Analyse prédictive avec l'IA : comment optimiser votre inventaire de commerce électronique

Découvrez comment l'intelligence artificielle peut vous aider à prédire la demande de produits et à gérer efficacement votre entrepôt.

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À propos de l'auteur : Lorenzo Bortolotto, Alpénite

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Qu'est-ce que l'analyse prédictive et pourquoi est-elle importante pour votre e-commerce ?

L'analyse prédictive consiste à utiliser des techniques d'exploration de données, de statistiques et d'intelligence artificielle pour analyser les données historiques et actuelles et prédire le comportement futur des clients, des marchés et des processus. Pour une entreprise de commerce électronique, l'analyse prédictive peut être un outil précieux pour optimiser la gestion des stocks, déterminer la quantité et les types de produits à stocker pour répondre à la demande.

Inventaire optimal minimise les coûts de stockage et d’approvisionnement, évite les ruptures de stock et les excédents de stocks, et maximise les ventes et les profits.

Comment fonctionne l'analyse prédictive pour la gestion des stocks

L'analyse prédictive s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage automatique qui apprennent des données passées et présentes pour générer des prévisions sur divers aspects de la demande, tels que le volume, la saisonnalité, la segmentation, la sensibilité aux prix et les promotions. Ces prédictions peuvent être utilisées pour calculer le niveau de stock optimal pour chaque produit en fonction de facteurs tels que la probabilité de vente, le coût d'achat, la marge bénéficiaire, le délai de livraison, la date d'expiration, etc. De plus, l'analyse prédictive peut aider identifier les produits les plus rentables, les tendances émergentes, les opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives, et le stratégies de prix et de marketing les plus efficaces.

Avantages de l'analyse prédictive pour votre e-commerce

L'analyse prédictive peut apporter de nombreux avantages à votre e-commerce, notamment :

1. Réduire les coûts de gestion des stocks en évitant le gaspillage, les pertes, les dommages et l'obsolescence.
2. Augmenter les ventes et les bénéfices en proposant les bons produits au bon moment et au bon prix.
3. Améliorer la satisfaction client et la fidélité en garantissant la disponibilité des produits souhaités et des livraisons rapides.
4. Optimiser les décisions stratégiques basées sur des données fiables et à jour.

Implémenter l'analyse prédictive dans votre e-commerce

Pour mettre en œuvre l’analyse prédictive dans votre e-commerce, vous devez :

1. Avoir un Plateforme de commerce électronique qui vous permet de collecter et d'intégrer des données provenant de diverses sources tels que le site Web, les réseaux sociaux, les commentaires des clients, les fournisseurs, les concurrents, etc.
2. Utiliser une solution d'analyse prédictive qui convient à vos besoins, votre budget et votre niveau d'expertise. Choisissez parmi des solutions cloud, sur site ou hybrides, ainsi que des solutions prêtes à l'emploi ou personnalisées.
3. Définir des objectifs et des mesures pour l'analyse prédictive, surveiller les résultats et les performances.
4. Tester et valider les prédictions en les comparant aux données réelles et aux attentes des clients.
5. Agir en fonction des prédictions en adaptant les stratégies de gestion des stocks, de tarification et de marketing.

De plus, disposer d’un partenaire expérimenté dans les projets d’analyse prédictive constitue souvent un avantage concurrentiel. Tel un partenaire peut offrir une consultation qualifiée et personnalisée, accompagnant le client dans chaque phase du projet, de la définition du problème et des objectifs à sélectionner les solutions les plus adaptées à la mise en œuvre et à la maintenance, garantissant la qualité, la sécurité et l’efficacité.

L'analyse prédictive nécessite vérification continue du modèle pour s’assurer qu’ils sont mis à jour, alignés sur la réalité et conformes aux objectifs de l’entreprise. Une équipe dédiée peut surveiller les performances du modèle, détecter les anomalies ou les écarts et effectuer les ajustements nécessaires pour optimiser les résultats.

Enfin, un partenaire peut apporter les compétences nécessaires à la gestion et à l'utilisation de la solution d'analyse prédictive à travers la formation, l'assistance et le transfert de connaissances, rendant le client indépendant dans la gestion du système pour exploiter pleinement le potentiel d'analyse prédictive de son entreprise.

Un véritable exemple de cas d'utilisation

Présentons maintenant le cas d'utilisation de Modayola, une plateforme en ligne multimarque proposant des vêtements et des accessoires de haute qualité.

Avant de décrire les avantages et les résultats de Modayola, il est essentiel de noter que Modayola est un nom fictif utilisé pour préserver la confidentialité de l'entreprise, avec un accord de non-divulgation (NDA) en place pour protéger l'avantage concurrentiel dérivé de l'investissement dans l'analyse prédictive.

Modayola a affronté le le défi de gérer un catalogue étendu et diversifié avec des milliers de produits auprès de divers fournisseurs. De plus, elle devait prendre en compte les préférences et comportements d’achat hétérogènes et en constante évolution de ses clients.

Pour relever ce défi, Modayola s'est tourné vers Alpénite, une entreprise du Groupe Arsenalia spécialisée en IA appliquée au secteur du e-commerce. L'idée d'Alpenite pour Fashionista était de créer un système prédictif intégré au commerce électronique et à l'ERP de l'entreprise, utilisant l'intelligence artificielle pour anticiper la demande et l'offre de chaque produit, rationaliser le processus d’achat auprès de divers fournisseurs.

Le projet s'est déroulé en plusieurs phases.

1. Initialement, Alpenite a étudié le processus et collecté et analysé les données historiques et actuelles de Modayola liées aux ventes, aux stocks, aux coûts, aux fournisseurs, aux clients, aux commentaires et aux campagnes marketing.
2. Ensuite, Alpenite a construit et formé des modèles prédictifs à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour générer des prévisions précises et fiables pour divers aspects de l'activité de Fashionista.
3. Enfin, Alpenite a intégré les modèles prédictifs dans l'ERP de Modayola, créant des tableaux de bord interactifs et des alertes automatiques pour faciliter la prise de décision et l'action.

L'analyse prédictive a apporté des avantages significatifs à Modayola. Après la première année, les revenus en ligne ont augmenté d'environ 20%, tandis que la marge bénéficiaire a augmenté de 10%. Elle a pu réduire les déchets et les stocks excédentaires, optimiser la collaboration avec les fournisseurs et également répondre plus précisément aux besoins des clients.

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