Demand planning – Le guide Slimstock

Demandez à toutes les personnes impliquées dans la planification de la demande, la prévision de la demande ou la gestion de la demande, elles vous diront toutes la même chose : cette partie cruciale du processus de planification peut révéler des informations étonnantes sur l’état de votre entreprise.

En fait, il existe des produits dont la hausse ou la baisse de la demande sont si significatives qu’elles peuvent servird’indicateur de l’état de l’économie en général.

Il est donc utile de suivre cela de près. Et c’est ce que font les spécialistes. Des spécialistes, comme les économistes.

À titre d’exemple, avez-vous déjà entendu parler de l’indice du rouge à lèvres ?

C’est un concept inventé par Leonard Lauder, président du conseil d’administration d’Estee Lauder, a société de cosmétiques. L’indice reflète une augmentation des ventes d’articles de petite taille et à moindre coût pendant les périodes de récession économique.

En résumé, la raison pour laquelle ces articles s’arrachent dans les rayons peut s’expliquer par leur utilité et leur prix. Le rouge à lèvres, par exemple, offre un moment de bonheur abordable. C’est pourquoi les personnes qui utilisent du rouge à lèvres ont tendance à en acheter davantage lorsqu’elles disposent de moins d’argent à dépenser.

Le même phénomène s’observe également dans les ventes de sous-vêtements masculins. Cependant, contrairement à une augmentation des ventes qui pourrait susciter des inquiétudes, c’est l’inverse qui se produit. La demande de sous-vêtements masculins est si stable que les économistes peuvent utiliser la plus petite baisse de la demande pour prédire une récession nationale.

 

Ces deux indices posent question.

Des études récentes ont démontré que des événements mondiaux majeurs peuvent diminuer la pertinence de ces deux indices. La récente pandémie en est un bon exemple.

En réalité, de nombreux experts éprouvent des difficultés à se fier à la fois à l’indice du rouge à lèvres et à l’indice des sous-vêtements. Bien qu’ils aient initialement été considérés comme des indicateurs fiables des fluctuations du marché, des événements exceptionnels remettent souvent en question leur capacité à servir de véritables baromètres.

Après tout, si vous ne sortez pas de votre maison, pourquoi acheter du rouge à lèvres ?

Quel est le lien avec votre processus de Demand Planning ?

Bien sûr, ces indices étaient considérés comme des indicateurs fiables des problèmes à venir jusqu’à l’arrivée de la pandémie. Mais les choses changent !

Cela s’applique également à l’anticipation de la demande des produits de votre assortiment.

Comment vous assurer que vos prévisions sont fiables ?

Lorsque la demande connaît des fluctuations spectaculaires, existe-t-il un moyen de relier les ventes actuelles aux prévisions futures ? Ou bien êtes-vous condamné à prendre des décisions approximatives en observant les signes avant-coureurs de l’incertitude à venir ?

Des questions, beaucoup de questions…

Dans ce guide pratique du Demand Planning, vous trouverez des réponses aux questions clés suivantes :

• Comment évaluer la qualité de votre prévision de la demande ?
• Existe-t-il des indicateurs permettant de détecter une prévision de demande insatisfaisante ?
• Quels facteurs influencent la précision de vos prévisions ?
• Quelles mesures devez-vous prendre pour réduire les erreurs de prévision de la demandeet à quel moment devez-vous les mettre en œuvre ?

Ce guide vous propose des conseils pratiques afin de vous aider à améliorer vos prévisions et à adopter une approche plus efficace de la gestion de la demande.

Pourquoi le Demand Planning est-il essentiel en gestion de la Supply Chain ?

Avant d’aborder les avantages du Demand Planning, il est important de prendre en considération les conséquences négatives d’une absence de planification ou d’une planification inadéquate.

Cela peut entraîner divers problèmes tels que des ruptures, des excès de stock, une augmentation des coûts (évitable), du gaspillage, des clients mécontents, des problèmes de réputation de marque, des relations publiques défavorables, une baisse des performances financières, des mécontentements parmi les parties prenantes, et bien d’autres conséquences néfastes.

Imaginons que vous soyez une petite entreprise avec une gamme limitée de produits. Vous pourriez être tenté de faire des suppositions approximatives ou de prendre des raccourcis dans le processus de planification. Cependant, compte tenu des pièges potentiels, cela n’est pas une bonne idée.

Une bonne prévision vous permettra d’aligner efficacement votre demande et vos approvisionnements.

Elle vous guidera dans la prise de décisions stratégiques qui se révéleront fructueuses.

Une bonne prévision vous aidera à aligner la demande sur l’offre.

Elle apportera de la visibilité et de la clarté à l’ensemble de votre entreprise, impliquant chaque membre de chaque service.

En réalité, les avantages positifs sont si nombreux qu’il est difficile de tous les énumérer.

Qu’est-ce que le Demand Planning ? Et à quoi ressemble une bonne prévision de la demande ?

Si vous cherchez une définition du Demand Planning, vous êtes au bon endroit.

Une planification efficace de la demande consiste à gérer l’imprévu.

Imaginez le scénario suivant :

Vous vous dites : “Les prévisions météo sont bonnes pour aujourd’hui” et vous quittez la maison sans veste, pour vous retrouver une demi-heure plus tard à hurler : “D’où vient cette pluie ?”, trempé jusqu’aux os, les poings dirigés vers le ciel.

Ce qui est intéressant avec les prévisions, c’est qu’elles sont toujours sujettes à l’erreur, par nature.

Vos propres prévisions ne font pas exception.

Prenez par exemple une prévision météorologique.

Une probabilité de pluie de 30 % signifie-t-elle qu’il y a 30 % de chances qu’il pleuve dans la zone indiquée ? Ou est-ce que 30 % de la zone indiquée sera certainement touchée par la pluie ?

Réponse : cela dépend. Même les météorologues ne sont pas d’accord sur la manière de mesurer la probabilité de précipitations. Cela dépend souvent des prévisions que vous consultez. Mais s’ils ne vous disent pas comment ils la calculent, comment pouvez-vous savoir ?

Et dans ce cas, quelle est l’utilité des prévisions météorologiques pour vous ?

Pour répondre à cette question, il est important de penser à la marge d’erreur et non à la prévision globale. Par exemple, s’il y a 0,1 % de chances de précipitations, la façon dont elles sont calculées n’a aucune importance. Laissez la veste sur le portemanteau. Mais s’il y a 50 % de chances, cela devient important.

La réalité pour la plupart des entreprises est qu’elles ont besoin d’informations rapides et fiables dans des délais courts. Pas des semaines de prévisions ou de construction d’une trajectoire vers un mauvais temps qui n’arrive jamais.

Conseil : Dans le domaine de la planification de la demande et de la gestion des stocks, de nombreux éléments sont en jeu. Pour mieux appréhender comment le Demand Planning s’intègre dans l’ensemble de vos opérations, nous vous invitons à consulter notre guide sur les processus de gestion des stocks, disponible en cliquant ici.

Comment faire de la prévision de la demande : une checklist pour y arriver

Voici une checklist utile pour analyser les principes de base de votre planification de la demande et de votre gestion de stocks.

1. Vos prévisions reflètent-elles bien la réalité de vos ventes ?
2. Vos prévisions peuvent-elles être expliquées et sont-elles compréhensibles ?
3. Toutes les équipes ont-elles un niveau de confiance élevé dans la qualité de vos prévisions ?
4. Pouvez-vous utiliser vos prévisions pour planifier en toute confiance vos commandes, votre réapprovisionnement et vos allocations produits ?
5. Le processus d’élaboration des prévisions peut-il être reproduit ?

Si vous pouvez répondre par “oui” à toutes ces questions, il est fort probable que votre processus de Demand Planning soit sur la bonne voie.

Cependant, si vous répondez par “non” à l’une de ces questions, cela pourrait indiquer un problème plus sérieux nécessitant une attention particulière.

 

Quels sont les facteurs qui influencent la qualité de prévisions ?

Il y a de fortes chances que vous dépendiez de votre processus de prévision de la demande pour prendre des décisions stratégiques. Cela signifie que vous devez être certain que la qualité de vos prévisions est suffisamment bonne. Nous vous détaillons ci-dessous les différents facteurs susceptibles d’affecter la qualité de vos prévisions de vente et de la stratégie en découlant pour votre organisation. Pour mettre en place le meilleur processus de prévision de la demande possible, vous avez besoin de tous ces éléments !

1. La qualité de vos données

Quelqu’un vous a-t-il déjà demandé si vous aviez besoin d’un manteau pour sortir ?

Sachant que vous n’êtes pas encore sorti de chez vous aujourd’hui, que vous n’avez pas regardé les prévisions météorologiques et disposez exactement des mêmes informations que la personne qui vous pose la question.

Alors même que vous n’êtes pas un météorologue qualifié et que l’on vous demande votre avis sur le temps qu’il fait, vous avez besoin de données de bonne qualité pour établir une prévision fiable.

Si vous intégrez de fausses données dans vos prévisions, vous obtiendrez de mauvaises prévisions. Vous devez toujours vous assurer que vous disposez des meilleures données possibles.

Cela signifie qu’il faut tenir compte des trous dans l’historique des ventes dues à des ruptures passées. Cela signifie que les événements ponctuels, tels que les promotions, doivent être nettoyés. Cela signifie qu’il faut analyser les évolutions du marché et comprendre leur impact.

Plus les données sont détaillées et pertinentes, plus les prévisions s’avéreront détaillées et utiles lorsque vous devrez prendre des décisions.

Conseil : Pour prendre de bonnes décisions, il faut de bonnes données. Vérifiez si vos données sont de bonne qualité grâce à notre guide pratique sur les données de base.

2. La profondeur d’historique sur laquelle vous pouvez baser vos prévisions.

« On ne peut pas dire qu’il pleut, mais nous vivons à Manchester ».

Cela semble évident, mais moins vous disposez de données, moins votre prévision sera fiable. Vous avez peu de chances de prédire l’avenir si vous ne savez rien du passé. Vous avez une bien meilleure idée de ce qui va se passer pour un produit que vous vendez depuis des années, que pour un nouveau produit qui vient d’être lancé.  Avec plus d’historique sur lequel construire vos prévisions, vous pouvez voir les tendances émergentes et l’impact de la saisonnalité. De plus, la longévité vous permet d’atténuer les fortes fluctuations, telles que des ventes exceptionnelles ou une forte baisse des ventes.

Cependant, il est crucial de rester prudent, car de nombreuses choses peuvent changer en quelques années. Le gros contrat que vous avez reçu il y a 4 ans est-il toujours d’actualité ? Existe-t-il un risque d’une nouvelle pandémie mondiale ou pouvez-vous vous permettre de vous reposer sur vos lauriers ?

Et cela nous conduit à notre point 3…

3. L’horizon sur lequel vous essayez de faire vos prévisions

Plus vous essayez d’allonger votre horizon de prévision, moins vous pouvez être certain de sa précision. En réalité, personne ne peut prédire l’avenir avec une certitude absolue.

Il est certes possible de faire des suppositions à partir de données historiques à court terme, mais prédire à quoi ressemblera le monde dans trois ans est extrêmement difficile.

4. Le niveau de volatilité du marché

Il y aura toujours des aléas dans la vie. Il est peut-être moins important de le dire aujourd’hui qu’il y a deux ans. Mais il est très difficile d’estimer la volatilité du marché.

Prenons quelques exemples réels de planification de la demande. Peu de gens auraient pensé que la pandémie de COVID-19 durerait aussi longtemps. Mais cela signifie-t-il que le marché sera en comparaison moins volatile au cours des deux prochaines années ?

Qu’en est-il de la crise actuelle du coût de la vie ? Vous ne pouvez pas y faire grand-chose. Mais cela n’empêche pas vos clients de modifier leur comportement d’achat. Les marchés sont imprévisibles par nature. Et de manière générale, si le marché est volatile, vos prévisions seront naturellement moins fiables.

5. Le niveau et la qualité des informations issues du marché

Les prévisions statistiques sont un bon point de départ. Mais de nombreuses entreprises ont du mal à saisir et à traiter les informations relatives au marché. Or, il s’agit d’informations vitales qui peuvent influencer votre perception de la demande future.

Cependant, il est essentiel de prendre en compte la source de l’information. Le plus grand avantage et inconvénient des informations provenant du marché est qu’elles proviennent de différentes sources.

Cela peut inclure l’ambition de l’équipe commerciale qui interagit quotidiennement avec les clients. Toutefois, il est important de reconnaître que la vision d’un collaborateur peut différer de celle d’un autre en raison de leur situation géographique respective sur le marché.

Il peut aussi s’agir des prévisions d’achat d’un client. Il est important de noter que la prévision d’un gros client peut être plus fiable que celle de plusieurs petits clients.

Les prévisions peuvent également provenir de sources de “big data”, où une multitude de données différentes sont recueillies. Il faut bien comprendre que différents analystes de données interpréteront ces données de différentes manières, ce qui peut conduire à des conclusions divergentes. Alors, à qui faire confiance ? C’est une décision que vous devez prendre en fonction de votre propre jugement.

Cependant, il est intéressant de souligner que des informations fiables provenant du marché peuvent fournir des tendances fortes sur les ventes futures, dépassant parfois les capacités des statistiques.

Comment identifier les erreurs de prévision ?

Pour certains produits, nous avons besoin de prévisions plus fiables que pour d’autres. Prenez par exemple les produits alimentaires avec une durée de péremption courte. Vous auriez besoin de prévisions bien plus précises, au SKU, au magasin, au jour, que pour des produits de quincaillerie. En fin de compte, il faut un processus de prévision qui produise des résultats fiables et qui nous alerte lorsque les choses ne semblent pas correctes.

À quels types d’exceptions de prévisions devons-nous faire attention ?

“La journée s’annonce chaude, à moins que le vent ne change de direction.”

Exceptions ponctuelles :

Les exceptions ponctuelles sont celles qui ne concernent qu’un seul mois qui s’écarte des prévisions.

Il se peut que l’écart soit important, qu’il modifie la prévision globale. À moins, bien sûr, que vous ne puissiez en tenir compte.

Dans le cas contraire, le mois en question risque d’influencer à tort les prévisions pour les mois suivants.

Exceptions structurelles :

Si vos ventes réelles fluctuent structurellement et ne correspondent plus aux prévisions, vous pouvez définir cette évolution comme des nouvelles tendances.

Mais la variation des ventes ne peut être considérée comme une tendance que lorsque les ventes augmentent (ou diminuent) d’un certain volume. En général, il s’agit d’une fluctuation des ventes d’environ 8 % par mois. Si la fluctuation des ventes dépasse ces 8 %, il s’agit probablement d’une tendance anormale.

Une fois que vous savez s’il s’agit d’une tendance ou d’une anomalie, vous devez adapter vos prévisions en conséquence.

 

Comment aligner la prévision de la demande et la demande réelle ?

Nous avons partagé nos réflexions sur la prévision de la demande. Nous avons discuté de ce qui constitue une “bonne” prévision des ventes, des données dont vous avez besoin et des exceptions auxquelles il faut faire attention. Mais quelle est la prochaine étape ?

Voici quelques réflexions finales pour vous aider à établir de meilleures tactiques de planification de la demande.

1) Laissez-vous guider par la demande historique, mais concentrez-vous sur ce qui est le plus pertinent.

Bien que nous attachions une grande importance à l’historique de la demande, il est essentiel de reconnaître que le monde est en constante évolution. Peut-être avez-vous récemment acquis de nouveaux clients ou peut-être que le pic de demande dont l’équipe commerciale parle encore est maintenant un souvenir lointain pour tous. Dans de tels cas, il est préférable de se concentrer sur les tendances de ventes les plus récentes.

Pour ce faire, orientez vos prévisions vers les mois les plus récents, car ils sont susceptibles de refléter davantage la demande future immédiate que les données anciennes (par exemple, celles d’il y a trois ans) qui pourraient avoir moins de pertinence.

Et que se passe-t-il si la demande récente est moins pertinente ? Imaginez que vous ayez subi une série de ruptures de stock paralysantes au cours des derniers mois en raison de toutes les perturbations de la Supply Chain. La baisse de la demande que vous constatez dans les données n’est probablement pas le reflet fidèle de la demande réelle.

Dans ce cas, vous devrez peut-être exclure certaines périodes de votre planification de la demande.

2) Classification : priorisez en fonction des risques

Vous avez probablement besoin d’une prévision pour presque tous les articles de votre assortiment. Et pour s’assurer que le processus de planification de la demande est aussi efficace que possible, de nombreuses entreprises utilisent des classes de demande pour appliquer rapidement et facilement la bonne approche de gestion de la demande.

Les classes de demande tiennent compte du comportement de la demande pour regrouper les articles qui partagent les mêmes caractéristiques de demande et établir une prévision en conséquence. De manière générale, nous pouvons utiliser les classes de demande suivantes :

Fréquents, Réguliers et Runners

• Il s’agit d’articles dont les ventes sont régulières et se produisent tous les mois ;
• La volatilité étant relativement faible, nous pouvons anticiper la demande en toute confiance.

Semi-Réguliers, Irréguliers & Répétitifs

• Pour ces articles, les ventes sont relativement régulières sur la plupart des mois ;
• Le degré de volatilité étant légèrement plus élevé, le degré d’incertitude est probablement plus important.

Lents, Erratiques et Autres

• Les ventes de ces articles sont généralement très faibles ;
• Par conséquent, ce sont les articles les plus difficiles à planifier.

Les classes de demande sont un outil utile pour planifier la demande de larges gammes de produits.

Afin d’obtenir la meilleure prévision possible, il est essentiel de s’assurer que le modèle de prévision utilisé reste pertinent. Par conséquent, si la demande d’un article standard connaît soudainement des fluctuations, il est nécessaire d’ajuster le modèle de prévision en conséquence.

3) En matière de gestion de la demande, il faut s’attendre à l’inattendu

Nous avons parlé des différents types de classes de demande. Mais qu’en est-il des articles dont le profil de demande se situe en dehors de ces paramètres ? Nous pouvons définir cette classe comme “Autres”.

Et les exemples sont nombreux.

Ce mois-ci, peut-être que la demande réelle pour un produit est déjà bien plus élevée que la prévision du mois (et il nous reste encore quelques semaines à couvrir).

Ou peut-être que le produit est nouveau et que nous n’avons pas d’historique de demande ? Si vous venez de lancer un produit sur le marché, pouvez-vous vous fier aux données de vente d’une seule semaine ?

Ou peut-être que le produit est obsolète, et que tout l’historique de la demande n’est plus du tout pertinent. Ou pire, l’un des composants de sa fabrication est obsolète, bien que la demande soit toujours à des niveaux stables.

Conseil : Comprendre les subtilités de votre activité peut être une tâche complexe, surtout si vous vous fiez à Excel ou à votre système ERP. Découvrez comment notre solution de prévision des ventes et d’optimisation des approvisionnements peut vous aider à automatiser votre processus de prévision de la demande, vous offrant ainsi une meilleure vision de la demande future.

Quelques réflexions complémentaires …

Cela peut vous paraître une grande quantité d’informations à prendre en compte lorsque vous examinez vos capacités de planification et de gestion de la demande en tant qu’entreprise.

Mais du fait de l’importance d’une planification efficace de la demande, chaque point mérite d’être pris en considération.

Si vous souhaitez obtenir plus d’informations ou de l’aide sur l’un des détails abordés dans ces pages, nous vous invitons à cliquer ici pour planifier un appel avec Slimstock. Vous serez alors en mesure d’établir des prévisions et une stratégie commerciale pour les années à venir !