Importance de la prévision de la demande dans le retail
Le secteur du commerce du retail est diversifié et dynamique, l’industrie semble continuer à croître chaque année, indépendamment des cycles économiques ou des coûts d’investissement. Les stocks constituent le plus gros investissement d’un détaillant. Les concurrents se surpassent pour accéder à de nouvelles capacités et utiliser la technologie pour optimiser les stocks et les entrepôts. Les détaillants commandent généralement les stocks des mois avant le début de la vente d’un produit. Les coûts liés aux stocks vont bien au-delà du paiement des fournisseurs. Il y a également des coûts liés à l’exploitation des centres de distribution. Une fois le stock arrivé, le produit génère des coûts de possession, ainsi que les coûts associés aux prix variables et aux prix d’équilibre. En outre, les stocks bloquent les flux de trésorerie et consomment de l’espace de stockage pour d’autres marchandises éventuelles, ce qui augmente les coûts. Par conséquent, il est essentiel de mettre en œuvre les meilleures pratiques et les solutions qui fonctionnent réellement pour optimiser les stocks et économiser de l’argent grâce à des prévisions précises de la demande du retail.
Les contraintes de la prévision de la demande à prendre en compte à l’ère de la révolution numérique
Les prévisions traditionnelles des détaillants ont du mal à faire face à un marché de retail aussi dynamique. Dans le passé, les détaillants pouvaient réserver les prévisions d’UGS aux produits les plus importants, tout en couvrant le reste de l’assortiment avec des prévisions au niveau de la catégorie ou de la sous-catégorie. Cette stratégie ne s’applique plus à notre environnement de retail dynamique actuel. Afin d’optimiser l’investissement dans les stocks, l’acheteur a besoin de connaissances plus précises sur les besoins de chaque produit. La demande diffère selon l’emplacement dans le magasin, la période de l’année et les autres UGS. Ajoutez à cela la nécessité croissante de faire face aux réalités du retail multicanal.
Une prévision précise pourrait résoudre la majorité de ces problèmes et réduire des coûts énormes. Bien que l’importance de prévisions précises soit indéniable, la plupart des entreprises acceptent même des erreurs de calcul de 20 à 40 %, ce qui représente un niveau d’erreur énorme associé au processus de prévision de la demande.
Dans l’article suivant, vous découvrirez les raisons de ces circonstances, et nous vous proposerons une solution qui contribue directement à des économies notables pour les entreprises de tout secteur vertical.
Des solutions prêtes à l’emploi sont disponibles pour la prévision de la demande.
sans parler de Microsoft Excel – mais il ne fait aucun doute que si un système ERP (Enterprise Resource Planning) est déjà mis en œuvre dans une organisation, il y a de fortes chances que la prévision soit effectuée directement dans ce système. Bien sûr, tous les types de demande ne peuvent pas y être inclus en raison du manque de données spécifiques (par exemple : si je souhaite prévoir la demande de consommation d’énergie dans mon entrepôt, il est fort probable que je ne trouve pas les bonnes informations à ce sujet dans l’ERP). Cependant, les défis typiques de la prévision de la gestion de la chaîne d’approvisionnement sont toujours d’actualité.
Les principaux fournisseurs tels que SAP, Oracle ERP et Infor ont déjà enrichi leurs solutions d’un ensemble de fonctions préconfigurées qui permettent aux utilisateurs de prévoir facilement la demande, généralement sans avoir besoin d’une formation informatique approfondie ou de compétences en analyse de données. Toutefois, ces systèmes ne sont pas des plateformes analytiques entièrement développées. Par conséquent, il faut compter avec les inévitables limitations qui en découlent. Cela signifie que lorsque nous utilisons un mécanisme de prévision basé sur un ERP, nous avons un contrôle minimal sur les opérations mathématiques, et nous ne pouvons pas intervenir pour améliorer les résultats obtenus. Il est peu probable que nous trouvions quelque chose de plus sophistiqué que les méthodes statistiques classiques telles que l’ARIMA ou la régression linéaire, bien que cela ne signifie absolument pas que ces types de modèles soient mauvais pour la prévision des séries chronologiques.
Méthodologie moderne de prévision de la demande
En fait, les techniques de prévision traditionnelles ne peuvent pas répondre efficacement aux exigences actuelles du retail en matière de prévision de la demande. Avec des systèmes analytiques avancés qui peuvent tirer parti de techniques modernes comme l’intelligence artificielle (IA), toutes les variables qui influencent les ventes peuvent également être prises en compte. TT PSC utilise des algorithmes exclusifs pour évaluer l’historique et la valeur des données du retail. La compréhension de la véritable demande historique peut aider les détaillants à identifier les zones de faible niveau de stock, mais aussi de surstockage.
Nous parlons d’opportunités tangibles de créer un avantage concurrentiel en minimisant les ruptures de stock et en réduisant les surstocks, ce qui permet d’augmenter les ventes et de réduire les pertes. Les modèles d’apprentissage automatique sont capables d' »apprendre » la nouvelle réalité en deux semaines, ce qui signifie qu’ils répondent automatiquement aux changements. Une analyse statistique approfondie soutenue par des connaissances d’experts donne à l’entreprise de nouvelles perspectives sur la situation actuelle du marché.
En fait, les détaillants traditionnels ont élaboré la prévision de base au moyen de modèles de séries chronologiques et ont utilisé les chiffres historiques comme base pour prévoir la demande future. Cette prévision était souvent ajustée par une simulation causale ou par une saisie manuelle. Mais les entreprises d’aujourd’hui ont remplacé ces anciennes méthodes de prévision de la demande par des technologies d’apprentissage automatique. Celles-ci peuvent tirer parti de la grande quantité de données historiques et de l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul, ce qui permet tout simplement d’obtenir des résultats légèrement meilleurs, notamment dans les environnements dynamiques.
Petites améliorations, grandes économies
À l’ère de la transformation numérique, les détaillants doivent relever le défi de gérer des chaînes d’approvisionnement de plus en plus complexes et des comportements des clients qui évoluent rapidement. Les prévisions de la demande sont devenues essentielles au succès des détaillants ces dernières années. Les détaillants haut de gamme ne peuvent plus s’appuyer sur des méthodes de prévision dépassées pour la prévision de la demande. Le secteur du retail a besoin d’une prévision détaillée de la demande à chaque fois que le GMROI est disponible, ce qui est important pour le succès des détaillants. La réalisation de ces prévisions mesurables des volumes de vente nécessite l’utilisation d’une plateforme analytique pour la prévision de la demande – conçue pour le monde numérique dynamique du retail.
Comment augmenter la précision des prédictions dans les grands magasins de retail ?
Le fait que la plupart des magasins de retail ne soient pas conscients que les prévisions existantes basées sur les systèmes ERP peuvent être améliorées, conduit souvent à l’idée fausse que les entreprises doivent prendre les pronostics calculés pour acquis. Alors que même quelques pourcents de raffinement peuvent générer des économies budgétaires importantes. Le simple fait de calculer combien d’espace de stockage peut être préservé si les détaillants peuvent prédire avec précision la demande de leurs produits, ou comment la marge bénéficiaire pourrait être optimisée si seulement les planificateurs ont en leur possession un outil précis pour simuler les revenus à venir, conduit à une planification encore plus efficace de la chaîne d’approvisionnement. Il existe en fait un grand nombre de domaines d’activité dans lesquels une prévision correcte peut générer des fonds supplémentaires et améliorer la trésorerie de toute organisation. En outre, le calcul du retour sur investissement est une tâche relativement simple si une entreprise décide d’investir.
Une nouvelle approche de la prévision de la demande du retail
La question la plus importante au début de l’aventure de la prévision de la demande basée sur l’IA est la suivante : comment obtenir ces quelques pour cent d’amélioration de la précision des prévisions ?
Une étape clé pour les organisations au départ est d’accepter et de vouloir sortir de leur zone de confort. Jusqu’à présent, le havre de sécurité était constitué par les outils de base qu’elles connaissent et utilisent tous les jours pour prévoir leurs opérations. L’étape suivante est la décision de mettre en œuvre une plateforme analytique entièrement dédiée et sur mesure, à notre avis de préférence dans un environnement Cloud. Il existe de nombreux choix en matière de technologie spécifique (par exemple, Databricks ou SAS), mais la conclusion est que les fournisseurs de cloud d’aujourd’hui (AWS, Azure ou GCP) permettent non seulement d’accéder à des options de stockage de données illimitées et évolutives, mais introduisent également une gamme d’outils et de capacités pour simplifier et enrichir le traitement des données.
Faire ce premier pas ouvre la porte à des possibilités illimitées d’analyse des données, et les entreprises qui choisissent de le faire ne sont plus limitées à des types de modèles prédéfinis, à des techniques ou à des mathématiques spécifiques. En outre, et c’est tout aussi important, les entrées des modèles prédictifs peuvent provenir de n’importe quelle source de données potentielle (ERP, CRM, RH, facteurs externes, sentiment, météo – autres indicateurs pertinents pour la demande), ce qui n’est pas difficile à réaliser grâce à la variété des mécanismes d’intégration disponibles dans les solutions basées sur l’IA.
Optimiser le traitement des données d’inventaire
Un aspect essentiel de la prévision précise de la demande est l’utilisation de données pertinentes et précieuses. Souvent, les données brutes pures, même si elles proviennent de sources multiples, ne sont probablement pas la meilleure source pour construire les modèles de prévision les plus précis. Une étape commune au-delà de la sélection des données clés dont nous avons besoin est d’extraire les caractéristiques les plus pertinentes des données avec l’aide d’experts du domaine (Features Engineering). L’expérience des spécialistes qui préparent les données pour un traitement ultérieur est extrêmement importante pour la qualité finale des prévisions. Même une technique de prévision de premier ordre peut générer des résultats médiocres si elle n’est pas alimentée par des informations raisonnables et de bonne qualité.
Prévision précise de la demande, grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle.
Un nouveau départ dans l’amélioration des modèles prédictifs consiste à tirer parti des avantages de l’intelligence artificielle (IA) en mettant en œuvre des types de modèles non triviaux basés sur l’apprentissage automatique (Machine Learning). L’utilisation de techniques telles que les réseaux de neurones artificiels dans la prévision offre la possibilité d’un large éventail d’expériences qui peuvent être menées par les Data Scientists pour préparer le type de modèle le plus précis pour un problème de prévision de la demande donné. Dans l’état d’esprit du marché de l’industrie du retail, l’IA et l’apprentissage automatique prennent de plus en plus d’importance dans le processus de prévision de la demande. Ces nouvelles solutions offrent des opportunités incroyables et aident les détaillants à prévoir la demande future en analysant les tendances passées, les conditions actuelles du marché et le comportement de la concurrence.
Les détaillants doivent prévoir la demande de leurs produits afin d’économiser de l’argent et d’optimiser leurs stocks.
Aujourd’hui, de nombreuses entreprises se tournent vers l’optimisation du retail basée sur les données pour accroître leur efficacité et leur rentabilité. La plateforme basée sur le cloud, l’ingestion d’informations provenant de sources multiples, la préparation adéquate des données et l’utilisation de l’apprentissage automatique pour la modélisation prédictive peuvent certainement permettre aux entreprises d’améliorer les prévisions de demande existantes, générant ainsi des économies pour l’entreprise.
La prévision de la demande est un élément crucial de tout retail. Les détaillants peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour prévoir la demande à différents niveaux de stocks et trouver la manière la plus rentable de gérer leurs stocks. La solution de prévision de la demande pour le retail basée sur l’intelligence artificielle peut également s’intégrer facilement au système ERP existant et tirer parti de toutes ses capacités.
Découvrez comment l’IA va transformer la prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement.