Comment l’analyse prédictive va impacter la supply chain de demain

Il est temps que l’analyse prédictive s’impose dans les services après-vente. L’analyse prédictive – ou la capacité d’utiliser les données afin de prévoir et prédire les activités futures – permet de prendre des décisions en temps réel et d’anticiper à la fois stratégie et performance de l’entreprise. La nature proactive de cette méthode en fait l’une des innovations majeures pour la gestion de la supply chain.

Le marché de l’analyse prédictive, qui s’attaque à l’ensemble des services de la supply chain et des services après-vente, devrait atteindre plus de 12 milliards de dollars d’ici 2022. Même si l’adoption se fait à un rythme lent, l’intelligence prédictive est la prochaine vague technologique qui va révolutionner le monde de la supply chain dans les prochaines années.

Développer le Machine Learning dans un environnement prédictif

Le Machine Learning, forme d’intelligence artificielle (IA) permettant aux ordinateurs d’apprendre sans être programmés explicitement, est présent à tous les niveaux de notre vie quotidienne. Par exemple, dans le cas des alertes sur les fraudes de cartes de crédits : les machines comprennent votre activité régulière avec le temps ; ainsi, lorsqu’une transaction douteuse est effectuée avec votre carte, la banque peut immédiatement bloquer le compte. Ce sont les données qui constituent l’élément clé de cette nouvelle tendance technologique.

Nous évoluons en effet dans un contexte où il y a toujours plus de données disponibles. Les organisations modernes doivent adapter leurs pratiques commerciales dans cet environnement prédictif pour répondre aux variations de la demande. Pour les fabricants industriels, plus particulièrement, il y existe plusieurs domaines dans lesquels le Machine Learning pourrait avoir un impact direct sur leurs bénéfices, mais également sur l’expérience globale de leurs clients grâce à l’analyse prédictive.

Anticiper le futur de l’analyse prédictive

Avec de telles avancées, quelles sont les industries pouvant exploiter au mieux l’analyse prédictive ? L’Internet des Objets (IoT) et l‘analyse prédictive peuvent améliorer les services après-vente au sein d’industries variées, et elles sont notamment efficaces dans les secteurs où les produits ont besoin d’être réparés régulièrement.

À mesure que les plateformes technologiques évoluent et que les coûts d’installation des technologies IoT et d’analyse prédictive diminuent, les fabricants commencent à accélérer le rythme en exploitant l’analyse prédictive comme un avantage stratégique. Voici trois domaines principaux pour lesquels celle-ci va devenir un véritable enjeu :

1. Prévision de la demande.

Une anticipation efficace de la demande, qui prévoit la demande future des produits et des pièces détachées en fonction d’évènements passés et de tendances dominantes, est un élément essentiel pour l’efficacité du SAV. Avec une idée précise de la demande, les fabricants peuvent alors améliorer leurs services sans avoir besoin d’augmenter les coûts.

Les technologies prédictives telles que le Machine Learning et les solutions d’optimisation des stocks éliminent les surstocks et permettent une redistribution efficace entre les entrepôts – pour répondre au mieux à la demande. Ceci permet un taux de service élevé, une meilleure disponibilité des produits et des équipements pour un minimum de risque, et une amélioration de la qualité du service client.

2. Tarification prédictive.

Nombreux sont les fabricants qui s’appuient sur des techniques de tarifications obsolètes pour leurs pièces détachées, telles que la méthode « cost-plus », ou encore l’utilisation de tableurs. Malheureusement, cela conduit souvent à des différences de prix sur des pièces ou des produits en fonction du lieu d’achat – générant une mauvaise expérience client – ainsi qu’une opportunité manquée pour les fabricants.

Ainsi, avec la tarification prédictive des pièces détachées, les fabricants ont la possibilité de prendre en compte une multitude de facteurs pouvant être exploités pour accroître les marges et les ventes : géographie/marché, concurrence, saisonnalité, météo, type de demande, etc. Avec les capacités prédictives, les fabricants peuvent intégrer tous ces facteurs, et d’autres, pour ajuster le prix automatiquement en se basant sur le marché et adopter ainsi une véritable approche basée sur la valeur.

3. La maintenance prédictive.

Les services suivant le modèle « break-fix » (panne-réparation) sont par essence réactifs, et sont inefficaces. 50% des tentatives de services sont des échecs car la pièce nécessaire n’est pas disponible au moment voulu, ce qui mène à un temps d’indisponibilité plus long du produit ou de l’équipement, une perte de revenu pour le propriétaire du produit et un client mécontent.

Grace à l’IoT et à l’analyse prédictive, les pièces détachées intelligentes et les capteurs installés sur les équipements permettront de détecter le moment où la pièce est sur le point de céder pour que le fabricant puisse anticiper et déterminer quand et où les pièces seront nécessaires, les acheminant ainsi vers les revendeurs ou centres de réparations de manière proactive, au lieu de les stocker. Les résultats ? Une réduction des stocks, l’amélioration des délais de livraison, l’élimination des coûts supplémentaires et des inconvénients liés à une indisponibilité prolongée, et le renforcement de la fidélité clients.

Optimiser le service après-vente grâce à l’analyse prédictive

Les avancées de l’analyse prédictive changent la donne. Il est aujourd’hui évident que les bénéfices et les marges générés par l’après-vente sont attractifs, surtout si on les compare aux revenus des ventes de produits finis. Ils rendent l’analyse prédictive de plus en plus importante pour améliorer la performance financière et opérationnelle des entreprises.

Les avantages financiers à court terme, combinés au rôle croissant des services dans le succès à long terme des fabricants, poussent les entreprises de tous secteurs à rechercher toutes les manières possibles de tirer profit de leurs activités de service. Tout compte fait, l’analyse prédictive constitue la clé du succès des services après-vente.