Prévision de la demande : le guide pour vous aider à transformer votre entreprise

Comment améliorer les prévisions de la demande

Prendre de bonnes décisions commerciales peut faire la différence entre profits et pertes. Entre survie et prospérité. Pour avoir toutes les chances de prendre les bonnes décisions, des prévisions de la demande performantes sont le meilleur instrument dont vous puissiez disposer dans votre boîte à outils.

Qu’il s’agisse des niveaux de stocks ou de l’ensemble de votre entreprise, les prévisions de la demande sont cruciales. Les prévisions de la demande sont à la base de tout, de l’établissement des budgets annuels jusqu’à la planification fiscale.

La fiabilité est le mot clé ici

Toute entreprise peut se lancer dans un avenir incertain. Mais ces entreprises ont peu de chances de subsister longtemps. Celles qui placent la fiabilité des prévisions en tête de leurs priorités seront celles qui connaîtront le succès à long terme.

L’objectif principal de la prévision de la demande est d’obtenir une image solide de la demande future. C’est aussi simple que cela.

Mais la différence de résultats entre ceux qui ont des prévisions fiables et ceux qui n’en ont pas est énorme.

Diverses études montrent que les entreprises qui établissent des prévisions fiables voient leurs performances s’améliorer considérablement par rapport à celles qui ont du mal à anticiper l’avenir.

En termes de chiffres, 79 % des entreprises  dotées d’une supply chain performante enregistrent une croissance de leur chiffre d’affaires supérieure à la moyenne.

Malgré les preuves irréfutables de l’importance des prévisions de la demande, 69% des entreprises admettent avoir une visibilité limitée de leur supply chain .

Si vous voulez éviter de faire partie de ces statistiques défavorables, continuez à lire.

Comment pouvez-vous améliorer votre processus de prévision ?

La question à un million d’euros. Elle pourrait même valoir plus que cela.

Quel que soit le chiffre exact, l’amélioration de votre approche de la prévision de la demande ou demand forecasting vous fera gagner de l’argent. C’est aussi simple que cela. Dans les prochains paragraphes, nous allons donc tenter d’y répondre le mieux possible.

Nous explorerons :

• Comment définir la prévision de la demande dans votre entreprise.
• Quelles sont les étapes à inclure dans votre processus de prévision de la demande ?
• Quelles sont les caractéristiques présentes dans de bonnes prévisions ?
• Comment reconnaître une bonne prévision de la demande

Qu’est-ce que la prévision de la demande ?

Les prévisions peuvent avoir des significations différentes selon les équipes.

Cependant, lorsque nous parlons de “prévision de la demande”, nous parlons de la méthode d’estimation de la demande future pour un produit ou une catégorie de produits. Il s’agit donc d’un élément indispensable de votre processus de planification de la demande et de votre processus S&OP.

Pour établir une prévision de la demande fiable, vous devrez analyser les données historiques, les tendances du marché et tout autre indicateur que vous avez à votre disposition afin d’établir des estimations aussi précises que possible.

L’objectif de ces prévisions est d’aider à prendre de meilleures décisions, notamment en ce qui concerne les quantités à commander, la production, la tarification et le marketing, bien que cette liste puisse être encore plus exhaustive…

Il ne sert à rien de penser que vous aurez besoin d’une “grande quantité” du produit A. Vous devez faire une estimation aussi proche que possible du nombre réel.

Vous éviterez ainsi les surstocks, les ruptures de stock et les calendriers de production non respectés.

Et dans un monde où le client est roi, le fait de ne pas aligner vos activités internes sur leur demande représente un risque pour votre entreprise.

Pourquoi la prévision de la demande est-elle si difficile ?

Pour certaines entreprises, deviner ce que leurs clients voudront dans 6 mois revient à essayer de prédire les numéros gagnants de la loterie.

C’est pourquoi il est si important que vous utilisiez tous les outils à votre disposition pour augmenter vos chances.

Mais avec autant de variables qui peuvent affecter la demande, sur quel critère vous concentrez-vous le plus ?

Comment évaluez-vous la demande pour des marchés émergents ou des nouveaux produits ?

Et que se passe-t-il si les master data sur lesquelles vous vous appuyez sont incomplètes ou peu fiables ? Que se passe-t-il si les choses changent et que vos données deviennent rapidement obsolètes ?

Les questions brûlantes ci-dessus vous incitent, ainsi que toute entreprise à la recherche d’un avantage, à collecter et à analyser en permanence autant de données que possible afin d’améliorer les décisions que vous prenez.

La planification de la demande n’est pas quelque chose que l’on fait en janvier pour ensuite se reposer tranquillement. C’est une activité toujours présente, importante, et qui fait partie intégrante de votre processus de planification.

Quels sont les avantages de la prévision de la demande ?

Si vous cherchez à être convaincu des avantages de la prévision de la demande, voici une liste non exhaustive.

Les avantages sont nombreux et ne se limitent pas aux résultats financiers ou à la survie de votre entreprise.

Il est essentiel de prendre au sérieux la planification de la demande.

1. Meilleure gestion des stocks

Plus vos prévisions de la demande sont fiables, mieux vous pouvez gérer vos niveaux de stocks . Ce qui signifie une plus grande efficacité, moins de déchets, des coûts moins élevés et des bénéfices plus importants

2. Amélioration de la planification de la production

Une bonne planification de la demande peut augmenter considérablement votre capacité à faire correspondre la production à la demande.

Vous serez ainsi mieux à même de gérer le temps et les ressources et de minimiser les déchets.

3. Planification concertée

Vos équipes sont-elles en accord ? En établissant une vision unifiée de la demande future, vous pouvez garantir que vos équipes de vente, marketing, finance et exploitation travaillent toutes sur les mêmes données.

4. Amélioration de la gestion de la chaîne d’approvisionnement

Prendre des décisions éclairées en matière de supply chain est une tâche difficile. Il est compliqué de déterminer les matériaux nécessaires, les fournisseurs appropriés, et même les priorités d’investissement de temps, sans une vision claire de la direction que prend votre entreprise.

Une prévision fiable de la demande donnera à votre équipe la clarté et l’orientation nécessaires pour prendre les meilleures décisions en matière de chaîne d’approvisionnement.

5. Renforcer votre position financière

Plus précises les prévisions de la demande, plus grande est votre capacité à anticiper les flux de trésorerie, les revenus et la santé financière de votre entreprise. Cela devrait être une bonne nouvelle pour votre équipe financière !

6. Une meilleure connaissance des risques et des opportunités

Se fier au hasard ne vous permettra pas d’aller bien loin. Avoir la capacité de savoir quand saisir une opportunité ou quand s’en écarter facilitera la recherche de nouvelles opportunités et les rendra plus fructueuse.

Cela vous permettra également de détecter les risques plus tôt que d’autres entreprises, vous donnant ainsi un avantage concurrentiel.

7. Créer les opportunités d’optimisation continue

Avec de bonnes informations, il devient également plus facile de définir des indicateurs de performance clés significatifs. Plus important encore, vous aurez une idée plus précise des leviers que vous pouvez actionner pour atteindre vos objectifs commerciaux.

8. Responsabilisez votre personnel

Enfin, chaque membre de votre équipe peut améliorer ses performances grâce à des prévisions plus précises, tout comme les parties prenantes externes à votre entreprise, telles que les clients et les fournisseurs.

Plus vous avez de transparence, plus vous êtes en mesure de prendre des décisions éclairées, réduire les coûts et améliorer l’efficacité, ce qui se traduit finalement par de plus grands bénéfices.

Le processus de prévision de la demande

Nous espérons que vous êtes convaincu des nombreux avantages de la prévision de la demande. Maintenant, passons à l’étape suivante. Dans la section suivante, nous allons vous montrer comment optimiser votre approche en matière de prévision de la demande.

Comme pour beaucoup d’autres aspects de la chaîne d’approvisionnement, la mise en place d’un processus approprié est la clé. Pour créer un processus de prévision de la demande transparent et efficace, il est important de prendre en compte les étapes suivantes :

1. Définissez votre objectif

Quel est l’objectif de vos prévisions ?

Sera-t-il utilisé pour la planification financière ? La gestion des stocks ? La planification des ventes ? L’activité marketing ? Ou une combinaison de tous ces domaines ?

2. Réfléchir à qui utilisera les prévisions

Le niveau de détail requis par votre PDG, qu’il s’agisse de vous ou de quelqu’un d’autre, est différent de celui requis par votre équipe de planification.

En général, les PDG ont besoin d’informations à haut niveau pour prendre des décisions concernant l’entreprise sur une période de 12 à 18 mois. Cela signifie qu’ils ont besoin d’une prévision de la demande qui couvre un groupe de produits plus large, une division commerciale ou une période de temps plus longue.

L’équipe chargée de la planification de la demande doit toutefois analyser une prévision dans les moindres détails. Elle a besoin de suffisamment d’informations pour prendre des décisions à court terme concernant le réapprovisionnement, les quantités commandées et la répartition des stocks.

3. Définir les caractéristiques de votre prévision

Une fois que vous saurez qui utilisera vos prévisions, vous serez en mesure de mieux les définir.

Pour la rendre aussi utile que possible, veillez à examiner :

• Horizon
• Hiérarchie des prévisions
• Les types de produits
• Les différents sites et canaux de vente que vous devez planifier
• Unités de mesure, comme chiffre d’affaires, volume ou lignes de commande.

4. Choisir le meilleur système de prévision

Il existe plusieurs façons de prévoir la demande. Nous les examinerons toutes en détail plus loin, mais voici quelques exemples :

• La disponibilité des données
• L’horizon de planification
• La complexité de la demande
• Le niveau de précision requis
• Les connaissances, l’expertise et les ressources dont vous disposez
• Le temps nécessaire à l’élaboration de la prévision

5. Recueillir toutes les données possibles

Une fois que vous avez terminé les étapes ci-dessus, vous pouvez penser aux données.

Plus vous disposez de données provenant de sources internes, externes ou du marché, plus vous serez bien équipé pour prendre des décisions éclairées. Cependant, il est crucial de savoir quelles données sont pertinentes et doivent être prises en compte, et celles qui peuvent être ignorées.

L’historique des ventes, le comportement des clients, les tendances du marché, la saisonnalité, les prévisions des fournisseurs, les sources de données massives (big data) sont tous utiles. Mais certaines peuvent l’être plus que d’autres.

En sélectionnant avec soin les données pertinentes, vous pouvez accroître vos chances d’obtenir des profits plus élevés et de surpasser vos concurrents.

À quoi ressemble une bonne prévision de la demande ?

La dure vérité est que les prévisions, par leur nature même, ne sont au mieux que des suppositions. Naturellement, plus vous avez de données, meilleures sont ces suppositions.

Mais il y a encore de nombreux facteurs imprévisibles qui peuvent influencer les prévisions.

Si vous ne prenez pas en compte ces facteurs, ils peuvent facilement contrecarrer vos prévisions.

Comment les meilleures entreprises du pays abordent-elles la prévision de la demande ? Comment évaluent-elles en permanence les besoins de leurs clients et comment alignent-elles leurs efforts en conséquence ?

Voici quelques conseils :

1. Une validation continue permet d’améliorer le processus de prévision.

La compréhension du marché peut transformer des prévisions statistiques fondées sur les ventes passées en un outil prédictif.

Cependant, si vous vendez du matériel de bureau et que vous avez régulièrement vendu des supports pour ordinateurs portables pendant la période de confinement, cela signifie-t-il que cela se poursuivra aujourd’hui ?

Est-ce que le retour à la vie de bureau va entraîner une baisse des ventes ?

Les données historiques sur les ventes peuvent vous donner un aperçu, mais le plus souvent, elles ne donnent pas une image complète de la situation.

Les entreprises les plus performantes complètent leurs prévisions basées sur les données historiques avec des informations du marché, instaurant ainsi un processus de validation qui implique plusieurs équipes et conduit à un consensus sur les meilleures pratiques.

2. Elle est compréhensible et facile à expliquer

Une prévision de la demande ne doit pas être si complexe que personne ne la comprenne. Bien au contraire. Elle doit être facile à comprendre pour toutes les parties prenantes.

En outre, elle doit être explicable. Facilement explicable. Tant les idées qu’elle contient que les actions souhaitées qui en découlent.

3. Elle doit être enregistrable et mesurable

Si vous n’enregistrez pas la fiabilité (ou plutôt l’erreur) de votre prévision de la demande, vous ne saurez jamais si vous vous êtes trompé de 0,5 % ou de 50 %.

Et c’est important : 0,5 % est un franc succès. 50 % est un échec total.

Le fait de savoir de laquelle vous étiez le plus proche vous aidera la prochaine fois que vous devrez en créer une. Ce qui ne saurait tarder.

Plus vous mesurerez vos prévisions, plus vous serez en mesure de les adapter et de les modifier.

Les erreurs sont répétées de façon récurrente si elles ne sont pas identifiées et corrigées.

4. Chaque prévision de la demande doit être assignée à un responsable

Chaque prévision doit être attribuée à un propriétaire, c’est-à-dire quelqu’un qui en est responsable quant à son efficacité et sa précision. En l’absence d’un tel propriétaire, les prévisions risquent de ne pas produire les résultats attendus et de ne pas créer un avantage concurrentiel.

N’oubliez pas que les décisions que vous prendrez sur la base de ces prévisions pourraient faire la différence entre succès et échec.

Si c’est vous qui prenez ces décisions, vous assumerez la responsabilité finale en cas d’erreur.

Comment établir vos propres prévisions de la demande

Il existe plusieurs modèles que vous pouvez prendre en compte pour créer votre propre prévision de la demande. Cependant, chaque modèle a ses propres avantages et inconvénients, et dans certains cas, leur utilisation combinée peut donner les résultats les plus optimaux.

Dans la prochaine section, nous allons explorer certaines des méthodes les plus courantes utilisées pour la prévision de la demande.

Quels sont les modèles de prévision de la demande ?

1. Analyse des séries chronologiques

L’analyse des séries chronologiques repose sur le principe selon lequel les ventes des 12 derniers mois permettent de prédire l’année à venir.

Il s’agit de l’une des méthodes les plus courantes de prévision statistique de la demande.

Il recherche dans les données des modèles susceptibles d’être reproduits à l’avenir. Il vous permet également de voir ce qui a pu influencer ces modèles et de rendre les prévisions plus précises.

Cette fonction d’analyse comporte également plusieurs types de modèles. Il existe des modèles de moyenne mobile, de lissage exponentiel et de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA).

Chaque modèle utilise une méthode différente pour analyser ses données. Il convient de choisir celle qui vous convient le mieux afin d’augmenter son potentiel de réussite.

2. Prévision de la demande basée sur l’expertise personnelle

Quelle est la probabilité que les personnes de votre entreprise fassent d’excellentes prévisions concernant la demande future ? La réponse à cette question dépend de la force de leur capacité et varie selon l’entreprise, l’équipe ou même la personne.

L’un des plus grands défis de la prévision efficace de la demande est que les données ne peuvent pas tout dire.

Si vous êtes une nouvelle entreprise ou si vous lancez un nouveau produit sur un nouveau marché, il est presque certain que les données sur lesquelles vous pouvez compter sont insuffisantes.

C’est pourquoi les prévisions basées sur l’expertise personnelle méritent d’être envisagées.

Il en va de même pour les marchés fortement perturbés, étant donné la capacité limitée de l’apprentissage automatique et de la modélisation statistique dans les domaines inconnus.

Si votre approche de la prévision de la demande garantit la collecte active d’informations sur le marché, vous serez mieux informé et aurez donc plus de chances d’établir des prévisions exactes.

Afin d’accroître vos chances de réussite en matière de modélisation intuitive, il est essentiel de mener des recherches approfondies dans divers domaines.

Il s’agira probablement d’études de marché, d’analyses de la concurrence, de discussions avec les clients, avec votre équipe de vente et même avec des experts extérieurs du marché.

Cette approche peut vous aider à analyser des facteurs qui ne sont pas pris en compte par d’autres modèles.

Mais comme pour tout autre modèle, il y a des inconvénients à prendre en compte.

Les personnes qui émettent ces jugements sont-elles totalement impartiales ? Prennent-elles des décisions uniquement sur la base de données ou avec des préjugés fondés sur leurs propres sentiments à l’égard des produits ou des marchés ?

De même, pouvez-vous répéter ce processus ? Il est souvent très difficile de produire les mêmes chiffres avec différentes parties prenantes, ce qui rend les prévisions basées sur l’expertise personnelle difficiles à reproduire à long terme.

3. L’analyse causale

L’analyse causale identifie les relations de cause à effet qui ont un impact sur la demande. Elle consiste à analyser les données pour montrer comment des changements tels que les prix, les promotions ou les indicateurs économiques peuvent modifier la demande.

L’analyse causale peut être utilisée pour établir des prévisions à court et à long terme et implique souvent l’utilisation d’expériences pour tester les relations causales entre les variables.

4. L’analyse de régression

L’analyse de régression explore le lien entre la demande et plusieurs autres variables. Qu’il s’agisse du prix, de la part de marché, de l’environnement ou des conditions du marché.

Ce type d’analyse vous permet d’évaluer l’impact d’une modification de l’une des variables sur la demande. Et donc de les optimiser. Ce qui facilitera la planification de votre supply chain.

Quelle est la différence entre l’analyse causale et l’analyse de régression ?

L’une des principales différences entre l’analyse causale et l’analyse de régression est que l’analyse causale tend à se concentrer sur des variables spécifiques, tandis que l’analyse de régression adopte une approche plus globale et prend en compte de multiples variables.

Une autre distinction est que l’analyse causale nécessite souvent une expérimentation pour effectuer des tests précis. L’analyse de régression est généralement basée sur des données historiques et une modélisation statistique.

5. Apprentissage automatique

Les capacités en matière d’apprentissage automatique et d’IA sont assez impressionnantes.

L’utilisation de ces techniques avancées pour analyser les données passées et prendre des décisions éclairées sur la demande future pourrait vous faire gagner du temps et de l’argent.

En transmettant des données historiques à une plateforme d’apprentissage automatique, il est possible de dégager des modèles et de faciliter l’estimation de la demande future.

En particulier lorsque les méthodes plus traditionnelles risquent de ne pas faire l’affaire.

Dans les secteurs en constante évolution et imprévisibles, il peut être très bénéfique de renforcer vos prévisions avec l’apprentissage automatique. L’IA est caractérisée par sa capacité à continuer à apprendre, ce qui peut être très avantageux dans ces situations.

En théorie, la fiabilité de vos prévisions grâce à l’apprentissage automatique devrait donc s’améliorer au fil du temps.

Il y a bien sûr des pièges à éviter. Ne pas avoir suffisamment de données à analyser peut conduire à des prévisions limitées. S’appuyer trop fortement sur des données incomplètes ou imprécises peut conduire à l’échec.

Comment améliorer la fiabilité de vos prévisions de la demande ?

Le choix du meilleur modèle de prévision vous aidera à les rendre plus fiable et, par conséquent, à prendre des décisions commerciales solides et éclairées.

Mais même dans de telles situations, il est important de prendre des mesures pour obtenir de meilleures informations et apporter plus de visibilité à votre entreprise. Voici quelques conseils pour améliorer la fiabilité des prévisions de la demande. Cependant, nous vous invitons à télécharger notre ebook gratuit : Comment élaborer une prévision de la demande plus fiable ?

Notre prochaine section portera sur la façon dont vous pouvez améliorer vos prévisions de la demande.

Agrégation et désagrégation

L’utilisation de données est devenue cruciale pour les entreprises. Cependant, comme tout expert en data vous le dira, avoir des données et savoir les utiliser efficacement sont deux choses bien distinctes.

Nous parlons souvent de l’importance d’avoir des stratégies de stock spécifiques pour chaque références (SKU). Par conséquent, il est logique de penser que le même raisonnement peut s’appliquer pour la création de prévisions.

Mais ce n’est pas toujours le cas.

Le graphique ci-dessous explique pourquoi l’agrégation peut vous aider à établir vos prévisions.

La raison pour laquelle l’agrégation peut contribuer à améliorer votre modèle de prévision de la demande est la puissance des grands ensembles de données. Selon la loi des grands nombres, plus l’échantillon est grand, plus il est représentatif de l’ensemble de la population.

Les données relatives aux ventes d’une ville ne seront jamais comparables à celles d’un pays tout entier. En revanche, si l’on prend les mêmes données dans cinq villes du pays, il y a beaucoup plus de chances qu’il y ait une corrélation.

En utilisant davantage de points de données, vous pouvez éliminer le bruit causé par les anomalies, ce qui vous permet de découvrir davantage de modèles et d’identifier une plus grande variété de variables à prendre en compte.

De même, imaginez que vous prévoyiez la demande d’une référence récemment lancée. Il est peu probable que vous disposiez d’un ensemble complet de données. Toutefois, si vous regroupez les prévisions au niveau de la catégorie, vous aurez probablement une meilleure idée de la façon dont la demande évoluera pour la référence en question.

Voici quelques exemples fréquemment utilisés pour regrouper vos prévisions de la demande:

L’un des principaux avantages de l’agrégation est que vos données sont moins susceptibles d’être affectées par des anomalies.

En revanche, si vous ne prêtez pas attention aux anamalies, vous risquez de passer à côté de données importantes susceptibles d’avoir un impact sur votre entreprise.

Si vous décidez d’utiliser l’agrégation de manière sélective, vous prendrez la bonne décision à chaque fois.

Comment la désagrégation peut-elle vous aider ?

Certes, l’agrégation des données peut s’avérer très utile. Cependant, vous aurez toujours besoin d’informations granulaires pour comprendre les tendances de la demande pour chaque produit individuellement.

Généralement, le niveau de granularité le plus bas dans la prévision de la demande se réfère à la désagrégation de la prévision de la demande par la combinaison emplacement de stock/référence ou même au niveau référence/client.

Le premier peut vous aider à optimiser votre allocation et votre réapprovisionnement afin de vous assurer que vous répondez à la demande prévue avec un niveau de stock minimal.

Le second peut vous aider à identifier les clients les plus rentables, ceux qui ont un potentiel de croissance et ceux qui ne représentent qu’une petite partie de la demande prévue.

Et pourquoi devriez-vous vous en préoccuper ? Ces informations précieuses vous aideront à investir votre temps, votre argent et votre énergie dans les domaines de votre entreprise ou de vos clients qui apportent le plus de valeur ajoutée.

Comment les “horizons” peuvent-elles créer des prévisions de la demande plus fiables et plus solides ?

Une autre méthode d’agrégation des prévisions de la demande est la répartition dans le temps (horizon).

Les prévisions mensuelles sont souvent plus précises que les prévisions quotidiennes ou hebdomadaires, car elles ont tendance à être beaucoup moins volatiles. Bien qu’il puisse y avoir des variations d’une semaine ou d’un jour à l’autre dans le nombre de produits vendus, au cours d’un mois, ces différences sont généralement lissées.

Voici quelques raisons pour lesquelles les prévisions de la demande par tranches mensuelles sont plus fiables :

1. Les quantités plus importantes des prévisions mensuelles permettent de mieux absorber la volatilité des clients

Si une personne passe normalement commande auprès de vous au cours de la première semaine du mois, mais qu’elle le fait au cours de la deuxième semaine, cela perturberait considérablement vos données si elles étaient modélisées en fonction de la semaine.

Sur une base mensuelle, cette déviation sera absorbée et vos données seront tout aussi utiles.

2. Les prévisions mensuelles peuvent être plus efficaces

L’établissement de prévisions hebdomadaires peut prendre beaucoup plus de temps et mobiliser beaucoup plus de ressources que l’établissement de prévisions mensuelles.

Dans le cas des prévisions mensuelles, vous devrez peut-être rassembler et analyser les données une fois par mois, alors que dans le cas des prévisions hebdomadaires, vous devrez peut-être répéter le processus quatre ou cinq fois par mois, en fonction du nombre de semaines dans le mois.

3. Les horizons mensuelles gèrent mieux la saisonnalité

Chaque entreprise connaît des semaines creuses. Imaginez que vous vous trouviez sur un marché qui ralentit à Noël, pendant la période du Nouvel An chinois ou peut-être même pendant la saison estivale.

Dans les modèles de prévision hebdomadaire, ces semaines calmes peuvent produire des écarts qui ont une plus grande influence sur la prévision de la demande. Par conséquent, vous vous retrouvez avec des prévisions beaucoup plus nerveuses. Il est alors beaucoup plus difficile de planifier à partir de ces prévisions.

Est-il utile d’avoir des groupes de prévisions hebdomadaires de la demande ?

Oui, il y en a. Mais il faut savoir quand et comment l’utiliser efficacement.

Les prévisions hebdomadaires demandent plus d’efforts que les prévisions mensuelles, mais lorsqu’il existe des schémas qui dictent des activités de vente irrégulières mais répétitives en fonction de la semaine du mois, cela vaut la peine d’y penser.

En voici un bel exemple :

Comme vous pouvez le voir sur cette image, 60 % des ventes sont réalisées au cours de la première semaine du mois.

En utilisant des données montrant de tels résultats dans un modèle de prévision hebdomadaire, vous serez probablement plus réactif et pourrez prendre des mesures plus proactives pour aligner plus étroitement l’offre et la demande. En conséquence, cela vous permet d’optimiser les niveaux de stock, d’améliorer la gestion des ressources et ainsi d’augmenter les bénéfices de votre entreprise.

Les modèles de prévision hebdomadaires peuvent être tout aussi utiles, en particulier si votre client utilise également un modèle hebdomadaire. Cela peut renforcer la relation entre vous et votre client, améliorer la fiabilité des prévisions et aligner les efforts des deux entreprises.

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Nous espérons que cet article fournit les informations pour améliorer vos prévisions de la demande. Mais il est important de reconnaître que l’ensemble du processus peut être complexe et exigeant.

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