Notre client, une marque de prêt-à-porter, avait du mal à anticiper les fluctuations de la demande. Les pics de ventes lors des périodes clés comme les soldes ou les fêtes de fin d’année étaient difficiles à prévoir précisément, ce qui menait parfois à des ruptures de stock sur des modèles populaires et à des surplus invendus sur d’autres.
Les erreurs de prévision généraient des coûts élevés, avec des produits en fin de saison qui devaient être liquidés à bas prix, et des clients frustrés par l’indisponibilité de certains articles en période de forte demande.
Avec l’Assistant IA de Strat37, notre client a commencé à utiliser des prévisions basées sur l'IA. L’IA prend en compte des données internes, comme l'historique des ventes et les comportements clients, et des facteurs externes comme les tendances de marché et la météo pour prédire la demande par modèle, taille et couleur.
Aujourd’hui, notre client gère ses collections avec une précision inégalée, optimisant ses stocks et améliorant ses ventes. Les prévisions IA sont devenues un outil stratégique, permettant à l’équipe d’anticiper et de répondre à la demande, même dans les périodes les plus intenses.
