Méthodologie pour réussir ses prévisions d’assortiment
Dans un magasin, l’assortiment joue un rôle déterminant puisqu’il doit permettre à une entreprise de développer ses performances ainsi que sa rentabilité. Pour cela, il doit sans cesse être optimisé en fonction de la saisonnalité, des besoins des clients, de la concurrence, etc. Si le machine learning et l’intelligence artificielle sont utilisés pour la prévision des ventes, nous allons voir qu’ils le sont également pour l’optimisation de l’assortiment.
Mais comment procéder pour réussir des prévisions d’assortiment ? Quelles informations faut-il prendre en compte pour obtenir des prévisions d’assortiment fiables ? Comment le machine learning permet-il de répondre aux enjeux liés à l’assortiment ? Nous vous proposons de découvrir comment faire des prévisions d’assortiment afin de gagner en performance et en productivité.
Principes et enjeux de la prévision d’assortiment en magasin
La prévision d’assortiment permet de réaliser un plan d’assortiment adapté à l’espace de vente et adapté aux clients. Avant de détailler les solutions efficaces de prédiction, nous allons définir les enjeux liés à la prévision d’assortiment.
Quel est le rôle d’un assortiment dans un magasin ?
Dans un magasin de proximité, pour un commerce en ligne ou dans la grande distribution, l’assortiment joue un rôle déterminant. En effet, c’est grâce à l’assortiment qu’un point de vente réalise son chiffre d’affaires. L’assortiment est la liste de l’ensemble des produits proposés à la vente.
Nous voyons tout de suite apparaître les enjeux liés à l’assortiment. Pour être performante et efficace, la composition de l’assortiment doit être idéale : ni rupture de stock, ni surstock, ni produit acheté trop cher, etc.
L’assortiment d’un point de vente peut varier d’une période à l’autre. Par exemple, l’assortiment pourra être différent en été et en hiver. De même, il pourra varier pendant les périodes de vacances ou pour des offres promotionnelles particulières. Enfin, au sein d’un même groupe, plusieurs magasins peuvent opter pour un assortiment différent. La situation géographique peut influencer la composition d’un assortiment : un point de vente situé au centre-ville d’une capitale régionale ne proposera pas la même offre qu’un point de vente situé en pleine campagne.
Pour résumer, le rôle de l’assortiment doit répondre à la règle des « 5B » énoncée par Charles Kepner dans son livre de 1963 « Modern Supermarket Operations » :
- le bon produit ;
- au bon moment ;
- au bon endroit ;
- en bonne quantité ;
- et au bon client.
Enfin, quelques années plus tard, Charles Kepner a ajouté un sixième « B » : la bonne information. Pour lui, le client doit trouver les informations dont il a besoin tout seul afin de comprendre immédiatement où se trouve son produit, comment il fonctionne, etc.
Si l’assortiment d’un point de vente répond à tous ces besoins, alors il sera compétitif, efficace et permettra de générer des ventes et du chiffre d’affaires. Mais être capable de proposer le bon produit au bon endroit au bon moment au bon client et en bonne quantité n’est pas chose aisée. Différents paramètres doivent être pris en compte pour fournir des prédictions fiables qui permettront de composer un assortiment performant.
Comment définir la prévision d’assortiment ?
Après avoir détaillé la définition de l’assortiment, il convient de se demander comment réaliser un assortiment efficace. En effet, toutes les entreprises s’interrogent au moment de composer l’assortiment de leurs magasins.
- Quels produits sélectionner dans l’assortiment ?
- Dans quelles quantités les différents articles seront-ils vendus ?
- À quel moment de l’année est-il plus judicieux de les mettre en avant ?
- Quels sont les prix ou les offres promotionnelles qui déclenchent des ventes ?
- Quelles sont les nouvelles tendances de consommation ?
- Etc.
Heureusement, chaque entreprise peut s’appuyer sur un outil infaillible pour composer son assortiment : la prévision d’assortiment. Mais qu’est-ce que la prévision d’assortiment ? La prévision d’assortiment est une solution innovante de modélisation. La mise en place de ce processus permet à une entreprise de déterminer l’évolution dans le temps de son assortiment.
Ainsi, grâce au machine learning, une entreprise sait précisément comment composer son assortiment pour la première semaine de février, pour les vacances scolaires de Pâques, pour les trois derniers mois de l’année, pour le week-end de la rentrée scolaire, etc.
Les trois étapes de l’optimisation de la prévision d’assortiment
Si la prévision d’assortiment apparaît comme incontournable dans une stratégie commerciale, comment une entreprise doit-elle procéder pour l’optimiser ? Pour optimiser la prévision d’assortiment, il faut se baser sur l’intelligence artificielle. En effet, l’intelligence artificielle permet de prédire les ventes et donc d’optimiser les prévisions d’assortiment. Voici les trois étapes qu’il convient de suivre pour réussir l’optimisation de ses prévisions d’assortiment.
Collecte de données internes liées aux ventes d’un point de vente
Les données internes d’un magasin proviennent de différentes sources. En effet, selon qu’il s’agit d’un commerce en ligne ou d’un magasin physique, différents types de données pourront être collectées et pourront alimenter la plateforme d’intelligence prédictive.
Le premier groupe de données internes concerne les tickets de caisse. Communs à tous les espaces de vente, ils peuvent fournir de très nombreuses informations concernant les achats des clients :
- les produits les plus achetés, en quelles quantités et à quels prix ;
- le moment de la journée, de la semaine ou du mois où les achats sont réalisés ;
- le panier moyen, le nombre de ventes et le chiffre d’affaires ;
- les produits additionnels ou ventes complémentaires ;
- la fréquence d’achat ;
- la force de vente présente, le nombre de vendeurs présents dans l’équipe ;
- les produits achetés uniquement en promotion ;
- etc.
Ensuite, les entreprises peuvent analyser les commandes en attente, les commandes en cours, les commandes annulées, les paniers abandonnés, etc. Ces données concernent davantage les magasins en ligne et renseignent également le service marketing sur les forces et les faiblesses de l’assortiment.
Toutes ces informations internes à l’entreprise sont des indications pertinentes sur le comportement des clients par rapport aux assortiments proposés en magasin. Grâce à l’analyse de ses tickets de caisse, une entreprise saura quels sont les assortiments les plus efficaces et les plus rentables.
Pour optimiser la prévision d’assortiment, il faut donc commencer par cette première étape : collecter les données internes à l’entreprise. Comme nous le verrons plus tard, ces données ne seront pas traitées manuellement, mais analysées par une plateforme de prédiction de très haute précision. Mais avant d’étudier plus précisément son fonctionnement, abordons le second type de données dont la plateforme a besoin pour affiner et personnaliser ses prévisions d’assortiment.
Collecte de données externes pour caractériser le comportement des clients dans un magasin
Les données externes sont le second type de données qui va pouvoir alimenter le logiciel de prévisions. Ces données externes sont nécessaires pour contextualiser les achats et la qualité de l’offre. Contrairement au premier groupe de données, appelées variables « endogènes », ces nouvelles données sont des variables « exogènes ».
Les variables « exogènes » concernent :
- la météo ;
- le trafic routier ;
- la densité concurrentielle ;
- le positionnement de l’entreprise sur le marché ;
- le revenu moyen et le pouvoir d’achat ;
- les évènements organisés autour du point de vente ;
- la législation en vigueur ;
- le taux d’inflation ;
- etc.
Dans le cas de la crise sanitaire liée au coronavirus, d’autres variables ont dû être prises en compte comme le déconfinement régional, l’ouverture des écoles, les contraintes de déplacement, etc.
Ces variables externes regroupent donc toutes les informations capables d’expliquer et de contextualiser le comportement des clients dans un magasin spécialisé, un retail, un magasin de grande distribution, un site de vente en ligne, etc.
Le rôle du machine learning dans la réalisation de prévisions d’assortiment
Le rôle du machine learning est d’analyser l’ensemble des données afin de fournir des estimations sur le comportement d’achat des clients dans un avenir à court terme, à moyen terme et à long terme. Cela signifie que pour chaque point de vente, la plateforme d’intelligence prédictive est capable de fournir des estimations de ventes de chaque produit.
Grâce à ce logiciel, l’entreprise peut mettre en place une planification optimisée de ses niveaux de stock. La gestion des stocks joue un rôle capital dans la supply chain. Les prévisions d’assortiment donnent la possibilité à l’entreprise d’optimiser sa gestion de la supply chain et de son stockage.
De même, avec ces prévisions d’assortiment, l’entreprise adapte son niveau de stock en fonction de la période de l’année et en fonction de ses objectifs. Les équipes logistiques peuvent anticiper les besoins et négocier avec les fournisseurs de meilleurs prix d’achat.
Faire des prévisions d’assortiment, c’est pouvoir être réactif et compétitif. En matière de réactivité, il faut savoir que de nouvelles données peuvent être intégrées régulièrement dans la plateforme d’intelligence prédictive. Les nouvelles prévisions sont fournies en temps réel, ce qui permet à l’entreprise d’adapter et d’optimiser son plan d’assortiment en quelques instants. C’est pour elle la garantie de rester compétitive, quels que soient les évènements externes.
En conclusion, pour faire des prévisions d’assortiment, il convient de placer le client au centre de l’analyse. En effet, faire des prévisions d’assortiment, c’est analyser le comportement du client, ses besoins et ses objectifs. La plateforme d’intelligence prédictive est un logiciel capable de fournir des données fiables et très précises sur le comportement d’achat des clients et sur le contexte sociodémographique. Ainsi, chaque point de vente pourra composer un assortiment répondant précisément aux besoins de ses clients.
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