prévisions.
Analyse des données exogènes…
La première chose qui fiabilise vos prévisions est l’analyse des données extérieures à l’entreprise. Pourquoi ? Car il est nécessaire d’anticiper et de prendre en compte les facteurs extérieurs pour ne pas être dépourvu face à ces événements. Plusieurs données sont prises en compte :
- La saisonnalité : ce facteur peut-être pour certains business, très impactant sur les ventes. C’est pour cela qu’avoir des prédictions qui la prennent en compte est non négligeable pour anticiper les stocks à prévoir. Par exemple, les commerces spécialisés dans les équipements de sport d’hiver seront plus sensibles à la saison d’hiver et doivent alors savoir anticiper les ventes à venir pour avoir le stock nécessaire pour chaque produit en boutique. Il faut donc identifier les saisons creuses et les saisons pleines à partir des données historiques pour avoir des prévisions fiables.
- Les événements à venir et en cours : les événements extérieurs tels que les périodes de vacances, les jours spéciaux (noël, pâques, saint-valentin etc…), les événements entreprises qui peuvent perturber les variations habituelles des stocks. Il est donc important de pouvoir les prendre en compte dans ses prévisions pour améliorer la fiabilité de celles-ci.
- La concurrence : avoir une vision sur ce qu’il se passe auprès des concurrents est important pour anticiper l’impact de la concurrence sur vos ventes. Ainsi une analyse des prix du marché, des performances concurrentielles et des nouvelles innovations en développement sont importantes pour pouvoir se positionner face à la concurrence.
Analyse des données endogènes…
Que seraient des prévisions sans l’apport des données internes de l’entreprise. C’est une source précieuse pour d’une part avoir des prévisions et de l’autre en avoir des fiables. Trois types de données sont nécessaires à la récolte :
- L’historique des ventes : il est nécessaire d’avoir en sa possession un historique des ventes. Plus il y a de données, meilleures seront les prévisions. Avoir cet historique permet aux algorithmes de détecter les similitudes entre les années et de produire un schéma de ce que les ventes futures vont donner en se calquant aux données passées.
- Les caractéristiques produits : il est important que les algorithmes puissent avoir en mémoire toutes les caractéristiques des produits pour pouvoir les reconnaître et pouvoir établir des similitudes entre des articles similaires en cours de développement pour être lancés prochainement.
- Les ressources entreprises : il est également nécessaire d’avoir des données concernant les ressources financières, immobilières et salariales pour pouvoir prédire des prévisions sur les productions, la distribution et les stocks à prévoir.
Des algorithmes qui apprennent grâce au Machine Learning…
Le machine learning permet aux algorithmes d’effectuer une tâche grâce à l’apprentissage. Les algorithmes se basent sur de nombreuses données, pour apprendre à identifier des patterns afin de réaliser correctement leur tâche. Dans le cas des prévisions, les algorithmes ont besoin de beaucoup de données, d’où l’importance d’avoir un historique des ventes conséquent. C’est dans ces données qu’ils vont pouvoir détecter des tendances de vente et créer des prévisions en lien avec ces tendances. Pour affiner ces prévisions l’algorithme va avoir besoin de plusieurs données comme cité dans la partie précédente. C’est ainsi qu’une prévision peut être construite.
Comment DSales peut vous aider ?
DSales est une solution intelligente de prévision des ventes qui fiabilise vos prévisions sur vos stocks et vos ventes. DSales s’intègre directement à votre ERP ou autres bases de données, en prenant en compte toutes les données exogènes dont votre business est sujet. De ce fait, vous obtenez les prévisions les plus fiables, qui se mettent à jour continuellement. Il vous calcule des prévisions à la maille la plus fine et plus précisément au produit près.
