Prévision de la demande

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

La prévision de la demande consiste à estimer la demande future de produits et de services afin de faciliter la prise de décision. Les prévisions s'appuient sur des données granulaires, des données de ventes historiques, des questionnaires, etc. Intégrer des informations en temps réel, l'analytique avancée, le machine learning et la data science à ce processus permet d'atteindre un plus haut degré de précision.

Des prévisions précises vous aident à gérer les stocks, à planifier la capacité, à gérer la demande de produits et à allouer les ressources. Cela vous permet de commander les SKU appropriés, de prévoir un stock de produits suffisant et de fixer des prix raisonnables pour répondre à la demande tout en évitant les problèmes d'approvisionnement.

Ce guide présente les différents types de techniques de prévision de la demande ainsi que les avantages et les inconvénients de chaque méthode.

Prévision de la demande : méthodes, modèles et techniques

Il existe trois principaux types de processus de prévision de la demande :

1. Approches qualitative et quantitative
2. Analyses et projections par séries temporelles
3. Modèles causaux
   
   Ces types de processus n'exploitent pas tous les mêmes données et génèrent des prévisions avec un niveau de précision et un taux d'erreur différents.

Prévision qualitative

La prévision qualitative est un type de prévision de la demande qui repose sur des facteurs subjectifs, tels que l'opinion des clients et les tendances du marché. Elle s'utilise souvent lorsque les données historiques sont rares ou inexistantes.

Si les prévisions qualitatives sont moins précises que les prévisions quantitatives, elles sont souvent plus rapides et moins coûteuses à mettre en œuvre. Elles combinent ou regroupent autant de données et d'informations que possible pour produire des estimations non biaisées.

Avantages et inconvénients de la prévision qualitative

Avantages :

• Peut s'utiliser pour de nouveaux produits
•  Est axée sur le ressenti des clients et les besoins perçus
•  Rapide à développer, produit vite des résultats

Inconvénients :

• Approche subjective pouvant mener à des résultats inexacts
• Résultats difficilement comparables avec les données historiques ou d'autres méthodes de prévision
• Collecte chronophage des données auprès des consommateurs

Méthodes qualitatives et modèles de prévision

Méthode de Delphes

La méthode de Delphes est une technique structurée permettant de recueillir l'opinion ou les estimations d'experts. Elle est principalement utilisée à des fins de prévision. Des études ont montré qu'elle génère des résultats plus précis que les estimations individuelles, en particulier en cas de désaccords importants entre les experts. Le principe de base de la méthode de Delphes est d'éviter les estimations biaisées de probabilité et de valeur en rassemblant les différents avis d'un groupe d'experts.

Étude de marché

L'étude de marché s'appuie sur une approche formelle pour prévoir la demande. Elle est utilisée pour tester des hypothèses concernant la demande future, ce qui est intéressant pour les marchés émergents et nouveaux. Ces prévisions se basent souvent sur des études de cas, des recherches, des groupes types ou encore des rapports sur l'expérience client.

Prévision par consensus

La prévision par consensus est un processus permettant de recueillir des données et des opinions auprès d'un groupe d'experts. On l'utilise notamment pour produire des suggestions, identifier des tendances et prendre des décisions. Les participants sont choisis en fonction de leurs connaissances et de leur expertise dans le domaine. Ils se réunissent généralement pour échanger autour du sujet, puis ils votent. Le consensus permet ensuite de prendre une décision ou de formuler une recommandation.

Prévision visionnaire

La technique de prévision visionnaire sert à produire des suggestions concernant le futur. Cette technique implique un groupe d'experts qui partagent leur vision de l'avenir. Leurs différents avis sont ensuite analysés et regroupés dans un rapport servant à prendre des décisions pour le futur.

Prévision par analogie

La technique de prévision par analogie sert à générer des suggestions concernant le futur. Elle consiste à examiner les événements et schémas passés pour identifier les tendances qui pourraient apparaître à l'avenir.

Prévision quantitative

Les prévisions quantitatives sont généralement plus précises que les prévisions qualitatives, mais leur mise en œuvre peut s'avérer plus coûteuse et plus longue. Cette méthode s'appuie sur des données historiques, des statistiques et d'autres mesures objectives. Elle est souvent utilisée pour la planification des stocks, la prévision des ventes à court et à long terme ainsi que l'optimisation de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Avantages et inconvénients de la prévision quantitative

Avantages :

• Plus objective et impartiale
• Permet de repérer des schémas et des tendances
• Plus efficace pour prévoir la demande à long terme

Inconvénients :

• Plus coûteuse à produire en cas d'utilisation de processus manuels
• Facteurs externes et informations plus récentes difficiles à prendre en compte
• Risque de passer à côté des idées et des tendances générales

Méthodes quantitatives et modèles de prévision

Prévision naïve

Les méthodes de prévision naïve exploitent les données passées pour prévoir la demande future. De ce fait, elles ne permettent pas de prendre en compte les nouveaux facteurs, tels que les tendances et les événements, qui influencent la demande.

Prévision saisonnière

La prévision saisonnière s'appuie sur des données historiques saisonnières, comme les ventes réelles, pour estimer la demande saisonnière future. Les prévisions saisonnières peuvent inclure des projections mensuelles, trimestrielles ou encore liées à des événements. Il arrive que les données soient faussées par des facteurs économiques majeurs, tels que des déclins, une augmentation des dépenses des consommateurs ou la disponibilité des SKU.

Revenu annualisé

Le revenu annualisé permet de prévoir les résultats de fin d'année, tels que les bénéfices, mais cette estimation peut manquer de précision en période de volatilité. Cette méthode se base sur les performances passées et ne tient pas compte des tendances et schémas actuels ou autres fluctuations économiques.

Taux de croissance historique

Le taux de croissance historique aide à mesurer le taux de croissance d'une mesure spécifique à partir de ses données antérieures. Cela peut permettre de prévoir la croissance future si vous souhaitez des performances constantes. La volatilité et les tendances peuvent affecter la précision des prévisions.

Régression linéaire

La régression linéaire est un processus détaillé qui s'appuie sur un ensemble de points de données pour identifier une relation de cause à effet. Cette méthode consiste à comparer la façon dont une variable spécifique affecte un résultat, en mettant par exemple en parallèle les appels commerciaux et les conversions. Une fois qu'une relation est établie entre les points de données, elle peut servir de base pour formuler les prévisions. Cette approche nécessite cependant l'utilisation d'une variable qui affecte fortement les résultats. Comme le dit l'adage : la corrélation n'implique pas nécessairement la causalité.

Analyse par séries temporelles

Les analyses par séries temporelles exploitent les données sur de nombreuses années pour prédire la demande potentielle. Cependant, des relations et des tendances précises, fiables et stables doivent se dégager.

Les tendances obtenues à partir des données historiques sont utilisées pour déterminer si les tendances actuelles de la demande des consommateurs sont en phase, en retard ou en avance par rapport à vos attentes.

D'autres facteurs peuvent influencer la précision de l'analyse par séries temporelles, comme les perturbations économiques et les évolutions saisonnières. Toutefois, ces variations dans les données et les analyses peuvent être prises en compte en intégrant des techniques statistiques supplémentaires.

Avantages et inconvénients de l'analyse par séries temporelles

Avantages :

• S'appuie sur les données passées pour établir une tendance
• Peut permettre d'identifier des relations à long terme dans les données
• Coûte généralement moins cher que les autres méthodes

Inconvénients :

• Données devant être de grande qualité
• Données devant suivre des schémas clairs et cohérents
• Fonctionne uniquement si l'avenir ressemble fortement au passé

Méthodes d'analyse par séries temporelles et modèles de prévision

Moyenne mobile

La moyenne mobile aide à identifier des tendances dans les données. La technique consiste à prendre une série de points de données et à calculer la moyenne, qui est ensuite tracée sur un graphique. C'est la direction de la moyenne mobile qui indique la tendance.

Lissage exponentiel

Le lissage exponentiel utilise un processus similaire à la moyenne mobile, mais suppose que le point de données le plus récent constitue la meilleure estimation de la tendance actuelle. Cette technique attribue aux points de données des coefficients de pondération qui diminuent de façon exponentielle du présent vers le passé. La pondération affectée à un point de données spécifique dépend de la valeur d'un paramètre. Cette méthode s'utilise avec ou sans notion de saisonnalité.

Box-Jenkins

La technique de Box-Jenkins s'appuie sur un processus similaire au lissage exponentiel, la différence étant que les points de données plus anciens se voient affecter des erreurs, ou un taux d'erreur.

X-11

La méthode X-11 implique un processus similaire au lissage exponentiel et à la technique de Box-Jenkins, mais s'appuie sur plusieurs paramètres, notamment la saisonnalité, les tendances et l'irrégularité. Cette approche fonctionne bien pour les prévisions à moyen terme.

Projection des tendances

Cette technique identifie les tendances futures d'un jeu de données spécifique en extrapolant des données antérieures. La projection des tendances peut aider à prédire la demande future pour un produit ou un service, le chiffre d'affaires à venir ou toute autre donnée numérique.

Modèle causal

Les modèles causaux sont les outils de prévision les plus fins. Ils sont particulièrement adaptés aux prévisions à long terme. Les modèles causaux nécessitent d'analyser méticuleusement les données historiques jusqu'à identifier des relations claires entre deux facteurs ou points de données.

Ils mettent davantage en évidence les relations causales dans les données et peuvent intégrer diverses informations, notamment d'autres analyses et des données de géolocalisation. De ce fait, les modèles causaux sont généralement actualisés régulièrement pour intégrer de nouvelles informations.

Avantages et inconvénients du modèle causal

Avantages :

• Peut s'utiliser pour les prévisions à long terme
• Permet d'identifier des relations entre les points de données
• Généralement plus précis que les autres méthodes

Inconvénients :

• Données devant être de grande qualité
• Analyse des données pouvant être chronophage
• Nécessite l'accès aux données historiques

Méthodes causales et modèles de prévision

Modèle de régression

La régression est une technique statistique puissante qui permet de prédire les valeurs futures d'une variable dépendante en fonction des valeurs connues des variables prédictives. Dans le cadre de l'analyse de régression, les relations entre les variables sont quantifiées à l'aide d'une droite d'ajustement (ou de régression) qui révèle la relation linéaire entre les variables prédictives et dépendantes.

Modèle économétrique

La technique du modèle économétrique est une approche statistique visant à modéliser des données économiques. Elle peut être utilisée pour prédire l'activité économique future, mesurer l'impact d'une politique économique et comprendre les relations entre différentes variables économiques. Les modèles économétriques sont généralement estimés à l'aide de données historiques.

Enquêtes d'intention d'achat et d'anticipation

Les enquêtes d'intention d'achat constituent un outil essentiel pour mesurer le comportement du consommateur. Grâce aux informations sur les ventes passées, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées pour le marketing et les produits en évaluant les intentions d'achat futures des consommateurs. Vous pouvez également utiliser ces types d'enquêtes pour identifier les problèmes potentiels ou les aspects présentant des opportunités dans l'entreprise.

Modèle entrées-sorties

Le modèle entrées-sorties est une technique économique quantitative utilisée pour estimer les effets d'entraînement des variations d'un secteur économique sur d'autres secteurs. Il se base sur les transactions réalisées entre différentes entreprises d'une économie spécifique, telles que consignées dans une table d'entrées-sorties.

Analyse du cycle de vie

L'analyse du cycle de vie est un outil permettant d'évaluer l'impact environnemental d'un produit ou d'un service. Cette technique consiste à examiner l'ensemble du cycle de vie d'un produit ou d'un service, des matières premières utilisées pour le fabriquer aux déchets produits après sa mise au rebut. Elle peut servir à identifier la manière la plus écologique de produire un produit ou un service.

Exemples concrets de planification et de prévision de la demande

La planification et la prévision de la demande jouent un rôle majeur dans toutes les entreprises. C'est ce qui permet d'anticiper les besoins futurs en matière de vente au détail et de commerce électronique et de s'assurer d'avoir les ressources nécessaires pour y répondre. Cette section présente quelques exemples concrets de planification et de prévision de la demande.

Chaîne d'approvisionnement

Les responsables des chaînes d'approvisionnement utilisent la planification et la prévision de la demande pour assurer l'approvisionnement et la livraison des marchandises. L'objectif est de maintenir des niveaux de stock appropriés pour répondre aux besoins des clients, tout en évitant les pertes financières liées à des excédents. De nombreux facteurs peuvent influencer les besoins en matière de demande, notamment l'évolution de l'économie et du comportement des consommateurs, les changements qui touchent la population active, les catastrophes naturelles, les événements mondiaux, etc. Pour prévoir la demande, le plus important est de choisir la méthode la mieux adaptée à chaque situation.

Coca-Cola utilise les prévisions dans toute l'entreprise afin de créer des rapports personnalisés pour chaque point de vente, prédire les saveurs à utiliser dans les produits et anticiper les composants des machines qui nécessiteront une maintenance.

Témoignage client

Finance

Le département finance est responsable de la planification et des prévisions financières d'une entreprise. Il est notamment chargé de l'élaboration des budgets, de la préparation des états financiers et de la gestion des flux de trésorerie.

Chick-fil-A s'appuie sur les prévisions pour évaluer les risques et créer des rapports destinés à la direction.

Témoignage client

Retail

Les commerces utilisent la prévision de la demande pour déterminer les quantités à commander aux fournisseurs et le prix de leurs produits. Cela peut les aider à éviter les ruptures et les excédents de stock, mais aussi à gérer les coûts d'inventaire.

Pour Rent-A-Center, la prévision est un moyen de comprendre les besoins des clients et d'ajuster les promotions marketing en fonction de leurs profils. La segmentation de la clientèle permet d'optimiser les produits en fonction de la demande locale au lieu d'utiliser les mêmes assortiments dans tous les points de vente.

Témoignage client

Machine Learning

Le machine learning est un type d'intelligence artificielle parfois utilisé pour mieux prévoir la demande Les algorithmes de machine learning s'enrichissent des données et s'améliorent au fil du temps, ce qui en fait un outil particulièrement intéressant pour les prévisions, car ils peuvent gérer des jeux de données complexes et prédire la demande future.

7-Eleven s'appuie sur le machine learning et l'IA pour la prévision de la demande et enrichir ainsi ses rapports, parfois quotidiens, sur les promotions, la saisonnalité ou encore les ruptures de stock. Les prévisions aident l'enseigne à gérer l'inventaire de milliers de produits dans plus de 9 000 magasins.

Témoignage client

Logiciels de planification et de prévision de la demande

Il n'existe pas d'outil universel pour la planification et la prévision de la demande. Les entreprises utilisent souvent plusieurs produits pour prédire la demande. En voici quelques exemples.

Feuilles de calcul

Les feuilles de calcul constituent le type d'outil le plus utilisé dans la planification et la prévision de la demande. Environ 75 % des services de chaîne d'approvisionnement s'appuient sur des feuilles de calcul pour prendre leurs décisions.

Avantages des feuilles de calcul pour la prévision et la planification de la demande

• Prise en charge de l'analyse de régression et de l'analyse par séries temporelles
• Possibilité de codage et de scripts de base
• Légère automatisation possible à l'aide d'autres logiciels

Programmes et logiciels pour coder

Des programmes tels que R et Python sont souvent utilisés par les data scientists pour l'analytique avancée. Le codage fonctionne pour diverses tâches de planification et de prévision de la demande, y compris l'analyse par séries temporelles et le machine learning.

Avantages des programmes de codage pour la prévision et la planification de la demande

• Possibilité d'effectuer des tâches d'analytique avancée
• Possibilité d'automatiser des processus
• Possibilité de gérer des jeux de données volumineux
• Personnalisation possible en fonction de besoins spécifiques

Logiciels de visualisation

Les logiciels de visualisation, comme Tableau et Qlik, servent à créer des représentations graphiques des données. En matière de planification et de prévision de la demande, les visualisations peuvent être intéressantes pour rendre les insights et les données complexes plus faciles à comprendre.

Avantages des logiciels de visualisation pour la prévision et la planification de la demande

• Intéressants pour rendre des données complexes plus faciles à comprendre
• Possibilité de créer des tableaux de bord et des rapports
• Personnalisation possible en fonction de besoins spécifiques

Logiciels de BI et de reporting

Les logiciels de Business Intelligence (BI) et de reporting, tels que SAP Business Objects et Oracle BI, sont utilisés pour créer des rapports et des tableaux de bord. Les rapports et les tableaux de bord peuvent offrir une meilleure visibilité sur les données.

Avantages des logiciels de BI et de reporting pour la prévision et la planification de la demande

• Meilleure visibilité sur les données
• Possibilité de créer des rapports et des tableaux de bord
• Personnalisation possible en fonction de besoins spécifiques

Logiciels d'analyse géospatiale

Les logiciels d'analyse géospatiale, comme Esri ArcGIS et MapInfo Professional, analysent les données géographiques et fournissent des insights sur le comportement des clients et les meilleurs emplacements pour les magasins.

Avantages des logiciels d'analytique géospatiale pour la prévision et la planification de la demande

• Fourniture d'insights sur le comportement des clients
• Possibilité de créer des cartes thermiques
• Personnalisation possible en fonction de besoins spécifiques

Logiciels d'automatisation analytique

Les logiciels d'automatisation analytique, comme Alteryx, servent à automatiser l'analyse de données. L'automatisation analytique réduit le temps, les tâches et les coûts de la préparation et de l'analyse des données destinées à générer des prévisions de la demande. Les plateformes les plus performantes intègrent des fonctionnalités et des ressources pour la préparation et la fusion des données, l'analyse simple et avancée, le machine learning, l'IA, la data science, l'analyse géospatiale, la gouvernance des données et plus encore.

Avantages des logiciels d'automatisation analytique pour la prévision et la planification de la demande

• Réduction du temps et des tâches nécessaires à l'analyse des données
• Utilisation possible pour automatiser les processus
• Personnalisation possible en fonction de besoins spécifiques
• Évolution rapide des opérations en fonction des besoins de l'entreprise

Conclusion

La prévision de la demande permet d'estimer la demande future pour les produits ou services d'une entreprise. Il existe différentes méthodes, chacune présentant des avantages et des inconvénients. Pour prévoir la demande, le plus important est de choisir la meilleure méthode pour chaque situation.