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Distribution : maîtriser la prévision de la demande à base d’IA

8 LECTURE DU PROCÈS-VERBAL
Les prévisions de demande basées sur l’IA sont stratégiques pour les marques et les distributeurs de mode évoluant à l’ère du digital. Découvrez pourquoi.
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Avec la hausse continue des coûts liés à la fabrication des produits et du poids de la performance sur chaque UGS, la prévision de la demande n’a jamais été aussi cruciale dans le secteur de la distribution. Passer à côté d’une tendance ou mal calibrer la demande saisonnière entraîne des répercussions en chaîne susceptibles d’entamer sévèrement les bénéfices.

Poursuivez votre lecture et découvrez comment les prévisions de demande à base d’IA contribuent à l’accélération et à l’affinage des prévisions de demande pour chaque UGS.

Qu’est-ce que la prévision de la demande dans le secteur de la distribution ?

La prévision de la demande fait partie intégrante du processus de planification de chaque marque ou distributeur. Elle consiste à anticiper les besoins des consommateurs afin de mieux satisfaire leurs comportements d’achat futurs. Par le passé, elle s’est traduite, pour les marques et les distributeurs, par le sentiment d’avoir correctement navigué entre les multiples variables, notamment les contraintes de temps, les événements et les tendances émergentes. Cette approche repose sur une savante imbrication de connaissances sectorielles –, souvent comparée à un art. Or, aujourd’hui, cet exercice délicat ne suffit plus.

Toutefois, l’analyse prédictive n’est pas totalement partie en fumée. En règle générale, pour estimer la composition de stocks la plus judicieuse, ainsi que leurs canaux de distribution et leurs quantités les plus pertinentes, les prévisionnistes analysent une multitude de points de données. Or, pour augmenter le retour sur investissement de la marge brute (Gross Margin Return on Investment, GMROI), il convient d’affiner les prévisions de demande liées à chaque UGS sur chaque canal et chaque emplacement. Cette opération ne saurait se limiter à quelques points de données.

Quelle est l’importance de la prévision de la demande dans le secteur de la distribution ?

Chaque saison, le stock représente le principal investissement réalisé par la marque ou le distributeur. Cette dépense ne consiste pas en une transaction unique. Une prévision de la demande inexacte a des répercussions coûteuses pour les entreprises.

L’une des conséquences d’une erreur de prévision est la constitution inutile de stocks, se soldant par des excédents et générant des coûts de manutention et de stockage, synonyme d’immobilisation de trésorerie préjudiciable. Pour éviter ce genre de déconvenue, les entreprises qui se sont trompées dans leur prévision de la demande recourent souvent à des démarques importantes et à des stratégies ciblées de promotion pour libérer leurs rayons. Or, le recours excessif aux démarques entraîne une érosion des marges et écorne l’image de marque renvoyée aux consommateurs, entraînant inévitablement une baisse des prix. Lorsque cela devient une habitude, les clients se contentent d’attendre les soldes plutôt que d’acheter au prix fort.

Correctement réalisée, la prévision de la demande contribue à éviter les surstocks, mais également les pénuries d’articles phare. Aucune marque ne souhaite perdre une vente à cause d’articles indisponibles ou gérer les suites de l’insatisfaction des clients qui ne trouvent pas les produits qu’ils recherchent quand ils en ont besoin. Face à cette situation, les consommateurs ne tarderont pas à se tourner vers des marques plus compétitives. Moralité, pour aligner votre capacité de fourniture sur la demande de consommation, la précision en matière de prévision de la demande est impérative.

Quels sont les différents aspects de la prévision de la demande dans le secteur de la distribution ?

Dans l’entreprise, différentes fonctions métier concourent à la prévision de la demande en contribuant à la création d’une stratégie axée sur les données couvrant à la fois la période précédant la saison et la saison en cours. Grâce à cette stratégie, les équipes de gestion des collections répondent rapidement et en souplesse aux différents changements. En général, la prévision de la demande s’articule autour de quatre grands axes.

La prévision des ventes

La prévision des ventes futures repose en général sur l’historique des données précédentes. Les ventes passées donnent un aperçu des tendances, de la saisonnalité et des fluctuations de marché, en vue de mieux anticiper la demande de consommation future. Or, des changements surviennent immanquablement, et les données historisées ne sont plus suffisantes pour refléter avec justesse la demande future.

La prévision de la demande

La prévision de la demande représente la capacité à pronostiquer la popularité de produits spécifiques afin de proposer la juste quantité de stock et de satisfaire l’intérêt du consommateur, sans accumuler de surplus à la fin de la saison. Plus les estimations des marques et des distributeurs sont proches de la quantité exacte d’unités par produit que les clients sont prêts à acheter, plus les entreprises obtiendront un retour sur investissement de la marge brute important.

La gestion du stock

Comment calculer la quantité de stocks à constituer nécessaire pour satisfaire les consommateurs, tout en limitant le nombre d’actifs possédés et les dépenses ? Cet aspect est particulièrement important pour les distributeurs omnicanaux qui ont besoin de disposer d’un stock à la fois flexible et diversifié afin de répondre aux exigences toujours plus fortes des consommateurs. Les quantités d’UGS constituent un aspect central du processus de planification. La planification du stock à base d’IA consiste à passer au crible différentes complexités afin de déterminer l’allocation adéquate de stocks en fonction de chaque pays, région et boutique spécifique. Ainsi, elle contribue à l’optimisation des stocks et aide les responsables de collection à maîtriser leurs actifs.

La planification des promotions

Les promotions sont un élément essentiel de chaque cycle de vente. Toutefois, pour propulser l’efficacité commerciale aux emplacements pertinents et dans le timing adéquat, elles doivent être planifiées de manière rigoureuse. Mettre en promotion les mauvais articles, au mauvais moment, s’avère une erreur coûteuse. Repérer les produits nécessitant un coup de pouce tarifaire pour générer de la demande – en allant jusqu’aux couleurs et aux tailles précises – est capital pour accroître la marge. Ce type de décisions éclairées requiert une analyse des données pointue, au moment opportun.

Contraintes de prévision de la demande à l’ère digitale

Au fil de l’enrichissement des collections − certaines entreprises détenant des dizaines de milliers d’UGS −, il devient toujours plus délicat de prendre en compte les myriades de variables intervenant dans la prévision juste de la demande. Voici quelques-uns des principaux facteurs à analyser pour établir une prévision de la demande fiable :

Saisonnalité et tendances/structures de demande

Certains éléments sont prévisibles. Anticiper les périodes de fêtes est une évidence, mais qu’en est-il des événements mondiaux exceptionnels à fort impact, tels que la Coupe du monde ou les Jeux olympiques ? Les événements locaux ont un impact moindre, mais sont tout aussi importants à prendre en compte. Une ville en particulier est-elle la destination de concerts estivaux ? Les consommateurs souhaiteront y trouver des rayons remplis de tenues de festival. Autre exemple, dans une station balnéaire fréquentée, les touristes doivent pouvoir se procurer facilement les indispensables de l’été − écran solaire, chapeaux et sandales −, et le réapprovisionnement de ces produits doit être facile.

Les responsables de la planification doivent également garder l’œil sur les prévisions météorologiques à court terme. Un changement de météo inopiné peut provoquer un report brutal de la demande de consommation, en particulier dans le secteur du prêt-à-porter. En cas d’arrière-saison imprévue, les consommateurs ralentissent leurs achats de vêtements chauds de la nouvelle collection automne/hiver au prix fort et continuent de faire des achats conformes aux températures estivales. Que faire dans ce cas ? Ou encore, un été arrosé fera chuter les ventes de chapeaux et de lunettes de soleil, mais augmenter celle des imperméables et des parapluies.

Bien qu’il existe des tendances saisonnières générales, les facteurs à prendre en compte sont extrêmement nombreux lorsqu’il s’agit de faire analyser des milliers d’UGS par des opérateurs humains. L’intelligence artificielle (AI) comble ces lacunes.

Les facteurs externes

Quelle est la dernière tendance de consommation ou quelles tendances ont-elles contribué à la réussite ou à l’échec des concurrents ? Des préférences régionales aux tendances nationales, l’analyse des facteurs externes est cruciale. Mais dans le contexte actuel, axé sur le digital, ce type de facteurs évolue à un rythme trop soutenu pour certaines marques.

Un autre facteur essentiel dans la prévision de la demande consiste à anticiper les actions des concurrents. Comment transposent-ils les tendances dans leur assortiment de produits, quand et quels articles démarquent-ils et à quel taux ? L’ensemble de ces facteurs est indispensable à l’élaboration de prévisions fiables pour chacun des articles appartenant à votre propre gamme de produits.

Les décisions stratégiques

Dans un écosystème omnicanal où les clients exigent une offre de produits extrêmement diversifiée, prendre les décisions stratégiques adéquates s’avère une opération plus épineuse qu’autrefois. Tenter de prendre en compte l’intégralité de ces variables par le biais d’opérations manuelles équivaut à se laisser submerger par les données et conduira systématiquement à des projections inexactes.

La prévision de la demande à base d’IA : nouvel impératif

L’IA offre une nouvelle solution aux principaux écueils contribuant à saboter l’efficacité des analyses prévisionnelles. Elle permet aux équipes de mieux anticiper la demande de consommation future afin de rester en tête du marché.

Avec autant d’enjeux, les entreprises doivent utiliser l’IA pour maîtriser la difficulté croissante à établir des prévisions justes. Cette solution ne doit pas être redoutée. L’IA couplée à une approche contrôlée par l’humain, alliant techniques artisanales et scientifiques, contient en germe la promesse d’automatiser et d’accélérer de nombreuses tâches pour des milliers d’UGS. Ce faisant, elle apportera une plus grande efficacité et précision à un processus en général jalonné de conjectures et d’inexactitudes.

La prévision de la demande

Quelles sont les potentialités de la prévision de la demande à base d’IA ?

  • Obtenir des données d’analyse directement exploitables : à l’aide des modèles prédictifs, les équipes repèrent les profils de la demande qui passent en général entre les mailles du filet lors des différentes campagnes manuelles réalisées par les équipes. En résumé, une énorme quantité de données peut être analysée et utilisée dans un laps de temps très court.
  • Passer du mode réactif au mode proactif : ce changement de paradigme est capital, car il favorise une adaptation rapide aux tendances du marché et aux préférences de consommation.
  • Accroître l’efficacité : l’IA libère les équipes et leur permet de se concentrer sur les projets stratégiques plutôt que de s’enliser dans les tâches manuelles.
  • Améliorer la prévision de la demande : quand vous êtes capable de prévoir la demande, vous pouvez plus facilement planifier les réassorts, plus rapidement gérer le stock existant et prendre des décisions plus justes et efficaces concernant les stocks.
  • Améliorer la satisfaction du consommateur : avec la prévision de la demande à base d’IA, les marques et les distributeurs s’assurent que les articles adéquats sont stockés aux emplacements pertinents, au moment opportun, afin de mieux servir les clients.
  • Accroître les bénéfices : une prévision de la demande plus fine permet aux équipes de gérer efficacement la fourniture et la demande de produits et d’éviter les erreurs coûteuses, notamment les ruptures et les excédents de produits.

Centric Software embarque des solutions de prévisions de la demande à base d’IA

Centric Software propose des solutions qui permettent aux équipes de basculer d’une prise de décision et de conjectures archaïques à une analyse plus précise et novatrice utilisant les fonctionnalités d’IA pour piloter une prise de décision éclairée.

Avec Centric Planning™, les équipes prévoient efficacement les besoins de stockage, prennent de meilleures décisions commerciales à l’aide d’analyses détaillées et évitent de maintenir des niveaux de stock trop importants afin d’optimiser la rentabilité.

Centric Pricing & Inventory™ utilise l’IA pour automatiser et optimiser les décisions liées à la tarification et au niveau de stock pour chaque UGS, quel que soit le lieu et le canal.

Améliorer la prévision et la maîtrise de la demande, vendre davantage à partir d’un stock plus limité, réduire le recours aux démarques et accélérer la croissance en faisant mieux coïncider la demande des clients et l’ajustement de la fourniture. En savoir plus sur les solutions de prévision et de planification de la demande à base d’IA de Centric Software.