Une des applications les plus répandues de la valorisation de la donnée est la prédiction ou la recommandation. En étudiant le passé, on peut en déduire des comportements et prédire les achats et donc optimiser les entrées-sorties des stocks.
La prédiction est d’autant plus fiable que le volume d’information utilisé pour le calcul est important. La prédiction est un outil d’aide à la décision. Il est beaucoup utilisé dans les domaines comme :
- La maintenance prédictive de pannes (aéronautique, spatial, automobile…),
- Les recommandations sur les ventes (ex. les personnes qui ont acheté cet article ont aussi acheté…),
- L’anticipation des ventes sur des produits saisonniers,
- Le churn ou le taux de désabonnement…
Les algorithmes font des prédictions de ventes allant d’un jour à un an. L’algorithme est entraîné à partir des historiques des ventes. Ensuite les données de ventes sont enrichies avec d’autres critères comme :
- La météo
- Le marché
- Les prix des concurrents…
En résultat, vous accédez instantanément aux prochains surstocks à venir, aux produits qui ont la côte… Les rapports détaillés vous indiquent la quantité à posséder/commander pour une période choisie que vous pouvez déterminer par produit, d’une semaine à un an.
La mise en œuvre est simple. Vous fournissez vos historiques de ventes, le résultat est immédiat!
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