Élaborer des prévisions de demande sur le marché suisse

Ce que doit accomplir une prévision de la demande

Une prévision de la demande estime quels produits les clients demanderont, quand, où et en quelle quantité. Définissez d'abord la décision qu'elle doit soutenir : par exemple, les niveaux de stock, les approvisionnements ou la capacité de production.

Procédez dans l'ordre suivant : fixer l'objectif et l'horizon de prévision, préparer les données de vente, intégrer les facteurs d'influence, choisir le niveau de prévision et comparer la prédiction aux ventes réelles. Ainsi, l'estimation devient une base solide pour la planification.

Les ventes passées constituent le point de départ, mais elles ne suffisent souvent pas à elles seules. Les variations saisonnières, les préférences régionales et les promotions peuvent également influencer la demande.

La prévision vise à éviter les surstocks et les ruptures, à réduire les coûts de stockage et de transport, et à rendre les produits disponibles lorsque les clients en ont besoin.

Identifier les facteurs d'influence au lieu de simplement extrapoler les chiffres de vente

Étape 1 : Croisez les historiques de ventes avec des facteurs internes et externes susceptibles d'influencer le chiffre d'affaires. Cela inclut les conditions météorologiques, les jours fériés, les prix de la concurrence, les habitudes d'achat régionales et les campagnes promotionnelles.

Étape 2 : Structurez les données de manière à ce qu'elles correspondent à la décision planifiée, par exemple par produit, par site et par période. Vérifiez si les promotions ou d'autres facteurs d'influence sont visibles dans les données de vente.

L'analyse prédictive combine des données historiques, des influences externes et le comportement des clients. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique peuvent analyser de grands volumes de données et détecter des modèles qui resteraient cachés lors d'une simple extrapolation des ventes passées.

Intégration de l'analyse prédictive dans la prévision de la demande

Choisir le bon niveau de prévision

Étape 3 : Choisissez la résolution temporelle adaptée à la décision. Les prévisions peuvent être établies mensuellement, hebdomadairement, quotidiennement ou horairement ; l'essentiel est de déterminer quel processus de planification elles doivent soutenir.

Les produits frais à courte durée de conservation peuvent nécessiter des prévisions journalières précises pour chaque produit sur chaque site afin d'éviter le gaspillage. Pour les biens de consommation, des prévisions détaillées aident à refléter les informations de vente ou promotionnelles.

Pour les articles à faible rotation, une prévision quotidienne par produit et par site est souvent imprécise. Agrégez ces prévisions au niveau des produits ou des périodes pour la planification.

Pour la production, une prévision granulaire peut rendre visibles les besoins en matières premières et la capacité de production. L'utilisation des matériaux peut être rapportée aux quantités de produits nécessaires.

De la prévision au réapprovisionnement des stocks

Le réapprovisionnement consiste à reconstituer les stocks en entrepôt. L'objectif est de satisfaire la demande client sans provoquer de pénuries ni de surstocks.

Un niveau de stock aligné sur l'objectif stratégique peut contribuer à accorder moins de remises et à vendre plus d'articles au prix fort. Parallèlement, moins de fonds de roulement seront immobilisés dans le stock.

Trois approches existent : la méthode de remplissage partiel (top-off), le réapprovisionnement périodique et l'équilibrage des stocks. Avec la méthode top-off, on complète les stocks pendant les périodes de faible activité en vue de la haute saison ; les commandes régulières sont effectuées à intervalles fixes sur la base des prévisions.

Lors de l'équilibrage, les stocks sont ajustés en continu sur la base des données de vente. Des systèmes de réapprovisionnement automatisés peuvent prévoir les besoins en stock, déclencher des réassorts et réaligner les inventaires.

Comparaison des stratégies de réapprovisionnement pour le commerce de détail suisse

Vérifier la qualité des prévisions et penser omnicanal

Étape 4 : Comparez les quantités prévues aux ventes réelles. Notez les écarts et adaptez les modèles ou les paramètres.

Utilisez la prévision pour prendre des décisions tout au long de la chaîne logistique, par exemple pour le réapprovisionnement des magasins et des centres de distribution, ainsi que pour la planification des capacités et des ressources.

La boutique en ligne et le magasin physique peuvent s'influencer mutuellement : des actions en ligne ou des retards de livraison en magasin peuvent déplacer la demande d'un canal à l'autre. Une planification séparée peut donc entraîner des doubles comptages ou ignorer certains besoins.

Utiliser les sources de données suisses comme fondement

L'Office fédéral de la statistique (OFS) est le centre national de compétence pour la statistique publique et un nœud central de l'écosystème de données en Suisse. Les données de l'OFS complètent les données de vente internes de l'entreprise par le contexte régional et économique.

Pour les informations sur les prix, la statistique de l'OFS propose l'indice des prix à la consommation (IPC), l'indice des prix à la production et à l'importation, ainsi que l'indice des prix à la construction. L'IPC mesure l'évolution des prix des biens et services consommés par les ménages privés en Suisse ; l'indice des prix à la production et à l'importation relève les prix départ usine des biens produits en Suisse et les prix rendus frontière des produits importés.

La statistique « État et évolution » de l'OFS fournit des données sur la population. La statistique de la valeur ajoutée repose sur une enquête annuelle par sondage auprès des entreprises des secteurs secondaire et tertiaire.

En complément, l'OFS met à disposition, en collaboration avec l'Administration fédérale des douanes (AFD), des résultats sur le commerce extérieur. Sur data.bfs.admin.ch, on trouve des jeux de données de l'OFS classés par thèmes statistiques ; selon le jeu de données, des tableaux ainsi que des données lisibles par machine au format CSV ou JSON et un accès API sont disponibles.

Sources de données suisses pour les prévisions de demande

Sélectionner et implémenter les outils

Lors de la sélection, vérifiez si un outil prend en charge la granularité requise, du mensuel à l'horaire, s'il peut s'interfacer avec la gestion des marchandises et la logique de réapprovisionnement, et s'il limite la charge manuelle pour l'équipe. L'acceptation par les collaborateurs compte également.

Parmi les candidats potentiels, on peut examiner RELEX Solutions pour le commerce de détail et les biens de consommation, ainsi que Centric Software pour le commerce de mode. Comparez leur adéquation en fonction du niveau de prévision requis, de l'intégration des données et du réapprovisionnement des stocks.

Pour la prévision, l'analyse prédictive, l'IA et l'apprentissage automatique sont envisageables pour analyser de grands volumes de données et détecter des modèles. La méthode devrait pouvoir prendre en compte simultanément les données historiques, les influences externes et le comportement des clients.

Testez d'abord la prévision pour un groupe de produits ou une région. Comparez les prédictions aux ventes réelles et ajustez les modèles ou les paramètres avant de déployer la solution plus largement.

Avec le réapprovisionnement automatisé, le système utilise la prévision pour déclencher des réassorts et des ajustements de stock pour les produits. Contrôlez régulièrement la prévision afin que la planification soutienne la disponibilité des produits en rayon.

Avantages et défis des systèmes de réapprovisionnement automatisés