La saisonnalité dans la boulangerie : les tendances identifiées par l'IA

Tout boulanger le sait : l'année suit un certain rythme. Pendant l'Avent, la demande de pains d'épices et de stollen explose. En été, les sandwichs et les en-cas légers se vendent mieux que le pain lourd. Avant Pâques, on commande des tresses et des pâtisseries de Pâques ; pendant les vacances scolaires, la fréquentation chute dans certains quartiers, tandis que les zones touristiques sont en plein essor.

Tout boulanger expérimenté connaît ces tendances saisonnières par instinct. Mais l'instinct a ses limites : il se souvient de l'année dernière, pas des cinq dernières années. Il identifie les grandes tendances, mais pas les subtiles différences entre les magasins. Et il ne peut pas tenir compte à la fois de la saison, de la météo, du jour de la semaine et de l'emplacement.

C'est exactement ce dont une IA est capable.

Quelles sont les tendances saisonnières qui influencent le chiffre d'affaires des boulangeries ?

La saisonnalité dans la boulangerie est bien plus complexe que le simple principe « plus de pain en hiver, plus de glaces en été ». Plusieurs facteurs s'entrecroisent :

Les saisons et le climat. Le facteur le plus évident. Les mois froids font grimper la demande en pain, en viennoiseries et en en-cas chauds. Les mois chauds orientent les ventes vers des produits plus légers, des sandwichs et des boissons fraîches. Mais la transition n'est pas linéaire : une journée chaude de mars ne se comporte pas de la même manière qu'une journée chaude de juin, même à température égale.

Jours fériés et fêtes religieuses. Pâques, Noël, l'Ascension, la fête nationale : chaque jour férié a son propre impact sur la demande. Avant Pâques, la demande de tresses et de pâtisseries de Pâques augmente. Avant Noël, c'est le cas des stollen, des Grittibänzen et des pains d'épices. Le jour férié lui-même est souvent moins fréquenté, mais la veille l'est nettement plus. Ces tendances varient selon les régions : un jour férié qui ne s'applique que dans un seul canton ne concerne pas toutes les succursales.

Les vacances scolaires. Un facteur souvent sous-estimé. Les vacances scolaires modifient considérablement la fréquentation. Les boulangeries de quartier, qui dépendent des familles et des navetteurs, voient leur fréquentation baisser. En revanche, les succursales situées dans les zones touristiques ou près des lieux d'excursion en profitent. De plus, les dates des vacances varient selon les cantons, les Länder ou les régions, ce qui complique encore davantage la planification pour les entreprises présentes à l'échelle suprarégionale.

Événements locaux. Les marchés, les manifestations sportives, les fêtes de ville ou les salons attirent une clientèle de passage supplémentaire, mais uniquement pour certaines succursales. Ces effets sont difficiles à prévoir et sont souvent oubliés ou pris en compte trop tard dans la planification manuelle.

Changements saisonniers dans l'assortiment. De nombreuses boulangeries adaptent leur assortiment au fil des saisons : gâteaux aux fraises en été, tartes aux quetsches en automne, « Grittibänze » en novembre. Ces produits, qu'ils soient nouveaux ou remis au goût du jour, ne disposent pas d'historique de ventes récent ; la planification repose donc sur les souvenirs de l'année précédente.

Pourquoi la planification manuelle des saisons atteint ses limites

La plupart des boulangeries tiennent compte de la saisonnalité dans leur planification, mais de manière approximative. « 30 % de stollen en plus avant Noël » est une règle empirique qui se vérifie à peu près. Mais elle ne répond pas aux questions qui importent vraiment :

30 % de plus par rapport à quand exactement ? Par rapport à l'année dernière ? Par rapport à la moyenne des trois dernières années ? À partir de quel jour exactement l'effet Noël commence-t-il dans cette succursale en particulier ? Et qu'en est-il si Noël tombe cette année un mercredi au lieu d'un vendredi ?

Ce sont ces subtilités qui font la différence entre une bonne planification et une excellente planification. Et il est tout simplement impossible de les prendre en compte manuellement pour chaque produit et chaque site.

De plus, les tendances saisonnières évoluent. Les habitudes de consommation changent au fil des ans. Ce qui était un best-seller pendant la période de l'Avent il y a cinq ans ne se vend peut-être plus aussi bien aujourd'hui. Un boulanger expérimenté sait repérer ces tendances, mais seulement une fois la saison passée. Il est alors trop tard pour en tenir compte dans la planification actuelle.

Comment GoNina identifie et exploite les tendances GoNina

GoNina automatiquement l'historique des ventes issu du système de caisse et y identifie des tendances saisonnières à plusieurs niveaux simultanément. L'IA ne se contente pas de prendre en compte le simple fait qu'« on est en décembre », mais tient compte de la combinaison de la saison, du jour de la semaine, de la météo, des jours fériés, des vacances scolaires et des comportements propres à chaque site.

Voici quelques exemples de ce que l'IA est capable de reconnaître et qu'un être humain peut difficilement faire au quotidien :

Saisonnalité propre à chaque magasin. Le magasin situé au bord du lac vend 40 % de sandwichs en plus en été, tandis que celui du centre-ville n'en vend que 10 % de plus. L'IA détecte cette différence et établit ses prévisions en conséquence.

Effets des jours fériés en fonction du jour de la semaine. Un week-end de l'Ascension avec un pont se comporte différemment d'un week-end de l'Ascension sans pont. L'IA identifie l'impact du jour férié sur les ventes en fonction du jour de la semaine.

Début et fin de saison. Quand la saison des « Grittibänz » commence-t-elle exactement dans ce magasin ? Quand la demande en pâtisseries de Pâques commence-t-elle à baisser ? L'IA détermine le moment optimal à partir des données, plutôt que de se fier à une date fixe.

Nouveaux produits saisonniers. Lorsqu'un produit est ajouté à la gamme pour la première fois ou qu'il fait son retour après une interruption, l'IA se base sur des produits similaires pour établir une première prévision. Au fur et à mesure des premiers jours de vente, le modèle apprend rapidement à partir des données réelles.

Quels sont les avantages concrets ?

Moins d'excédents lors des pics saisonniers. Les plus grosses erreurs de planification surviennent les jours où la demande est inhabituelle – et les périodes de transition saisonnière en sont précisément des exemples. Si l'IA détecte que la demande de Grittibänz augmente fortement à partir du 20 novembre, mais pas avant le 25 novembre dans cette succursale en particulier, l'entreprise évite ainsi cinq jours de surproduction.

De meilleurs choix en matière d'assortiment. Les données prévisionnelles permettent de déterminer quels produits saisonniers se vendent vraiment bien et lesquels génèrent plus de coûts que de bénéfices. Cela aide à répondre à la question suivante : vaut-il la peine d'inclure cette pâtisserie spéciale dans l'assortiment de la saison prochaine ?

Une transition plus sereine entre les saisons. Le passage de l'assortiment d'été à celui d'automne, ou de la période de l'Avent à celle de janvier, est souvent source de stress dans de nombreuses entreprises. Grâce à des prévisions basées sur les données, cette transition devient plus facile à planifier, car l'IA détermine, à partir des données, le moment optimal pour ajuster les quantités.

Les établissements qui GoNina réduisent leurs excédents jusqu'à 52 % et augmentent leur chiffre d'affaires jusqu'à 6 % – l'optimisation saisonnière jouant un rôle essentiel dans ces résultats.

Foire aux questions

L'IA a-t-elle besoin de données sur plusieurs années pour détecter la saisonnalité ?Idéalement,oui : il est recommandé de disposer d'au moins une année complète d'historique des ventes pour identifier de manière fiable les tendances saisonnières. Mais même avec moins de données, l'IA peut déjà fonctionner en s'appuyant sur des modèles saisonniers généraux et des emplacements similaires.

Comment l'IA gère-t-elle les nouveaux produits saisonniers ?Pour les produits ne disposant pas d'historique de ventes, l'IA se base sur des articles similaires comme référence. Dès que les premières données de vente sont disponibles, le modèle s'adapte à la demande réelle. En règle générale, les prévisions sont nettement plus précises qu'une estimation manuelle après seulement quelques jours.

GoNina tient-elle GoNina compte des jours fériés cantonaux et des vacances scolaires régionales ?Oui. GoNina des calendriers des jours fériés spécifiques à chaque lieu et les dates des vacances scolaires régionales. Cela est particulièrement important pour les entreprises qui exploitent des succursales dans différents cantons ou Länder.

Conclusion

La saisonnalité est l'un des principaux facteurs à l'origine des fluctuations de la demande dans le secteur de la boulangerie. En l'intégrant avec précision dans la planification, on réduit les excédents et on tire le meilleur parti des pics saisonniers. Les règles empiriques n'ont qu'une utilité limitée : la combinaison de la saison, de la météo, de l'emplacement et du jour de la semaine est trop complexe pour être calculée manuellement.

Les prévisions de ventes basées sur l'IA identifient automatiquement ces tendances et les traduisent en recommandations de production concrètes. Chaque jour, pour chaque produit, sur chaque site.

Pour en savoir plus sur les prévisions de ventes basées sur l'IA, consulte notre guide complet destiné aux boulangeries.

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