PME de commerce électronique souhaite optimiser ses prévisions de ventes afin de mieux gérer son stock, d’ajuster ses stratégies marketing et de mieux anticiper les fluctuations de la demande.
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Contexte:
Cette PME a des stocks importants suite a des manques de rotation sur certains produits. Le dirigeant souhaite remettre en question le modèle historique afin de vérifier si la gestion des stocks peut être améliorée.
Collecte des Données :
- Nous collectons des données historiques sur les ventes, y compris les tendances saisonnières, les promotions passées, les événements spéciaux, les données météorologiques, etc.
Nettoyage et Prétraitement des Données:
- Les données sont nettoyées pour éliminer les valeurs aberrantes et les erreurs, puis elles sont prétraitées pour les rendre compatibles avec le modèle d’I.A.
Choix du Modèle d’I.A. :
- Nous utilisons différents algorithmes d’apprentissage automatique tels que les réseaux de neurones, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support (SVM) pour construire le modèle de prévision des ventes.
Entraînement du Modèle :
- Le modèle est entraîné en utilisant les données historiques, en ajustant les paramètres pour minimiser l’erreur de prédiction.
Validation et Évaluation :
- Le modèle est validé en utilisant des données de validation pré-établies. L’évaluation se fait en comparant les prévisions du modèle aux données réelles.
Déploiement et Utilisation :
- Une fois validé, le modèle est déployé dans le système de l’entreprise. Il est utilisé pour générer des prévisions de ventes régulières, qui sont ensuite intégrées dans le processus de planification et de gestion des stocks.
Résultat:
Grâce à l’utilisation de l’I.A. pour les prévisions de ventes, cette organisation constate une amélioration significative de la précision de ses prévisions. Cela lui permet de mieux gérer son stock, d’optimiser ses stratégies de marketing et de répondre de manière proactive aux fluctuations de la demande, ce qui se traduit par une augmentation des revenus et une réduction des coûts opérationnels.
Retour sur Investissement « R.O.I. »:
- Réduction des stocks de 19%,
- Taux rotation du stock plus élevé.
- Diminution des coûts: Amélioration de la marge de 8%
- ROI en incluant l’audit (avec le temps du personnel), la conception outil et le déploiement/formation par rapport au gain de temps, de réduction des défauts, augmentation des commandes et amélioration de la notation client: 9 mois
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