Prévision de production : comment mieux répondre à la demande des clients
Publié: 2022-06-25Les prévisions de production font partie intégrante du succès de votre marque de vente directe au consommateur (DTC).
Des prévisions de production efficaces rationalisent votre gestion des stocks et simplifient votre planification de la production, mais améliorent également la satisfaction des clients en même temps.
Lisez la suite pour en savoir plus sur l'importance des prévisions de production et familiarisez-vous avec toutes les différentes méthodes de prévision que votre marque peut choisir.
Qu'est-ce que la prévision de production ?
La prévision de la production est le processus d'estimation de la demande future de produits de détail, ainsi que des ressources nécessaires à la fabrication de ces produits.
En règle générale, ces ressources comprennent le travail manuel, l'argent, les machines et les matières premières.
Les prévisions de production aident les marques axées sur les produits à maintenir des niveaux de stocks optimaux. De cette façon, ils peuvent satisfaire leurs clients et augmenter leur rentabilité globale.
De quelle façon précisément? Lorsqu'elles sont bien faites, les prévisions de production vous aident à faire des estimations plus précises de la demande future. De cette façon, vous pouvez être sûr de soumettre des bons de commande (PO) pour ce dont vous avez besoin pour répondre à la demande afin d'éviter un sous-stockage ou un surstockage.
Une bonne prévision peut :
- Améliorer l'efficacité à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement
- Prévenir les situations de rupture de stock et les ventes perdues par la suite
- Obtenez des quantités de commande optimales qui permettent à votre marque d'économiser de l'argent
- Faites plaisir aux clients avec une sélection de produits cohérente
- Maintenir les flux de trésorerie sur une trajectoire constante et ascendante
Chacun de ces avantages joue un rôle dans le succès de votre entreprise. Mais le plus grand avantage de tous ? Les prévisions de production rendent votre marque beaucoup plus résistante aux incertitudes tout au long de votre chaîne d'approvisionnement de commerce électronique.
La prévision de la production est plus importante que jamais
De nos jours, la prévision de la production est plus importante que jamais, en particulier à la lumière des défis actuels de la chaîne d'approvisionnement et des attentes croissantes des clients.
Prenez la pénurie de préparations pour nourrissons en 2022, par exemple. La plupart des formules sont largement indisponibles depuis des mois. Mais cela ne signifie pas qu'il n'y avait pas de demande pour ces produits en rupture de stock (il y en avait).
Avec l'introduction de ByHeart, la 4e préparation pour nourrissons approuvée par la FDA aux États-Unis, la pénurie devrait, espérons-le, toucher à sa fin. Des prévisions précises permettront aux détaillants touchés de contourner les problèmes de chaîne d'approvisionnement causés par la pénurie, tels que les longs délais et les stocks excédentaires.
Mais pour ce faire, les prévisions des détaillants doivent tenir compte de la demande qu'ils n'ont pas pu satisfaire en plus des préparations pour nourrissons qu'ils ont vendues.
Cette pénurie à l'échelle nationale n'est pas une exception à la suite de la pandémie de COVID-19. De nombreuses industries sont confrontées à des défis similaires en matière de chaîne d'approvisionnement (vous vous souvenez de l'époque où il n'y avait pas de papier toilette ?).
Heureusement, une bonne prévision de la production peut aider les marques à surmonter ces défis (sans surstocker le stock de sécurité) tout en rendant la marque plus résistante aux perturbations futures.
Les 3 principaux types de prévisions de production
Les 3 principaux types de prévisions de production sont les prévisions qualitatives, la modélisation causale et l'analyse des séries chronologiques.
Prévision qualitative
Les prévisions qualitatives sont utilisées lorsque les données historiques sont rares ou inexistantes, par exemple lors du lancement d'une nouvelle marque ou d'un nouveau produit.
Sans ces données, les responsables de production doivent faire preuve de discernement. Alternativement, ils peuvent s'appuyer sur des données qualitatives de leurs clients et des équipes de vente internes obtenues par le biais d'enquêtes, de sondages et d'autres méthodes similaires.
En sondant vos clients, vous pouvez obtenir des informations qui ne sont pas accessibles à partir de données de vente statiques, telles que des informations qui évaluent la satisfaction à l'égard de votre marque ou l'intérêt pour une nouvelle version.
Sonder votre équipe de vente peut également vous aider à prédire dans quelle mesure un nouveau produit se vendra. De cette façon, vous pouvez créer des prévisions de production pour répondre adéquatement à cette demande.
Une fois que vous avez recueilli des informations qualitatives, vous pouvez les transformer en estimations quantitatives pour vos produits finis et vos matières premières. Cela rend les prévisions qualitatives relativement précises, même si elles étaient initialement fondées sur des opinions et des jugements subjectifs.
| Quand utiliser des méthodes de prévision qualitatives : | Les détaillants peuvent mettre en œuvre des outils de prévision qualitatifs lorsqu'ils ne disposent d'aucune donnée historique sur laquelle s'appuyer. Ce modèle de prévision est le plus souvent utilisé par les marques qui débutent ou celles qui s'apprêtent à lancer un nouveau produit ou une nouvelle gamme de produits. |
Modélisation causale
La modélisation causale est lorsque les marques tentent de prévoir les événements futurs sur le marché de la vente au détail.
Ces prédictions tiennent compte de variables qui influencent souvent le mouvement des produits et les tendances du marché, telles que la disponibilité des stocks et les préférences des consommateurs.
L'idée derrière la modélisation causale est de déterminer l'impact que ces variables auront sur la demande réelle et votre capacité à exécuter les commandes.
Par exemple, un manque de disponibilité des stocks entraînera-t-il des retards d'exécution au détail ? Ou un certain produit deviendra-t-il viral sur les réseaux sociaux, provoquant une augmentation de la demande ?
De manière générale, la modélisation causale commence par une évaluation du marché tel qu'il se présente actuellement, y compris la position de votre entreprise par rapport à vos concurrents.
À partir de là, vous devrez identifier toutes les variables qui peuvent influencer la direction dans laquelle le marché pourrait évoluer. Encore une fois, cela inclut des choses comme :
- Comportements et préférences des acheteurs
- Le flux de votre chaîne d'approvisionnement
- Si les produits et les matériaux sont facilement disponibles
Une fois que vous avez une bonne idée de ce qui se passera avec le marché plus large, vous pouvez appliquer ces variables à vos estimations prévisionnelles.
Souvent, la modélisation causale examine les considérations de pipeline, les informations d'étude de marché et les résultats d'une analyse de séries chronologiques.
| Quand utiliser les méthodes de modélisation causale : | Les détaillants peuvent utiliser la modélisation causale une fois qu'ils ont identifié les variables indépendantes et dépendantes qui ont un impact sur les prévisions. Ces variables comprendront les concurrents du marché, les forces économiques et les opinions des consommateurs ou les tendances d'achat. |
Analyse des séries chronologiques
L'analyse de séries chronologiques est une stratégie qui établit des prévisions basées sur des données horodatées. Plus précisément, un commerçant recueille ces données à intervalles réguliers au cours d'une période de temps désignée, plutôt que de les enregistrer au hasard.
Votre équipe est ensuite chargée d'analyser ces données, ce qui peut faire la lumière sur le "pourquoi" derrière différents résultats d'inventaire, comme pourquoi les ventes de l'entreprise ont plafonné au troisième trimestre.
L'analyse des séries chronologiques peut également révéler comment les variables changent au fil du temps, par exemple, comment vos données variables fluctuent sur plusieurs semaines, mois, trimestres ou même une année de ventes.
Cependant, une analyse de séries chronologiques nécessite une large gamme de points de données.
Trop peu de données laisseront des trous dans votre analyse, ce qui peut entraîner des prévisions d'inventaire inexactes ou peu fiables. D'autre part, un vaste ensemble de données vous permettra de découvrir les tendances des ventes et d'éliminer les valeurs aberrantes telles que la variation saisonnière de la demande.
| Quand utiliser les méthodes d'analyse de séries chronologiques : | Les détaillants peuvent tirer parti des analyses de séries chronologiques lorsqu'ils disposent d'un grand nombre de données non stationnaires, comme des modèles d'achat variables. Cette méthode peut être utile pour voir comment certains actifs d'inventaire ou points de données évoluent et changent sur une période définie. |
Comment prévoir la production en utilisant les meilleures méthodes de prévision
La prévision de la production est loin d'être un processus unique pour les détaillants.
Au lieu de cela, votre marque peut choisir parmi plusieurs méthodes de prévision en fonction de ses besoins, de ses capacités, des types de produits et des données disponibles.
Par exemple, une entreprise qui lance son premier produit aura sans doute besoin d'une méthode de prévision différente de celle d'une entreprise en activité depuis plusieurs années.
De même, une marque qui connaît des fluctuations de la demande en raison de la saisonnalité fera des prévisions différentes d'une marque dont les chiffres de vente sont constants tout au long de l'année.
Pour cette raison, vous devez toujours définir les besoins de votre marque avant de choisir une méthode de prévision ou de faire des prédictions sur la demande future.
Voici quelques-unes des méthodes de prévision les plus courantes.
La méthode Delphi
La méthode Delphi est un type de prévision qualitative. À l'aide du modèle Delphi, les détaillants consultent des experts en inventaire pour informer leurs prévisions de production. Ces avis sont recueillis au travers de plusieurs séries de questionnaires qui sont adressés à chaque expert.
Après chaque cycle, un facilitateur tiers rassemble les réponses, génère un rapport de synthèse et distribue ce rapport à tous les participants.
À partir de là, les experts lisent le rapport et sont d'accord ou non avec les réponses des autres (et éventuellement font des suggestions supplémentaires sur le processus de prévision).
La méthode Delphi n'est pas complète tant que l'ensemble du groupe n'a pas atteint un consensus.
Bien que cette stratégie prenne un peu de temps, elle permet aux détaillants d'obtenir des informations de plusieurs personnes bien informées - et comme elle n'implique aucune discussion en personne, vos experts peuvent être situés n'importe où dans le monde.
Cela dit, les questionnaires doivent être remplis dans le même délai, alors gardez cela à l'esprit si vous choisissez d'essayer la méthode Delphi.
| A quoi sert cette méthode : | La méthode Delphi est utilisée pour arriver à une décision de prévision en interrogeant un panel d'experts. Les applications typiques de la méthode Delphi incluent les prévisions de ventes à long terme et les ventes de nouveaux produits (lorsqu'il n'existe pas de données historiques). |
| Précision de cette méthode : | La méthode Delphi est classée de « passable à très bonne » en termes de précision des prévisions. Ce niveau de précision s'applique à tous les niveaux - pour les prévisions de production à court terme (0 à 3 mois), à moyen terme (3 mois à 2 ans) et à long terme (2 ans et plus). |
| Ressources et données requises : | La méthode Delphi nécessite l'aide d'un panel d'experts, d'une série de questionnaires et d'un facilitateur tiers pour examiner toutes les informations pertinentes (soumises via les questionnaires). |
La méthode de l'analogie historique
La méthode d'analogie historique est une approche quantitative de la prévision où les ventes passées d'un produit similaire aident à prédire les ventes probables d'un nouveau SKU. À la base, il s'agit d'une analyse comparative de l'introduction et de la croissance d'articles d'inventaire similaires.
La prévision par analogie historique suppose que deux produits différents ont suffisamment en commun pour suivre le même comportement de base en ce qui concerne les ventes et la demande des clients.
Les détaillants analysent le cycle de vie des produits et la demande des stocks passés en supposant qu'un nouvel article dans la même catégorie de produits ou dans une catégorie de produits similaire suivra également cette trajectoire.
Par exemple, supposons que votre marque lance un produit dans une nouvelle taille, couleur ou saveur. En utilisant la méthode d'analogie historique, vous pouvez utiliser les données de ventes historiques du produit « original » pour guider vos estimations de production.
Il est également important de noter le risque de cannibalisation du produit avec la méthode de l'analogie historique. La cannibalisation se produit lorsqu'un nouveau produit remplace un produit existant. Cela signifie que votre dernière version affecte les ventes d'un article plus ancien (et nuit potentiellement à votre trésorerie).
À moins que vous n'introduisiez une toute nouvelle catégorie, les nouveaux produits auront probablement un certain impact sur vos articles existants. C'est quelque chose à prendre en compte lorsque vous créez des prévisions de production pour les nouveaux SKU et les anciens stocks.
| A quoi sert cette méthode : | La méthode d'analogie historique crée des prévisions pour les nouveaux SKU ou offres de produits. Les applications typiques de l'analogie historique incluent les ventes à long terme et de nouveaux produits. Dans certains cas, il est également utilisé pour prévoir les marges bénéficiaires. |
| Précision de cette méthode : | La méthode par analogie historique est classée comme « mauvaise » pour les prévisions à court terme (0 à 3 mois). Cependant, il est considéré comme « bon à passable » dans sa précision pour les estimations de prévision à moyen terme (3 mois à 2 ans) et à long terme (2 ans et plus). |
| Ressources et données requises : | La méthode d'analogie historique nécessite plusieurs années de données sur les ventes d'un ou plusieurs produits similaires à votre SKU le plus récent. Sans ces informations historiques, vous ne pourrez pas analyser correctement les tendances des ventes ou le comportement des acheteurs. |
La méthode de la moyenne mobile
La méthode de la moyenne mobile est parfois appelée « moyenne mobile » ou « moyenne mobile ».
Quel que soit le terme que vous préférez, cette méthode analyse une plage de points de données en créant une série de moyennes à partir de l'ensemble de données complet. Pour les marques DTC, cet ensemble de données provient de vos informations historiques et est utilisé pour identifier les habitudes d'achat susceptibles d'affecter vos estimations.
La moyenne mobile est une méthode de prévision statistique généralement utilisée pour prévoir les tendances à court terme et la demande à long terme. Il est souvent utilisé avec des données de séries chronologiques pour aider à lisser les fluctuations à court terme (telles que la saisonnalité) et mettre en évidence les cycles de vente à long terme.
Cette stratégie trouve la moyenne à partir d'un ensemble de données horodatées, puis applique cette moyenne à la demande future de vos produits.
Mais comment cette méthode « bouge-t-elle » ? Il évolue dans le sens où vous pouvez modifier votre plage de données selon vos besoins. Cela rend la stratégie plus flexible que de s'appuyer sur un ensemble de données rigide ou un modèle de feuille de calcul statique.
| A quoi sert cette méthode : | La méthode de la moyenne mobile identifie les tendances des ventes à court terme et la demande à long terme pour vos produits. C'est également une méthode appropriée pour maintenir le contrôle des stocks sur les produits à faible volume ou à faible vente de votre catalogue. |
| Précision de cette méthode : | La méthode de la moyenne mobile se classe assez bas en termes de précision des prévisions. Elle est considérée comme « mauvaise » pour les prévisions à court terme (0 à 3 mois) et à moyen terme (3 mois à 2 ans) et est « très mauvaise » pour les estimations à long terme (2 ans et plus). |
| Ressources et données requises : | La méthode de la moyenne mobile nécessite un minimum de 2 ans de données historiques et d'historique des ventes si des fluctuations saisonnières se produisent. Sinon, si vos produits ne sont pas saisonniers, vous pouvez choisir d'utiliser moins de données si nécessaire. |
La méthode de projection de tendance
La projection de tendance est le moyen le plus simple d'estimer les prévisions de production. Cette méthode utilise les données de ventes passées de votre entreprise pour prédire la production future.
L'idée est que les facteurs responsables des tendances passées et des pics de la demande se poursuivront à peu près au même rythme. En d'autres termes, on suppose que la prévision de la demande suivra les modèles historiques.
De cette façon, vous pouvez rapidement estimer les calendriers de production puisque vous prévoyez que les choses ressembleront à ce qu'elles étaient au cours des mois, années, etc. précédents.
La projection de tendance est un style de prévision quantitatif qui s'appuie sur des données tangibles et concrètes de vos ventes précédentes. Pour utiliser cette méthode, votre marque doit disposer d'environ 2 ans de données accumulées et prêtes à être analysées.
| A quoi sert cette méthode : | La projection de tendance est utilisée pour les marques DTC qui souhaitent un moyen simple et simple de prévoir. Il est préférable pour les prévisions à moyen ou à long terme pour les articles d'inventaire populaires. |
| Précision de cette méthode : | La projection des tendances est classée comme « très bonne » dans sa précision pour les prévisions à court terme (0 à 3 mois). De plus, c'est une « bonne » option pour les estimations de production à moyen terme (3 mois à 2 ans) et à long terme (2 ans et plus). |
| Ressources et données requises : | La projection des tendances nécessite quelques années de données sur les ventes annuelles pour garantir l'exactitude. Une bonne règle empirique consiste à avoir entre 2 et 5 ans de données à analyser à des fins de prévision. |
La méthode du modèle de régression
La prévision de régression des ventes est utilisée pour comprendre comment certains facteurs du processus de vente affectent les performances des produits et comment ces facteurs peuvent prédire les changements dans les prévisions de ventes au fil du temps.
Bien que des variables indépendantes et dépendantes soient en jeu dans le modèle de régression, la variable dépendante - la performance des ventes - reste toujours la même. La performance des ventes peut s'étendre à tout, du revenu total au total des produits vendus.
En revanche, vos variables indépendantes sont les facteurs que vous examinez qui ont un impact sur les performances des ventes. Les variables indépendantes courantes incluent vos stratégies marketing, vos campagnes sur les réseaux sociaux ou le nombre de marchés sur lesquels vous vendez.
Grâce aux prévisions de régression des ventes, les détaillants peuvent avoir un aperçu de ce à quoi pourrait ressembler l'avenir en fonction des ventes et des performances de production précédentes.
L'analyse de ces performances permet d'anticiper les besoins futurs et peut révéler les changements qui doivent être apportés, comme l'expansion des points de vente ou les dépenses de marketing.
| A quoi sert cette méthode : | La prévision de régression examine les variables indépendantes et dépendantes qui peuvent affecter vos performances de vente. Cette méthode permet de prévoir des catégories de produits spécifiques. |
| Précision de cette méthode : | Les prévisions de régression sont classées de «bonnes à très bonnes» pour la précision des prévisions à court terme (0 à 3 mois) et à moyen terme (3 mois à 2 ans). À l'inverse, les prévisions à long terme (2 ans et plus) sont connues pour avoir une précision "médiocre" avec cette méthode. |
| Ressources et données requises : | Les prévisions de régression nécessitent plusieurs années d'historique des ventes trimestrielles pour observer des tendances significatives dans vos performances de vente. Cela vous oblige également à prendre en compte l'influence des variables indépendantes et dépendantes sur les données. |
La méthode d'analyse du cycle de vie
La méthode d'analyse du cycle de vie observe le cycle de vie d'un produit pour prévoir sa croissance potentielle. Cette méthode décrit les performances d'un produit dans un laps de temps donné sur la base d'une analyse de courbe en S. Il est souvent utilisé pour anticiper les tendances d'achat et identifier les besoins des détaillants.
Le cycle de vie d'un produit est généralement divisé en cinq étapes :
- Expérimentation et développement
- Présentation du marché
- Croissance des ventes de produits
- Maturité et saturation du produit
- Baisse du marché pour le produit
À différentes étapes de ce cycle, la demande pour vos produits et votre production peut rapidement augmenter, se stabiliser ou diminuer régulièrement. L'analyse de ces flux et reflux peut guider votre prise de décision en matière de réapprovisionnement des stocks, de réapprovisionnement, etc.
Vous utilisez cette méthode pour prévoir la demande d'un nouveau produit ? Examinez le lancement d'un article similaire pour améliorer la précision de vos estimations.
En général, la demande commence lentement, puis s'accélère à mesure que vos promotions démarrent et que les produits gagnent en visibilité.
La difficulté réside dans la prédiction de la rapidité avec laquelle le cycle de vie du produit progressera, c'est pourquoi il est bon de se référer à des listes de produits similaires dans la mesure du possible.
| A quoi sert cette méthode : | La méthode d'analyse du cycle de vie est ancrée dans une analyse en S du cycle de vie du produit. Il est souvent utilisé pour générer des prévisions de production pour les nouveaux produits qui se préparent à être lancés. |
| Précision de cette méthode : | La méthode d'analyse du cycle de vie se classe assez bas pour la précision des prévisions. En fait, il est "médiocre" dans sa précision pour les prévisions à court terme (0 à 3 mois) et juste "médiocre à bon" pour les prévisions à moyen terme (3 mois à 2 ans) et à long terme (2 ans et plus) . |
| Ressources et données requises : | La méthode d'analyse du cycle de vie nécessite des données sur les ventes annuelles du produit considéré - ou des données d'un produit similaire lors de l'introduction d'un nouveau SKU sur le marché. |
Une prévision précise nécessite des données précises
Des prévisions précises commencent par des données d'inventaire précises. Période.
Heureusement, Cogsy et ShipBob peuvent vous aider à éliminer vos obstacles à la précision des stocks, afin que vous puissiez prévoir la demande avec clarté et confiance.
L'importance d'avoir des données précises
Ce n'est un secret pour personne que des données précises sont la pierre angulaire de votre marque DTC. Après tout, plus il y a d'inexactitudes dans vos données, plus vous risquez de rencontrer des problèmes.
Des données précises vous permettent d'éviter les ruptures de stock et les surstocks tout en renforçant les relations avec les fournisseurs.
En effet, les fournisseurs sont frustrés lorsque vos bons de commande sont constamment incorrects ou nécessitent de nombreuses modifications. Après tout, cela crée plus de travail et de maux de tête de leur côté.
Pendant ce temps, des données précises sont pratiquement synonymes de prévisions d'inventaire précises. Lorsque vos registres d'inventaire sont fiables, vos prévisions de production le sont également - et plus vos registres d'inventaire sont bons, moins vous chargez vos fournisseurs et votre équipe de commande.
Pourquoi avoir des données précises est si difficile pour les détaillants
Reconnaître l'importance de données précises n'atténue pas les défis associés à leur collecte et à leur conservation.
Maintenir l'intégrité des données sur les produits et les ventes n'est pas facile pour les marques DTC modernes, en particulier avec des décomptes d'inventaire inexacts étant l'un des principaux déclencheurs.
Divers facteurs peuvent entraîner des inventaires inexacts, notamment des pertes de stocks non documentées, des erreurs d'exécution, des entrepôts désorganisés et des retours mal gérés.
Bien que l'un de ces facteurs puisse compenser la précision, traiter plusieurs à la fois aggravera encore plus vos problèmes.
Heureusement, la mise en œuvre des processus et de la technologie appropriés peut favoriser la précision et la facilité ! — tout au long de vos opérations de vente au détail.
Comment Cogsy et ShipBob aident à résoudre ces défis
Lorsque les détaillants utilisent Cogsy et ShipBob ensemble, ils peuvent relever des tonnes de défis différents en matière de commerce électronique, en particulier ceux associés à l'exactitude des données.
Avec l'intégration Cogsy x ShipBob, vous pouvez :
- Synchronisez automatiquement votre historique des ventes, vos bons de commande et les informations sur les produits.
- Obtenez des informations plus détaillées sur les tendances de votre inventaire.
- Produisez des prévisions de production précises basées sur les ventes historiques et les tendances des stocks.
- Créez facilement des bons de commande avec la bonne quantité d'inventaire pour répondre à la demande future.
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FAQ sur les prévisions de production
Vous trouverez ci-dessous les réponses aux questions courantes sur les prévisions de production.
Pourquoi la prévision de la production est-elle importante ?
La prévision de la production est plus importante que jamais, en particulier à la lumière des défis actuels de la chaîne d'approvisionnement et des attentes croissantes des clients.
Une prévision minutieuse de la production vous aide à faire des estimations précises de la demande future. De cette façon, vous pouvez soumettre vos bons de commande en toute confiance et commander exactement ce dont vous avez besoin pour répondre à la demande sans surstockage.
Quelles sont les méthodes de prévision les plus courantes ?
Il existe plusieurs méthodes de prévision parmi lesquelles choisir en fonction de plusieurs facteurs. Les plus courantes sont la méthode Delphi, la méthode d'analogie historique, la méthode de la moyenne mobile, la méthode d'analyse du cycle de vie et la méthode de projection des tendances.
Comment Cogsy et ShipBob permettent-ils les efforts de prévision de la production ?
En intégrant ShipBob à Cogsy, votre marque peut accéder aux données en temps réel de votre inventaire et de votre boutique en ligne. Les points de données d'inventaire en temps réel sont mis à jour 24 heures sur 24, ce qui vous permet de prévoir la production avec plus de précision et d'efficacité.