Prévoir les ventes de fast-food : Une nouvelle approche

Cet article parle d'une méthode pour prédire les ventes dans plusieurs fast-foods. La méthode utilise un type de modèle qui prend en compte différents niveaux d'infos, comme des emplacements spécifiques et les jours de la semaine. Cette approche est super utile parce qu'elle aide à faire de meilleures prévisions même quand on a peu de données pour certains endroits ou moments.

#L'Importance de Prévoir la Demande Avec Précision

Savoir combien d'articles les clients vont acheter peut aider les chaînes de fast-food à réduire le gaspillage et à augmenter les bénéfices. Les articles de fast-food sont souvent périssables, donc s'ils ne se vendent pas vite, il faut les jeter. Les magasins doivent préparer assez de nourriture pour répondre à la demande, mais pas trop pour éviter le gaspillage. Le défi, c'est de prédire la demande des clients avec précision.

#Méthodes Actuelles de Prédiction des Ventes

Actuellement, la demande à chaque fast-food est prédite séparément. Chaque magasin utilise un modèle différent pour calculer combien de nourriture préparer pour la période suivante. Ces prévisions sont envoyées aux magasins via un système basé sur le cloud qui relie tous les emplacements à la société principale.

Cependant, les premières tentatives de prédiction de la demande avec des logiciels standards ont donné des résultats qui ne servaient pas à grand-chose. Les prévisions étaient souvent trop proches de zéro ou ne fonctionnaient pas du tout. Pour régler ce problème, une nouvelle méthode était nécessaire-une qui puisse gérer les défis uniques des ventes de fast-food.

#Description du Problème

Le cœur du problème, c'est de prédire combien de clients vont arriver et combien d'articles ils vont commander. Quand les magasins n'ont pas de moyen de stocker les restes, ils font face à ce qu'on appelle le problème du "vendeur de journaux". Ce nom vient des marchands de journaux qui doivent décider combien de journaux acheter en fonction de ce qu'ils s'attendent à vendre chaque jour.

Les données de vente de ces endroits sont complexes. Chaque vente se produit à des moments aléatoires dans la journée. Les données de vente représentent une série d'événements dans le temps, chaque événement consistant en un nombre variable d'articles commandés. À cause de cette aléatoire, les méthodes traditionnelles de prévision par séries temporelles ne sont pas efficaces.

Le but est de trouver un moyen de prédire combien d'articles seront vendus à des moments spécifiques tout en prenant en compte l'imprévisibilité du comportement des clients.

#Création d'un Modèle hiérarchique

Le modèle présenté ici organise les données en une hiérarchie. Au niveau le plus bas se trouvent les transactions de vente individuelles, qui consistent en des centaines de milliers de dossiers provenant de fast-foods sur plusieurs mois. Les données sont d'abord regroupées par emplacement et jour de la semaine. En faisant cela, les chercheurs peuvent créer un ensemble de données plus gérable qui capture des motifs et tendances significatifs.

Au total, les transactions de vente originales ont été réduites à un ensemble plus petit de points de données qui représentent chaque emplacement pour chaque jour de la semaine. Cela facilite l'analyse des données tout en capturant les différences importantes entre divers emplacements et jours.

#Préparation des données

Les données de vente incluent chaque transaction, notant l'heure et le nombre d'articles achetés. Ces données brutes sont ensuite organisées en intervalles de 15 minutes pour créer une image plus claire de l'activité des clients tout au long de la journée. Si aucune vente n'a lieu pendant un intervalle, elle est quand même enregistrée comme un compte de zéro. Cette organisation aide à prévenir les biais qui pourraient surgir simplement en regardant les heures de transaction brutes.

La prochaine étape consiste à résumer les données pour créer un modèle mathématique simple qui peut représenter les motifs de vente pour chaque jour et emplacement. L'objectif est de comprendre comment le nombre d'articles vendus change tout au long de la journée et quels facteurs pourraient influencer cette variation.

#Analyse des Données

Les chercheurs ont examiné de près les données à la recherche de motifs. Ils ont remarqué une tendance à la hausse de la demande au fil du temps, mais aussi de longues périodes où les données manquaient. L'analyse initiale a montré que les données ne se comportaient pas de manière cohérente au fil du temps, rendant difficile la prédiction des ventes avec précision.

Les chercheurs ont tiré des enseignements des données sur la façon dont la demande variait entre différents jours et emplacements. Cette investigation a révélé que les motifs de vente pour chaque jour ont un profil unique, avec des jours spécifiques montrant des comportements distincts.

#Construction du Modèle de Demande de Ventes

Le modèle de ventes se concentre sur la prédiction de la demande en fonction de divers facteurs. Les chercheurs supposent que bien que la demande minute par minute soit aléatoire, elle est influencée par des motifs plus larges qui peuvent être capturés au niveau quotidien.

Le modèle utilise trois coefficients clés pour représenter les motifs de vente pour chaque magasin et chaque jour. Cela signifie que chaque emplacement a un ensemble de valeurs qui aident à définir comment se comportent les ventes, facilitant ainsi la création de prévisions précises.

En partageant des informations entre différents emplacements, ce modèle hiérarchique vise à améliorer les prévisions, surtout pour les magasins avec moins de données. Le modèle est conçu pour fonctionner efficacement, permettant une montée en charge jusqu'à des milliers d'emplacements sans planter.

#Visualisation du Modèle

Pour aider à comprendre les relations dans les données, un modèle graphique a été créé. Ce diagramme représente les connexions entre les différents niveaux de la hiérarchie. En illustrant le modèle de cette manière, il devient plus facile de voir comment les facteurs à différents niveaux contribuent aux prévisions.

Le modèle graphique capture les deux niveaux principaux d'intérêt : un pour les emplacements des magasins et un autre pour les jours de la semaine. Chaque partie du modèle est calculée séparément mais partage aussi des informations pour améliorer les prévisions globales.

#Exécution du Modèle

Le modèle hiérarchique est traité à l'aide d'un logiciel spécialisé. Le modèle est conçu pour fonctionner rapidement, même avec de grandes quantités de données, permettant des prévisions en quasi temps réel. Le but est d'offrir des aperçus pratiques qui peuvent aider les managers de magasin à décider combien de nourriture préparer.

Les tests ont montré que le modèle fonctionne bien dans différentes conditions et peut améliorer significativement les prévisions. Il équilibre les Demandes computationnelles de faire des prévisions avec le besoin de résultats rapides et exploitables.

#Conclusion

Une prévision précise de la demande dans l'industrie du fast-food est vitale pour réduire le gaspillage et maximiser les bénéfices. En utilisant un modèle bayésien hiérarchique, différents niveaux d'informations peuvent être pris en compte, permettant de meilleures prévisions et une gestion des stocks plus efficace.

La méthode discutée ici démontre la valeur d'une organisation et d'une analyse claires des données de vente. En regroupant les données selon l'emplacement et le temps, il est possible d'obtenir des insights précieux qui peuvent guider la prise de décision dans des scénarios réels.

Cette approche ne se contente pas de traiter les défis immédiats rencontrés par les fast-foods, mais ouvre aussi la voie à des développements futurs dans les méthodes de prédiction des ventes, ce qui en fait un domaine prometteur pour la recherche et l'application futures.