AKOLADE^® Prévisions

L’application Prévisions de ventes d’AKOLADE® permet d’anticiper la demande des clients et d’améliorer la fiabilité des prévisions en s’appuyant sur les données disponibles dans le système. Elle prend en compte différents facteurs susceptibles d’influencer les ventes, tels que les historiques, les tendances, la saisonnalité, les promotions, les caractéristiques produits ou encore les évolutions récentes de la demande.

Pour cela, AKOLADE® s’appuie sur des modèles statistiques et des technologies d’intelligence artificielle, permettant de construire des prévisions adaptées aux différents contextes et niveaux de granularité. L’objectif est de fournir aux équipes une vision prospective de la demande afin de faciliter les décisions de vente, d’achat, de stock et de distribution.

La solution permet également de combiner la prévision automatique avec l’expertise métier. L’utilisateur peut définir ses propres hypothèses, tester différents scénarios et sélectionner le modèle le plus pertinent en fonction du contexte étudié. Les prévisions deviennent ainsi un outil d’aide à la décision, et non une simple restitution statistique.

Fonctionnalités des prévisions de vente :

・Collecte et consolidation des données : prise en compte des données historiques de vente, des données produits, des promotions, de la saisonnalité et, lorsque disponibles, des données de marché nécessaires à l’alimentation des modèles de prévision.

・Modèles de prévision : utilisation de modèles statistiques avancés, tels que les séries temporelles, les modèles de régression et l’apprentissage automatique, afin de générer des prévisions adaptées aux caractéristiques de chaque activité.

・Modèles entraînés par l’IA : AKOLADE® permet également de proposer des modèles entraînés par l’intelligence artificielle. L’utilisateur peut définir ses hypothèses, comparer différents scénarios et choisir le modèle le plus adapté à son besoin.

・Prévisions T0 : prévisions sur des produits à cycle de vie court, sans historique

・Prise en compte des facteurs influents : analyse des principaux éléments susceptibles d’avoir un impact sur les ventes, tels que les effets saisonniers, les tendances, les promotions, les lancements de produits ou les événements commerciaux.

・Prévisions multi-niveaux : génération de prévisions selon différents niveaux de granularité, notamment par produit, catégorie, famille, région, magasin ou canal de vente, afin de répondre aux besoins des différents métiers.

・Intégration de l’expertise métier : possibilité pour les utilisateurs d’enrichir ou d’ajuster les prévisions en fonction d’informations qui ne peuvent pas toujours être déduites des seules données historiques.

・Suivi de la performance des prévisions : intégration des ventes réelles afin de mesurer la précision des prévisions, d’identifier les écarts entre prévision et réalisé et d’améliorer progressivement les modèles.

・Mises à jour automatisées : automatisation du processus de prévision afin de recalculer régulièrement les projections en fonction des nouvelles données disponibles et de l’évolution de la demande.

・Gestion de scénarios : possibilité de tester différentes hypothèses afin d’évaluer leur impact sur les ventes prévisionnelles et d’accompagner les décisions commerciales et Supply Chain.

Les prévisions de ventes constituent ainsi un outil d’anticipation et d’aide à la décision, permettant de mieux dimensionner les achats, les stocks et les capacités de distribution. En rapprochant les données historiques, l’intelligence artificielle et l’expertise des utilisateurs, AKOLADE® permet d’améliorer la disponibilité des produits tout en limitant les risques de surstock, de rupture et de coûts opérationnels excessifs.