Les analyses prédictives de données : la clé pour optimiser la gestion de stock et anticiper la demande client

Ruptures, surstock, réapprovisionnements… autant de défis qui impactent directement la rentabilité des entreprises et l’expérience client. Dans le domaine du retail, l’optimisation des stocks repose désormais sur des analyses prédictives avancées, permettant d’anticiper la demande avec précision.

Découvrez comment l’analyse prédictive transforme la gestion des stocks.

Prédiction de la demande client

Importance de l’analyse prédictive des données

À l’heure où les interactions clients se multiplient à travers divers canaux, les données issues de ces points de contact sont une mine d’or à exploiter. L’approche analytique de prévision, souvent basée sur l’historique des ventes, ne suffit plus face aux comportements d’achat actuels. L’analyse prédictive des données intègre des facteurs externes pour des prévisions plus précises.

Tous les retailers le savent : une mauvaise gestion des stocks entraîne des ruptures ou des surstocks, impactant la rentabilité et la satisfaction client. L’analyse prédictive des données garantit l’anticipation du besoin et la synchronisation de l’approvisionnement en fonction de la demande.

Algorithmes et outils pour l’analyse prédictive

Les algorithmes d’analyse prédictive se basent sur les données historiques et les tendances pour générer des prévisions. Ils reposent sur l’intelligence artificielle et suivent différents modèles prédictifs :

• La moyenne mobile simple et le lissage exponentiel permettent d’identifier les tendances à long terme ;
• Le modèle ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) offre des prévisions plus précises en prenant en compte différentes variables comme la saisonnalité ;
• Les réseaux de neurones artificiels détectent des schémas plus complexes et ajustent les prévisions.

Plusieurs outils exploitent ces modèles dans un contexte de commerce unifié, comme la plateforme Orisha Commerce, qui permet une analyse prédictive avancée des données. Les retailers peuvent ainsi prendre des décisions éclairées en matière de gestion des stocks, en ajustant leurs approvisionnements en fonction des prévisions, et ce, à travers tous leurs canaux de vente.

Impact des tendances de consommation sur la demande

Aujourd’hui, 50 % des Français optent pour un parcours hybride, alternant entre e-commerce et magasins physiques, une tendance en forte progression. Par ailleurs, 48 % des consommateurs se laissent davantage tenter par un achat lorsque l’offre est personnalisée. De plus, la majorité des Français adoptent aujourd’hui une approche durable pour leurs achats de vêtements.

Les retailers doivent adapter leurs stratégies pour répondre à ces nouveaux enjeux : parcours omnicanal sans couture, personnalisation de l’offre et prise en compte des critères éthiques.

Stratégies de réapprovisionnement efficaces

Gestion des niveaux de stock en temps réel

Grâce aux données unifiées, il est possible d’avoir une vision globale des stocks sur tous les canaux (magasins, entrepôts, e-commerce, marketplaces). Alors qu’une gestion traditionnelle entraîne des écarts entre la disponibilité réelle et les prévisions, une gestion en temps réel permet de :

• Éviter les ruptures ;
• Réduire les surstocks et les coûts liés ;
• Fluidifier le parcours client (avec le click and collect et le ship from store) ;
• Prédire les fluctuations de la demande.

Le logiciel de commerce unifié d’Orisha Commerce synchronise en temps réel les données de tous les canaux pour une visibilité unifiée et une meilleure orchestration des commandes. Le module Openbravo WMS permet quant à lui une gestion des entrepôts sur le cloud et mobile.

Techniques d’allocation pour éviter les ruptures

L’allocation consiste à répartir intelligemment les produits entre les entrepôts, les magasins et les canaux de vente en ligne, en fonction des besoins et des contraintes logistiques. L’objectif est d’éviter les ruptures tout en optimisant les coûts de stockage et de transport.

Si l’allocation basée sur la demande prévisionnelle résulte de l’analyse des tendances de vente et des comportements d’achat, l’allocation dynamique, en revanche, garantit une adaptation en fonction des ventes en cours. En effet, chaque type de produit présente des dynamiques de vente spécifiques, nécessitant une approche différenciée.

Découvrez la plateforme Orisha Commerce pour une gestion fiable des données en temps réel !

Optimisation du point de commande et des délais d’envoi

Le point de commande est le seuil auquel une commande de réapprovisionnement doit être déclenchée pour éviter une rupture. Les modèles prédictifs ajustent dynamiquement le point de commande en fonction des tendances.

Cependant, un point de commande optimisé ne suffit pas : l’optimisation des délais d’expédition est indispensable pour garantir une disponibilité rapide des produits. L’automatisation et l’analyse en temps réel permettent d’accélérer le picking, de prioriser les commandes urgentes et d’améliorer la coordination avec les transporteurs.

Commerce unifié et omnicanalité

Intégration des canaux pour une expérience client fluide

Le commerce unifié consiste à synchroniser tous les points de contact pour offrir une expérience sans friction. Contrairement au multicanal où chaque canal fonctionne en silo, l’omnicanalité repose sur une vision unifiée des datas client. Cette approche permet une expérience d’achat cohérente, quel que soit le canal utilisé (magasin, e-commerce, marketplace, mobile).

Openbravo SSMS est une solution innovante de gestion des stocks multi-magasins, qui permet aux détaillants de suivre les mouvements en temps réel. Découvrez notre solution !

Rôle de la technologie dans le commerce unifié

Le commerce unifié repose sur une intégration totale des canaux de vente. Les plateformes comme celle d’Orisha Commerce intègrent tous les aspects du commerce (e-commerce, magasins, marketplaces, logistique, service client) dans un écosystème unique.

Grâce à l’intelligence artificielle et aux modèles prédictifs, les retailers peuvent exploiter les données unifiées pour prédire la demande. La marque de luxe SMCP, par exemple, a choisi Openbravo pour sa technologie cloud et ses fonctionnalités de commerce unifié, qui lui permettent d’optimiser sa distribution omnicanale. Découvrez les solutions dédiées au secteur de la mode pour être à la pointe des tendances.

Avantages d’une approche omnicanale pour le réapprovisionnement

Une approche omnicanale permet d’orchestrer le réapprovisionnement de manière dynamique, grâce à une vue globale en temps réel. Les stocks sont alloués aux magasins et aux entrepôts en fonction des besoins, et les systèmes déclenchent des commandes lorsque les seuils sont atteints.

Mesurer le succès des prévisions et du réapprovisionnement

Indicateurs clés de performance à suivre

Pour garantir une disponibilité optimale des produits, plusieurs indicateurs sont à suivre :

• Le taux d’erreur des prévisions mesure la différence entre la demande prévue et la demande réelle. Un taux élevé peut signaler un manque de précision des modèles prédictifs ;
• Le taux de service évalue la capacité à satisfaire la demande client en fonction des stocks disponibles. Un taux élevé indique une bonne gestion des approvisionnements, tandis qu’un taux faible peut entraîner une insatisfaction client ;
• Le taux de rotation des stocks indique à quelle fréquence les produits sont écoulés et renouvelés sur une période déterminée. Un taux élevé traduit une bonne dynamique commerciale, tandis qu’un taux faible peut révéler des problèmes de surstockage ;
• Le taux de rupture indique le pourcentage de références en rupture par rapport au total des produits en catalogue.

Ajustements basés sur l’analyse post-vente

Une fois les ventes réalisées, les entreprises disposent de données pour affiner leurs stratégies. L’exploitation de ces informations et l’analyse des écarts entre prévisions et ventes réelles permettent d’ajuster les futurs calculs. Les niveaux de stock peuvent ainsi être optimisés en fonction de la performance des produits.

Exemples d’entreprises qui ont amélioré le taux de disponibilité de leurs produits

Décathlon, géant du retail sportif, a entrepris une transformation de la gestion de sa logistique pour mieux anticiper les besoins, notamment lors des pics saisonniers. L’entreprise a mis en place des algorithmes de machine learning pour analyser l’historique des ventes et affiner ses prévisions. De plus, Décathlon a industrialisé ses modèles d’intelligence artificielle pour favoriser le déploiement efficace des algorithmes en production. Ces efforts ont permis à l’entreprise de réduire les ruptures.

La marque de mode Zara doit quant à elle gérer le renouvellement rapide des collections, et l’enseigne faisait face à des ruptures fréquentes sur ses modèles les plus populaires. Pour résoudre ces déséquilibres, Zara a adopté un modèle de réapprovisionnement agile, combinant des livraisons fréquentes et une gestion centralisée. Résultat : grâce à ces ajustements, l’enseigne a réduit son taux de rupture et augmenté ses ventes.

L’analyse prédictive des données permet aux entreprises de garantir une meilleure disponibilité de leurs produits. En intégrant l’intelligence artificielle dans leur stratégie, les retailers peuvent anticiper les fluctuations de la demande client et optimiser leurs processus. Rentabilité accrue et expérience client sans friction : il est temps d’exploiter la puissance des données unifiées !