Choisir la bonne méthode de prévision peut faire une réelle différence en termes de précision, d’efficacité et de rentabilité. Bien que la prévision hebdomadaire puisse sembler plus précise à première vue grâce à un plus grand nombre de données, elle génère souvent plus de bruit que d’informations.
Dans cet article, nous expliquons pourquoi la prévision mensuelle tend à fournir des résultats plus fiables pour la majorité des produits. De l’absorption des variations de dates de commande à la réduction des distorsions de données et une meilleure gestion de la saisonnalité, la prévision mensuelle présente des avantages clés pour améliorer la performance des stocks et la précision des prévisions.
Prévision des stocks : définition
La prévision des stocks est le processus d’estimation de la demande future afin de garantir que les niveaux de stock correspondent aux besoins des clients.
Elle est essentielle pour les détaillants, les grossistes et les entreprises de e-commerce, qui sont souvent confrontés à des problèmes tels que le surstock, la rupture de stock et une mauvaise gestion des stocks.
Une prévision précise aide les entreprises à maintenir la bonne quantité de stock, en évitant les coûts liés aux excédents tout en assurant la disponibilité des produits au bon moment. Les prévisions hebdomadaires et mensuelles sont couramment utilisées pour anticiper la demande à court et moyen terme.
Quelle méthode de prévision est la meilleure pour votre entreprise ?
L’objectif de Slim4 – le logiciel d’optimisation des stocks de Slimstock – est d’anticiper la demande future. Concrètement, il aide à déterminer la quantité de chaque article nécessaire pour répondre à la demande des clients.
Prédire l’avenir n’est pas chose facile, même en utilisant des données historiques. Dans notre monde de plus en plus interconnecté, le volume de données disponibles est presque illimité ; le véritable défi consiste donc à identifier les bonnes données et à les utiliser de manière à améliorer la précision des prévisions.
Lors de la préparation des commandes de stock, deux approches courantes sont généralement utilisées : la prévision mensuelle et la prévision hebdomadaire. Mais quelle méthode fonctionne le mieux ? Il est facile de supposer que la prévision hebdomadaire est supérieure, car des données plus fréquentes pourraient sembler offrir une plus grande précision. Si 12 points de données sont utiles, alors 52 doivent être meilleurs, non ? Ce n’est pas toujours le cas.
Avec plus de 30 ans d’expérience pour aider nos clients à livrer le bon produit, au bon endroit, au bon moment, nous avons constaté que la plupart des produits peuvent être prévus et commandés plus précisément en utilisant la prévision mensuelle.
Les prévisions mensuelles
En termes simples, les prévisions mensuelles signifient que les données de vente sont collectées quotidiennement et regroupées par mois pour produire une prévision. De même, les prévisions hebdomadaires consistent à regrouper les ventes quotidiennes par semaines pour créer une prévision. Cela crée 40 périodes de prévision supplémentaires sur l’année.
Les prévisions mensuelles fonctionnent mieux pour la plupart des produits car elles ont tendance à générer moins d’erreurs de prévision. Bien qu’il y ait des variations dans le nombre d’unités vendues d’une semaine à l’autre dans une prévision mensuelle, si nous faisons correctement notre travail, vous aurez toujours la bonne quantité en rayon, que ce soit le 1er, le 15 ou le 30 du mois.
Avantages d’une approche de prévision mensuelle
Il existe trois raisons principales pour lesquelles la prévision mensuelle a tendance à être plus fiable que la prévision hebdomadaire :
Une meilleure absorption de la variabilité du calendrier des commandes
La prévision mensuelle utilise des intervalles de temps plus larges, ce qui la rend plus résiliente face aux variations dans les habitudes de commande des clients.
Par exemple, si un client qui commande habituellement une pièce en première semaine du mois le fait plutôt en deuxième semaine, cela peut perturber vos données de commande. Cependant, ce type de perturbation est presque quatre fois plus susceptible d’être absorbé par une prévision mensuelle, laissant vos données de commande inchangées.
Moins de zéros améliore la précision
Les commandes mensuelles réduisent le nombre de valeurs nulles dans vos données, ce qui permet à la loi des moyennes de jouer en votre faveur.
Par exemple, si un client commande 100 unités toutes les deux semaines, cela donne une moyenne simple de 50 unités par semaine. Mais l’erreur de prévision par rapport à cette moyenne sera toujours présente car la quantité commandée n’est jamais 50, mais soit 100 soit 0. Une vue mensuelle de ce schéma de commande facilite une prévision correcte car elle reflète une utilisation régulière avec moins de valeurs nulles.
Une meilleure gestion de la saisonnalité
Les périodes mensuelles gèrent mieux la saisonnalité. Les mois sont prévisibles, ils sont toujours dans le même ordre chaque année. Les semaines, en revanche, peuvent varier jusqu’à quatre jours d’une année sur l’autre.
Cette imprévisibilité relative rend leur utilisation plus complexe pour intégrer la saisonnalité, surtout si les données historiques sont limitées. Les périodes mensuelles permettent plus facilement aux tendances générales de se développer et de se refléter dans vos données de commande.
Les prévisions hebdomadaires
Même une prévision précise ne vous sera pas très utile si elle ne reflète pas la demande anticipée sur la bonne période. Si cela se produit, vous aurez des ruptures de stock et une baisse des objectifs de service client s’ensuivra rapidement.
Comme mentionné précédemment, bien que les prévisions hebdomadaires nécessitent plus d’efforts que les prévisions mensuelles, elles peuvent convenir aux articles présentant un schéma d’utilisation répétitif observable au cours de chaque mois.
Voici un exemple d’article répondant à ce critère.
Avec 60 % des ventes réalisées durant la première semaine du mois, ce produit est un bon candidat pour une prévision hebdomadaire.
Les articles avec des délais d’approvisionnement courts et des ventes régulières sont les plus adaptés à la prévision hebdomadaire. En identifiant ces opportunités, le produit peut être commandé au plus près du moment où il est nécessaire, ce qui aide à améliorer le revenu généré par les stocks et la rentabilité globale de l’entreprise.
Avantages des prévisions hebdomadaires
Parmi les autres avantages des prévisions hebdomadaires, on trouve :
La compatibilité
Si votre client communique avec vous en termes de prévisions hebdomadaires ou d’informations hebdomadaires du Point de Vente (POS), générer vos propres prévisions dans le même format peut fournir un lien direct inestimable avec lui. Obtenir ce lien direct avec des données plus proches du client retail peut compenser toute amélioration potentielle de la précision interne des prévisions.
Les articles à volume moyen
Si vous gérez des articles à volume moyen, une approche hebdomadaire produit des tendances plus précises et reflète mieux les variations de la demande.
L’équipe de mise en œuvre de Slimstock vous aidera à identifier le type de prévision le mieux adapté à votre gamme de produits, en se basant sur les données historiques de ventes. Pour les articles correspondant aux critères de prévision hebdomadaire, Slim4 répartit les volumes des données de prévision mensuelle sur les semaines appropriées du mois en utilisant des références de motifs historiques ou des règles métier définies. Cette approche offre les avantages des prévisions mensuelles exposés ci-dessus, tout en tenant compte des besoins spécifiques de demande observables au cours du mois.
Prévisions mensuelles ou hebdomadaires, la meilleure façon de décider quelle approche vous convient est de programmer une démo de Slim4 avec nos experts en inventaire. Ils analyseront vos données de commandes via notre logiciel d’optimisation des stocks éprouvé pour vous montrer des opportunités réelles d’économies, ayant généré un retour sur investissement post-implémentation de 6 à 12 mois pour la plupart des clients.
