Que ce soit lors de la gestion quotidienne ou dans le cas d’une opération de fusion-acquisition, les prévisions de chiffre d’affaires sont un élément clé. À l’heure actuelle, des modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle permettent d’affiner les anticipations. Explications avec les équipes d’AURIS Finance, cabinet spécialisé en fusions-acquisitions.
La gestion des stocks, un enjeu majeur pour la grande distribution
L’objectif de l’intelligence artificielle dans la grande distribution est d’aider la décision humaine en facilitant les prévisions. En effet, l’exploitation de la donnée est d’une grande utilité à tous les stades de prise de décision, qu’il s’agisse de la chaîne d’approvisionnement, ou encore du merchandising, en passant par l’optimisation des stocks.
Le sujet des stocks étant crucial pour la grande distribution, une meilleure prévision des ventes est essentielle pour augmenter le chiffre d’affaires et améliorer les résultats. À titre d’exemple, aux Etats-Unis, en additionnant les retours produits, les sous-stocks et les surstocks, le coût est évalué à 1,75 milliards de dollars par an. Un montant non négligeable…
Comment anticiper les ventes ?
Jusqu’à présent, pour évaluer leurs futures ventes, les acteurs du secteur ne s’appuyaient que sur l’historique du chiffre d’affaires. Or, les simples comparaisons des ventes d’une année sur l’autre ne constituent pas une analyse suffisamment fine pour établir de réelles prévisions. Néanmoins, aujourd’hui, la grande distribution bénéficie d’autres outils à sa disposition. C’est le cas notamment du machine learning qui permet d’établir des modèles prédictifs plus fiables, s’appuyant sur tout un faisceau de signaux qui ont une incidence sur la consommation.
Les tendances : une analyse complexe
De nombreux paramètres peuvent influer sur le comportement des acheteurs. Citons par exemple la crise sanitaire ou la météo, mais aussi les nouveaux comportements, les tendances de consommation, le lancement d’un nouveau produit, les prix… Pour ceux qui voudraient se baser sur le niveau des stocks pour obtenir une tendance, il faut savoir qu’il n’est pas obligatoirement révélateur. Ainsi, une rupture de stock peut refléter le désintérêt des consommateurs, tout comme, à l’inverse, des ventes supérieures à la normale.
De la même manière, une rupture en rayon n’équivaut pas obligatoirement à une rupture de stock, puisque le réapprovisionnement des rayons est rarement effectué en temps réel. Face à tous ces paramètres, il est donc extrêmement utile d’utiliser une technologie capable de les interpréter.
La big data pour aller encore plus loin dans l’étude des données
Si l’intelligence artificielle peut prendre en compte un les éléments précédemment cités, elle peut analyser de manière plus fine de nombreux autres paramètres exogènes qui permettent des prévisions sur quelques semaines seulement. Pour ce faire, il est important que les modèles se basent sur trois piliers que sont le jour, le produit et le magasin. Le jour est un paramètre très important car une date peut coïncider une année avec un événement majeur qui impacte sur les ventes, comme une fête ou un match…
De même, il faut prendre en compte les promotions sur les produits qui agissent sur le comportement des clients. Il est clair qu’une multitude de données doit être analysée et étudiée pour tirer de réelles conclusions. L’utilisation de la big data dans la grande distribution permet ainsi des prévisions beaucoup proches de la réalité.
Du quotidien aux opérations de rachat ou de vente
Si ces modèles prédictifs sont très utiles dans la gestion au quotidien, ils peuvent aussi se révéler très précieux pour établir les comptes prévisionnels et valoriser une entreprise en vue d’une opération de rachat ou de cession. N’hésitez pas à vous rapprocher des experts d’AURIS Finance qui pourront vous accompagner.
