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Comment utiliser l’IA pour la prédiction de ventes ?

Technologie révolutionnaire, l’intelligence artificielle ou IA est au cœur des débats. Nul doute qu’elle constituera aussi un des sujets phares des débats futurs. Machines intelligentes, reconnaissance vocale ou faciale, assistant virtuel… les applications de l’intelligence artificielle sont vastes, et s’adaptent à tous secteurs d’activités. Saviez-vous que cette technologie peut vous être précieuse, notamment dans la prédiction de ventes ?

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L’hyper connexion de chacune de nos actions au quotidien a naturellement entraîné un questionnement sur l’utilisation des milliards de données qui circulent chaque jour. Mais comment permettre aux entreprises d’exploiter de façon optimale un si grand nombre de données? C’est dans ce contexte que l’IA a fait son apparition. Le concept ? Doter les machines d’une capacité de réflexion. Pas aussi complexe que celle d’un humain, bien-sûr. Néanmoins, l’apprentissage automatique (Machine Learning) permet effectivement à une machine de mimer efficacement la réflexion humaine.

Le Machine Learning : socle de l’IA

Cette technologie centrale de l’IA permet à la machine d’analyser les données des clients, d’identifier des « motifs » ou pistes à travers leur parcours et leurs interactions avec la marque, puis d’en tirer un enseignement. L’IA, et à travers elle, l’apprentissage automatique, permet aux entreprises d’optimiser de nombreuses actions en interne.

Une des applications du « machine learning » permet par exemple de faire du Traitement Automatique du Langage Naturel (ou TALN). Autrement dit, la machine est capable de repérer des messages clés dans le discours des internautes. Le TALN est beaucoup utilisé par les entreprises notamment pour réaliser une analyse de sentiments sur les réseaux sociaux (social selling). Celle-ci permet d’apporter des données clés sur l’état de l’e-réputation de la marque, notamment grâce à ces analyses de sentiments.

Intelligence artificielle et optimisation des ventes

Certains géants de l’e-commerce tels qu’Amazon utilisent d’ores et déjà l’IA pour mieux anticiper et optimiser leurs ventes. Ici, l’analyse poussée de données permet à la machine de repérer les informations clés de navigation des clients afin de leur suggérer des produits en parfait accord avec leurs besoins immédiats, mais également de recommander la meilleure façon de répondre à un prospect selon les informations collectées à partir de mails, du CRM de l’entreprise etc… Des applications de l’IA qui permettent sans nul doute d’améliorer à la fois l’expérience utilisateur et les ventes de l’e-commerçant.

Mais l’IA a d’autres cordes à son arc, et sa capacité prédictive va plus loin. Elle permet également aux machines d’évaluer la probabilité d’achat d’un client permettant à l’entreprise d’avoir une vision à court ou moyen terme de son chiffre d’affaires.

Prédiction des ventes chez Didactic avec Saagie

Couplée aux multiples technologies Big Data, l’IA a de beaux jours devant elle. Grâce à la plateforme Big Data Saagie, vous bénéficiez d’un outil performant d’extraction et d’exploitation de vos données. Nos technologies Big Data et nos frameworks tels que Hadoop, Spark ou le langage R vous permettent d’utiliser facilement des algorithmes efficaces et de traiter un grand volume de données rapidement.

Dans le cadre d’un projet de prévision des ventes chez un retailer, nous avons utilisé des outils de Machine learning comme Random Forest et Eurydice ainsi que des techniques de clustering: grâce à l’apprentissage non supervisé, nous avons pu déterminer et différencier deux groupes d’images similaires. En effet, en apprenant un certain nombre de règles à la machine, elle est capable de reconnaître et faire la distinction d’elle-même entre ces deux types d’images. Basés sur d’anciennes données, nous avons pu réaliser des schémas de prédiction des ventes. Ces calculs ont été réalisés sur 3 modèles: les ventes publiques, les ventes privées à flux et privées erratiques, c’est-à-dire qu’il a fallu différencier les ventes publiques des ventes privées pour pouvoir ensuite être capable de reconnaître chaque type de vente.

Pour déterminer les données pertinentes et apprendre aux machines à les différencier, vous devez également disposer de Data Scientists qualifiés. Chez Saagie, nous vous proposons de mettre à votre disposition cette ressource humaine précieuse: Data scientistsData analysts et Data consultants. Vous bénéficiez donc d’une plateforme sécurisée, clé en main, ainsi que d’une main d’œuvre compétente pour l’analyse de vos données.