Qu'est-ce que l'analytique prédictive dans la mode ?
Utilisation de données et de modèles statistiques ou de machine learning pour estimer ce qui va probablement se produire.
En bref
L'analytique prédictive (predictive analytics) utilise des données et des modèles statistiques ou de machine learning pour estimer ce qui va probablement se passer. Dans la mode, elle répond à des questions comme : quels comptes risquent de réduire leurs commandes, quels modèles risquent d'être retournés ou quels produits vont bien s'écouler.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
Les modèles prédictifs apprennent à partir de données historiques et produisent des scores ou des probabilités pour des résultats futurs. Une équipe commerciale wholesale peut utiliser des scores de comptes pour prioriser ses appels avant une campagne de vente, en se concentrant sur les détaillants dont les schémas de commande suggèrent qu'ils achèteront moins cette saison. Une équipe retail peut prédire la probabilité de retour par modèle et par taille afin d'ajuster les conseils de taille.
Questions prédictives courantes dans la mode :
- Quels comptes risquent de réduire ou d'annuler leurs commandes ?
- Quels modèles vont probablement s'écouler à plein prix ?
- Quelles commandes ou tailles risquent d'être retournées ?
- Quels clients sont susceptibles de répondre à une campagne ?
- Quelles livraisons risquent d'être retardées ?
Pourquoi est-ce important ?
Les décisions dans la mode se prennent dans l'incertitude et sous la pression du temps. L'analytique prédictive aide les équipes à concentrer leur attention là où cela compte le plus, qu'il s'agisse d'un compte clé, d'un modèle à risque ou d'une expédition en retard. Agir plus tôt peut protéger le chiffre d'affaires, réduire les démarques et améliorer les relations avec les partenaires retail.
Comment l'IA l'utilise-t-elle ?
L'analytique prédictive repose sur le machine learning et la prévision de séries temporelles. Elle est souvent suivie de l'analytique prescriptive, qui va plus loin et recommande quoi faire face à une prédiction, par exemple quel stock déplacer ou quel compte visiter.
Pièges fréquents
- Prendre les scores pour des certitudes. Les prédictions sont des probabilités et doivent être lues en contexte.
- Prévisions autoréalisatrices. Négliger les comptes signalés comme à faible potentiel peut faire advenir la prédiction.
- Historique biaisé. Des modèles entraînés sur des décisions passées peuvent répéter les erreurs du passé.
- Absence de suite. Les enseignements ne servent que s'ils sont intégrés aux routines de vente, de planification ou de service.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre l'analytique prédictive et l'analytique prescriptive ?
L'analytique prédictive estime ce qui va probablement se passer. L'analytique prescriptive recommande l'action à entreprendre en réponse à cette prédiction.
Comment les équipes commerciales de mode peuvent-elles utiliser l'analytique prédictive ?
Elles peuvent utiliser des scores de comptes pour prioriser leurs appels, repérer les comptes qui risquent de réduire leurs commandes et identifier des opportunités de vente croisée avant les campagnes de vente.
