Les données au cœur de la prévision des ventes

Prévoir la météo, prévoir l’évolution des cours de bourses, etc. On a toujours tendance à se focaliser sur les exceptions, ces quelques fois où la prévision n’est pas juste, parce les conditions précédentes sont exceptionnelles. Prévoir c’est en réalité assez simple : analyser le passé, pour en déduire le futur. A condition de comprendre le modèle, et à condition d’avoir les bonnes données.

Données internes historiques, données externes contextuelles, et un modèle prédictif. Le Machine Learning n’est pas magique. Il est plutôt besogneux ! Et son travail de modélisation du passé nous permet de prévoir les ventes de demain et d’après-demain. Mais attention, cela ne fonctionne que si l’on dispose de trois éléments : beaucoup de données, des données de qualité, et des données identifiées. 

Nous passerons en revue rapidement : comment fonctionne le Machine Learning, le rôle des données, et les principales erreurs à ne pas commettre pour prévoir le mieux possible ses futures ventes.

Pour mieux comprendre toutes les possibilités qu'offre l'Intelligence Artificielle, vous assisterez à une démonstration live de Jedox, solution innovante de pilotage de la performance, suivie d’un cas d’usage concret dans l’hôtellerie : comment Apex Hotels s’appuie sur l’IA de Jedox pour prévoir le taux d’occupation des chambres en tenant compte de variables exogènes telles que la météo, les réseaux sociaux, la presse ou les événements sportifs. L’hôtelier indépendant, qui possède 10 hôtels au Royaume-Uni, a largement gagné en visibilité grâce à des modèles prédictifs fiables, et a ainsi pu booster son chiffre d’affaires.

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