Outil de suivi des ventes
Ou comment anticiper les changements de dynamique des ventes ?
Contexte :
Dans l’environnement dynamique de la chaîne logistique (ou supply chain), prédire avec exactitude les ventes à venir s’avère être une entreprise ardue. Diverses cause à cette problématique :
Les fluctuations constantes des préférences des consommateurs
Les effets imprévisibles des facteurs économiques
Les évolutions rapides des tendances du marché
Ces causes ont créé un paysage où l’anticipation des volumes de ventes futurs relève davantage de la conjecture que de la certitude.
Cette incertitude a engendré un enchevêtrement de défis, des excédents de stocks coûteux aux pénuries dommageables, obligeant les entreprises à naviguer à vue. On observe ainsi des répercussions sur tous les aspects de la prise de décision commerciale, rendant difficile la planification stratégique et opérationnelle.
Mots clés IA :
Prédiction de série temporelle
Données endogènes/ exogènes
Signal fort/ faible
Problématique client :
Ce client œuvre dans un domaine très concurrentiel avec des clients souvent non fidèles et des compétiteurs agressifs. Tout en étant leader de ce marché, il estime qu’avoir des prédictions sur les évolutions de ce dernier, lui permettront de mieux anticiper ses achats (directs et indirects), de pouvoir mieux adapter ses chaînes de production, et de gérer plus finement ses stocks (matières brutes et produits finis).
Il était donc à la recherche d’un outil à base d’IA capable de prédire ces évolutions.
Approche neomia :
Mise en œuvre d’un modèle d’Intelligence Artificielle basé sur un modèle de Machine Learning pour la prédiction de série temporelle.
Le modèle ML développé permet de connaître sur une durée définie, et à une fréquence définie, les estimations faite pour la vente, production, ou information diverse sur un ou plusieurs produits donnés.
Les bénéfices attendus :
Ces prévisions éclairées par l’intelligence Artificielle ont plusieurs avantages :
Rationalisation des opérations
Optimisation des stocks et des ressources
Prise de décisions stratégiques plus éclairées en matière de marketing, de tarification et de planification.
L’amélioration de l’efficacité opérationnelle et la réduction des coûts associés aux excédents ou aux pénuries de stocks sont à portée de main. De plus, en basant vos décisions sur des données tangibles plutôt que sur des conjectures, vous pouvez renforcer la confiance de vos parties prenantes et maintenir une longueur d’avance sur la concurrence.
Point d'entrée :
L’utilisation de l’Intelligence Artificielle est la meilleure réponse pour traiter cette problématique. En utilisant des algorithmes sophistiqués, cette technologie peut ingérer d’énormes quantités de données historiques de ventes, de tendances du marché, de comportements des consommateurs et d’autres variables pertinentes.
Cependant, ces données sont non centralisées, hétérogènes, et non corrélées. Il convient alors de fusionner, nettoyer, et homogénéiser, ces informations, pour qu’elles soient ensuite utilisés par le modèle prédictif.
Les graphiques représentent les données d’un client.
A gauche les données représentant les commandes, factures ou production.
Des données dites endogènes
A droite les données concurrentielles.
Des données dites Exogènes
Cette quantité d’informations permet au modèle d’Intelligence Artificielle de repérer des patterns afin d’effectuer des prédiction de qualité.
Solution :
Comme exprimé, le produit mis en place est ainsi en capacité d’utiliser les données endogènes (interne à l’organisation) et exogènes (provenant de sources extérieures).
Pour notre client, ce produit est en capacité d’effectuer des prédictions sur les 4 prochains mois pour des produits facturés. Cela permet au client de mieux anticiper ses commandes de matière première, et en parallèle de mieux appréhender les activités de ses compétiteur
Le modèle utilisé pourra traiter l’information afin de retourner une prédiction sur une période et une fréquence définie par l’utilisateur.
L’intelligence artificielle peut détecter des schémas subtils et des corrélations cachées, permettant ainsi de prévoir les tendances futures de manière beaucoup plus fiable. Grâce à sa capacité à s’adapter en temps réel aux changements du marché, cette solution peut aider les entreprises à anticiper les fluctuations de la demande, à ajuster leurs stratégies de production et de distribution, et à prendre des décisions éclairées en matière de tarification et de promotion.
Exploiter les pouvoirs de l’intelligence artificielle, c’est se libérer des contraintes de l’incertitude et se doter d’un outil précieux pour mieux comprendre et façonner son avenir commercial.
Pour en savoir plus
N’hésitez pas à contacter un expert Neomia qui vous expliquera comment la mise en œuvre d’un agent IA de ce type peut se faire au sein de votre organisation.