Pourquoi l'historique des ventes ne suffit-il pas pour établir des prévisions et des commandes de qualité ?
Avez-vous déjà entendu dire qu'il suffisait de fournir des données historiques sur les ventes pour obtenir des prévisions précises et que l'intelligence artificielle (IA) se chargerait du reste ? Si c'est le cas, vous feriez mieux de vous méfier.
Oui, il n'est pas contestable que l'analyse de l'historique des ventes et des habitudes d'achat est fondamentale, et l'apprentissage automatique a considérablement amélioré les performances des algorithmes traditionnels au cours des dernières années, permettant des estimations plus rapides et plus précises.
Cependant, les données sur les ventes historiques et les habitudes d'achat ne suffisent pas à elles seules à fonder une prévision précise.
Si l'IA apporte incontestablement des avantages significatifs au monde de la vente au détail, ses prédictions ne seront tout simplement pas assez précises si elle ne dispose pas de données détaillées. Examinons un exemple spécifique qui montre pourquoi il est nécessaire d'inclure plus que des données historiques sur les ventes.
Facteurs à prendre en compte pour la prévision de la demande
Imaginons le scénario suivant : L'IA analyse un produit qui ne se vend pas depuis des semaines, mais dont les ventes ont récemment augmenté de manière significative et se stabilisent à ce nouveau niveau plus élevé.
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Quelles prévisions exactes des ventes futures attendons-nous de l'IA ?
La bonne réponse n'est pas évidente, car il existe d'autres facteurs que les ventes historiques qui influencent les prévisions. Prenons quelques exemples :
1. Stock insuffisant
- Le volume des ventes peut rester à un niveau plus élevé si un produit n'a pas été vendu au cours d'une période précédente simplement parce qu'il était en rupture de stock dans un magasin particulier et que nous sommes maintenant capables de le réapprovisionner en quantités suffisantes dans ce magasin.
2. Promotions des ventes
- Le volume des ventes peut retomber à son niveau initial si la promotion qui a augmenté la demande prend fin et le prix du produit ne devrait pas se maintenir à ce niveau jusqu'à la prochaine promotion des ventes.
3. Promotions saisonnières - périodicité annuelle
- Le volume des ventes peut diminuer, mais il reviendra à des niveaux élevés dans un an, comme c'est le cas pour des produits tels que les fournitures scolaires que les parents achètent en grandes quantités lorsque l'année scolaire est sur le point de commencer.
4. Promotions saisonnières - périodicité non annuelle
- Le volume des ventes peut augmenter à nouveau, mais pas dans un an si, par exemple, il s'agit d'un produit qui est généralement vendu avant Pâques.
Le comportement d'achat des clients n'est pas seulement influencé par les promotions. Il existe de nombreux autres facteurs à prendre en considération qui ont un impact direct sur les performances de vente. Il s'agit notamment d'événements tels que des matchs de football ou des concerts se déroulant à proximité du magasin, d'un jour spécifique de la semaine ou du fait que le magasin est nouveau sur le marché. Chacun de ces aspects peut avoir un impact majeur sur la prise de décision des clients.
Ces exemples montrent clairement que pour obtenir des prévisions précises, il est essentiel d'inclure non seulement des données historiques sur les ventes, mais aussi des informations sur les stocks et les événements passés et futurs susceptibles d'affecter les ventes. L'IA sera alors en mesure d'évaluer plus précisément l'impact de ces facteurs sur les ventes et d'offrir des prévisions plus précises.
La précision des prévisions est la clé de l'automatisation des commandes
Les prévisions de la demande et des commandes sont étroitement liées. Grâce à des prévisions de haute qualité et à l'intégration des planogrammes, l'IA peut sélectionner le modèle de prévision optimal et concevoir les commandes avec une plus grande précision que le gérant de magasin moyen.
En particulier au cours des premiers mois, il vaut la peine d'investir du temps et des efforts pour tout mettre en place correctement. Ce faisant, vous pouvez donner à l'IA une beaucoup plus grande idée de ce que nous voulons réaliser et de ce qu'il faut éviter, ce qui se traduit par de meilleures réponses automatisées aux besoins spécifiques de vos magasins.
L'adoption de commandes automatisées, ou au moins semi-automatisées, permettra à vos magasins de disposer des bons produits, dans les bonnes quantités et au bon moment, ce qui se traduira par une plus grande satisfaction des clients et une augmentation des ventes.
En choisissant la planification de la demande Quant, vous pouvez être sûr qu'elle effectuera des prévisions précises dans tous les scénarios décrits ci-dessus, à condition que vous lui fournissiez les données nécessaires.
Rédigé par
Petr Kavánek
CEO / Co-owner | Quant Retail s.r.o.