Méthode pour réussir sa prévision d’assortiment

Proposé par Camille BOULET
En poste chez LeBonLogiciel.com
09/11/2022

Convaincu ? Partagez le sur

Image de l'article Méthode pour réussir sa prévision d’assortiment
Le machine learning et l'intelligence artificielle sont utilisés pour la prévision des ventes, elles sont également appliquées à l'optimisation des assortiments

Dans un magasin, l'assortiment doit permettre à une entreprise de développer ses performances et sa rentabilité en étant constamment optimisé en fonction de la saisonnalité, de la demande des clients et de la concurrence. Si le machine learning et l'intelligence artificielle sont utilisés pour la prévision des ventes, nous les verrons également appliqués à l'optimisation des assortiments de produits.

Mais comment créer une prévision d'assortiment efficace ? Quels facteurs doivent être pris en compte pour garantir des résultats fiables ? Comment le machine learning aide-t-il à résoudre ces problèmes, et quels types d'algorithmes sont utilisés dans ce processus (par exemple : la régression linéaire) ? Afin de gagner en performance et en productivité, nous vous proposons de découvrir comment faire des prévisions d'assortiment.

 

Problèmes et défis de la prévision des assortiments en magasin

Avant de détailler les moyens de faire des prévisions efficaces, nous devons d'abord examiner certaines des questions liées à la prévision des assortiments.

 

Qu'est-ce que l'assortiment d'un magasin ?

Dans un magasin de proximité, une boutique en ligne ou dans le commerce de détail en général, l'assortiment est d'une importance capitale pour les ventes. La liste de tous les produits proposés à la vente est appelée "assortiment". Les problèmes de l'assortiment actuel sont évidents. Nous devons disposer d'une sélection de produits efficace et efficiente : pas d'articles en rupture de stock, pas de produits surstockés, etc.

L'assortiment d'un point de vente peut changer d'une période à l'autre. Par exemple, l'assortiment peut être différent en été et en hiver, ou pendant les périodes de vacances ou pour des offres promotionnelles spéciales. Au sein d'un même groupe de magasins, chaque magasin peut choisir un assortiment différent.

La situation géographique peut influer sur la nature d'une ligne de produits : pour vendre davantage de sacs à main et de chaussures, un point de vente situé près d'une grande ville proposera des produits différents de ceux d'un point de vente éloigné de toute grande zone urbaine.

En résumé, le rôle d'un assortiment doit répondre aux "5 B " énoncés par Charles Kepner dans son ouvrage de 1963 intitulé " 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 propose d'ajouter un sixième "B" : la Bonne information. Pour lui, les clients doivent pouvoir trouver eux-mêmes les informations dont ils ont besoin - sans avoir à demander à quelqu'un d'autre - afin de comprendre immédiatement où se trouvent les produits et comment ils fonctionnent.

Pour qu'un magasin soit prospère, il doit proposer le bon produit, en grande quantité et à des prix compétitifs. Mais ce n'est pas une tâche facile - les produits qui se vendent bien aujourd'hui peuvent tomber en désuétude demain, et déterminer la demande peut être une affaire délicate. Un certain nombre de paramètres doivent être pris en compte pour fournir des prédictions fiables qui conduiront les détaillants à stocker les produits les plus vendus.

 

Comment définir votre prévision d'assortiment ?

Après avoir défini ce qu'est un assortiment, il convient d'examiner comment une entreprise peut construire un assortiment solide.

Quels sont les articles à sélectionner pour l'assortiment ? En quelles quantités sont-ils susceptibles de se vendre, et à quels prix ou offres promotionnelles ? Quand est-il préférable de les promouvoir (en fonction de la saisonnalité) ?

Les entreprises peuvent assurer le succès de leurs lignes de produits en utilisant une prévision d'assortiment. Une prévision d'assortiment, également appelée plan de lancement de produit ou modèle de stratégie de vente, est un outil de modélisation innovant qui permet à une entreprise de déterminer l'évolution de son assortiment de marchandises dans le temps. Grâce aux algorithmes de machine learning, une entreprise peut désormais savoir à l'avance quels produits elle doit stocker et dans quelles quantités.

 

Le processus en trois phases de l'optimisation des prévisions d'assortiment

Si une entreprise veut optimiser sa stratégie de prévision des assortiments, elle doit s'appuyer sur l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle peut prédire les ventes, ce qui permet d'optimiser les prévisions d'assortiment. Il y a trois étapes à suivre pour réussir à optimiser vos prévisions d'assortiment.

 

Collecte de données internes

Les données internes d'un magasin proviennent de nombreuses sources différentes, selon qu'il s'agit d'une entreprise en ligne ou d'un magasin physique.

Toutes les zones de vente génèrent des tickets de caisse, qui peuvent fournir des informations sur les achats des clients :

les produits les plus populaires, leurs quantités et leurs prix ; le moment de la journée, de la semaine ou du mois où les achats sont effectués ; les paniers moyens, les chiffres de vente et les taux de rotation, la qualité de l'équipe de vente ; combien de produits ont été achetés et à quel coût pendant une période de promotion donnée.

Ensuite, les entreprises peuvent analyser les commandes en attente (articles qui ont été commandés et qui attendent d'être expédiés), les commandes en cours (articles qui ont déjà été expédiés mais qui n'ont pas encore été livrés), les commandes annulées (articles pour lesquels le client a annulé sa commande) et les paniers abandonnés (achats dans un panier d'achat pour lesquels personne ne remplit le formulaire de paiement). Ces données sont plus pertinentes pour les boutiques en ligne. Elles informent également le marketing sur les forces et les faiblesses de l'assortiment de produits.

Il est essentiel de comprendre le comportement des clients au niveau du magasin pour gérer une entreprise prospère. L'analyse des recettes de vos clients vous aidera à déterminer les produits les plus rentables et la meilleure façon de les commercialiser.

Pour optimiser la prévision des assortiments, il faut d'abord collecter les données internes de l'entreprise. Celles-ci seront analysées par une plateforme de prévision de très haute précision - mais le processus de collecte et d'analyse de ces informations ne se fera pas manuellement. Mais avant d'explorer comment le système collecte et utilise ce type de données, concentrons-nous sur ce qu'il fait avec les autres informations.

 

Collecter et analyser les données sur le comportement des clients du magasin.

Les données externes permettent de contextualiser les achats et la qualité de l'offre d'un magasin. Alors que la première série de données était constituée de variables "endogènes", cette nouvelle série est dite "exogène".

Les variables "exogènes" comprennent : la météo, le trafic routier, la densité de la concurrence (autres magasins à proximité), le positionnement de l'entreprise sur le marché (ce qu'elle vend, la qualité de ses produits et services), le revenu moyen et le pouvoir d'achat des consommateurs, les événements organisés autour du point de vente (publicités, promotions, remises), la législation en vigueur affectant les ventes au détail (lois sur les heures de fermeture des magasins, jours où les remboursements doivent être appliqués en fonction du volume), le taux d'inflation.

La crise sanitaire liée au coronavirus a dû être envisagée dans le contexte d'autres variables, telles que les efforts de décontamination régionaux et l'ouverture des écoles. Ces variables externes comprennent toutes les informations qui peuvent expliquer et contextualiser le comportement des clients dans un magasin spécialisé ou de détail - ainsi que sur un site de vente en ligne.

 

Comment l'intelligence artificielle est utilisée dans la prévision des ventes.

Le machine learning peut analyser toutes les données pour fournir des estimations du comportement d'achat des clients à court, moyen et long terme. La plateforme d'intelligence prédictive peut désormais fournir des estimations de ventes pour chaque produit à chaque point de vente. Ce logiciel permet à l'entreprise de planifier plus efficacement ses niveaux de stocks. La gestion des stocks joue un rôle crucial dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement,

L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement est possible grâce aux prévisions d'assortiment. L'entreprise ajuste également ses niveaux de stocks en fonction de la saison et de ses objectifs. Les équipes logistiques peuvent anticiper les besoins, négocier de meilleurs prix auprès des fournisseurs et ajuster les calendriers de production en conséquence.

La flexibilité est un élément clé pour établir des prévisions d'assortiment efficaces. Vous pouvez utiliser l'intelligence prédictive pour intégrer automatiquement les nouvelles données dans votre modèle de prévision afin de disposer à tout moment des informations les plus récentes. Le nouveau système de prévision de l'entreprise fournit des informations actualisées qui permettent à l'entreprise d'adapter ou de modifier immédiatement sa gamme de produits. Elle est ainsi assurée de rester compétitive, quoi qu'il arrive sur le marché.

 

En conclusion:

Pour faire de bonnes prévisions de ventes, il faut se concentrer sur le client : analyser son comportement et ses besoins, puis prévoir comment il va se comporter. La plateforme d'intelligence prédictive est un logiciel sophistiqué qui analyse les données afin de prédire le comportement des clients, permettant à chaque point de vente de créer un assortiment répondant à leurs besoins.

 

Convaincu ? Partagez le sur

Concernant l'auteur :
Camille BOULET
99 Articles publiés

Camille BOULET
En poste chez LeBonLogiciel.com
LeBonLogiciel.com

Au fil des années, LeBonLogiciel.com a acquis une expérience sans faille dans l'univers des logiciels de gestion, notamment grâce à nos experts logiciels qui ont pour mission de vous accompagner de A à Z dans votre projet de changement !

Mais pour quoi faire ?

Pour connaitre son adéquation !

Avec nos tests d’adéquations, regardez votre taux de correspondance entre une solution ou un intégrateur et votre entreprise


Pour contacter directement les utilisateurs !

lebonlogiciel.com c’est plus de 60 000 avis d’utilisateurs. Contactez ces utilisateurs, pour avoir des retours d’expériences sur les logiciels directement par ceux qui les utilises ;


Pour demander un accompagnement personnalisé !

Vous ne savez pas ce qui serait le mieux pour votre entreprise ? Contactez-nous, on vous accompagnera gratuitement dans votre projet.