De l'allée à l'IA Comment les produits de grande consommation peuvent-ils vaincre la variabilité de la demande ?
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De l'allée à l'IA : comment les produits de grande consommation peuvent-ils vaincre la variabilité de la demande ?
De l'allée à l'IA Comment les produits de grande consommation peuvent-ils vaincre la variabilité de la demande ?
Tom Gregorchik, 1 minute de lecture
L'extrême volatilité de la demande et les perturbations sans précédent de la chaîne d'approvisionnement font qu'il est difficile pour de nombreux fabricants de trouver le bon équilibre entre l'offre et la demande. Les entreprises de biens de consommation emballés (CPG) sont confrontées à des défis particulièrement difficiles en matière de prévision et de planification de la demande. Chaque jour, les planificateurs des produits de grande consommation doivent faire face à la complexité des ventes et des promotions omni-canal, à la saisonnalité des produits, à la durée de conservation et à la périssabilité, ainsi qu'au lancement de nouveaux produits.
En outre, l'essor de l'omni-canal a entraîné des changements importants, et pas toujours prévisibles, dans le comportement des acheteurs. Elle a ouvert la porte à une concurrence accrue de la part d'offres de marques de distributeur moins chères et a incité les consommateurs à choisir des produits de tailles différentes.
Dans ce contexte de complexité et d'incertitude, les fabricants de produits de consommation ont toujours besoin que le bon produit soit au bon endroit, au bon moment, sur tous les canaux et auprès de tous les clients. C'est essentiel pour générer des revenus, protéger les marges bénéficiaires et établir des relations solides avec les détaillants et les consommateurs.
Mais comment y parviennent-ils ?
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Il est temps de donner une nouvelle image à la planification de la demande
Tout se résume à une planification précise de la demande pour parvenir à la bonne combinaison de produits - ainsi qu'à une détection précise de la demande pour s'assurer que les stocks sont positionnés au bon endroit afin de répondre aux exigences de ponctualité et d'exhaustivité, même en cas d'extrême volatilité du marché. Ce haut niveau de précision est dû à l'accès aux données internes et externes, aux processus de planification automatisés alimentés par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML), aux outils d'analyse approfondie et aux algorithmes sophistiqués.
Au lieu de s'appuyer sur des analyses manuelles, des outils obsolètes, des cycles de planification statiques et des feuilles de calcul grand public - qui introduisent des erreurs, des inefficacités et des risques - les entreprises de produits de grande consommation qui réussissent utilisent des sources de données internes et externes pour créer une base factuelle permettant d'accroître la précision des prévisions.
De même que les entreprises de produits de grande consommation renouvellent constamment leurs gammes de produits et leurs stratégies de marque pour rester à la page dans les rayons, elles doivent également suivre le rythme de l'innovation en matière de planification numérique. Alors que de plus en plus d'entreprises réalisent la valeur de l'IA et de la ML, de la science des données, de l'analyse prédictive et des algorithmes de prévision avancés, les leaders des CPG ne peuvent pas se permettre d'être à la traîne. Pour maximiser leurs résultats en matière de planification de la demande, ils doivent adopter des solutions basées sur l'IA et le ML qui offrent ces trois capacités essentielles :
Prise de décision en temps réel, grâce à la simulation. Les entreprises de produits de grande consommation ont besoin d'une solution intelligente qui intègre des centaines de variables déterminant la demande, notamment des données granulaires sur les ventes locales, mais aussi des indicateurs macroéconomiques tels que les mises en chantier et les taux d'intérêt. La solution idéale prend également en compte les promotions prévues, les commandes en cours, les livraisons récentes, les niveaux de stock des clients, les numéros des points de vente des détaillants et d'autres données. La bonne solution ne se contente pas de formuler des recommandations sur la base de son analyse, mais - et c'est là l'essentiel - elle permet aux planificateurs de simuler les résultats de leurs décisions avant de les mettre en œuvre. Lorsqu'ils se préparent à actionner un levier d'exécution, les planificateurs ont déjà prédit les résultats les plus probables, en s'appuyant sur des algorithmes statistiques et des capacités de modélisation prédictive.
Transparence sur les causes et les effets de la demande. Explainable AI permet aux équipes de planification de la demande de façonner la demande de manière proactive en comprenant les impacts réels probables des promotions, des lancements de nouveaux produits, des tendances économiques, des événements locaux et de la météo sur leurs prévisions. Au lieu de faire des hypothèses ou des suppositions basées sur la cognition humaine, les équipes de planification des produits de grande consommation peuvent utiliser des moteurs de décision numériques pour effectuer une analyse mathématique rigoureuse et prendre en compte des centaines de facteurs potentiels d'influence de la demande en quelques minutes seulement. Les planificateurs peuvent prédire avec précision les causes et les effets en amont et exécuter le plan de demande en toute confiance.
Détection de la demande à court terme et prévisions à plus long terme, le tout en une seule solution. L'époque des prévisions statiques, effectuées sur une base mensuelle ou trimestrielle, est révolue. La volatilité actuelle des marchés exige une approche plus dynamique, en temps réel. Au fur et à mesure que les tendances du marché se dessinent ou que les comportements des consommateurs évoluent, les entreprises de produits de grande consommation doivent percevoir ces changements en temps quasi réel, puis ajuster leurs prévisions et leurs plans de manière dynamique. Les entreprises de produits de grande consommation ont besoin d'une solution en temps quasi réel qui les guide dans le rééquilibrage et le repositionnement dynamiques des stocks, dans l'affectation des stocks, dans l'ajustement du réapprovisionnement régional ou par groupe de magasins et dans l'affinement des plans d'exécution sur la base de données de la demande en temps réel et impartiales. Mais ils ne peuvent pas se contenter de se concentrer sur les facteurs à court terme qui améliorent les résultats des prévisions à court terme. Ils ont également besoin d'algorithmes appropriés pour un horizon de planification plus long, où des facteurs inconnus peuvent apparaître. Cette approche de prévision mixte est essentielle pour obtenir une vision à la fois à court et à long terme de la demande.
Arrêtez de naviguer et choisissez Blue Yonder Cognitive Demand Planning
Il est difficile d'imaginer une solution numérique unique qui offrirait toutes ces capacités et répondrait aux défis spécifiques auxquels sont confrontées les équipes de planification des produits de grande consommation. Mais la planification cognitive de la demande de Blue Yonder est conçue pour aider les entreprises de produits de consommation à créer des prévisions précises et dynamiques, quelle que soit la rapidité ou la fréquence des changements de la demande.
Alimentée par l'IA, la ML, la science des données et des algorithmes de prévision propriétaires, la planification cognitive de la demande minimise le décalage entre la planification et l'exécution. En générant des prévisions dynamiques, cette solution puissante exécute rapidement des centaines de simulations pour s'assurer que l'offre est adaptée de manière précise et rentable aux données objectives de la demande en temps quasi réel. Grâce à une planification intelligente des scénarios, les entreprises de produits de grande consommation peuvent accroître la précision de leurs prévisions jusqu'à 15%. Ces prévisions plus précises et plus sûres peuvent être partagées en amont et en aval de la chaîne d'approvisionnement afin de garantir une réponse coordonnée, de minimiser les stocks excédentaires à tous les points nodaux et d'améliorer le service à la clientèle.
En améliorant la compréhension des facteurs de la demande par les entreprises de produits de grande consommation, Blue Yonder Cognitive Demand Planning :
Réduit les pertes de ventes jusqu'à 3%
Améliore la productivité des planificateurs jusqu'à 75%
Indiquer de manière transparente la cause des augmentations et des diminutions des prévisions
Identifie de nouveaux facteurs de causalité au fil du temps
Permet aux planificateurs d'ajouter leurs propres facteurs de demande à l'analyse.
Exploite plusieurs modèles statistiques et de ML pour établir des prévisions sur différents horizons temporels, régions, détaillants, groupes de magasins et catégories de produits.
ingère des données causales provenant de sources multiples, y compris la place de marché de données gérée par Snowflake, un partenaire stratégique de Blue Yonder
Votre guichet unique pour une planification plus rapide et plus précise
Si vous êtes un planificateur de la demande dans l'industrie des produits de consommation, pourquoi faites-vous encore des achats ? Les principales entreprises de produits de grande consommation ont déjà placé la planification cognitive de la demande de Blue Yonder dans leur panier. Ils l'utilisent tous les jours pour naviguer avec succès dans le monde extrêmement complexe et rapide de la prévision de la demande. Par exemple, un leader mondial des boissons a récemment utilisé la planification cognitive de la demande pour améliorer la précision des prévisions de 6% - tout en réduisant les biais de 11%.
Découvrez comment la planification cognitive de la demande peut améliorer de manière significative la vitesse, la précision, la productivité et la fréquence de votre planification.
Des informations en temps réel, pour des résultats concrets et puissants.
Coupez court au bruit et accédez directement aux données. Notre solution alimentée par l'IA simplifie la planification de la demande en temps réel pour les biens de consommation, en améliorant les prévisions et l'efficacité des planificateurs.
