Prévisions des ventes, promos : quelle est la valeur ajoutée du Machine Learning ?
Le Machine Learning appliqué à la Supply Chain améliore l’anticipation et le pilotage des opérations commerciales.
Directeur commercial, prévisionniste, pouvez-vous vous fier à ces indicateurs pour arbitrer les promotions de demain ?
La réponse est oui.
Machine Learning définition
Technologie de l’intelligence artificielle, le Machine Learning permet d’exploiter une quantité considérable de données variées en capitalisant sur une expérience acquise dans le temps. Cette technologie se sert de la puissance de calcul des machines d’aujourd’hui pour apporter de la valeur à l’information.
L’apprentissage automatique va mettre en lumière des opportunités cachées, des gisements inexploités du big data.
Comment fonctionne le Machine Learning ?
Les algorithmes du Machine Learning sont capables “d’assimiler” rapidement des ensembles de données volumineux, d’apprendre de leurs erreurs et d’améliorer considérablement la précision des prévisions au cours du temps.
Quelle est la valeur ajoutée du Machine Learning pour la Supply Chain ?
En matière de prévision des ventes et des promotions, l’intérêt porte sur l’analyse et l’évaluation des données liées aux opérations commerciales révolues, en déterminant celles qui ont été les plus profitables, en identifiant pourquoi elles l’ont été et en intégrant des critères (historique, tendances, pré lancements) ou des facteurs plus contextuels comme les phénomènes météorologiques, la pénurie de matières premières, afin d’aligner la demande sur une projection.
L’apprentissage automatique a l’avantage de prendre en compte des facteurs de causalité qui influent sur la demande et que les méthodes existantes, de l’analyse statistique à la modélisation complexe de simulation, ne permettent pas de suivre ni de quantifier.
Le Machine Learning améliore l’anticipation et le pilotage des opérations commerciales de manière significative.
En clair, pour le directeur commercial, l’assistant commercial ou le prévisionniste, le Machine Learning appliqué à la Supply Chain est un redoutable outil d’aide à la décision.
Comment exploiter le Machine Learning dans nos solutions logicielles ?
Nous cherchons toujours à optimiser nos logiciels. L’apprentissage automatique ouvre le champ des possibles pour la prévision des ventes et des promotions.
Plusieurs fonctionnalités se dessinent :
- dépolluer de manière automatique les historiques des effets promos,
- prédire le volume global ou additionnel et le répartir sur la période concernée,
- travailler sur les similitudes entre les opérations commerciales, en créant des groupes et en faisant émerger des logiques (pas forcément identifiables manuellement compte tenu de la masse de la data à traiter).
Afin d’évaluer la qualité de prédictions, nous utilisons des matrices de confusion avec l’idée de mesurer la qualité du modèle.
A ce jour, nous pouvons prétendre atteindre une fiabilité de prédiction de 80 % sur les promos.
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