Prévision des ventes assistée par l'IA : fonctionnement et techniques à tester

Il y a encore quelques années, le seul moyen d'utiliser les données clients pour prédire les comportements d'achat et les segments à cibler était de faire appel à des spécialistes en statistiques.

Aujourd'hui, avec la démocratisation de l'IA, toutes les entreprises peuvent anticiper les besoins de leurs clients, développer une base de clients fidèles et favoriser la croissance et l'accélération de leur chiffre d'affaires.

Table des matières

• Qu'est-ce que la prévision des ventes assistée par l'IA ?
• Modèles de prévisions des ventes assistées par l'IA et exemples
• Les défis relatifs à l'utilisation de l'IA pour la prévision des ventes
• Utilisation des prévisions assistées par l'IA

Qu'est-ce que la prévision des ventes assistée par l'IA ?

Les techniques de prévisions de ventes assistées par l'IA sont des modèles qui analysent les données et tendances passées pour prédire des orientations ou événements futurs.

L'un des plus grands avantages de l'intelligence artificielle est sa capacité à traiter des jeux de données complexes et de grande taille, que ces données soient structurées ou non, et de fournir des résultats précis. Les données structurées sont des données quantitatives, comme les dates et les chiffres. Les données non structurées sont des données qualitatives, subjectives et interprétatives, comme des images.

Pour créer des prévisions, l'IA traite ces jeux de données par le biais d'algorithmes afin de créer des corrélations qui révèlent des modèles et tendances grâce auxquels les entreprises peuvent rester compétitives.

Les techniques de prévisions IA favorisent l'automatisation de nombreuses tâches dans bien des secteurs, ce qui permet de réduire les coûts et d'améliorer la prise de décisions.

L'IA peut également aider les entreprises à prévoir les performances des produits et services, ainsi que suggérer les meilleurs tarifs à adopter.

Les entreprises qui tirent parti de la prévision des ventes assistée par l'IA peuvent améliorer l'établissement de leur budget des ventes, car elles obtiennent des réponses précises à leurs questions les plus critiques, parmi lesquelles :

• Quel sera le chiffre d'affaires prévisionnel au prochain trimestre pour les ventes ?
• Comment optimiser la chaîne logistique pour s'adapter à l'évolution de la demande ?
• De quelles tendances futures en matière de préférences clients faut-il tenir compte ?
• Quels sont les risques potentiels pour l'activité et comment les prévenir ?
  
  

Comment fonctionne la prévision des ventes assistée par l'IA ?

Les outils de prévisions IA sont idéaux pour les entreprises dont les produits sont bien établis et qui disposent d'un grand nombre de données historiques. Grâce à ces deux variables, les modèles d'IA peuvent aisément produire des prévisions précises et contribuer à un scénario planning efficace.

Le processus de prévision comporte généralement quatre étapes clés.

Étape 1: collecte et traitement des données

Les entreprises peuvent collecter des données dans leurs outils de prévision assistée par l'IA et alimenter ces derniers de plusieurs manières. Les données peuvent provenir d'un CRM, d'un prologiciel de gestion intégré, d'outils d'analytics web, de plateformes de réseaux sociaux ou encore d'appareils connectés. En fonction du secteur d'activité, certains facteurs externes sont susceptibles d'avoir un impact significatif sur la précision des prédictions et des résultats commerciaux et devront donc être pris en compte.

Une fois les données collectées, elles devront être nettoyées. Cela implique de normaliser les valeurs, de supprimer les doublons et d'appliquer des techniques telles que le lissage et la détection des valeurs inhabituelles ou incohérentes. Bien que certains outils d'IA puissent gérer cela automatiquement, il est recommandé de faire appel à un analyste humain de réviser les données traitées. Une analyse rapide peut détecter toute erreur qui pourrait entraîner des prévisions trompeuses.

Étape 2 : sélection du modèle et formation

Une fois les données organisées et structurées, il faut choisir le bon modèle de prévisions IA à utiliser. Cela dépend du type de données et de la prévision cible, qu'il s'agisse d'une catégorie ou d'un chiffre.

Les objectifs doivent également être évalués en fonction de leur durée, en décidant d'effectuer des prévisions à court terme ou à long terme. Par exemple, le modèle ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive) est plus simple et peut mieux fonctionner pour les prévisions à plus court terme, tandis qu'un modèle LSTM (mémoire à long et à court terme) est complexe et peut gérer des relations élaborées.

Une fois le modèle sélectionné, il doit être alimenté à l'aide de données historiques afin d'être formé. Ce processus aide le modèle à apprendre des schémas et des relations, en minimisant les erreurs pour des prévisions précises.

Étape 3 : prévisions

À cette étape, le modèle d'IA reçoit de nouvelles données, telles que les derniers chiffres de vente ou des informations sur le comportement des clients. Le modèle génère ensuite des prédictions basées sur les tendances apprises pendant sa formation. Par exemple, il peut avoir été formé à utiliser les données commerciales du 3e trimestre pour prédire les ventes du 4e trimestre.

Le logiciel de scoring prévisionnel des leads de HubSpot est un bon exemple d'outil de prévisions IA précis. Il analyse un nombre incalculable de données historiques et actuelles pour identifier les meilleurs leads. De plus, avec le temps, il devient plus intelligent et aide les équipes commerciales à anticiper le comportement des clients et à prendre des décisions basées sur les données.

Étape 4 : évaluation et prise de décision

Cette étape permet d'évaluer la précision et la fiabilité du modèle de prévision. Après un événement, les prédictions du modèle sont comparées aux résultats réels.

Pour mesurer la précision, les indicateurs suivants peuvent être utiles :

• L'erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE), qui indique la précision sous forme de pourcentage.
• L'erreur quadratique moyenne (RMSE), qui indique une erreur dans les mêmes unités que les données d'origine.

Les visualisations telles que les diagrammes de séries chronologiques ou les graphiques résiduels peuvent également aider à comparer les valeurs prédites avec les résultats réels, ce qui facilite la détection des biais. Ces résultats peuvent ensuite être utilisés pour affiner le modèle de prévisions. Cela peut impliquer d'ajuster les paramètres, de sélectionner différentes caractéristiques ou de choisir un autre modèle de prévisions IA.

Prévisions IA vs méthodes traditionnelles

Les méthodes de prévision traditionnelles utilisaient des données provenant d'enquêtes et d'informations sur les consommateurs, combinées au jugement d'experts et à des formules mathématiques, pour améliorer la précision des prévisions commerciales.

Cependant, les méthodes traditionnelles s'appuyaient sur des données historiques et passaient souvent à côté des changements soudains que connaissait le marché. De plus, la collecte d'informations sur les consommateurs est longue et coûteuse, et les biais humains affectent souvent les prévisions. Ces faiblesses dans les prévisions traditionnelles sont la force de l'IA.

Grâce à l'IA, les entreprises peuvent effectuer des prévisions rapides et précises en s'appuyant à la fois sur des données historiques et en temps réel. L'IA est l'avenir des prévisions en matière de vente, car elle permet d'automatiser les processus, elle est rentable et évolutive, et elle aide les équipes à analyser de vastes jeux de données et à déceler rapidement des tendances complexes.

Modèle de prévision des ventes

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Modèles de prévisions des ventes assistée par l'IA et exemples

Réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux, ou réseaux de neurones, sont des modèles de prévisions IA conçus pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Ils comprennent des nœuds interconnectés, ou neurones, organisés en couches :

• Une couche d'entrée pour la réception de données.
• Un ou plusieurs couches masquées pour le traitement.
• Une couche de sortie permettant de générer des prédictions ou des classifications.

Ce modèle fonctionne comme un système informatique de base. La couche d'entrée prend des données pertinentes, telles que l'historique des chiffres de vente ou les données démographiques des clients. Ces données se déplacent à travers les couches cachées, où les neurones appliquent des transformations mathématiques. Enfin, la couche de sortie produit des résultats, qu'il s'agisse d'une valeur numérique unique ou d'une catégorie pour les classifications.

Exemple d'utilisation d'un réseau neuronal

Supposons qu'une entreprise de vente au détail souhaite effectuer une prévision précise de la demande pour ses produits afin d'améliorer sa gestion des stocks. Si elle décide d'utiliser le mode de prévisions IA des réseaux neuronaux, elle doit d'abord recueillir des données commerciales historiques, y compris les ventes par date, les événements promotionnels, les tendances saisonnières et des facteurs externes tels que les vacances.

Ensuite, ces données seront nettoyées pour en garantir l'exactitude, avant d'être saisies dans le modèle, où chaque neurone de la couche d'entrée envoie des informations à chacune des couches cachées pour le traitement. Une fois formé, le réseau neuronal utilise les nouvelles données, généralement sur les promotions et les tendances récentes des ventes, pour prévoir la demande future. Ces prévisions aident l'entreprise à ajuster les niveaux de stock pour répondre efficacement à la demande des clients.

Machines à vecteurs de support (SVM)

Cette technique de prévisions IA distingue deux catégories de données, telles que la prédiction de réponses de type oui ou non. Le modèle SVM est courant pour des tâches telles que l'analyse des sentiments et la détection de spam.

Avec des données propres dans le modèle SVM, des formules mathématiques séparent l'entrée en deux groupes. Le modèle identifie ensuite les caractéristiques clés de chaque catégorie et crée une ligne de démarcation entre elles appelée hyperplan. Grâce à cette limite, le modèle SVM peut analyser de nouvelles données et déterminer dans laquelle des deux catégories elles s'inscrivent en fonction de leurs caractéristiques.

Exemple d'utilisation du modèle SVM

Une institution financière veut prévenir la perte de clients en prédisant les transactions frauduleuses par carte de crédit. La banque va recueillir, nettoyer et insérer les données historiques des transactions, telles que les montants des transactions, les emplacements, les catégories de commerçants et les profils d'utilisateurs, dans le modèle.

Le modèle utilise ensuite des formules mathématiques pour identifier les caractéristiques clés et séparer les données en deux catégories : frauduleuses et non frauduleuses. Il crée une ligne de démarcation et maximise la distance entre ces deux catégories pour améliorer la visibilité. Lorsque la banque saisit de nouvelles données sur les transactions, le modèle compare leurs caractéristiques à celles de chaque catégorie pour déterminer s'il s'agit d'une fraude ou non. Cela permet à l'institution de signaler les transactions suspectes, d'améliorer sa sécurité et de minimiser les pertes.

Mémoire à long et à court terme (LSTM)

Le modèle LSTM apprend et mémorise des informations à partir de longues séquences de données. Ce modèle convient aux prédictions qui s'appuient sur le contexte, car sa structure conserve et met à jour automatiquement ses cellules de mémoire.

Exemple d'utilisation du modèle LSTM

Une entreprise de fabrication subit des pannes de machines imprévues, ce qui entraîne une perte de revenus. Avec le modèle LSTM, l'entreprise peut prédire les calendriers de maintenance et réduire la probabilité de défaillances des machines.

Pour commencer, ses équipes doivent collecter les données de performance de toutes les machines, y compris les heures de fonctionnement, la température et les niveaux de vibration. Elles vont ensuite alimenter le modèle LSTM à l'aide de ces données, afin qu'il découvre des tendances et identifie les événements qui ont précédé la défaillance de la machine. Par exemple, le modèle peut remarquer que des vibrations élevées associées à de longues heures de fonctionnement signalent une panne imminente.

Une fois formé, le modèle analyse les données en temps réel et prédit avec précision quand une machine a besoin d'être révisée. Cette proactivité réduit les temps d'arrêt, réduit les coûts de maintenance et améliore l'efficacité globale.

Arbres de décision

Comme son nom l'indique, ce modèle de prévisions IA se présente comme un arbre, où chaque nœud interne, c'est-à-dire le point de départ de nouvelles branches, représente une caractéristique de données. Chaque branche représente des règles de décision et les feuilles indiquent les résultats probables.

L'arbre de décision divise les données d'entrée en caractéristiques à l'aide de méthodes telles que l'impureté de Gini, l'entropie ou l'erreur quadratique moyenne (MSE) pour la régression linéaire. Il continue de diviser ses nœuds et ses branches jusqu'à ce que chaque attribut atteigne un résultat.

Lors de la saisie des données de test dans le modèle, ce dernier divise les données en attributs et les compare aux attributs qu'il a dans l'arborescence. Il trace ensuite ces attributs jusqu'à ce qu'il atteigne son résultat et le déclare comme sa prévision finale.

Exemple d'utilisation d'un arbre de décision

Une entreprise comptant de nombreux employés souhaite évaluer les performances afin d'identifier ceux qui sont éligibles à des promotions ou à une formation.

L'équipe RH peut saisir les données des employés dans le modèle et définir une prédiction cible, par exemple, une note de performance (élevée, moyenne ou faible). L'arbre de décision divise les données en caractéristiques telles que les années d'expérience, le niveau d'éducation, les départements et la présence, en les comparant à la prédiction cible.

Au fur et à mesure que l'arbre se développe, le modèle identifie les employés qui atteignent l'objectif. Il peut également trouver un modèle qui crée des corrélations avec les employés précédemment promus, tels que des niveaux d'éducation plus élevés et plus d'années d'expérience dans un service particulier, la participation à un certain programme de formation, par exemple. Grâce à ces prévisions, les RH prennent des décisions éclairées en matière de promotions, de formation et de gestion des talents.

Forêt aléatoire

Le modèle de forêt aléatoire combine plusieurs arbres de décision pour effectuer des prédictions plus précises. Contrairement au modèle de l'arbre de décision, où chaque nœud interne a un sous-ensemble de données différent, dans un modèle de forêt aléatoire, chaque arbre est alimenté avec un sous-ensemble de données différent. Cela permet au modèle d'éviter d'apprendre des fluctuations aléatoires ou des informations inutiles à partir de différents sous-ensembles, ce qui peut mener à des prédictions incorrectes.

Ce qui est intéressant, c'est la façon dont cette méthode alloue de manière aléatoire des sous-ensembles de données à chaque arbre de décision pour s'assurer que les arbres n'apprennent pas tous les mêmes modèles, ce qui ajoute de la diversité à la forêt aléatoire. Par la suite, le modèle fait une prédiction unique en agrégeant les prédictions de chaque arbre, soit par moyenne, pour les valeurs numériques, soit par vote majoritaire, pour les résultats binaires ou à choix multiples.

Exemple d'utilisation du modèle de forêt aléatoire

Une entreprise de télécommunications souhaite réduire la perte de clients en prédisant quels clients pourraient partir. Tout d'abord, il lui faut recueillir des données historiques sur les comportements des clients, y compris le niveau d'utilisation des services, les interactions avec le support, l'historique de facturation, les données démographiques et les cas de perte de clients passés. Il faut également tenir compte d'indicateurs tels que la fréquence des appels au support, la durée d'abonnement des clients et les modes de paiement, mensuels ou annuels.

Ensuite, ces données doivent être saisies dans le modèle de forêt aléatoire, qui assigne chaque attribut à différents arbres pour former le modèle et identifier des tendances. Après la formation, l'entreprise insère de nouvelles données pour les tests que le modèle transmettra aux arbres. L'entreprise utilise ensuite ces informations pour mettre en œuvre des stratégies de rétention ciblées afin de réduire la perte de clients.

Les défis relatifs à l'utilisation de l'IA pour la prévision des ventes

Manque d'expertise humaine

Les organisations investissent dans des outils d'IA avancés, mais négligent souvent de recruter des personnes qualifiées qui savent comment les utiliser.

Les outils de prévision, comme leur nom l'indique, sont parfaits pour réaliser des prévisions, mais pas pour interpréter ces prévisions, et encore moins pour les transposer en stratégies commerciales actionnables. Pour cela, il faut des êtres humains.

Confier l'IA à une équipe de spécialistes dédiés permet de garantir l'exactitude des prévisions.

Qualité et disponibilité des données

Pour obtenir les meilleurs résultats de prévisions IA, les données doivent être à la fois de haute qualité, pertinentes et accessibles. Malheureusement, de nombreuses entreprises sont confrontées à des problèmes en raison de données inexactes ou incohérentes, ou encore d'informations manquantes. Ce problème est courant, car il peut être difficile de trouver des données précises et en temps réel, en particulier dans les secteurs où les données proviennent de sources différentes. Cela signifie également que les entreprises doivent nettoyer leurs données et vérifier les erreurs.

Si un modèle IA fournit des prévisions incorrectes, il est essentiel de vérifier les données qui l'alimentent.

Complexité et interprétabilité du modèle

Un modèle très complexe n'est pas forcément un modèle qui va renvoyer des résultats précis.

Comprendre comment fonctionnent certains modèles peut en effet constituer un défi, même lorsqu'ils sont expliqués en termes simples, et retracer comment ces modèles permettent d'obtenir certaines prévisions peut se révéler complexe et chronophage pour les analyste de données. Une telle complexité peut éroder la confiance dans le modèle et entraîner un gaspillage de ressources.

Les entreprises doivent trouver le bon équilibre entre précision et simplicité. Des modèles plus simples peuvent leur permettre d'obtenir des prévisions plus claires et plus faciles à exploiter.

Utilisation des prévisions assistées par l'IA

Les méthodes de prévisions IA peuvent permettre aux entreprises de garder une longueur d'avance. Il est possible d'obtenir des résultats significatifs avec de nombreuses données historiques, un analyste de données qualifié et un modèle précis.

Cependant, il est important d'utiliser les prévisions de ces outils avec précaution. Les prévisions obtenues peuvent parfois soulever des questions relatives à la confidentialité et à l'utilisation des données personnelles. Il est donc impératif que les entreprises traitent les informations personnelles de façon responsable lorsqu'elles utilisent des outils de prévisions IA.

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