Comment prévoir les fluctuations de la demande grâce à l’intelligence artificielle
08/20/2024 - Intelligence artificielle
La prévision de la demande ou demand forecasting est un outil essentiel pour la planification d’entreprise, car il est nécessaire de savoir avec précision quels sont les produits dont vont avoir besoin les clients et en quelles quantités, afin de pouvoir optimiser les opérations et réduire les coûts.
Il s’agit là d’une tâche pour laquelle de plus en plus d’entreprises ont recours à l’intelligence artificielle. D’ailleurs, celles qui l’ont déjà intégrée dans leurs process confirment qu’en plus d’optimiser la gestion de stock et de planifier la production, l’IA accroît la compétitivité en permettant de réagir plus rapidement aux changements incessants du marché.
C’est pour cela que nous avons consacré un article à examiner comment la prévision de la demande fondée sur l’IA surpasse les méthodes traditionnelles et apporte un avantage significatif dans le secteur retail grâce à l’aide d’instruments avancés comme le logiciel Demand Forecasting de Reactev.
AI Demand Forecasting vs méthodes traditionnelles de prévision de la demande
L’arrivée de l’intelligence artificielle dans la prévision de la demande a créé un avant et un après dans la manière dont les entreprises planifient leurs stratégies d’inventaire et de vente. L’AI Demand Forecasting se distingue de la prévision de la demande traditionnelle par plusieurs aspects fondamentaux.
À la différence des méthodes basées sur des modèles statistiques qui ne compilent pas toutes les variables qui affectent les fluctuations et l’élasticité de la demande, l’IA peut traiter et analyser de grandes quantités de données telles que les habitudes d’achat, les tendances de marché, les variables internes de votre entreprise et les signaux externes. Grâce à tout cela, elle est capable d’identifier des modèles complexes et des corrélations contrairement à une analyse humaine ou à des approches plus simplistes, et d’offrir des prévisions plus précises et plus pertinentes.
Amélioration de la précision et réduction des erreurs
La mise en œuvre de modèles d’IA pour la prévision de la demande permet aussi de réduire de façon exponentielle les marges d’erreur.
En employant l’apprentissage automatique et des algorithmes avancés, l’intelligence artificielle ajuste continuellement ses modèles avec les nouvelles données, et affine ses projections pour mieux refléter les fluctuations du marché. Cette capacité d’adaptation et de précision est très intéressante lorsqu’il s’agit de faire des prévisions à plus long terme, ainsi que d’aider les entreprises à éviter les surplus et à optimiser la chaine d’approvisionnement.
Avantages de l’IA pour prédire les fluctuations de la demande
L’intégration de l’IA dans la prévision de la demande fournit aux entreprises un avantage compétitif significatif à différents niveaux :
- Une réponse rapide aux tendances du marché : l’IA permet aux entreprises d’anticiper les changements du marché et d’ajuster leurs stratégies de prix de manière proactive et en temps réel.
- Une optimisation des stocks : avec des prédictions plus précises, les détaillants peuvent gérer leurs inventaires plus efficacement en évitant aussi bien les surplus que les ruptures de stock.
- Una amélioration de la satisfaction du client : en s’assurant que les produits présentant le plus grand turn over restent disponibles, les détaillants améliorent l’expérience des clients et favorisent leur fidélisation.
- Une augmentation de la rentabilité : il est possible d’ajuster les prix des produits ayant une demande inélastique pour améliorer la marge bénéficiaire ou de baisser les tarifs des articles plus élastiques pour booster les ventes.
C'est pourquoi on peut affirmer que l'adoption de l'intelligence artificielle pour la prévision de la demande a marqué un tournant dans la manière dont les entreprises de vente au détail comprennent les besoins du marché et y répondent.
Deux questions essentielles pour optimiser les ressources de tout projet, et que la technologie a réussi à simplifier énormément avec des outils tels que le logiciel de prévision de la demande de Reactev, qui a été conçu pour améliorer l'efficacité opérationnelle et financière, et ainsi renforcer la position du détaillant sur des marchés hautement compétitifs.
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