Maîtrisez l'art de la prévision de la demande avec ces 5 méthodes

Les consommateurs d’aujourd’hui sont plus exigeants et attendent de meilleurs produits et expériences. S’ils ne sont pas satisfaits, ils cherchent souvent ailleurs. Une enquête sur 25,000 XNUMX consommateurs mondiaux a révélé que 64 % souhaitent que les entreprises répondent plus rapidement à l'évolution de leurs besoins.

L’approche traditionnelle « fabriquer, vendre, répéter » ne répond plus aux attentes des clients. Les entreprises doivent désormais anticiper ce que veulent les clients avant de le savoir et répondre à ces désirs avant la concurrence. 

Mais comment les entreprises peuvent-elles exactement prédire ce que veulent leurs clients ? Continuez à lire pendant que nous explorons 5 techniques de prévision de la demande pour aider les clients à se sentir entendus et compris.

Table des matières
Qu’est-ce que la prévision de la demande et pourquoi est-elle importante ?
3 types de prévision de la demande que vous devez connaître
5 techniques de prévision de la demande pour vous aider à éviter les surprises
La prévision de la demande en temps réel va révolutionner les chaînes d'approvisionnement

Qu’est-ce que la prévision de la demande et pourquoi est-elle importante ?

La prévision de la demande s'apparente à celle d'un météorologue, mais plutôt que de prédire le soleil ou la pluie, les entreprises prévoient la quantité de produits que leurs clients désireront au cours des périodes à venir. En d’autres termes, prédire la demande des clients est simplement un processus d’estimation déterminant la demande future pour les biens ou services d’une entreprise.

Une telle prédiction n’est pas le résultat d’une conjecture. Au lieu de cela, les entreprises utilisent des méthodes quantitatives, telles que des outils statistiques et économétriques, et des techniques qualitatives, telles que des études de marché ou des opinions d'experts, pour prédire avec précision les tendances de la demande. Nous explorerons ces méthodes plus en profondeur dans les sections suivantes.

La prévision de la demande est un élément important de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, et les entreprises peuvent bénéficier énormément de sa mise en œuvre de différentes manières :

• Optimisation la gestion des stocks: En prévoyant avec précision la demande future, les entreprises peuvent maintenir des niveaux de stocks optimaux. Cela peut les aider à éviter les ruptures de stock, qui pourraient entraîner une perte de ventes et des clients ennuyés, ou un surstockage inutile, qui immobilise du capital et crée des problèmes de stockage.
• Réduire les coûts : Les entreprises peuvent allouer efficacement les ressources en prévoyant avec précision la demande future et en augmentant ou en réduisant la capacité de production et la main-d'œuvre. Cela peut contribuer à réduire le gaspillage dans l’allocation des ressources, à réduire les coûts et à améliorer la rentabilité.
• Améliorer la satisfaction client : Comprendre la demande des clients implique de répondre ou de dépasser leurs besoins en garantissant que les bons produits sont disponibles quand et où ils sont nécessaires. Les prévisions de la demande permettent aux entreprises d'aligner leurs chaînes d'approvisionnement sur la demande des clients, ce qui se traduit par des clients satisfaits et des décisions commerciales judicieuses.

3 types de prévision de la demande que vous devez connaître

La prévision de la demande fait appel à une variété d’outils et de techniques. Cependant, avant de nous y plonger, il est essentiel que nous comprenions d’abord le concept d’analyse de la demande. Prêt pour une visite rapide ? Explorons les trois principaux types de prévision de la demande :

Prévision qualitative

Les méthodes de prévision qualitatives sont généralement utilisées lorsque les données historiques ne sont pas disponibles ou lorsqu'une entreprise lance un nouveau produit ou entre sur un nouveau marché. Il s'appuie sur les connaissances et l'expérience d'experts du secteur, sur les opinions des parties prenantes et sur d'autres facteurs subjectifs plutôt que sur des données mathématiques pures.

Par exemple, disons qu’un fabricant de smartphones envisage de lancer un nouveau modèle de téléphone. Ils peuvent utiliser des méthodes de prévision qualitatives telles que des groupes de discussion, des enquêtes ou des entretiens pour comprendre quelles fonctionnalités les consommateurs pourraient apprécier, combien ils seraient prêts à payer et combien d'unités l'entreprise pourrait s'attendre à vendre. L’inconvénient des prévisions qualitatives ? Elle est subjective et peut être influencée par des biais cognitifs.

Prévision de la demande en séries chronologiques

La prévision de la demande en séries chronologiques est une approche de prévision quantitative permettant de prédire les besoins futurs des clients. Cette méthode basée sur les données prend en compte les données historiques pour estimer la demande future. 

Cela comprend l'évaluation des données de ventes passées pour identifier les modèles, les tendances croissantes ou tout changement lié à différentes périodes de l'année, qui pourraient influencer la demande future. Il utilise des méthodes statistiques telles que régression linéaire ainsi que le moyennes mobiles pour construire ces prévisions de demande.

Parmi ces techniques, la régression linéaire revient à tracer la meilleure ligne droite possible passant par un groupe de points sur un graphique. Cette ligne constitue la meilleure estimation de la tendance sous-jacente des données, aidant ainsi à prédire les scénarios futurs. Si nous constatons une tendance à la hausse des ventes passées, c’est un indicateur utile que les ventes futures sont également susceptibles d’augmenter.

Prévision passive de la demande

La prévision passive de la demande est une autre méthode quantitative qui utilise les données de ventes passées pour prédire la demande future. Mais contrairement à la prévision de la demande en séries chronologiques, la prévision passive de la demande est considérée comme plus simpliste. Il est généralement idéal pour les entreprises dont les ventes sont strictement saisonnières ou en croissance constante (les entreprises qui constatent la même tendance dans leurs ventes année après année).

Prenons un petit magasin qui vend décorations de Noël. Comme sur des roulettes, leurs ventes augmentent chaque année en novembre et décembre et restent calmes le reste de l'année. Ce magasin pourrait utiliser la prévision passive de la demande en examinant ses dernières ventes de novembre et décembre pour avoir une bonne idée de ce à quoi s'attendre cette année. Pour prendre un exemple simpliste, s’ils ont vendu 100 décorations de sapin de Noël en décembre dernier et que l’entreprise connaît une croissance constante, ils pourraient s’attendre à en vendre environ 110 ou 120 cette année.

5 techniques de prévision de la demande pour vous aider à éviter les surprises

Armé de connaissances sur les différents types de prévision de la demande, il est maintenant temps d’explorer en profondeur les cinq principales techniques de prévision et de comprendre leurs fonctionnements essentiels :

Méthode Delphi

La méthode Delphi est un processus qualitatif itératif qui exploite la sagesse collective d’un groupe d’experts. Cette approche itérative consiste à affiner les opinions et les recommandations de diverses personnes bien informées pour générer des projections précises concernant la demande future d’un produit ou d’un service. Voici un aperçu de ce processus itératif :

1. Sélection des experts : Rassemblez un groupe diversifié d'experts dans le domaine des affaires, notamment des spécialistes du secteur, des analystes de marché ou même des membres expérimentés en interne de l'organisation possédant une connaissance approfondie du marché.
2. Poser la question : L’animateur soumet une enquête aux experts, comportant des questions pertinentes par rapport à la demande future de l’entreprise, telles que : « Quels facteurs influenceront notre demande de produits au cours des deux prochaines années ? »
3. Recueillir des avis : Les réponses à l’enquête sont collectées indépendamment de chaque expert, garantissant ainsi une libre expression des pensées sans interférer avec les opinions des autres.
4. Partager des commentaires : L'animateur compile un aperçu des idées et opinions clés véhiculées dans les réponses et redistribue ce résumé au groupe, permettant aux experts d'examiner les tendances générales et les perspectives de leurs pairs.
5. Réévaluer les opinions : Grâce à ces nouvelles informations, les experts réévaluent leurs réponses précédentes et apportent des révisions en fonction des informations obtenues auprès des autres participants.
6. Répéter le processus : Pour parvenir à un consensus, le cycle de questionnement, de partage de commentaires et de révision des opinions est répété jusqu’à ce que les prédictions des experts s’alignent.

Étude de marché

Étude de marché est un processus systématique de collecte, d’analyse et d’interprétation de données précieuses sur les préférences, les besoins et le comportement des consommateurs cibles. En tant que technique de prévision qualitative de la demande, elle utilise des discussions de groupe et des enquêtes pour comprendre les préférences des consommateurs et anticiper la demande future de produits ou de services.

Prenons un scénario dans lequel une marque vend de délicieuses barres chocolatées. Ils ont constaté une baisse constante des ventes de leurs traditionnelles barres de chocolat au lait. Au lieu de paniquer, ils ont utilisé leurs meilleures compétences de détective et mené une étude de marché qualitative.

La marque a organisé des discussions de groupe virtuelles avec des amateurs de chocolat de différents groupes d'âge, horizons et zones géographiques. Ils leur ont demandé quelles étaient leurs préférences en matière de chocolat : apprécient-ils le chocolat au lait ou préfèrent-ils le chocolat noir ou blanc ? Cherchent-ils des chocolats d’origine unique ? Préfèrent-ils ajouter des noix, des fruits ou d’autres ingrédients dans les barres de chocolat ?

Ils ont également envoyé des sondages en ligne à un public plus large via leurs pages de réseaux sociaux pour recueillir plus de détails sur les raisons de leur changement. Sont-ils plus soucieux de leur santé ? Végétalien ? Ou suivent-ils simplement les tendances d’Instagram ?

Une fois les résultats connus, ils ont constaté une demande croissante pour le chocolat végétalien, les consommateurs recherchant des friandises alternatives sans produits laitiers. Ils ont également constaté que leurs clients ont soif de créativité – avides d’ingrédients passionnants et de profils de saveurs inattendus.

Sur la base de ces informations, la marque a lancé une barre de chocolat noir végétalienne avec un mélange passionnant de sel marin et de caramel. Ce n’est pas une décision aléatoire basée sur des caprices ; c’est stratégique, calculé et éclairé par les préférences des acheteurs – tout cela grâce à une étude de marché approfondie.

Modèle de prévision naïf

Le modèle de prévision Naïve est une méthode quantitative simple utilisant la demande réelle de la période la plus récente pour déterminer la prévision suivante. Ce modèle fonctionne sur le principe selon lequel l’histoire se répète souvent, ce qui indique que les données passées peuvent prédire avec précision la demande future. Parce qu’elle ne nécessite pas de calculs compliqués ni de connaissances statistiques approfondies, elle est à juste titre qualifiée de « naïve ».

Supposons qu'un propriétaire d'entreprise exploite une boutique en ligne spécialisée dans les bouteilles d'eau réutilisables et respectueuses de l'environnement. Ces bouteilles ont gagné en popularité en raison de leur nature respectueuse de l'environnement, et ont fait l'objet d'une demande constante sur plusieurs mois.

En utilisant le modèle de prévision naïf, le propriétaire du magasin s’appuierait sur les ventes du mois le plus récent (par exemple 500 bouteilles d’eau) pour prédire la demande pour le mois à venir. Étant donné que la demande de bouteilles d’eau réutilisables reste relativement stable sans être affectée par les changements saisonniers ou les tendances du marché, la simplicité du modèle naïf prévoit avec précision les ventes prévues pour le mois suivant.

Modèle probabiliste

Les modèles probabilistes sont des outils de prévision statistique avancés qui s'appuient fortement sur des formules mathématiques et des mesures statistiques. Ils sont utilisés lorsque l’avenir est incertain. « Probabiliste » vient du mot « probabilité », le terme mathématique désignant la probabilité qu'un événement se produise.

Dans le modèle probabiliste, les entreprises utilisent des données de ventes passées et des formules mathématiques pour prédire d’éventuelles demandes futures. Qu'est-ce que cela signifie? C’est simplement comme regarder les ventes passées de chapeaux de soleil au cours des mois d’été. Si des ventes élevées se produisent tous les mois de juin, juillet et août, un modèle probabiliste prédirait également des ventes élevées au cours de ces mois pour les années à venir, en fonction de la tendance qu'il observe.

La « distribution de Poisson » et le « modèle probabiliste bayésien » sont des modèles probabilistes populaires :

Modèle de Poisson

Considérez la distribution de Poisson comme une prédiction de la pluie. Nous savons peut-être qu’il pleuvra probablement 10 jours sur 30, mais nous ne pouvons pas prédire quels jours précis ce seront – c’est aléatoire. De même, la distribution de Poisson aide les entreprises à estimer combien de clients, par exemple, sont susceptibles de visiter leur magasin ou leur site Web chaque jour.

En utilisant la distribution de Poisson, un propriétaire d'entreprise peut remarquer qu'il vend en moyenne environ 100 chapeaux par jour. Les jours ensoleillés, ce chiffre augmente et les jours nuageux, il diminue. Grâce au modèle de Poisson, le magasin peut découvrir :

• Les chances de vendre, disons, 50 chapeaux par temps nuageux,
• Ou les 150 chapeaux de haut vol par une journée ensoleillée !

Modèle bayésien

Le modèle probabiliste bayésien consiste à mettre à jour les prédictions à mesure que de nouvelles données arrivent. Supposons qu’une marque de vêtements vende des manteaux d’hiver en ligne. Sur la base de données historiques (croyances antérieures), on observe que les ventes de manteaux d’hiver en septembre ont été relativement faibles. Ainsi, la marque pourrait dans un premier temps prédire que cette tendance se poursuivra au cours de la prochaine saison de septembre.

Cependant, au cours de la saison actuelle de septembre, ils constatent une augmentation soudaine des ventes au milieu du mois (nouvelle preuve). Ces données les incitent à mettre à jour leur prédiction initiale. Une raison possible pourrait être une baisse soudaine de la température ou un hiver inhabituellement précoce cette année.

Avec ces nouvelles données, la marque ajuste désormais ses prévisions à l'aide du modèle bayésien, anticipant une demande accrue pour la saison en cours et éventuellement pour la saison de septembre à venir (probabilité a posteriori). Le secteur du commerce électronique peut s’approvisionner en conséquence, prêt à répondre à la demande inattendue.

Modèle d'apprentissage automatique

Un modèle d'apprentissage automatique utilise l'apprentissage profond et les réseaux de neurones pour discerner des relations complexes. Ces relations sont souvent trop complexes et non linéaires pour que les outils statistiques traditionnels puissent les démêler. Cela semble impressionnant, n'est-ce pas ? 

Visualisez-le comme un cerveau numérique qui apprend sans cesse des modèles qu’il observe, où, dans ce contexte, les modèles sont les habitudes d’achat des consommateurs. Tout comme la façon dont notre cerveau renforce la mémoire par la répétition et l’observation, les modèles d’apprentissage automatique s’adaptent et affinent également la compréhension au fil du temps.

À titre d’exemple, prenons une entreprise vendant des produits de soins de beauté pour femmes. Ils pourraient exploiter un outil comme La solution d'IA d'Alibaba. Cette plate-forme simule et examine la demande du marché, puis prétraite les données à l'aide d'algorithmes d'intelligence des données et de prévision de séries chronologiques.

Le modèle d’apprentissage automatique peut identifier les tendances émergentes en analysant les habitudes d’achat des clients. Par exemple, il pourrait constater une augmentation de la demande de crème solaire chaque été. Comme autre exemple, le modèle pourrait détecter que les rouges à lèvres en édition spéciale sont très recherchés chaque fois que l'entreprise initie une nouvelle collaboration avec un maquilleur influenceur de premier plan.

La prévision de la demande en temps réel va révolutionner les chaînes d'approvisionnement

Que les entreprises décident d’utiliser une méthode qualitative telle que des études de marché et des enquêtes, ou une méthode quantitative avancée comme des modèles d’apprentissage automatique (ou une combinaison des deux), il est clair que la prévision de la demande subit des changements importants. 

L'évolution des prévisions périodiques vers les prévisions en temps réel est motivée par une disponibilité croissante de données instantanées sur le comportement des clients. Cette immédiateté signifie que les entreprises n’ont plus besoin d’attendre des semaines ou des mois pour collecter des données et faire des prévisions. 

Ils peuvent s’adapter rapidement, permettant ainsi une prise de décision plus précise. Ce faisant, les entreprises sont en mesure de répondre plus rapidement aux évolutions de la demande, conduisant à la création d’une chaîne d’approvisionnement plus efficace et plus réactive. Pour plus de stratégies et de techniques sur la façon de comprendre les clients et leurs comportements, consultez le centre de blog!