La valeur prédictive de l’analyse pour obtenir plus de ventes

La valeur prédictive de l’analyse pour obtenir plus de ventes

11/23/2021 - Intelligence artificielle

L’analyse prédictive est une technique essentielle dans l’optimisation de votre entreprise, car elle permet de connaître, sur la base d’informations rigoureuses, quel va être le comportement du marché dans les périodes à venir. Et donc, cela signifie que vous allez pouvoir tirer profit de cette connaissance pour augmenter les ventes de votre commerce. Il existe maintenant de nombreuses entreprises et vendeurs en ligne qui emploient des instruments qui effectuent une analyse prédictive pour vendre davantage. Voulez-vous savoir de quelle manière ?

Pourquoi utiliser l’analyse prédictive dans votre commerce ?

L’analyse prédictive vous permet de vendre plus, et c’est ce qui fait de cette technique de données l’arme la plus efficace que vous pouvez employer aujourd’hui dans votre entreprise.

Les techniques d’analyse prédictive sont basées sur des données obtenues à l’aide d’instruments très précis pour repérer des tendances et des modèles de comportement sur le marché, aussi bien de vos concurrents que de vos propres consommateurs. Cela signifie que vous pourrez prévoir aussi bien les pics de demande que d'éventuelles ruptures de la chaîne productive, et même, des modifications des prix des produits de votre catalogue. C’est précisément là que se trouve une des applications principales de cette analyse prédictive : élaborer une stratégie de prix dynamiques qui colle à vos besoins et qui vous permette de vendre plus et mieux.

Selon une enquête publiée par IT User, 79 % des entreprises utilisent déjà des instruments d’analyse de données pour extraire les informations sur le marché et en tirer profit pour élaborer leurs stratégies commerciales. Parmi les nombreux avantages, on trouve une meilleure connaissance des consommateurs, des économies réalisées aux niveaux opérationnel et logistique et une augmentation de l’ensemble des ventes. Plus de 40 % des professionnels interrogés précisent qu’ils emploient ces données pour les secteurs des ventes et du marketing.

4 exemples d’analyse prédictive pour vendre plus

4 exemples d’analyse prédictive pour vendre plus

L’analyse prédictive est employée dans de nombreux secteurs comme les paris, la santé et l’évaluation des risques dans les domaines de l’assurance et de la finance. Le recueil et l’analyse d’ensembles de données massifs réduisent notablement l’incertitude par l’application de nouvelles stratégies.

Parmi tous les usages possibles de l’analyse prédictive, voici quatre exemples que vous pouvez suivre pour que votre entreprise vende davantage.

  1. Simulation de stratégies de prix. Reactev est un pionnier dans le domaine des simulateurs de stratégies de prix qui emploient l’analyse prédictive pour valider la pertinence de la stratégie et profiter des bénéfices obtenus. C’est un instrument essentiel et incontournable pour connaître à l’avance les effets et conséquences de la mise en œuvre d’une nouvelle stratégie. Surtout, n’oubliez pas d’effectuer des tests A/B qui vous permettront de comparer vos stratégies. 
  2. Optimisation des promotions. Outre la simulation de stratégies de tarification intégrales, les logiciels qui utilisent l'analyse prédictive vous aident également à comprendre la viabilité des rabais, tant en termes de probabilité de ventes réalisées que de rentabilité du prix que vous avez fixé. Grâce aux instruments d'optimisation des promotions, vous pourrez déterminer quelle est la meilleure remise pour atteindre un équilibre entre des ventes maximales et des prix qui garantissent un bénéfice suffisant.
  3. Amélioration de la gestion du stock. Chaque saison, la demande de produits et le prix que les utilisateurs sont prêts à payer pour ceux-ci varient. L'analyse du nombre d'articles vendus et du comportement des consommateurs vous aidera à gérer votre entrepôt et à éviter les ruptures de stock, ainsi que les surplus qui ne font que vous occasionner des frais. Grâce à l'analyse prédictive, vous serez en mesure d'exploiter au mieux votre capacité de vente à chaque saison.
  4. Segmentation des consommateurs. Le lien entre les techniques de big data et l'analyse prédictive est total. Ainsi, plus vous en saurez sur vos consommateurs et plus vous vendrez. Comment ? en proposant des produits apparentés qui sont plus susceptibles d'être achetés en fonction de leurs achats précédents, ou en vous permettant d'offrir des remises spéciales à des groupes de consommateurs ayant des caractéristiques communes, qui maintiennent également les marges de votre entreprise.

Catégorie: Intelligence artificielle

Mots clés: pricing

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Maria Jose Guerrero
Content Manager

La première solution de dynamic pricing conçue par et pour les détaillants