L’intelligence artificielle pour la prévision des ventes : le logiciel prédictif

La prévision des ventes (ou forecast) est indispensable pour toute entreprise proposant des produits ou des services. Comment adapter son activité (supply chain, projets de R&D, politique de prix, etc.) et s’adapter à son marché sans en prendre en compte les réalités ?

En outre, la prévision des ventes est essentielle pour anticiper les processus de la chaîne logistique et plus encore pour l’efficience de la gestion des stocks. La gestion des stocks n’est pas sans incidence sur l’activité d’une entreprise (insatisfaction des clients, diminution du chiffre d’affaires, pertes et invendus, immobilisation de la trésorerie, surcoût de stockage, etc.).

Aujourd’hui, la prévision des ventes est de plus en plus complexe, le Big data et le changement des habitudes de consommation sont deux exemples parfaits des problématiques rencontrées. Fort heureusement, les avancées technologiques, notamment en matière d’intelligence artificielle, permettent de développer de nouvelles solutions pour les entreprises. Zoom sur les outils de forecast.

Pourquoi utiliser un logiciel de forecasting ?

Avant même d’aborder l’aspect technique d’un outil de forecast, il nous parait plus judicieux de saisir d’abord les enjeux et les avantages de son utilisation, ce qui facilitera d’autant plus la compréhension de ses spécificités pour la prévision des ventes.

Pour répondre aux nombreux enjeux des prévisions des ventes des entreprises

Comme nous l’évoquions précédemment, la prévision des ventes est une stratégie cruciale pour une entreprise, car elle conditionne l’intégralité des étapes la chaîne logistique (approvisionnement chez les fournisseurs, transport et logistique d’entreposage, production, envoi des commandes pour les commerces en ligne, assortiment des points de vente, etc.). Pour cela, la prévision des ventes doit répondre à différents enjeux.

1. La prévision des ventes permanentes d’une part, tout en incluant les produits à faible rotation (souvent négligés par les entreprises, car ils représentent une infime part du chiffre d’affaires) pour lesquels une rupture de stock a un impact plus grand sur la satisfaction client.
2. La prévision des ventes promotionnelles, bien plus compliquée, car on ne sait jamais quel impact aura la promotion ni si les produits ou services choisis intéresseront les clients, notamment lorsqu’aucune promotion sur ces produits n’a eu lieu par le passé. En effet, les prévisions des ventes se basent essentiellement sur l’analyse de données historiques.
3. La prévision des ventes de nouveaux produits ou services, d’une nouvelle activité ou le déploiement dans une nouvelle région sont un défi supplémentaire, du fait de l’absence de données internes. C’est d’ailleurs pourquoi le forecast s’appuie également sur les données externes à l’entreprise.
4. La volubilité du marché en fonction de plusieurs critères ou contextes, par exemple la crise sanitaire avec l’augmentation de la vente en ligne (déjà en fort accroissement cette dernière décennie) et la tendance des foyers à faire leur stock lors du confinement. L’instabilité de la situation sanitaire et ses conséquences futures ne sont pas sans conséquence sur la stabilité du marché, les habitudes changent et de nouveaux besoins apparaissent.

La prévision des ventes relève donc du challenge pour les entreprises qui, pour être pérennes, doivent garantir une expérience client positive pour les fidéliser tout en travaillant sur l’augmentation de leur chiffre d’affaires sur la durée.

Pour renforcer la satisfaction des clients et la rentabilité des entreprises

S’il y a bien deux dimensions essentielles à prendre en considération pour une entreprise, il s’agit de la satisfaction des clients (peu de clients = peu de vente) et de la rentabilité de l’entreprise (trop de charges = moins de marge), dimensions non dépourvues d’une forte corrélation.

En effet, les clients sont les ambassadeurs (ou les détracteurs s’ils ne sont pas satisfaits) de l’entreprise : un client satisfait est un client fidélisé et une source d’apports de nouveaux clients (impact sur la quantité de stock disponible ou la disponibilité de l’équipe pour les entreprises de service). Mais, pour satisfaire ce client, encore faut-il que la chaîne logistique soit fonctionnelle et rentable (rapidité de livraison pour les commerces ou services en ligne, qualité et prix des produits, assortiment des points de vente, etc.). Et nul besoin de vous sensibiliser sur le fait que la majorité des charges d’une entreprise s’impute à la supply chaine.

L’anticipation des volumes écoulés a de nombreux bénéfices, quel que soit le contexte de l’entreprise, mais plus encore dans les secteurs spécifiques de la restauration, la grande distribution ou le retail avec la gestion de plusieurs points de vente et/ou de denrées périssables. Et plus la prévision est précise et plus l’entreprise peut travailler à la satisfaction des clients tout en misant sur sa rentabilité.

Il s’agit bien là de tout l’intérêt d’utiliser un logiciel de forecast : la précision de la prévision des demandes. Selon l’analyse Gartner, un gain de 1 point de précision correspond à l’augmentation de 0,5 % du chiffre d’affaires. Mais parce que les exemples sont bien plus parlants qu’un long discours, voici les résultats espérés avec un logiciel de prédiction :

• une anticipation des tendances (secteur du luxe par exemple) et des changements d’habitudes des consommateurs permettant à l’entreprise d’adapter sa gestion de stock et ses ressources (matérielles, humaines, financières, etc.), mais aussi d’augmenter sa réactivité ;
• une diminution des ruptures de stock et donc l’augmentation du taux de disponibilité des produits, et par conséquent des ventes (notamment profitable lors des ventes promotionnelles) ainsi que de la satisfaction des clients ;
• une meilleure gestion des denrées alimentaires (grande distribution ou retail alimentaire par exemple), garantie de proposer des produits frais de qualité (fidélisation des clients) et de réduire les pertes ou les invendus contribuant à lutter contre le gaspillage (responsabilité environnementale de l’entreprise et perte d’argent) ;
• la maîtrise des coûts de stockage et de logistique augmentant la rentabilité et la performance de la chaîne logistique tout en permettant une meilleure gestion de la trésorerie (stratégie de cashflow) et des flux financiers ;
• l’augmentation des niveaux de marge pour l’entreprise grâce à l’augmentation du chiffre d’affaires et la réduction des pertes.

Le logiciel de forecast est donc un outil décisionnel au service de la stratégie de l’entreprise puisqu’il permet une analyse plus précise des réalités internes et externes essentielle à sa performance globale ainsi qu’un gain de temps de l’équipe de prédiction.

Qu’est-ce qu’un logiciel de prévision des ventes ?

Ce qui précède démontre bien l’importance d’une prévision des ventes précise, mais plus encore des difficultés rencontrées par les entreprises dans la conception de modèles prédictifs fiables et précis. Nous pourrions également ajouter le facteur humain, car malgré toute la bonne volonté de neutralité dans le processus de prévision, les biais cognitifs humains (pessimisme ou optimisme accru, déformation de la réalité, influence d’un tiers) ne peuvent être entièrement supprimés de l’équation, déjà bien complexe.

En outre, les entreprises mal équipées pour une prévision des ventes efficiente sont encore bien trop nombreuses. Dans le meilleur des cas, elles utilisent un logiciel CRM (manquant cependant de précision), mais combien sont celles qui fonctionnent encore à l’aide de ce bon vieux tableur Excel, très utile par le passé, mais insuffisant à l’ère du Big data.

Les outils de forecast sont aujourd’hui une nouvelle solution développée pour aider les entreprises dans leurs prévisions. Conçus grâce au progrès en matière d’intelligence artificielle, ils utilisent des puissants algorithmes et autres calculs mathématiques complexes afin d’augmenter la fiabilité et la précision de leurs modèles prédictifs tout en intégrant de nombreuses données variées tant internes qu’externes : ventes, produits, canal de vente, marketing, stocks, production, mais aussi les informations environnementales, comme la météo, les périodes de vacances, les jours fériés, les évènements majeurs, la législation ou encore la concurrence. En bref, bien trop d’informations à intégrer pour le cerveau humain, pourtant doté d’un fonctionnement déjà incroyable.

Forts du concept de machine learning (ou ML, apprentissage de la machine au fur et à mesure de son expérience), voire de l’autoML conçu spécialement pour la prévision et intégré à certains logiciels, ces outils ont été développés pour prédire avec davantage de fiabilité tout en réduisant les temps d’analyse afin d’augmenter la réactivité des entreprises en matière de décisions stratégiques. Grâce à un dashboard intuitif de suivi des KPI et du ROI, il est possible de suivre l’évolution des ventes en temps réel, d’affiner le modèle prédictif et d’automatiser l’ensemble des tâches de prévision et de planification.

Mais un logiciel de forecasting ne se limite pas à l’unique prédiction des tendances ou de la demande. L’intelligence artificielle a cela de merveilleux qu’elle permet de simuler de multiples scénarios (ventes promotionnelles, pricing, assortiment, etc.) en un temps déconcertant pour l’esprit humain afin de choisir la stratégie la plus performante et adaptée aux différents canaux, régions ou produits.

Parce que tous les logiciels, aussi performants soient-ils, ne se valent pas, certains critères sont à considérer dans le choix de votre prestataire de forecast, dont voici une liste non exhaustive :

• la mise à disposition d’une plateforme modulable et adaptable pour une intégration dans toute entreprise, quels que soient son secteur, ses produits, sa zone de chalandise, ses contraintes métiers, etc. ;
• la puissance des algorithmes et les méthodes d’apprentissage ;
• la disponibilité des données sur le Cloud et leur sécurisation ;
• la facilité de déploiement (support technique, adaptabilité IT, contraintes internes, etc.) ;
• la transparence des tarifs (abonnement, mises à jour, correction, etc.) ;
• la conformité avec la politique SI interne.

Enfin, nous vous recommandons de consulter les avis des clients sur le prestataire et de vous intéresser à des exemples de mise en œuvre de projets ou des cas d’études.