Améliorer les prévisions de ventes avec des indicateurs externes

La Prévision des ventes est super importante pour que les entreprises puissent planifier leurs opérations et gérer leurs ressources de manière efficace. Les méthodes traditionnelles se basent souvent uniquement sur les ventes passées, ce qui peut être limitant. Cette étude regarde comment l'ajout de Facteurs externes, comme les indicateurs de marché, peut améliorer les prévisions de ventes. En intégrant diverses données économiques, les entreprises peuvent obtenir de meilleures idées sur la demande future.

#Importance de la prévision des ventes

La prévision aide les entreprises à se préparer pour des événements futurs. Ça leur permet de prendre des décisions éclairées sur les stocks, la main-d'œuvre et les finances. Cependant, prédire les ventes futures est un vrai défi parce que ça implique beaucoup de variables, certaines ne sont pas claires ou prévisibles. En plus, se concentrer uniquement sur les données passées peut faire manquer des facteurs importants qui influencent la demande.

#Le rôle des facteurs externes

Les ventes sont influencées non seulement par les données historiques mais aussi par des facteurs externes. Les conditions du marché, les réglementations gouvernementales, et les tendances économiques jouent un rôle important dans le comportement des consommateurs. Inclure ces éléments dans les prévisions peut fournir une image plus complète des ventes futures.

Par exemple, la demande pour des produits de nettoyage peut être influencée par les ventes générales des machines industrielles ou des indicateurs macroéconomiques, comme les taux de croissance nationaux. Cependant, reconnaître quels indicateurs externes inclure peut être complexe et demande un effort considérable.

#La nécessité de meilleures techniques de prévision

Cette recherche vise à étudier comment les entreprises peuvent améliorer leurs prévisions de ventes. Elle se concentre sur l'utilisation de méthodes automatisées pour sélectionner les indicateurs externes pertinents et les intégrer dans les modèles de prévision. En automatisant ce processus, les entreprises peuvent gagner du temps et réduire le besoin de connaissances spécialisées.

#Méthodologie

Dans cette étude, deux modèles de prévision ont été utilisés : SARIMAX et Neural Prophet. Ces modèles aident à prédire les ventes futures en fonction de divers inputs, y compris les données de ventes historiques et les indicateurs externes. L'objectif est de voir comment ces modèles performent quand ils intègrent des indicateurs de marché.

#Sources de données

Les données utilisées comprenaient des données historiques de demande d'une entreprise allemande de produits de nettoyage et divers indicateurs de marché externes provenant de la base de données Eurostat. Cette base de données contient une mine d'informations sur les conditions économiques en Europe, y compris la croissance du PIB et d'autres facteurs pertinents.

#Préparation des données

Avant d'utiliser les données, il fallait les nettoyer et les organiser. Ce processus consistait à s'assurer de la cohérence dans les intervalles de collecte des données et à traiter les anomalies. L'objectif était de créer un ensemble de données fiable pouvant être utilisé pour des prévisions précises.

#Techniques de sélection des caractéristiques

Choisir les bons indicateurs externes est crucial pour améliorer l'exactitude des prévisions. Plusieurs méthodes ont été utilisées dans cette étude pour sélectionner ces indicateurs.

#Sélection basée sur la corrélation

Cette technique examine la relation entre la demande historique et divers indicateurs externes. En identifiant quels indicateurs sont étroitement liés à la demande passée, le modèle peut inclure ceux qui pourraient aider à améliorer les prévisions.

#Régression LASSO

La régression LASSO est une autre approche qui aide à sélectionner des caractéristiques pertinentes. Cette technique réduit l'influence des variables moins importantes, se concentrant sur celles qui ont un impact significatif sur les prévisions.

#Sélection de caractéristiques en avant

Cette méthode fonctionne en commençant sans caractéristiques et en les ajoutant une par une en fonction de celles qui donnent les meilleurs résultats pour le modèle. Elle teste systématiquement des combinaisons pour trouver le groupe d'indicateurs le plus efficace.

#Sélection manuelle

En plus des méthodes automatisées, un processus de sélection manuelle a été réalisé en fonction des connaissances des chercheurs. Cette méthode subjective impliquait de choisir des indicateurs considérés comme les plus pertinents selon leur expérience.

#Configuration expérimentale

La configuration expérimentale a impliqué d'utiliser les caractéristiques sélectionnées pour entraîner les modèles de prévision et évaluer leurs performances.

#Configuration des données d'entraînement et de test

L'ensemble de données a été divisé en segments d'entraînement et de test. Les données d'entraînement ont été utilisées pour construire les modèles de prévision, tandis que les données de test ont aidé à évaluer à quel point les modèles ont bien performé en prédisant les ventes futures.

#Évaluation des performances

La performance des deux modèles a été mesurée en utilisant l'erreur absolue moyenne (MAE), un indicateur courant utilisé pour évaluer l'exactitude des prévisions. En comparant les prédictions avec les données de ventes réelles, l'efficacité des modèles pouvait être évaluée.

#Résultats et discussion

Les résultats ont montré qu'intégrer des indicateurs de marché externes a considérablement amélioré l'exactitude des modèles de prévision.

#Comparaison des modèles

En comparant les deux modèles, SARIMAX et Neural Prophet ont montré une efficacité variable. Cependant, aucun modèle n'a émergé comme clairement supérieur à l'autre. La performance du modèle dépendait beaucoup des indicateurs externes sélectionnés.

#Effets des méthodes de sélection des caractéristiques

Différentes méthodes de sélection des caractéristiques ont donné des résultats variés :

• Sélection basée sur la corrélation : Cette méthode a amélioré les prévisions pour de courtes périodes de données d'entraînement, indiquant qu'il pourrait être bénéfique d'inclure des variables externes pendant ces périodes.

• Régression LASSO : Cette méthode a eu des résultats mitigés. Bien qu'elle ait aidé à identifier certaines caractéristiques pertinentes, l'amélioration globale de l'exactitude des prévisions était limitée.

• Sélection de caractéristiques en avant : Cette méthode a montré des résultats prometteurs, conduisant à une meilleure exactitude des prévisions sur tous les ensembles de données testés. L'approche systématique de test de différentes combinaisons s'est avérée bénéfique.

• Sélection manuelle : Cette méthode a souvent conduit à une performance moins bonne. Se fier uniquement à l'expertise humaine n'a pas donné les meilleurs résultats de prévision dans ce cas.

#Implications des résultats

L'étude souligne l'importance d'intégrer des indicateurs de marché externes dans les modèles de prévision des ventes. En automatisant le processus de sélection, les entreprises peuvent améliorer leurs capacités de prévision tout en économisant du temps et des ressources.

#Recommandations pratiques

Pour les entreprises qui cherchent à améliorer leurs prévisions de ventes, les recommandations suivantes peuvent être faites :

1. Automatiser la sélection des caractéristiques : Utiliser des méthodes automatisées pour identifier les indicateurs de marché pertinents plutôt que de se fier uniquement aux données historiques.

2. Considérer plusieurs modèles : Explorer différents modèles de prévision pour déterminer lequel convient le mieux au contexte spécifique de l'entreprise.

3. Évaluation continue : Évaluer et affiner régulièrement les indicateurs choisis pour s'assurer qu'ils restent pertinents à mesure que les conditions du marché évoluent.

4. Intégration des données : Rechercher des sources de données externes au-delà des sources traditionnelles pour enrichir l'ensemble de données de prévision.

#Conclusion

L'intégration d'indicateurs de marché externes dans la prévision des ventes présente une opportunité précieuse pour les entreprises d'améliorer leurs prédictions. En utilisant des techniques de sélection de caractéristiques automatisées, les entreprises peuvent optimiser leurs processus de prévision et prendre des décisions opérationnelles plus éclairées.

Les recherches futures devraient viser à valider ces résultats dans différents secteurs et types d'ensembles de données pour améliorer encore la compréhension des stratégies efficaces de prévision des ventes. L'amélioration continue des techniques de prévision sera essentielle à mesure que les dynamiques du marché continuent d'évoluer.