Planification et prévision de la demande : comment l’apprentissage automatique peut aider

La planification de la demande est le processus de prévision de la demande future d’un produit ou d’un service. Il s’agit d’analyser les données historiques des ventes, les tendances du marché et d’autres facteurs pour prédire la quantité d’un article particulier qui sera nécessaire à l’avenir. L’objectif de la planification de la demande est de s’assurer qu’une entreprise dispose du stock nécessaire pour répondre à la demande des clients tout en minimisant le coût du surstockage.

Comment les fabricants de produits de grande consommation planifient-ils la demande ?

Les entreprises de biens de consommation courante les plus avancées collectent de nombreuses données auprès de leur direction et du marché. Par exemple, les départements des ventes ou du développement commercial fournissent des informations sur les fondamentaux des ventes, tandis que le marketing de la marque fournit des mesures de la santé de la marque. Voici quelques exemples de ces autres facteurs qui peuvent être pris en compte :

1. Augmentation de la distribution par UGS, par région ou même par compte.
2. Le calendrier des promotions, qui englobe non seulement le moment, mais aussi l’ampleur des remises, la fréquence des promotions, la communication des promotions, etc.
3. L’espace en rayon en centimètres ou en pouces, ainsi que le quota par rapport aux concurrents.
4. Espace d’affichage en nombre réel et en part par rapport aux concurrents.
5. Portée et fréquence des publicités
6. Investissement dans différents canaux de communication

Le département de l’approvisionnement en produits prendrait alors ces données et les analyserait en même temps que les données du marché, avec principalement des informations historiques mélangées à quelques idées du département du marché de la consommation. Une fois que la planification de la demande a produit les prévisions, les départements des finances et de l’approvisionnement en produits ajustent leurs financements et leurs commandes de stocks. Toutefois, si la direction générale, le marketing ou les ventes ne sont pas satisfaits des résultats des prévisions, l’ensemble du processus doit être recommencé jusqu’à ce que tous les départements soient d’accord.

Pourquoi la planification de la demande est-elle importante et quelles sont les fonctions de CPG concernées ?

Ce processus peut prendre des mois et doit être réalisé au moins 9 mois avant la mise en œuvre. En réalité, de nombreux responsables redoutent ce processus. Cependant, cet exercice de planification de la demande est une activité critique pour les marques qui veulent être compétitives sur le marché de manière responsable et sans mettre l’ensemble de l’entreprise en danger.

Le financement est-il concerné ?

La planification de la demande aide à déterminer le niveau approprié de financement requis – l’entreprise doit-elle emprunter davantage pour financer ses efforts de marketing, ou peut-elle se permettre ses niveaux de marketing en raison des recettes prévues pour l’année prochaine ?

Le service des ventes doit-il s’inquiéter ?

Cette activité permet également d’aligner les ventes sur les priorités et les plans de mise sur le marché de l’entreprise. Quelles sont les marques et les produits sur lesquels il faut se concentrer ? Quelles sont les activités que je peux et que je dois mener pour répondre à ces priorités ? Quels sont les comptes que nous devons activer pour générer les revenus escomptés ?

La planification de la demande fait-elle partie de la chaîne d’approvisionnement ?

La planification de la demande est d’une grande utilité pour le service d’approvisionnement en produits. Les chiffres les aident à déterminer les quantités à commander et à planifier les livraisons et les réceptions. Il saura également s’il dispose de suffisamment d’entrepôts pour conserver le stock ou s’il a besoin d’entrepôts ad hoc. Le service d’approvisionnement en produits aura également une idée de l’existence ou non d’un effet d’entraînement.

Les détaillants en profitent-ils ?

Bien entendu, la planification de la demande réunit tous les éléments et aide les spécialistes du marketing à rationaliser tous leurs efforts. Mettent-ils en avant la bonne marque ou le bon produit dans leurs campagnes ? Le produit sera-t-il disponible en magasin au moment où les consommateurs s’y intéressent ? Le produit ne sera-t-il pas épuisé avant la fin de la campagne ? La marque atteindra-t-elle ses objectifs en termes de part de marché et de chiffre d’affaires ?

Une planification efficace de la demande est essentielle pour garantir que les entreprises disposent des bons produits au bon moment. Elle permet de minimiser les ruptures de stock et les surstocks, de réduire les coûts de détention des stocks et d’améliorer la satisfaction des clients en veillant à ce que les produits soient disponibles au moment où ils le souhaitent.

Comment se fait la planification de la demande aujourd’hui ?

Il existe plusieurs méthodes de planification de la demande et le choix de la méthode dépend de la nature de l’entreprise, du produit ou du service offert et de la disponibilité des données. Voici quelques-unes des méthodes les plus couramment utilisées :

1. Prévision statistique: il s’agit d’utiliser les données historiques des ventes pour identifier les modèles et les tendances, puis d’utiliser ces informations pour prédire la demande future. Cette méthode peut être décomposée en plusieurs sous-méthodes, telles que l’analyse des séries chronologiques, l’analyse de régression et le lissage exponentiel.
2. Étude de marché: cette méthode consiste à collecter des données sur les préférences des clients, leurs habitudes d’achat et d’autres facteurs pertinents susceptibles d’influer sur la demande. Ces informations sont ensuite utilisées pour créer une prévision de la demande.
3. Planification, prévision et réapprovisionnement collaboratifs (CPFR): cette méthode consiste à partager les données relatives à la demande entre une entreprise et ses fournisseurs, distributeurs et autres partenaires afin d’améliorer la précision de la planification de la demande. Cette méthode repose en grande partie sur le partage des données, la collaboration et la communication.
4. Avis d’experts: cette méthode consiste à demander l’avis d’experts du secteur, de parties prenantes internes et d’autres sources bien informées afin d’identifier les changements potentiels sur le marché qui pourraient affecter la demande.
5. La modélisation de simulation: Cette méthode consiste à créer des modèles qui simulent différents scénarios de demande et leurs résultats. Cette méthode peut aider les entreprises à planifier des changements inattendus et des incertitudes.

Chacune de ces méthodes a ses avantages et ses inconvénients, et le choix de la méthode dépend de plusieurs facteurs, tels que la taille et la complexité de l’entreprise, la disponibilité et la qualité des données, et le niveau de précision requis pour la prévision de la demande.

Quelles sont les limites des pratiques actuelles ?

Malgré les nombreux avantages de la planification de la demande, les pratiques actuelles présentent plusieurs limites. Voici quelques-unes des plus importantes :

1. Manque de collaboration interfonctionnelle: la planification de la demande nécessite la contribution et la collaboration de plusieurs départements, notamment les ventes, le marketing, les opérations et les finances. Cependant, de nombreuses entreprises peinent à faciliter une communication et une collaboration efficaces entre ces départements, ce qui conduit à des silos et à des données incohérentes.
2. Inflexibilité: les méthodes traditionnelles de planification de la demande peuvent être rigides et lentes à s’adapter à l’évolution des conditions du marché. Il est donc difficile pour les entreprises de répondre rapidement aux changements de la demande et cela peut entraîner des surstocks ou des ruptures de stock.
3. Manque d’évolutivité: de nombreuses méthodes traditionnelles de planification de la demande ne sont pas facilement évolutives, ce qui fait qu’il est difficile pour les entreprises d’ajuster leurs méthodes de prévision en fonction de la croissance de leur activité ou de l’évolution de leur gamme de produits.
4. Incapacité à prendre en compte les nouveaux produits ou les nouvelles tendances: Les méthodes de planification de la demande sont souvent basées sur des données historiques, qui peuvent ne pas être utiles pour prévoir la demande de nouveaux produits ou de tendances émergentes. Il peut donc être difficile pour les entreprises de prévoir avec précision la demande pour ces produits.

Ces contraintes suggèrent que les pratiques de planification de la demande doivent évoluer pour devenir plus agiles, plus adaptables et plus réactives aux changements du marché. Les entreprises doivent adopter de nouvelles technologies et des approches fondées sur les données pour améliorer la précision et la flexibilité de la planification de la demande. Elles doivent également favoriser une culture de collaboration et de communication interfonctionnelles pour s’assurer que tous les départements concernés sont impliqués dans le processus de planification de la demande.

Comment améliorer la planification de la demande ?

L’apprentissage automatique a considérablement amélioré la planification de la demande en aidant les entreprises à analyser de grandes quantités de données afin d’identifier des modèles et de prédire la demande future avec plus de précision. Voici quelques-unes des façons dont l’apprentissage automatique a amélioré la planification de la demande :

1. Précision accrue: L’apprentissage automatique a amélioré la précision des prévisions de la demande en analysant de grandes quantités de données provenant de sources multiples, telles que les données historiques sur les ventes, les médias sociaux et les facteurs externes du marché. En identifiant des modèles et en prédisant la demande future avec une plus grande précision, les entreprises peuvent éviter les ruptures de stock ou les surstocks, ce qui se traduit par une amélioration de la satisfaction des clients et de la rentabilité.
2. Analyse des données en temps réel: l’apprentissage automatique peut analyser les données en temps réel, ce qui permet aux entreprises d’identifier rapidement les changements dans la demande et de réagir en conséquence. Les entreprises ont ainsi pu ajuster plus efficacement leurs niveaux de stocks et leurs calendriers de production, ce qui a permis de réduire le gaspillage et d’améliorer l’efficacité.
3. Évolutivité: l’apprentissage automatique peut facilement s’adapter à l’analyse d’ensembles de données plus importants ou de données plus complexes, ce qui en fait un outil idéal pour les entreprises disposant de vastes portefeuilles de produits ou de chaînes d’approvisionnement complexes. Cela a permis aux entreprises de traiter plus de données et de générer des prévisions plus précises, même si leur activité se développe.
4. Modélisation prédictive: l’apprentissage automatique peut créer des modèles prédictifs qui peuvent être utilisés pour prévoir la demande selon différents scénarios ou hypothèses. Cela a aidé les entreprises à mieux comprendre l’impact de divers facteurs sur la demande et à prendre des décisions plus éclairées.
5. Amélioration de la collaboration: L’apprentissage automatique a contribué à améliorer la collaboration entre les différents départements en fournissant un langage et un cadre communs pour comprendre l’impact du marketing et d’autres facteurs sur les ventes. Cela a permis de briser les silos et de favoriser une culture de collaboration et de communication, conduisant à une planification de la demande plus précise et plus efficace.

L’apprentissage automatique est devenu un outil essentiel dans la planification de la demande pour aider les entreprises à générer des prévisions plus précises, à allouer les ressources plus efficacement et à optimiser les stratégies de marketing et de vente. En exploitant la puissance des données et de l’analyse statistique, les entreprises peuvent améliorer l’efficacité de leur chaîne d’approvisionnement, la satisfaction de leurs clients et leur rentabilité.

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