Prévision des ventes

Être en capacité de prédire efficacement la demande sur toute la gamme de produits vendus au sein des différents magasins constitue un maillon essentiel de l’optimisation de la chaîne logistique

Challenges

Être en capacité de prédire efficacement la demande sur toute la gamme de produits vendus au sein des différents magasins constitue un maillon essentiel de l’optimisation de la chaîne logistique. En effet, elle peut permettre de :

• Planifier efficacement les stratégies business des mois à venir
• Planifier les campagnes marketing et les promotions
• Automatiser des commandes de renouvellement, pour éviter les problèmes de stockage
• Améliorer l’expérience client en évitant les ruptures de stock
• Éviter le gaspillage, en limitant la quantité de produits à jeter.

Solutions

Notre solution ne vise pas à se passer totalement de l'intelligence humaine, mais bien plutôt de la libérer des analyses basiques et rébarbatives, pour qu'elle puisse se concentrer sur des stratégies plus haut niveaux, et sur la réaction à des évènements plus imprévisibles, tels que la pandémie actuelle.

Dans ce but, l'intelligence artificielle va pouvoir fournir aux analystes et aux décideurs des prévisions très fines et précises sur l'ensemble de ses produits, pour des situation nominales. Pour cela, elle va pouvoir prendre en compte des informations diverses tel que les jours de fêtes, les promotions et opérations commerciales prévues, l'action des concurrents ou la mise en vente de nouveaux produits.

Une interface facile d'utilisation permettra ensuite à l'analyste de visualiser ces prédictions et et leur intervalle de confiance. Il pourra aussi les moduler en rentrant l'impact estimé d'évènements non pris en compte par le système.

Technologies

• Modèles de Deep Learning de type LSTM
• Modèles ensemblistes de type Gradient Boosting

Sources de données

• Historiques de vente
• Historiques des prix pratiqués et  des promotions
• Météo locale
• Saisonnalité et lieu des magasins
• etc