De nombreuses entreprises n'ont pas de processus d'archivage ou de suivi des ruptures de stock, bien que celles-ci puissent avoir un impact significatif sur les ventes. Cet article explique comment les organisations peuvent minimiser l'effet des ruptures de stock sur la prévision de la demande en utilisant des méthodes de prévision agrégées et des données de ventes réelles. Bien qu'il serait préférable d'utiliser la demande réelle plutôt que les ventes historiques en éliminant les ruptures de stock, notre expérience indique que la plupart des entreprises n'ont pas encore atteint ce stade de maturité dans la gestion de leur supply chain.
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Les bénéfices de l'utilisation de données agrégées pour la prévision de la demande
Les meilleures pratiques en gestion de supply chain pour atteindre une plus grande précision de la prévision consistent à calculer les prévisions à un niveau agrégé. Voici quelques raisons pour lesquelles les indicateurs clés de performance (KPI) de la prévision de la demande s'améliorent généralement avec cette approche :
- Augmentation de la taille de l'échantillon : En agrégeant les données provenant de sources multiples, vous augmentez la taille de l'échantillon de vos données, ce qui peut améliorer la précision de vos prévisions. Une taille d'échantillon plus grande peut fournir une vue plus représentative de la population, permettant des prédictions plus solides et fiables.
- Réduction du bruit : L'agrégation des données peut aider à réduire les effets du bruit et des valeurs aberrantes dans les données. Par exemple, si vous prévoyez la demande d'un produit, une demande exceptionnellement élevée d'un seul client ou d'un emplacement particulier peut fausser les données et entraîner une prévision inexacte. En agrégeant les données provenant de plusieurs clients ou emplacements, vous pouvez réduire l'impact de ces valeurs aberrantes et produire des prévisions plus précises.
- Meilleure compréhension des motifs sous-jacents : L'agrégation des données peut vous aider à identifier des motifs et des tendances que vous ne pourriez pas voir en travaillant avec des points de données individuels. Par exemple, si vous prévoyez la demande d'un produit dans plusieurs magasins, vous pourriez remarquer que la demande est généralement plus élevée les week-ends ou pendant certains mois de l'année. En identifiant ces motifs, vous pouvez créer des prévisions plus précises.
- Plus de puissance explicative : L'agrégation des données peut vous donner une compréhension plus complète des facteurs qui influencent la demande d'un produit ou d'un service. Par exemple, en analysant les données provenant de plusieurs magasins, vous pouvez identifier à la fois un motif saisonnier et des caractéristiques spécifiques à chaque magasin qui affectent la demande. La combinaison de ces deux facteurs peut fournir plus de puissance explicative et des prévisions plus précises.
Techniques efficaces de regroupement de données pour une prévision de la demande fiable
Maintenant, voyons quel type de données nous pourrions utiliser pour regrouper nos données afin d'appliquer nos modèles de prévision.
- Les données de produit telles que la taille, le poids, la couleur, le prix, la marque, le segment, la catégorie ou toute autre information pouvant caractériser un produit peuvent être utilisées pour agréger les données.
- Les données de magasin peuvent également être utilisées pour comprendre comment la demande d'un produit varie selon les différents emplacements de magasin. Cela peut inclure des informations telles que la taille du magasin, la disposition et les caractéristiques démographiques de la zone environnante.
- Le canal de vente est un autre exemple d'information qui peut être utilisé pour organiser vos données avant de calculer la prévision, car la demande pour des canaux spécifiques peut être très différente.
- Les données de marketing telles que les promotions ou les publicités qui ont été réalisées pour le produit peuvent aider à comprendre l'effet de ces activités sur la demande.
Par conséquent, le regroupement de données en utilisant ces champs ou une combinaison de ces champs peut conduire à une meilleure précision lors de la prévision de la demande.
Cette table montre le taux d′erreur moyen en % pour les prévisions calculées à un niveau d′agrégation spécifique.
Améliorer la précision des prévisions de la demande grâce à l'analyse des données agrégées et des ruptures de stock
Si les données de vente historiques sont affectées par des ruptures de stock, cela peut entraîner des imprécisions dans les prévisions de la demande, car les ruptures de stock peuvent entraîner des fluctuations des ventes qui ne reflètent pas la véritable demande sous-jacente. Comme nous l'avons vu précédemment, travailler avec des données agrégées peut aider à améliorer la précision des prévisions de la demande dans cette situation pour quelques raisons :
- Effet lissage : L'agrégation des données de vente provenant de plusieurs sources peut contribuer à lisser les fluctuations de ventes causées par des ruptures de stock individuelles. Par exemple, si les données de vente d'un magasin sont affectées par une rupture de stock, elles peuvent être compensées par les données de vente d'un autre magasin où les ruptures de stock ne se sont pas produites.
- Meilleure compréhension de l'impact des ruptures de stock : En agrégeant des données provenant de plusieurs magasins, vous pouvez également mieux comprendre comment les ruptures de stock affectent la demande. Cela peut vous aider à identifier les produits les plus affectés par les ruptures de stock, ainsi que les magasins ou les régions les plus touchés. Vous pouvez utiliser ces informations pour planifier et gérer votre inventaire.
- Réduction de la variabilité : Les ruptures de stock peuvent causer une variabilité importante dans les données de vente, ce qui peut être particulièrement problématique pour les méthodes de prévision statistique qui reposent sur des données historiques. En agrégeant les données, vous pouvez contribuer à réduire cette variabilité, ce qui peut améliorer la précision de vos prévisions.
Il est important de noter que même lorsque vous travaillez avec des données agrégées, si les ruptures de stock sont un problème fréquent et persistant, cela peut rendre le processus de prévision plus difficile, et il est important de considérer des moyens de traiter les causes profondes des ruptures de stock pour améliorer la précision des prévisions.
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Les gains sur les KPI de prévision chez nos clients
Comme nous l'avons vu précédemment, Il existe plusieurs options possibles pour regrouper les données afin de calculer les prévisions agrégées, chacune entraînant un taux d'erreur spécifique. Il est important d'étudier plusieurs options et de choisir la plus appropriée pour vos besoins. Les KPI de prévision tels que le biais et l'erreur vous permettront d'identifier le meilleur niveau d'agrégation pour vos calculs.
Cependant, il peut être difficile de diviser les données de prévision agrégées en prévisions sous-jacentes pour chaque période, ce qui peut être chronophage et peut entraîner des inexactitudes.
SKU Science a développé une fonction entièrement automatisée qui calcule les prévisions sous-jacentes pour chaque période, ce qui facilite la comparaison des taux d'erreur et le choix du niveau agrégé pertinent. Nos clients utilisent cette fonctionnalité pour réduire leurs taux d'erreur et améliorer la précision de leurs prévisions de demande. L'impact peut être significatif, car nous avons constaté jusqu'à 20 % d'erreurs en moins pour certains ensembles de données. En exploitant la puissance de la prévision agrégée, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et optimiser leurs stratégies de gestion des stocks, améliorant ainsi leur rentabilité.
Si vous voulez en savoir plus, n'hésitez pas à réserver une réunion avec nous.
