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Vendredi midi, 32 degrés, dernier jour d'école avant les vacances d'été. Dans la boulangerie du coin, les rayons réfrigérés de boissons fraîches et de produits surgelés se vident d'heure en heure, tandis que le comptoir des pâtisseries n'intéresse presque personne. Au supermarché d'en face, le congélateur à glaces est déjà à moitié vide l'après-midi. Et dans l'aire de restauration de la gare, il y a soudain deux fois plus de monde que d'habitude – des familles en route pour les vacances.
Trois entreprises totalement différentes, un problème commun : du jour au lendemain, le comportement des clients change radicalement – et la commande de la semaine dernière ne sert plus à rien.
Deux effets qui se renforcent mutuellement
La chaleur fait grimper les ventes de certaines catégories de produits. Ce n'est pas une supposition, c'est prouvé : rien qu'en 2022, le chiffre d'affaires des glaces en Allemagne a augmenté de 13,4 % pour atteindre 2,65 milliards d'euros grâce aux mois d'été chauds – dans la restauration, les ventes de glaces ont même progressé de 42,5 %. Ceux qui sous-estiment la demande ces jours-là perdent du chiffre d'affaires en quelques heures. Ceux qui prévoient trop produisent des marchandises qui finissent à la poubelle le soir – et grèvent ainsi inutilement leur propre coût des marchandises vendues.
Le début des vacances modifie simultanément qui est encore là. Les clients réguliers partent en voyage, les navetteurs disparaissent, les écoliers ne sont plus là pour la pause déjeuner – et parce que les vacances d'été en Allemagne sont échelonnées sur 16 Länder et varient chaque année, cela n'affecte pas toutes les succursales simultanément ou avec la même intensité. Une succursale située dans un quartier résidentiel réagit très différemment d'une succursale en gare ou en centre-ville.
Pris individuellement, chaque effet serait déjà un défi. Ensemble – la chaleur et le début des vacances coïncident presque toujours sur la même période – cela crée une situation complexe qui ne peut plus être calculée de manière fiable avec les seules données d'expérience.
Pourquoi les méthodes de calcul classiques ne suffisent plus ici
La planification et le calcul classiques reposent généralement sur les données d'expérience des dernières semaines ou de l'année précédente. Cela fonctionne bien tant que les conditions générales changent peu. Or, ce n'est précisément pas le cas en été, par exemple – que ce soit dans une boulangerie, la restauration rapide ou un supermarché :
• Changements météorologiques ne peuvent pas être pris en compte avec un rythme de commande fixe – un jour de forte chaleur au milieu d'une semaine pluvieuse n'est tout simplement pas détecté.
• Échelonnement régional des vacances signifie qu'une valeur de calcul centrale ne fonctionne pas pour toutes les succursales.
• Jours fériés et ponts décalent en outre le schéma de fréquentation de certains jours de la semaine, indépendamment de la météo.
Tout le monde connaît le résultat quand on essaie de gérer manuellement l'approvisionnement : des rayons et des comptoirs trop pleins le soir, ou des rayons vides en plein après-midi, alors que la demande est censée être la plus forte.
Comment l'intelligence artificielle optimise la gestion des stocks
Une prévision des ventes basée sur l'IA traite précisément les facteurs que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas prendre en compte : les données météorologiques, les calendriers de vacances par région, les jours fériés et le comportement individuel de chaque filiale – non pas comme une estimation globale, mais de manière quotidienne et spécifique à chaque filiale. Ainsi, la prévision sait que la filiale de la gare centrale aura besoin de plus de fréquentation le premier jour des vacances, tandis que la filiale du quartier résidentiel aura besoin de beaucoup moins de marchandises au même moment. Et elle réagit à une vague de chaleur avant qu'elle ne devienne un problème – et non après.
Pour les boulangeries, la restauration rapide et les supermarchés, cela signifie : moins de gaspillage alimentaire les jours où la production ou la commande a été excessive, et plus de chiffre d'affaires les jours où il y avait trop peu de produits en rayon. C'est précisément là qu'intervient le logiciel d'IA de foodforecast.
L'été est un bon test pour toute prévision
Si vos achats de marchandises et vos plans de production doivent fonctionner de manière fiable dans les semaines à venir, il est temps de jeter un œil à votre logiciel de prévision : dans quelle mesure les conditions météorologiques, les vacances et les différences régionales sont-elles déjà prises en compte pour rendre votre boulangerie, votre restauration rapide ou votre supermarché plus efficace ? Nous serions ravis de vous montrer comment foodforecast intègre précisément ces facteurs dans la prévision quotidienne et fournit une prévision des ventes exacte.
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