Des modèles de prédiction des ventes pour générer de la valeur

La prévision des ventes est l’un des outils fondamentaux de la planification stratégique d’une entreprise. Ces prévisions sont généralement réalisées à l’aide d’un modèle d’analyse prédictive construit à partir de données internes ou externes. Il s’agit du concept de marketing prédictif, un marketing basé sur les données, de l’anglais data-based marketing.

Les entreprises disposent de méthodes de prévisions de plus en plus performantes notamment grâce au développement des algorithmes de machine learning, discipline de l’intelligence artificielle. Les modèles prédictifs délivrent alors des informations les plus proches possible de la réalité afin que les membres de l’entreprise prennent des décisions éclairées quant à la gestion des ventes futures.

Prévoir ses ventes grâce à un modèle prédictif

Qu’est-ce qu’un modèle d’analyse prédictive ?

Dans un contexte commercial ou marketing, un modèle prédictif est un modèle de traitement de données basé sur des algorithmes et conçu dans l’objectif de pouvoir anticiper et prévoir les actions futures. Dans le cas de la prévision de ventes, le modèle permet à l’entreprise d’anticiper la demande future afin de prendre des décisions pour s’adapter à cette future demande. Elle pourra alors anticiper ses stocks, préparer ses éventuelles politiques promotionnelles, fixer le prix de ses produits ou services, planifier son assortiment ou encore gérer ses investissements en matériel ou en énergie.

En pratique, un modèle d’analyse prédictive s’appuie d’abord sur une analyse descriptive. À partir de techniques de Data Mining, soit l’agrégation et l’exploration de données, l’analyse descriptive permet de transformer ces données récoltées en informations. En ce sens, l’analyse descriptive est un moyen pour l’entreprise d’effectuer un bilan sur ce qui s’est passé, à partir des données historiques. Elle peut ainsi modéliser un comportement, une tendance à un instant précis.

L’analyse prédictive s’appuie donc sur l’analyse de données passées pour prédire et visualiser ce qui pourrait se passer sur le court, le moyen ou le long terme. Selon le choix de l’entreprise, un modèle prédictif peut prévoir la vente de chaque ligne de produits ou services par semaine, par mois, par trimestre ou par année.

Quel que soit le contexte, nos décisions sont en majeure partie inspirées d’expériences passées. Dans le cas de la modélisation prédictive, elle inclut des techniques de prévision (de l’anglais forecast) qui sont donc basées sur un historique de données. Ces données, ou facteurs impactant les ventes, peuvent être internes ou externes à l’entreprise. Parmi les facteurs internes, on retrouve :

• les tickets de caisse ;
• les prix des produits ou services ;
• les changements de politique (promotions, commissions) ;
• le trafic en point de vente ;
• le comportement des prospects ;
• la taille de l’équipe qui constitue la force de vente ;
• l’implantation de l’entreprise.

Les facteurs extérieurs regroupent l’évolution démographique de la zone où est implantée l’entreprise, l’évolution économique du secteur, la variation de la demande, le niveau de concurrence, les saisonnalités ou encore la météo. Ces derniers temps, la pandémie mondiale liée à la covid-19 est un facteur externe ayant un fort impact sur la prévision des ventes des entreprises.

Quelles sont les entreprises concernées par la modélisation prédictive ?

La prévision des ventes grâce aux modèles prédictifs s’avère intéressante, quel que soit le secteur d’activité de l’entreprise, parmi lesquels :

• la grande distribution ;
• le luxe et la mode ;
• l’industrie ;
• l’industrie pharmaceutique ;
• la restauration ;
• le tourisme et l’évènementiel ;
• les biens de consommation ;
• l’assurance ;
• le retail spécialisé.

En ayant recours à des modèles prédictifs prédéfinis selon une ou plusieurs techniques de prévision conformes à leurs objectifs, les entreprises s’assurent de la précision de leurs prévisions afin de s’adapter à la demande du marché et d’ainsi générer un bon chiffre d’affaires. Grâce à la modélisation de la prévision des ventes de produits ou services, les équipes se délivrent d’une tâche plutôt chronophage et peuvent se concentrer sur la gestion et le pilotage de la performance de l’entreprise.

La prévision des ventes s’inscrit alors dans une démarche de Business Intelligence (« intelligence d’affaires » ou « informatique décisionnelle ») puisqu’un ensemble de solutions informatiques permettent à l’entreprise de prendre les bonnes décisions. Les résultats des analyses prédictives peuvent être présentés par le biais d’outils décisionnels tels qu’un tableau de bord ou un reporting.

Quels sont les différents types de modèles de prévision des ventes ?

Pour prévoir ses ventes, l’entreprise peut s’appuyer sur un ou plusieurs types de modèles :

• les modèles d’acquisition, pour prévoir les flux de production de prospects convertis ensuite en clients (c’est le concept de pipeline des ventes) ;
• les modèles d’attrition qui prévoient les raisons pour lesquelles un client a cessé d’acheter un produit ou service fourni par une entreprise ;
• les modèles de vente croisée ou additionnelle qui prévoient la vente de produits supplémentaires liés ou non liés au produit vendu en premier lieu ;
• les modèles de valeurs qui prévoient par exemple la qualité de la relation client ou la valeur générée à la suite de la vente d’un produit ou service ;
• les modèles de tonalité liés à la stratégie de communication de l’entreprise ;
• les modèles de risque utilisés pour identifier et éviter les potentiels risques (activité frauduleuse, problème de fonds, etc.).

L’intelligence artificielle au service de la prévision des ventes

Les modèles prédictifs basés sur le machine learning

L’intelligence artificielle est un outil non négligeable pour la performance de l’entreprise, quelle que soit sa taille. De plus en plus accessibles, les techniques et technologies de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement le machine learning, sont la base de tout modèle prédictif efficace.

Pourtant, nombreuses sont les entreprises qui choisissent d’effectuer leurs prévisions à l’aide d’outils basiques comme un tableur Excel. Ce type d’outil présente de nombreuses limites face au volume et à la complexité des données.

Le machine learning, ou apprentissage automatique, se fonde sur des algorithmes afin de donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre à partir des données récoltées. Ces algorithmes sont de plus en plus complets grâce à l’émergence du Big Data : les modèles prédictifs sont alors plus précis, pertinents et efficaces, encore faut-il que les outils dont disposent les entreprises puissent exécuter ces algorithmes. Il est donc indispensable de choisir les bons logiciels de Business Intelligence, sachant que tous n’incluent pas les mêmes fonctionnalités.

Comment élaborer un modèle avec le machine learning ?

Pour intégrer le machine learning dans sa prévision des ventes, l’entreprise doit suivre plusieurs étapes, notamment :

• la réflexion autour de ses besoins et de ses objectifs ;
• la récolte et le traitement des données internes et externes rassemblées dans une base de données de qualité ;
• l’intégration des données aux algorithmes pour créer le modèle prédictif ;
• l’étape d’apprentissage pendant laquelle le modèle est entraîné ;
• l’étape de prédiction pendant laquelle l’algorithme est exécuté pour réaliser des prédictions ;
• l’étape décisionnelle : l’exploitation des informations obtenues permet d’adapter la stratégie.

Un modèle prédictif sera pertinent seulement si la préparation des données est correctement effectuée. Qu’elles soient internes ou externes, connues ou inconnues, maîtrisées ou subies, ces données sont souvent complexes. Les informations tirées d’un modèle prédictif peuvent être erronées en raison d’une absence de données, de leur difficulté d’extraction ou encore de leur variabilité dans le temps. C’est notamment le cas des données issues de séries temporelles qui représentent une évolution quantitative au cours du temps (nombre de ventes, nombre de clients sur une période donnée, etc.).

Il est alors essentiel pour les entreprises de modéliser leurs prévisions à partir d’une base de données évolutive. Les algorithmes pourront prendre en compte des données récentes, évoluant en fonction des tendances ou d’évènements particuliers (covid-19, tendance bio, lancement d’un nouveau produit, etc.).

En ce qui concerne le choix du modèle prédictif, l’entreprise doit se baser sur différents éléments tels que le chiffre d’affaires actuel, l’éventuelle présentation d’un nouveau produit ou service, la nature, la taille et la qualité des données passées, les objectifs de l’entreprise à court, moyen ou long terme.

Quelques méthodes d’analyse prédictive les plus courantes

La construction d’un modèle prédictif est réalisée selon des méthodes mathématiques et statistiques spécifiques. Parmi les méthodes quantitatives les plus connues et les plus efficaces, on retrouve :

• la régression linéaire qui modélise une relation linéaire proportionnelle entre la mesure à prédire et le temps ;
• la régression logistique qui fonctionne comme la régression linéaire, seulement la mesure à prédire est qualitative ;
• la régression polynomiale qui est utilisée lorsque l’ensemble des données et leurs relations sont plus complexes ;
• le lissage exponentiel, technique tenant compte de la dépréciation de l’information au cours du temps.

Modélisation prédictive et valeur générée : le calcul du ROI

L’objectif principal pour toute entreprise est d’atteindre un certain niveau de rentabilité en générant de la valeur afin d’assurer la pérennité de son activité.

L’exploitation des données intégrées dans le modèle prédictif doit permettre à l’entreprise d’identifier les sources de retour sur investissement (ROI). En effet, les entreprises sont amenées à mener des actions liées au processus de vente, chacune nécessitant un investissement. Il peut par exemple s’agir de promotions, de déstockage, du renforcement ou de la diminution de la force de vente en fonction des ventes prévues par le modèle. Chaque action génère une valeur, qu’elle soit négative ou positive.

Le retour sur investissement, ou ROI, est un indicateur financier qui mesure le rendement d’un investissement en comparant les sommes investies dans une action et l’argent gagné ou perdu à la suite de cette action. Il s’agit donc pour l’entreprise d’évaluer le degré de rentabilité de l’action en fonction des ventes prévues : les ventes doivent couvrir tous les frais engagés.

Avant d’investir, les entreprises ont donc tout intérêt à préalablement évaluer le retour sur investissement lié à la solution de modélisation analytique ainsi qu’aux actions menées pour anticiper les ventes.