Améliorer la qualité de sa prévision
Auteur : Mathieu – Date de publication : 29 août 2021 – Catégorie : La prévision
Trop de stock, trop de ruptures, l’impression de travailler en réaction et non en anticipation, améliorer la qualité de ses prévisions de ventes permet de prendre de meilleures décisions et d’optimiser tous les maillons de la chaîne logistique.
La prévision est utilisée par tous les services de l’entreprise pour prendre des décisions. Le service Supply Chain va l’utiliser pour piloter son stock en fonction de ses objectifs et commander au bon moment. Une bonne prévision avec un processus bien établi va permettre de réagir plus rapidement lorsque se présentent des perturbations comme l’allongement des délais d’approvisionnements ou des changements de comportement des consommateurs, sujet particulièrement d’actualité. Le service financier utilise la prévision pour calculer l’atterrissage financier et piloter sa stratégie d’investissement. Les équipes marketing et commerciale vont pouvoir récupérer et visualiser les données afin de chiffrer les impacts de leurs décisions et travailler ensemble à la stratégie commerciale.
Cet article explique 8 moyens d’améliorer la fiabilité et la qualité de vos prévisions.
1 - S'équiper d'un logiciel de prévision
Au commencement de la vie d’une entreprise, les prévisions sont souvent effectuées avec Excel. Cela donne satisfaction, cependant, au fur et à mesure de la croissance de l’entreprise, lorsque son nombre de clients et son nombre de références vendues augmentent, calculer ses prévisions avec Excel devient vite limitant : chronophage, risque d’erreur élevé, collaboration compliquée à mettre en place, résultat de moins en moins satisfaisant.
La mise en place d’un logiciel de Demand Planning devient nécessaire pour améliorer la fiabilité des prévisions. Ces logiciels calculent automatiquement une prévision à partir de l’historique de ventes et de méthodes statistiques ou d’intelligence artificielle. Ils permettent ensuite de piloter et d’animer tout le processus de prévision des ventes pour améliorer la collaboration entre services.
Certains ERP disposent de fonctions de planification de la Supply Chain comprenant le calcul des prévisions des ventes. Il existe également des outils dédiés qui se connectent avec les ERP et qui répondent plus précisément au besoin (APS).
2 - Dépolluer ses historiques
La prévision est issue d’un calcul qui utilise l’historique de ventes (y compris les méthodes utilisant de l’IA). Cependant, certains événements existent dans l’historique que l’on ne veut pas prévoir de nouveau comme les ruptures, les promotions ou les événements exceptionnels (subvention ponctuelle de l’État sur une catégorie de produit, crises, coupe du monde de football dans un pays…). Il est donc nécessaire de travailler l’historique que l’on va mettre en paramètre de notre prévision.
Un des exemples les plus révélateurs est le confinement en France de mars à mai 2020. Les entreprises durant cette période ont vu leurs ventes bouleversées, certaines à la hausse et beaucoup d’autres à la baisse. Il a donc été important pour les entreprises de dépolluer l’historique de ces périodes et de corriger leur prévision afin de ne pas prévoir la même baisse des ventes au printemps 2021.
3 - Vérifier la fiabilité des données
La plupart du temps, la qualité des données est vérifiée uniquement à la création du processus de prévision ou à la mise en place d’un outil de prévision. Cependant la vérification des données devrait être inscrite dans le processus.
En effet, une mauvaise qualité des données entraîne des problèmes opérationnels souvent compliqués à rattraper (rupture sur les nouveaux produits, problème de disponibilité produit pour une filiale ou un client). Il est même parfois difficile de se rendre compte que les données sont incorrectes : certaines entreprises se rendent compte (souvent en changeant d’outil) que durant plusieurs années leurs prévisions étaient calculées avec un historique faux de quelques pourcents.
Ces problèmes sont souvent engendrés par des modifications de l’organisation des données dans l’ERP, ou bien un changement de processus interne.
4 - Créer une classification produit adaptée à son entreprise
Lorsque l’on doit faire des prévisions sur des centaines ou des milliers de produits et tout autant de clients, l’enjeu est de prioriser son travail afin de passer son temps sur les tâches qui ont le plus de valeur ajoutée. Construire une classification adaptée va permettre de trier chacun de ses produits par importance et par prévisibilité afin de fixer des objectifs spécifiques, de prioriser et de créer des alertes permettant de travailler par exception.
Ces deux fiches pratiques proposent des classements possibles : classification ABC et classification XYZ.
5 - Suivre la performance de la prévision
Mesurer sa performance est le premier pas vers une amélioration. Cela permet d’identifier les dysfonctionnements et d’en analyser les causes. Choisir et construire les bons indicateurs de performance est la première étape. Attention à ne pas tomber dans le piège de vouloir suivre trop d’indicateurs. Chaque indicateur doit avoir un objectif et des leviers d’actions possibles. Calculer manuellement les indicateurs est une tâche très chronophage, il est donc souvent rentable de les automatiser.
Le choix de ses objectifs a également une importance qui est souvent négligée. Il est inutile et contreproductif de donner le même objectif de fiabilité pour tous les produits. L’objectif doit être réfléchi en fonction de l’importance du produit pour l’entreprise, la complexité de gestion, son coût et les autres contraintes éventuelles (DLC pour les produits frais, obsolescence, …). Il n’est pas logique de consacrer autant de temps à un produit peu cher, qui tourne peu (avec un faible enjeu financier pour l’entreprise) qu’à un produit coûteux et qui tournent beaucoup. L’objectif de fiabilité du produit onéreux et qui se vend beaucoup doit donc être plus élevé.
Il est nécessaire de se fixer des objectifs SMART (Spécifique, mesurable, Acceptable, réaliste et temporel), reflétant la stratégie de l’entreprise et l’importance des produits.
6 - Travailler par exception
La prévision est par définition incertaine. Les entreprises qui vendent plusieurs milliers de produits ne peuvent pas étudier la prévision de chaque produit chaque mois (et n’ont aucun intérêt à le faire). L’objectif est donc de travailler uniquement les produits où il y a un évènement particulier comme une promotion ou une prévision non fiable qui justifie d’adapter la prévision.
Un processus de prévision efficace comporte donc un calcul automatique de qualité sur la grande majorité des références et un moyen d’identifier rapidement puis de corriger la prévision des produits / clients dont le calcul ne donne pas satisfaction.
Pour mettre en place le travail par exception, il est nécessaire de créer des alertes automatiques en fonction des objectifs et résultats par produit. Cette fonction est disponible dans la plupart des APS.
7 - Mettre en place un processus collaboratif
Communiquer est l’une des clés pour obtenir une prévision fiable. Chacun des différents services de l’entreprise dispose d’une partie des informations qui vont permettre d’estimer au mieux les ventes futures. Le prévisionniste a pour objectif de recueillir toutes ces informations, de les prendre en compte pour restituer l’hypothèse la plus fiable possible.
La collaboration entre service intervient sur les sujets suivants :
- Le cycle de vie du produit : nouveautés, promotions, fins de vie, déréférencements, référencements
- Les promotions
- Validation du commerce
- Processus S&OP
- Suivi de la performance
8 - Se former régulièrement
Maintenir un bon niveau de formation de ses équipes sur le sujet de la prévision est souvent un sujet négligé par les entreprises. Le prévisionniste est formé mais les autres acteurs du processus sont souvent oubliés. Pourtant, pour réussir à obtenir une prévision fiable il est nécessaire que tous les acteurs du processus soient impliqués, conscients de leur rôle et des enjeux.
Les départs et les changements de poste font partis de la vie d’une entreprise. Il est utile d’inclure ces aspects dans le plan de formation des nouveaux acteurs du processus de prévision.
Se former sur les nouvelles fonctionnalités de son logiciel de prévision et sur les bonnes pratiques actuelles représente également souvent un gain de temps et de performance conséquent.
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