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

Le processus de prévision de la demande améliore la précision des prévisions en temps réel, aide les entreprises à gérer leurs niveaux de stock et guide les décisions métier fondées sur les données. Les organisations visionnaires se tournent vers les outils d’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML), l’analyse prédictive et l’automatisation dans leur approche de prévision de la demande.

L’utilisation de ces technologies émergentes incite les entreprises à réfléchir de manière proactive à la chaîne d’approvisionnement et à prévoir avec plus de précision les besoins des clients. L’approche de la prévision change et évolue à mesure que d’autres secteurs des entreprises sont influencés par l’IA, notamment l’analyse pilotée par l’IA, l’intelligence commerciale et la gestion des stocks alimentée par l’IA.

Un récent rapport de l’Institute for Business Value d’IBM met en lumière le rôle crucial que l’IA va jouer dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement dans les années à venir. Dans les faits, 64 % des directeurs de chaîne d’approvisionnement (CSCO) interrogés affirment que l’IA générative transforme complètement les workflows de leur chaîne d’approvisionnement. Le rapport prévoit également que les assistants numériques augmenteront le volume des prises de décisions de 21 % d’ici 2026.

« Il ne s’agit pas seulement d’expliquer comment les matériaux passeront d’un point A à un point B. Il s’agit également de mesurer le coût de chaque décision de l’entreprise et de s’assurer que ces coûts sont pris en compte dès le départ », indique le rapport.

Avec la prévision de la demande, les entreprises disposent des outils et des jeux de données nécessaires pour prévoir la demande future et favoriser une prise de décision plus intelligente, ce qui leur permet d’économiser du temps et de l’argent.

Grâce à une analyse détaillée des données et à la détection de schémas, les organisations peuvent faire des prédictions précises sur les prévisions des ventes et les flux de trésorerie, facilitant ainsi des décisions éclairées sur l’avenir. L’approche de prévision de la demande offre aux entreprises et à leurs parties prenantes plus de contrôle et de supervision sur les opérations quotidiennes.

Des prévisions précises ont permis de garantir l’utilisation d’unités de gestion de stock (UGS) adéquates et un stock de produits suffisant en puisant dans de multiples sources de données, telles que des bases de données, des ventes antérieures et des feuilles de calcul. Sans cette approche, les entreprises risquent de surstocker ou de sous-stocker, ce qui peut entraîner des commandes en attente ou des ruptures de stock.

Des prévisions précises de la demande peuvent conduire à une plus grande satisfaction des clients et contribuer à des stratégies commerciales plus efficaces.

La prévision de la demande peut être abordée de nombreuses manières différentes. La méthode de prévision de la demande choisie par une entreprise dépend de sa portée et de ses objectifs pour l’avenir. La plupart des méthodes se répartissent en deux catégories : les approches qualitatives et les approches quantitatives.

L’objectif de la prévision qualitative de la demande est de mesurer ce qui se passe sur le terrain et de recueillir l’avis d’experts. Elle interroge et rassemble les données des employés, des parties prenantes et des clients pour aider à prévoir les futures décisions au sein d’une entreprise.

• Méthode Delphi : un panel d’experts travaille de manière indépendante pour répondre à une question et se réunit pour partager ses conclusions. Une fois les conclusions partagées, le panel élabore une réponse approuvée par l’ensemble des experts. Cette méthode qualitative peut nécessiter d’autres cycles de commentaires jusqu’à ce qu’un consensus soit atteint.
• Composition de la force de vente : les commerciaux constituent une source permettant de comprendre la satisfaction des clients et ce que recherchent les clients potentiels. Dans cette méthode, les équipes de vente sont invitées à indiquer le taux auquel elles prévoient de vendre au cours d’une période donnée. Cette méthode est très répandue et est même intégrée dans certaines plateformes de gestion des stocks.
• Connaissances d’expert ou internes : bien que les données historiques et les indicateurs quantitatifs permettent de prévoir avec précision la demande, ils ne peuvent pas reproduire les instincts et les connaissances internes que les experts de terrain fournissent. L’objectif de cette méthode est de repérer les exceptions aux schémas et de les intégrer dans les prévisions.
• Enquêtes : les enquêtes sont un excellent moyen de connaître une clientèle et son activité. Si une entreprise souhaite renouveler un produit en particulier, le plus simple est de demander directement aux clients. Une enquête isolée ne fournira peut-être pas les informations les plus pertinentes, mais au fil du temps, les organisations peuvent comparer les enquêtes et commencer à identifier des tendances ou des corrélations.
• Groupes de discussion : les entreprises qui souhaitent obtenir des commentaires plus détaillés peuvent se tourner vers des entretiens ou des groupes de discussion. Cette méthode permet d’obtenir des commentaires ciblés et des détails sur des produits ou services spécifiques, dans un cadre plus privé.

Une approche quantitative de la prévision de la demande est au cœur de l’ensemble du processus. Les méthodes incluent généralement des projections basiques à partir de données historiques de ventes et des modèles sophistiqués utilisent des analyses prédictives pilotées par l’IA.

• Moyennes mobiles : cette méthode calcule la moyenne d’un nombre sur une période mobile. Par exemple, une moyenne mobile des ventes sur sept jours correspond à la moyenne des sept derniers jours. Bien que cette approche semble rétrograde, elle permet de créer des schémas lisibles et des lignes de tendance accessibles.
• Statistiques : il est possible d’utiliser des méthodes statistiques au moyen de la prévision des tendances et de l’analyse de régression. La projection des tendances s’appuie sur le passé (jeux de données historiques) pour prévoir les demandes futures. L’analyse de régression analyse la relation entre certaines variables, telles que les campagnes d’e-mail ou les taux de conversion.
  
• Moyennes saisonnières : de nombreux facteurs influent sur la demande, notamment le jour de la semaine, la période du mois (jours fériés) et les conditions météorologiques. Par exemple, les ventes de maillots de bain augmentent pendant les mois d’été, en particulier en juillet. Ils chutent ensuite en octobre ou novembre. Il est important de combiner ces facteurs connus avec d’autres analyses de tendances pour obtenir une vue d’ensemble.
• Modélisation économétrique : ce modèle prend en compte les facteurs économiques et les données. Le modèle utilise des modèles statistiques et mathématiques pour créer des représentations théoriques des théories économiques. Parmi les techniques courantes figurent l’analyse de régression, l’analyse des séries temporelles et la modélisation des équations structurelles.
• Barométrie : cette méthode de prévision utilise trois types d’indicateurs différents : avancés, retardataires et coïncidents. Les indicateurs avancés tentent de prédire ce que l’avenir nous réserve. Les indicateurs retardataires analysent le passé et examinent soit les baisses de ventes, soit les pics de ventes qui nécessitent d’être suivis de plus près. Les indicateurs coïncidents regardent les points de données en temps réel pour mesurer l’état actuel d’une entreprise.

Il existe différentes stratégies de prévision de la demande à la disposition d’une entreprise. Ils couvrent chacun un grand nombre d’approches, de modèles et de formules différents, en fonction de la taille et de la portée de la stratégie de prévision de la demande.

La définition d’une approche à court terme diffère selon ce que l’entreprise qualifie de « court ». Toutefois, la durée habituelle s’étend du trimestre à venir à l’année entière. Il peut même s’agir d’une série de dates que l’entreprise prévoit de cibler.

La prévision de la demande à long terme se mesure en années et est moins précise en raison de la nature du délai dans lequel les prévisions sont faites.

Les entreprises ont du mal à faire des suppositions sur l’avenir dans 10 ou même 5 ans, même si elles travaillent avec les prévisionnistes. Cependant, les données issues de la prévision restent utiles et peuvent fournir des indications aux entreprises qui cherchent à réfléchir à différents scénarios « et si ».

Cette approche de prévision de la demande considère les facteurs externes à la fois sous l’angle macro et micro. Ces facteurs externes peuvent être la conjoncture économique, la concurrence ou l’évolution des tendances de consommation.

Les entreprises doivent prendre en compte les forces extérieures susceptibles de perturber le commerce, identifier les offres à développer et anticiper d’éventuelles pénuries.

Les facteurs internes sont aussi importants que les externes. La prévision de la demande interne est nécessaire afin que la capacité interne de l’entreprise puisse répondre à la croissance commerciale prévue. Ce type de prévision utilise les données de l’entreprise pour prévoir la demande. Les données internes peuvent être l’historique des ventes, les niveaux de stock, la capacité et d’autres points de données qui se concentrent sur les opérations internes.

Si l’on prévoit que la demande des clients doublera au cours des deux prochaines années, les opérations de l’entreprise doivent permettre de répondre à cette demande. Par conséquent, la prévision de la demande interne doit examiner les stocks, le personnel et la budgétisation afin de mieux comprendre si l’entreprise peut répondre à la demande. Pour assurer le bon déroulement des opérations, les entreprises doivent tenir compte de leur personnel et s’assurer qu’elles disposent des capacités internes nécessaires pour répondre aux attentes futures.

Les entreprises qui recherchent une approche peu invasive devraient envisager une prévision passive de la demande. Il s’agit d’un processus de prévision automatisé qui utilise les données historiques de l’entreprise.

Cette approche convient surtout aux entreprises ayant des ventes et une croissance stables. L’orientation passive de ce modèle de prévision de la demande permet d’établir des projections basées sur l’hypothèse que l’entreprise ne va pas beaucoup changer au fil du temps. Cette caractéristique en fait une approche moins idéale pour les entreprises opérant sur des marchés disruptifs ou connaissant une croissance rapide.

Cette approche est destinée aux entreprises à croissance rapide qui s’attendent à une expansion rapide (par exemple, les start-ups). La prévision active de la demande adopte une approche proactive pour mesurer et prévoir la demande future de produits. Il intègre les activités internes de l’entreprise, telles que les campagnes de marketing et les études de marché.

L’approche prend également en compte des facteurs externes tels que les perspectives économiques et les tendances du marché actuel.

La prévision de la demande évolue grâce aux méthodes d’IA et de machine learning (ML). En particulier, la prévision de la demande par l’IA consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour estimer la demande future de produits ou de services.

Ces analyses avancées peuvent analyser des données historiques et fournir des informations exploitables aux prévisionnistes, les conduisant à une prise de décision plus éclairée. Cette nouvelle méthode révolutionne la prévision grâce à sa capacité à traiter de vastes jeux de données et à s’adapter aux conditions du marché en temps réel.

Bien que la prévision de la demande par l’IA soit considérée comme passive, on peut affirmer qu’il s’agit d’une méthode hybride, présentant des aspects des méthodes de prévision passives et actives.

Il n’existe pas de façon unique de prévoir la demande. Tout dépend de la situation dans laquelle se trouve l’entreprise et de ce qu’elle cherche à accomplir. Bien qu’il existe de nombreuses méthodes à prendre en compte, certaines caractéristiques constantes peuvent s’appliquer à la plupart des équipes de prévision de la demande.

1. Fixer les objectifs des prévisions : définir ce que l’entreprise cherche à prévoir et pourquoi. Obtenez des précisions sur la façon dont les prévisions seront utilisées et sur la production qui en résultera.
2. Identifier les informations nécessaires : identifiez les éléments de données nécessaires à l’exécution d’un processus de prévision de la demande et essayez de déterminer les données qui seront les plus utiles pour atteindre l’objectif de la prévision.
3. Mettre en œuvre un plan de collecte de données : recueillez des données auprès des systèmes approuvés et des parties prenantes. Validez l’exhaustivité, résolvez les anomalies et documentez toutes les transformations afin de garantir des données d’entrée cohérentes et fiables.
4. Appliquer des méthodes de prévision : exécutez des méthodes de prévision sélectionnées qui utilisent des données propres et de haute qualité. Testez plusieurs techniques, comparez les performances et choisissez la méthode qui répond le mieux aux besoins de l’entreprise.
   
5. Analyser et interpréter les résultats : examinez les résultats des prévisions, identifiez les tendances et évaluez les écarts par rapport aux modèles historiques. Après l’analyse, convertissez les informations en résultats clairs et exploitables.
6. Contrôler les résultats et les modifier si nécessaire : suivez l’exactitude des prévisions à l’aide d’indicateurs et évaluez l’évolution des conditions. Ajustez le processus de planification si nécessaire et tenez compte des modifications de la marge bénéficiaire. Mettez à jour les hypothèses et affinez les paramètres fixés par l’organisation afin d’assurer une amélioration continue.

La prévision de la demande offre plusieurs avantages importants aux organisations. Cette approche peut contribuer à accroître la valeur commerciale à long terme et à optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement par le biais d’initiatives stratégiques.

La prévision de la demande peut offrir une visibilité claire des besoins futurs en ressources, permettant aux entreprises de dimensionner leurs opérations de manière proactive plutôt que de réagir aux goulots d’étranglement ou aux évolutions du marché. Grâce à la prévision de la demande, les équipes de la chaîne d’approvisionnement peuvent ajuster en toute confiance les capacités de production, les niveaux de personnel et les exigences technologiques. En utilisant des analyses avancées et d’autres techniques de prévision de la demande, les entreprises peuvent réduire les gaspillages dus à une expansion excessive et éviter les retards causés par un approvisionnement insuffisant.

Grâce à une approche disciplinée, les entreprises peuvent assurer une performance constante lors des cycles de croissance et être prêtes lorsqu’il y a un pic de demande. Avec les bons outils de prévision, les équipes peuvent accélérer leur temps de mise sur le marché et proposer stratégiquement de nouveaux produits et services au bon moment.

Les prévisions de la demande peuvent renforcer la planification financière en fondant les budgets sur des données plutôt que sur des hypothèses. Les équipes peuvent également estimer les revenus, les coûts et les flux de trésorerie avec une plus grande précision.

Dans le domaine financier, la prévision de la demande joue un rôle important dans l’élaboration de stratégies de financement adaptées aux besoins opérationnels. Une prévision précise de la demande et des ventes réduit le risque de surdépenser pendant les périodes de ralentissement ou de sous-investir avant la croissance.

Le processus favorise également des discussions plus solides avec les investisseurs, les prêteurs et les parties prenantes, car les projections peuvent être justifiées par des preuves. Avec une meilleure précision budgétaire, les organisations peuvent mieux planifier leurs capacités, planifier leurs stocks et se préparer en cas de perturbations.

La prévision de la demande aide les entreprises à maintenir la gestion des stocks au bon moment et à atténuer les fluctuations, les ruptures de stock et les coûts de stockage. Grâce à la planification de la demande, les équipes d’opérations peuvent aligner les activités dans des domaines tels que l’approvisionnement, la production et la distribution, et prendre en compte la saisonnalité et les séries de délais de livraison.

Le processus de prévision de la demande améliore la résilience de la chaîne d’approvisionnement tout au long du cycle de vie et permet de s’assurer que les produits parviennent aux clients sans délai. Cette approche offre également une meilleure visibilité sur le potentiel du nouveau marché et la variabilité de la demande, ce qui permet une planification plus intelligente des stocks de sécurité et une coordination de l’offre plus stricte.

La gestion stratégique des stocks et la gestion de la chaîne d’approvisionnement améliorent également la satisfaction des clients en garantissant une disponibilité constante des produits.

Avec la prévision de la demande, les dirigeants disposent d’informations exploitables qui vont au-delà de la feuille de calcul et leur fournissent des informations définitives qui précisent les choix et réduisent l’incertitude. Les entreprises peuvent comparer les scénarios, évaluer les risques, la tarification et sélectionner des options qui correspondent aux objectifs de l’entreprise.

Elles peuvent également réagir plus rapidement aux tendances du marché car elles utilisent des données historiques en temps réel plutôt que des conjectures. Des études de marché intentionnelles et détaillées permettent d’établir des prévisions claires et d’aider les équipes à allouer des ressources avec précision.