Comment prévoir un lancement de produit avec le Machine Learning ?

Sujet(s) :
Enjeux IAA,  Supply Chain,  Industrie 4.0
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Prévoir un lancement de produit est complexe. Et si demain, le Machine Learning changeait la donne ? En tant que prévisionniste vous vous basez sur votre expérience, sur celle des services commercial et marketing, vous disposez de statistiques historiques, relatives à des comportements antérieurs ou prévus sur des articles “cousins”. Mais le plus souvent, tout cela est une question de flair.

Peut-on prévoir un lancement de produit ?

Il est difficile de prédire comment un nouveau produit va monter en puissance, atteindre son niveau de maturité et être considéré comme stable. Comment le savoir quand il n’existe pas encore de saisonnalité liée au produit ?

Une solution prévisions de vente permet de suivre les ventes avec précision. Il est possible de réaliser des zooms sur les articles, d’affiner au fil des cycles de prévisions (semaines ou mois).

 

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Le Machine Learning appliqué aux prévisions de ventes

L’Intelligence Artificielle (IA) va servir à mieux analyser pour mieux prédire.

Le Machine Learning, en particulier, appliqué aux prévisions de ventes, donne la possibilité d’être encore plus pro-actif. Il est possible de suivre les articles identifiés comme similaires et d’utiliser toutes les données disponibles pour déterminer une potentielle combinaison et apprendre sur la durée.

Créer un scénario de lancement avec une prévision ultra fiable

L’idée ? Obtenir une prévision ultra fiable avec un taux d’erreur le plus bas possible.

Notre logiciel de prévisions des ventes permet, par exemple, de créer un scénario de lancement pour l’appliquer à d’autres : simuler une montée en puissance avec une quantité cible et affiner au fur et à mesure du temps, les résultats.

Une fois le lancement de produit passé, après seulement quelques semaines, le Machine Learning capitalise sur les données de toutes les ventes passées et futures des autres articles/familles d’articles afin de réduire considérablement l’intervalle de confiance des prévisions.

 

 

 

 

 

 

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