Comment mettre en oeuvre l'analyse prédictive dans les achats d'entreprise ?
Comment l'analyse prédictive peut-elle être appliquée aux achats ? Quelles sont les données, les méthodes et les étapes nécessaires pour construire un modèle prédictif fiable et performant ?

Comprendre l'analyse prédictive et son intérêt pour les achats
L'analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques pour prédire des événements futurs probables. Dans le cadre des achats d'entreprise, l'analyse prédictive permet d'anticiper les besoins en approvisionnement, d'optimiser les stocks et d'améliorer la planification.
En analysant les données passées sur les commandes fournisseurs, la demande des clients, les ventes et même la météo, il est possible de mettre en place des modèles statistiques et algorithmiques pour prévoir les volumes d'achats nécessaires.
L'intérêt est double : réduire les risques de rupture de stock et ainsi améliorer le service client, et diminuer le besoin en fonds de roulement en optimisant les stocks
L'analyse prédictive apporte donc une vision dynamique et tournée vers le futur, pour une gestion plus efficace des approvisionnements.
Les données nécessaires pour faire de l'analyse prédictive dans les achats
La qualité des prédictions dépend directement de la quantité et de la qualité des données collectées. Pour construire un modèle prédictif fiable, il faut disposer d'un historique de trois ans minimum. Ce registre doit couvrir les aspects clés de l'activité de l'entreprise, tels que les volumes commandés et livrés

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