Les prévisions constituent depuis longtemps l'épine dorsale d'une gestion efficace de la demande. Mais les règles ont changé.
Les modèles traditionnels fondés sur des données historiques et l'intuition humaine ne suffisent plus à gérer la volatilité actuelle.
La demande des clients évolue désormais en temps réel, en fonction des conditions météorologiques, du sentiment social et des tendances du marché. Les chaînes d'approvisionnement s'étendent sur plusieurs continents et sont facilement perturbées.
L'impact est immédiat : les entrepôts sont remplis de stocks excédentaires et les rayons manquent de best-sellers. Dans les deux cas, il s'agit du même problème : un processus de prévision qui ne correspond plus à la réalité.
Il est temps de repenser le fonctionnement des prévisions.
Les limites de la prévision traditionnelle de la demande
La plupart des méthodes de prévision partent du principe que l'avenir sera le reflet du passé. Mais lorsque les marchés changent du jour au lendemain, ces hypothèses s'effondrent.
Dans de nombreuses organisations, les équipes chargées des ventes, du marketing et de la chaîne d'approvisionnement s'appuient sur leurs propres données et priorités. Ces problèmes entraînent une planification cloisonnée, où chaque département donne la priorité à ses propres indicateurs de performance au lieu de collaborer à des prévisions unifiées et consensuelles.
Cette fragmentation ralentit la prise de décision et réduit la précision. Lorsque les équipes travaillent à partir de données contradictoires, la planification devient réactive au lieu d'être stratégique.
De la fragmentation à l'unification : La puissance des prévisions basées sur les données
Les applications d'IA et d'apprentissage automatique (AI/ML) permettent désormais aux détaillants de connecter les données entre les différentes fonctions - des ventes et des promotions aux signaux du marché, en passant par les mouvements des concurrents et même les prévisions météorologiques.
Ces systèmes apprennent et s'adaptent en permanence. Les prévisions deviennent des perspectives vivantes plutôt que des rapports statiques, améliorant la précision au fur et à mesure que les conditions évoluent.
Tout aussi important, l'IA rend le processus transparent. Au lieu de débattre de la justesse des chiffres, les équipes s'alignent sur une seule version de la vérité et se concentrent sur l'exécution. Ce qui nécessitait autrefois des semaines de débats interfonctionnels peut désormais se faire en quelques jours, voire en quelques heures.
Des prévisions unifiées et basées sur des données aident les organisations à planifier plus rapidement, à agir avec confiance et à rester résilientes face aux perturbations.
