Prévisions de vente : comment l’IA vient en aide aux retailers pour les cas les plus difficiles ?

Quels sont les articles dont les ventes sont les plus difficiles à prévoir ? Voici une question sur laquelle de nombreux marketeurs se sont penchés depuis belles lurettes. Contre toute attente, ce questionnement a permis de mettre en lumière les variables qui influent sur le volume de vos ventes. Des variables que les retailers peuvent aujourd’hui en partie maitriser grâce à l’IA.

Les aliments frais : un cas d’école

Les aliments frais figurent parmi les articles dont la demande est la plus difficile à anticiper. Cette difficulté découle de la fluctuation continuelle de leurs prix. Dans ce contexte, les acteurs du marché doivent constamment suivre le cours de ces produits. Contrairement aux idées reçues, ces variations ne sont pas uniquement dues aux conditions météorologiques ou encore à l’état des récoltes. Il convient également de considérer un grand nombre de facteurs dont certains n’ont aucun lien direct ou rationnel avec vos activités, mais influent sur le comportement des consommateurs. Citons en exemple les conséquences désastreuses d’une campagne pro-vegan sur les ventes d’une boucherie.

Dans cette situation, les responsables doivent en permanence réactualiser ces variables afin de produire des prévisions plus précises. Le recours à l’IA facilite grandement ce travail comme l’a prouvé son utilité sur les marchés boursiers. Des algorithmes à la pointe de technologie aident déjà les traders à prédire la fluctuation de la valeur des actifs.

Le sel de déneigement : l’influence des expériences passées des consommateurs

Cette fois-ci encore, la nature du produit pourrait nous pousser à penser que la demande dépend uniquement de la météo. Toutefois, force est de constater que d’autres facteurs entrent en jeu. Les souvenirs qu’ont les consommateurs de l’hiver précédent affectent leurs décisions. Si l’hiver de l’année précédente a été rude, ils achèteront une grande quantité de sel de déneigement dès la fin de l’été. Si au contraire l’hiver a été relativement doux, les particuliers feront tardivement cet achat. Les prévisions météo au jour le jour inciteront également tout un chacun à faire cette course ou non. Ce qui entrainera de fortes variations des ventes.

Pour ce type de produit, les retailers s’appuient sur les données statistiques pour établir leurs prévisions. Toutefois, ces modèles ne permettent pas toujours d’anticiper les revirements d’intérêts que peuvent manifester les consommateurs à cause de leurs expériences passées. L’IA donne cependant les moyens de pallier cet inconvénient majeur.

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Les meubles : l’effet inattendu des supports publicitaires sur vos ventes

Les meubles ne devraient pas être cités dans cet article dans la mesure où les ventes progressent d’année en année. Toutefois, de nombreux enseignes ont fait un constat étonnant. La place qu’occupe chaque produit dans le catalogue influent sur la vitesse à laquelle ces articles s’écoulent. Les mobiliers qui jouissent d’une bonne visibilité sur ces supports suscitent davantage l’intérêt du public. Une réalité qui prouve bien que les actions de communication des marques portent leurs fruits. D’ailleurs, les supports produits mettent également sur le devant de la scène des accessoires auxquels les consommateurs ne prêteraient que peu d’attention en temps normal. Les nappes de table, les vases ou même les coussins trouvent alors preneurs plus facilement.

Bien qu’il soit donc possible d’influer sur les ventes, les résultats de vos actions restent humainement imprévisibles. D’où, encore une fois, l’intérêt de recourir à l’IA.

L’IA au secours des retailers

Ces cas, o combien difficiles, montrent à quel point des facteurs qui nous échappent peuvent influer sur les ventes. Pourtant, il est maintenant possible de réduire les incertitudes grâce à l’IA. Les progrès réalisés dans ce domaine donnent aujourd’hui les moyens d’établir une corrélation entre la demande exprimée par les consommateurs et une constellation de variables. D’ailleurs, les outils consacrés fournissent des données prévisionnelles en temps réel. Ce faisant, ils ne cessent de prendre en compte de nouveaux variables pour livrer des résultats encore plus précis. Des solutions qui réduisent donc les marges d’erreur tout en permettant à tout un chacun d’économiser du temps.

Yohann G.