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Chaque jour, les boulangeries sont confrontées à la même question : quelle quantité faut-il produire ? Produire trop entraîne des retours, du gaspillage alimentaire et des coûts inutiles. Produire trop peu se traduit par des rayons vides, un manque à gagner et des clients déçus. Dans la plupart des établissements, cette décision est encore prise sur la base de l'expérience et de l'intuition, souvent dans l'urgence et sans disposer de toutes les données nécessaires.
Les prévisions de ventes basées sur l'IA changent radicalement la donne. Elles analysent automatiquement les données de vente, la météo, les jours fériés, les vacances scolaires et d'autres facteurs influents, et fournissent des recommandations de production concrètes pour chaque article et chaque site. Dans ce guide, nous expliquons comment cela fonctionne, quels en sont les avantages et ce à quoi les boulangeries doivent prêter attention lors de la mise en place de ce système.
Que sont les prévisions de ventes basées sur l'IA ?
Une prévision des ventes basée sur l'IA utilise l'apprentissage automatique pour prédire la demande future à partir des données historiques de vente et de facteurs externes. Contrairement aux simples calculs de moyenne, l'IA identifie des schémas et des corrélations complexes qui sont difficilement perceptibles par l'œil humain.
Par exemple : un mercredi de mars, par une température de 14 °C et sous une pluie légère, deux jours après un jour férié, la succursale A vend généralement 23 petits pains au sel et 45 croissants, tandis que la succursale B n'en vend que 12 et 60 croissants. Un être humain ne peut pas calculer quotidiennement de telles tendances spécifiques à un site et à un produit pour des centaines d'articles. Une IA, en revanche, le peut.
GoNina l'une de ces plateformes d'IA. Spécialement conçue pour les boulangeries, la restauration et d'autres entreprises commercialisant des denrées périssables, elle est utilisée en Suisse, en Allemagne, en Autriche, en France et sur d'autres marchés européens.
Le problème : pourquoi la planification manuelle atteint ses limites
La demande en produits de boulangerie est influencée par de nombreux facteurs. La météo modifie les habitudes d'achat : par temps chaud, on vend davantage de boissons fraîches et d'en-cas légers, tandis que par temps froid, ce sont le pain et les viennoiseries qui ont la cote. Les vacances scolaires modifient la fréquentation, en particulier dans les boulangeries de quartier. Les jours fériés décalent la demande, les événements locaux attirent une clientèle de passage supplémentaire et les jours de la semaine ont leurs propres tendances.
In der Praxis ist es für Filialleiter oder Produktionsleiter unmöglich, all diese Faktoren täglich für jedes Produkt an jedem Standort zu berücksichtigen. Die meisten Bäckereien arbeiten deshalb mit Erfahrungsregeln: "Montags weniger Gipfeli", "Bei Regen mehr Brot", "Vor Ostern 20% mehr". Diese Faustregeln helfen, sind aber zu grob. Das Ergebnis sind Retouren am Ende des Tages oder zu früh ausverkaufte Produkte - beides kostet Geld.
Besonders komplex wird es für Filialbäckereien. Wer fünf, zehn oder zwanzig Standorte mit jeweils 50 bis 200 Artikeln plant, kann das nicht mehr sinnvoll manuell abbilden. Hier wird die Produktionsplanung zum Vollzeitjob - und trotzdem bleibt sie oft ungenau.
Comment fonctionnent les prévisions de ventes basées sur l'IA dans la pratique ?
Le processus peut être divisé en trois étapes :
Schritt 1 - Datenanbindung: Die KI-Plattform verbindet sich mit dem Kassensystem der Bäckerei. Bei GoNina geschieht das unter anderem über eine direkte Schnittstelle zu HS-Soft, ProtecData, Lightspeed und anderen gängigen POS-Systemen. Dabei werden Verkaufs-, Artikel- und Filialstammdaten automatisch importiert. Zusätzlich werden externe Datenquellen angebunden: Wetterprognosen, Feiertags- und Ferienkalender sowie lokale Eventdaten.
Schritt 2 - Analyse und Lernen: Die KI analysiert die historischen Verkaufsdaten und erkennt Muster. Sie lernt, wie sich Wetter, Wochentag, Saison und Standort auf den Verkauf einzelner Produkte auswirken. Dabei passt sich das Modell laufend an: Neue Produkte, Sortimentsänderungen oder veränderte Kundenströme werden automatisch berücksichtigt.
Schritt 3 - Prognose und Bestellvorschlag: Auf Basis der Analyse erstellt die KI eine tägliche Absatzprognose pro Produkt und Standort für die nächsten 7 bis 30 Tage. Diese Prognosen werden als konkrete Bestellvorschläge oder Produktionsmengen zurück ins System gespielt. Der Betrieb kann die Vorschläge direkt übernehmen oder manuell anpassen.
Résultat : au lieu de devoir faire ses propres estimations chaque jour, la boulangerie reçoit des recommandations basées sur des données, qui sont mises à jour automatiquement.
Quels résultats peut-on raisonnablement espérer ?
Betriebe, die mit GoNina arbeiten, erreichen auf Basis realer Daten aus über 50 aktiven Standorten folgende Ergebnisse:
52% weniger Überschuss: Durch präzisere Prognosen wird weniger produziert, was nicht verkauft wird. Das reduziert Retouren, Lebensmittelverschwendung und Entsorgungskosten.
Une hausse de 6 % du chiffre d'affaires : de meilleures prévisions permettent également d'éviter que les produits populaires ne soient épuisés trop tôt. La disponibilité augmente, et avec elle le chiffre d'affaires.
Un gain de temps de 12 heures par mois : l'analyse quotidienne des chiffres de vente, la création des listes de production et la coordination entre les magasins sont en grande partie supprimées. L'équipe peut ainsi se concentrer sur son métier et la vente.
Ces résultats varient en fonction de la taille de l'entreprise, de l'assortiment et de la situation initiale. En règle générale, plus l'assortiment est large et plus le nombre de sites est élevé, plus l'effet est important.
À quelles boulangeries les prévisions basées sur l'IA conviennent-elles ?
Qu'il s'agisse de deux ou de vingt magasins : ceux qui préparent les produits frais le matin et approvisionnent les différents points de vente connaissent bien le défi quotidien : quelle quantité de quel produit faut-il livrer aujourd'hui et où ?
Plus de sites = plus d'efficacité. La complexité augmente avec chaque succursale. Au lieu que le siège central répartisse les commandes de manière forfaitaire ou que chaque succursale passe ses commandes individuellement, GoNina fournit des suggestions GoNina pour chaque succursale et chaque produit. Les entreprises disposant de plusieurs sites gagnent ainsi un maximum de temps et réduisent considérablement leurs excédents.
Même pour un point de vente, cela en vaut la peine. Ceux qui proposent un large assortiment et doivent décider chaque jour de la quantité de tresses, de petits pains et de croissants aux noisettes à mettre au four tirent profit d'une prévision qui tient automatiquement compte de la météo, du jour de la semaine et de la saison. Moins de retours en fin de journée, moins de paniers vides en fin d'après-midi.
En quoi GoNina se distingue-t-elle GoNina autres solutions ?
GoNina spécialement conçu pour le secteur agroalimentaire. Trois aspects nous tiennent particulièrement à cœur :
1. Des prévisions précises : pour les boulangeries, une seule chose compte au final : la bonne quantité au bon moment. C'est pourquoi nous avons développé des modèles de prévision leaders sur le marché, qui établissent des prévisions quotidiennes par article et par site. Ces modèles sont élaborés en collaboration avec l'ETH Zurich et bénéficient du soutien d'Innosuisse, de NVIDIA Inception et d'autres partenaires.
2. Simple au quotidien : les boulangeries ne sont pas des entreprises informatiques. C'est pourquoi GoNina est conçu GoNina être rapidement mis en place et facile à utiliser. Des connexions directes avec des systèmes de caisse tels que HS Soft, ProtecData, Lightspeed et bien d'autres permettent de finaliser la mise en service en quelques jours seulement, sans transfert manuel de données ni exportation au format CSV.
3. Proches de nos clients : nous répondons rapidement, assurons un accompagnement personnalisé en allemand, français, anglais et italien, et hébergeons toutes les données en Suisse et dans l'UE. Mais surtout : nous sommes à l'écoute. Les commentaires des clients sont directement pris en compte dans le développement du produit, et ne finissent pas dans une file d'attente.
Chaque entreprise peut tester GoNina pendant GoNina semaines sans aucun risque. Si vous n'êtes pas convaincu, vous serez remboursé.
Foire aux questions
Combien coûte l'utilisation des prévisions de ventes basées sur l'IA ?
Lescoûts dépendent du nombre de sites et de l'ampleur du projet. GoNina une tarification transparente, consultable sur son site web. Vous pouvez vous lancer sans risque grâce à une période d'essai de 4 semaines assortie d'une garantie de remboursement.
Combien de temps dure la mise en place ?
Si vous disposezdéjà d'un système de caisse, la mise en place ne prend généralement que quelques jours. GoNina la configuration et GoNina l'intégration ; l'effort nécessaire à son utilisation est minime.
Dois-je remplacer mes systèmes actuels ?
Non. GoNina le système de caisse et le système de gestion des stocks existants. Les prévisions sont intégrées dans les processus existants sous forme de suggestions de commande.
Est-ce que cela fonctionne également pour les produits saisonniers ou les nouveautés ?
Oui. L'IA détecte automatiquement les tendances saisonnières et peut également s'adapter rapidement aux nouveaux produits en s'appuyant sur des articles similaires comme référence.
Dans quels pays GoNina est-elle GoNina ?
GoNina disponible en Suisse, en Allemagne, en Autriche, en France et sur d'autres marchés européens. La plateforme prend en charge l'allemand, le français, l'anglais et l'italien.
Conclusion
KI-basierte Absatzprognosen sind kein Zukunftsthema mehr - sie sind heute verfügbar und liefern messbare Ergebnisse. Für Bäckereien bedeuten sie weniger Überschuss, mehr Umsatz, weniger Planungsaufwand und bessere Sortimentsentscheidungen. Mehr dazu, wie KI Prognosen den Planungsaufwand konkret reduzieren, liest du in unserem vertiefenden Beitrag. Und welche digitalen Werkzeuge sich für Bäckereien sonst noch lohnen, zeigt unser Überblick zur Digitalisierung. Die Technologie ist da. Die Frage ist nur, wann der eigene Betrieb den Schritt macht.
