La crise COVID-19 a eu un impact sur tous les modèles de prévision de la demande, quel que soit votre secteur. Selon le type d'articles que vous traitez (demande faible vs forte) ou votre secteur industriel (commerce de détail, alimentation, soins de santé, services publics, logistique, fabrication, etc.), certaines mesures doivent être prises pour planifier (relativement ) avec précision pour les mois à venir.
La question est: "Comment devrions-nous traiter les données de demande réelle pour mars, avril et mai 2020?"
Demande pendant la COVID-19 et son impact sur le modèle de prévision (modèle Saison & Tendance)
Eh bien, comme vous pouvez l'imaginer, il n'y a pas une seule réponse à cette question, mais nous allons essayer ci-dessous de lister toutes les options disponibles. Nous sommes à peu près sûrs qu'une de celles-ci conviendra à votre entreprise.
La première option évidente consiste à marquer ces valeurs comme des valeurs aberrantes. Si vous décidez de traiter les données de demande de mars à mai 2020 comme des valeurs aberrantes, vous avez alors plusieurs options pour vos calculs de prévision.
• Vous pouvez les supprimer de la fenêtre de prévision.
• Vous pouvez implémenter certaines tactiques pour réduire leur poids dans vos modèles de prévision.
• Vous pouvez utiliser les données historiques des années précédentes pour remplacer ces périodes particulières, en prenant par exemple une moyenne de 2017 à 2019.
• Vous pouvez utiliser les données de prévision de votre modèle pour remplacer ces valeurs particulières. Nous expliquerons bientôt dans un autre article comment obtenir rapidement vos prévisions en utilisant cette méthode avec SKU Science.
Demande durant la COVID-19 remplacée par des données de prévision (modèle Saison & Tendance)
Une fois votre choix tactique fait - et compte tenu du fait que nous sommes toujours dans un monde VUCA - vous pouvez envisager de permettre à votre base de prévision de s'adapter rapidement aux changements de la demande en augmentant la sensibilité des paramètres de prévision.
En traitant les données de demande de T1 et T2 2020, non seulement cela vous aidera à planifier correctement pour le reste de l'année, mais aussi pour les T1 et T2 de 2021. En effet, pour ceux qui ont une demande saisonnière, il est probable que vos modèles de prévision "détecteront" une saisonnalité COVID-19 et prédiront une baisse de la demande de mars à mai 2021.
Pour certaines industries, signaler les mois de confinement comme des valeurs aberrantes n'est pas toujours la meilleure option, car ces ventes pourraient représenter un nouveau changement structurel qui devrait persister dans l'avenir - des solutions de vidéoconférence et des téléconsultations médicales viennent à l'esprit. Un autre exemple est une augmentation de la consommation de farine qui pourrait rester à ce niveau plus élevé dans les mois à venir, car la cuisine familiale a pris le dessus sur la restauration rapide et la restauration. Par conséquent, il est important que les prévisionnistes de la demande connaissent leur industrie afin de pouvoir interpréter correctement la demande historique. En bref, signaler la demande récente comme des valeurs aberrantes est contre-productif si vos clients ont maintenant changé leur comportement à long terme en raison de la crise.
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Une autre tactique pour optimiser vos ventes - tout en optimisant votre fonds de roulement - serait de maintenir de faibles niveaux de stock pour les produits finaux tout en maintenant un bon niveau de matière première et d'en-cours de fabrication pour permettre une montée en cadence rapide de la production, afin de pouvoir réagir si la demande augmente.
En conclusion, il n'y a pas de solution miracle pour toutes les entreprises. La demande au cours des 3 derniers mois a été exceptionnelle: il est probable que, dans la plupart des cas, la demande post-COVID-19 sera différente de la demande que nous avons connue au cours des 3 derniers mois. Par conséquent - à l'exception de certaines industries essentielles (commerce électronique et alimentation, etc.) - il serait prudent de modifier les données de demande pour Mars, Avril et même Mai. Si vous utilisez actuellement un algorithme statistique ou une boîte noire, il est peut-être temps de revoir le fonctionnement de votre moteur de prévision pour l'empêcher de réagir de manière excessive à la crise COVID-19.
