La prévision du chiffre d’affaires (CA) d’une unité commerciale est un enjeu fondamental pour les entreprises, notamment dans le secteur de la distribution. Chez Mygeomarket, nous avons développé un module de prévision du CA, intégré à notre logiciel SaaS, qui utilise les technologies les plus récentes en intelligence artificielle (IA) pour offrir des estimations précises et adaptées aux spécificités de chaque marché. Cet article détaille notre approche méthodologique, les principes de l’IA appliqués et les différents modèles statistiques utilisés.
L’importance de l’IA dans la prévision commerciale
L’intelligence artificielle permet d’analyser de grandes quantités de données et d’extraire des informations pertinentes pour anticiper les tendances futures. Contrairement aux méthodes traditionnelles, l’IA ne se contente pas de projeter les données historiques, mais apprend à partir des caractéristiques de chaque point de vente pour mieux comprendre les facteurs influençant ses performances. Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning), le modèle évolue et s’améliore continuellement, permettant de prendre en compte les changements du marché ou les nouvelles tendances.
Étapes de la modélisation chez Mygeomarket
Notre processus de prévision du CA repose sur trois étapes clés : la sélection des échantillons, la modélisation statistique et le post-traitement des résultats.
Étape 1 : sélection des échantillons
La première étape consiste à sélectionner les unités commerciales qui serviront d’échantillons pour la construction du modèle. Les critères de sélection sont essentiels pour garantir la robustesse du modèle :
- Données sur le chiffre d’affaires et la surface commerciale : Les informations doivent être complètes et fiables.
- Ancienneté minimale d’un an : Pour s’assurer de la stabilité des données et éviter les biais liés à des variations saisonnières ou à l’ouverture récente.
- Exclusion de certaines unités (outliers) : Les points de vente présentant des particularités extrêmes (comme une localisation très spécifique ou des activités atypiques) sont écartés pour éviter de fausser les résultats.
Étape 2 : choix du modèle statistique
Une fois les échantillons sélectionnés, nous testons différents modèles statistiques afin de choisir celui qui offre les meilleures performances en termes de précision des prévisions. Pour départager les modèles, nous utilisons un critère basé sur le pourcentage de prédictions dont l’écart avec le chiffre d’affaires réel est inférieur à 20 %.
A noter que la modélisation du CA d’une enseigne peut nécessiter plusieurs modèles si les concepts sont trop différents (taille, offre, type de localisation etc …)
Voici un aperçu des principaux modèles utilisés :
- Random Forest Regressor : Ce modèle repose sur une “forêt” d’arbres décisionnels, chacun réalisant une prédiction indépendante. Les résultats de tous les arbres sont ensuite agrégés pour obtenir une prédiction finale. Cette approche permet de réduire les risques de surapprentissage (overfitting) et d’améliorer la précision, car elle utilise différentes “visions” du problème. Le Random Forest est particulièrement efficace pour gérer des données complexes avec des interactions multiples entre les variables.
- PLS Regression (Partial Least Squares Regression) : Adaptée aux grands réseaux, cette méthode de régression réduit les effets de colinéarité (lorsque les variables explicatives sont fortement corrélées entre elles). En utilisant les composants principaux des données, elle simplifie la modélisation tout en conservant l’information la plus pertinente, offrant ainsi une bonne capacité de généralisation.
- ElasticNet : Ce modèle combine les caractéristiques de la régression Lasso (qui sélectionne les variables les plus significatives) et de la régression Ridge (qui limite la taille des coefficients pour éviter le surapprentissage). ElasticNet est particulièrement utile lorsqu’il y a de nombreuses variables explicatives, certaines étant potentiellement corrélées. Il permet de réduire les erreurs de prévision en pénalisant les coefficients trop élevés.
- Support Vector Regressor (SVR) : Le SVR utilise des techniques d’optimisation pour trouver la fonction de prédiction qui minimise l’erreur tout en respectant une marge de tolérance définie. Il est adapté aux situations où le nombre de paramètres est limité, tout en garantissant une bonne qualité de prédiction. Le SVR est souvent utilisé pour les données à faible dimensionnalité ou les échantillons de petite taille comme les petits réseaux de franchise.
Précision sur les variables : + de 100 variables sont intégrés à la modélisation. Chaque unité commerciale est renseignée sur 3 zones isochrones défini par secteur d’activité par des variables de population, de familles de taill de ville et d’agglo, de densité, de profil socio-démographique, de pouvoir d’achat, de concurrence, d’attractivité commercial, de flux de salariés, de hub de transport etc …
Étape 3 : Post-Traitement des Résultats
Le post-traitement est une phase essentielle qui améliore les prévisions en tenant compte des spécificités du contexte commercial. Plusieurs ajustements sont effectués :
- Vérification de la cohérence avec la taille du marché : Si le modèle prévoit un chiffre d’affaires anormalement élevé ou faible par rapport à la taille de la zone de chalandise, une correction automatique est appliquée.
- Application de bornes : Les prévisions sont ajustées en fonction des parts de marché minimale et maximale du réseau, ce qui permet de borner les résultats pour éviter des estimations extrêmes, notamment pour des localisation où l’enseigne n’est pas présente et qui ne sont donc pas pris en compte par le modèle.
- Redressements en cas de sur/sous-estimation : Pour les unités atypiques, des concepts différenciés ou les réseaux en développement, des coefficients de correction sont appliqués afin d’améliorer la précision des prévisions.
Pourquoi choisir Mygeomarket pour la prévision du chiffre d’affaires dans vos études de marchés ?
Notre solution de prévision basée sur l’IA présente plusieurs avantages :
- Précision accrue : Grâce aux modèles statistiques avancés, les prévisions sont plus fiables que les méthodes traditionnelles.
- Adaptabilité : Le module prend en compte les spécificités locales et les caractéristiques propres à chaque point de vente.
- Évolution continue : L’algorithme s’améliore au fil du temps en intégrant de nouvelles données, garantissant ainsi des prévisions toujours à jour.
- Facilité d’utilisation : Notre solution est intégrée à Mygeomarket, un logiciel SaaS intuitif, permettant aux utilisateurs d’accéder facilement aux prévisions et aux données analytiques.
L’avenir de la prévision commerciale avec l’IA
L’IA transforme la manière dont les entreprises anticipent leurs performances. En exploitant la puissance de l’apprentissage automatique et des modèles statistiques, il devient possible d’optimiser les stratégies commerciales et d’améliorer la rentabilité. Chez Mygeomarket, nous nous engageons à développer des solutions toujours plus performantes, adaptées aux défis du marché moderne.
Notre module de prévision du chiffre d’affaires est une véritable avancée technologique pour les acteurs du commerce de proximité, permettant de tirer parti de l’IA pour piloter leur activité avec plus de précision et de sérénité.
