Prévision des ventes grâce au machine learning

machine Learning

L’examen des antécédents, de la saisonnalité, des événements évoluant sur le marché en plus d’autres domaines permet d’obtenir une prévision réaliste des revenus, qui est la pierre angulaire de la planification d’une entreprise. Le Machine Learning vous permet d’anticiper les réponses des clients aux facteurs externes et internes qui affectent les ventes. Grâce à cette supply chain générée, il est dès lors possible d’effectuer des prévisions à court terme et des prévisions à long terme.

Machine Learning : efficace pour les prévisions de ventes

De nombreux commerces de détail ont besoin de prévisions précises des revenus générés par chacun de leurs magasins. Ces prévisions permettent de planifier, d’optimiser les effectifs et de s’assurer que chaque magasin dispose de l’approvisionnement nécessaire. Sans ces prévisions, les entreprises peuvent gaspiller de l’argent en sur-stockant un magasin, ou pire encore, perdre des revenus parce qu’un magasin n’a pas suffisamment de fournitures pour gérer les revenus prévus. En effet, le Machine Learning, la solution prédictive retail, fournit une excellente modélisation prédictive qui vous aide à estimer le nombre de produits que le magasin vendra, à préparer l’inventaire et à gérer les flux de trésorerie. Elle détecte les facteurs qui influencent le plus les ventes et vous fournit des informations d’une grande importance pour vous permettre de prendre des décisions essentielles à la croissance de votre entreprise.

En outre, le Machine Learning étant une solution de prévision des ventes, peut être utile aux entreprises de différentes manières. Comme le prouvent les excellents services de verteego.com, le Machine Learning améliore significativement la planification budgétaire et l’allocation des ressources. En effet, l’objectif principal de la prévision des revenus est de mieux planifier vos dépenses futures alors que la connaissance de nombre de futurs clients ou de futures ventes permet une meilleure gestion des salariés.

En quoi consiste le Machine Learning ?

De nombreuses variables entrent en jeu durant l’analyse prédictive opérée par le Machine Learning. Étant donné que seules quelques-unes peuvent fournir des signaux qui annoncent une prévision, ce logiciel de prévision des ventes isole les « peu importants » des « plus signifiants ». Il parvient à déterminer ces quelques éléments significatifs grâce à la simple analyse de Pareto, à la modélisation de régression autorégressive ou à des techniques multivariées avancées. Votre prévision des ventes, grâce à cette analyse prédictive, est une réponse dynamique à l’univers des impulsions possibles, mesurables et non mesurables, quantitatives et qualitatives, à l’intérieur et à l’extérieur de votre marché. La multitude d’algorithmes du Machine Learning vous permet de passer au crible et de trouver ces précieuses variables dans vos données.

En effet, les entreprises peuvent fonder leurs prévisions sur des données internes et externes. Parmi les données internes standards utilisées figurent les données de ventes passées, les actions de commercialisation et l’importance des visites du site Web de l’entreprise. Quant aux données externes, elles sont généralement constituées par les tendances saisonnières, les événements de déménagement de marché et les tendances économiques des clients potentiels. Bien entendu, les facteurs affectant les ventes à court terme sont différents de ceux affectant les ventes à long terme.

Les étapes pour réaliser une prévision de vente par le Machine Learning :

Les réseaux de neurones sont la technique la plus importante pour le Machine Learning et l’intelligence artificielle. La première étape consiste à créer un jeu de données en collectant toutes les informations internes et externes liées aux ventes de l’entreprise. Ensuite, il faut construire un réseau de neurones qui prévoira les ventes futures grâce à la stratégie de formation appliquée au réseau de neurones pour découvrir les relations sous-jacentes dans les données de ventes.

Pour améliorer les capacités prédictives du modèle, il sera possible d’appliquer la sélection de modèles en essayant des combinaisons de variables et en choisissant celles qui ont le plus d’impact sur les ventes. Le modèle résultant subit une analyse de test exhaustive. Après son déploiement, le réseau de neurones est utilisable pour prédire les ventes à venir de l’entreprise.

Comment signer un document en ligne ?
Comment développer votre visibilité hors média ?