Pourquoi les prévisions de la demande ne tiennent pas compte des effets des promotions

Les promotions génèrent un chiffre d'affaires considérable dans le secteur de la grande distribution. En effet, elles ont représenté environ 20% des ventes tant sur le marché américain que sur celui de la zone EMEA ces dernières années. Pourtant, la plupart la prévision de la demande Les modèles ne parviennent toujours pas à prédire avec précision l'impact de ces campagnes sur la demande réelle des clients.

Cet écart pose de réels problèmes aux équipes chargées de la chaîne d'approvisionnement. Un excès de stocks entraîne des démarques et du gaspillage, tandis qu'un manque de stocks se traduit par une perte de chiffre d'affaires et des clients déçus. Comprendre les raisons de l'existence de ces lacunes dans les prévisions constitue la première étape pour y remédier.

Dans cet article, vous découvrirez pourquoi les méthodes traditionnelles de prévision s'avèrent insuffisantes lors des promotions, quelles sont les causes profondes de ces imprécisions, et ce que les responsables de la chaîne d'approvisionnement dans le secteur de la grande distribution doivent prendre en compte lorsqu'ils évaluent des solutions visant à améliorer la précision des prévisions.

Points clés : Pourquoi les prévisions de la demande ne tiennent pas compte des effets des promotions

• Les modèles de prévision traditionnels s'appuient sur des moyennes historiques qui ne permettent pas de prendre en compte les pics de demande non linéaires générés par les promotions.
• Les effets des promotions varient en fonction du moment choisi, de l'ampleur de la remise, de la catégorie de produits et de la stratégie publicitaire, ce qui rend peu fiables les coefficients de relance uniformes.
• Le cloisonnement des systèmes de données empêche les équipes de planification de voir comment les promotions interagissent avec d'autres facteurs influant sur la demande, tels que la saisonnalité et les conditions météorologiques.
• Algo aide les détaillants à améliorer la précision de leurs prévisions en intégrant des signaux causaux, tels que les promotions, la saisonnalité et les facteurs externes, dans ses prévisions de demande basées sur l'intelligence artificielle.
• Il est essentiel d'évaluer les outils de prévision quant à leur capacité à modéliser l'effet positif des promotions au niveau des références et des magasins afin de réduire les ruptures de stock et les excédents de stock.

Qu'est-ce que la prévision de la demande promotionnelle ?

La prévision de la demande liée aux promotions consiste à anticiper l'impact des campagnes marketing, des remises et des offres spéciales sur la demande de produits. Elle va au-delà des prévisions de base classiques en tenant compte des pics de demande temporaires générés par les promotions.

Pour établir des prévisions promotionnelles efficaces, il faut analyser plusieurs variables. Parmi celles-ci figurent le type de promotion, le pourcentage de remise, l'emplacement publicitaire, les changements apportés à la présentation en magasin et le calendrier par rapport aux tendances saisonnières. Lorsqu'elles sont bien menées, ces prévisions aident les détaillants à équilibrer leurs stocks tout au long de leur chaîne d'approvisionnement et à éviter les ruptures de stock ou les excédents coûteux.

La difficulté réside dans le fait que la demande liée aux promotions se comporte différemment de la demande habituelle. Les clients réagissent aux signaux de prix, à l'activité des concurrents et à la visibilité marketing d'une manière que les seules données historiques de ventes ne permettent pas de prévoir.

Pourquoi les modèles de prévision traditionnels ne tiennent-ils pas compte des effets des promotions ?

La plupart des anciens systèmes de prévision reposaient sur une hypothèse fondamentale : celle selon laquelle la demande future reflète la demande passée. Ils analysent les ventes historiques, identifient les tendances saisonnières et extrapolent ces tendances dans le temps. Cette approche fonctionne assez bien pour les produits stables et prévisibles.

Les promotions viennent perturber ce modèle. Un produit en promotion peut connaître un pic de demande de type 30% ou 300%, en fonction de l'ampleur de la remise, de la portée de la publicité et du contexte concurrentiel. Ces pics ne sont pas pris en compte dans les données historiques de référence, d'autant plus si la structure des promotions varie d'une année à l'autre.

Les modèles univariés traditionnels considèrent également la demande comme une variable unique. Ils ne tiennent pas compte des facteurs externes tels que l'élasticité-prix, la cannibalisation des produits connexes ou l'interaction entre le calendrier des promotions et d'autres facteurs. Sans la prise en compte de ces signaux causaux, les prévisions restent incomplètes.

Le problème des coefficients de portance statique

De nombreuses équipes de planification appliquent des “ facteurs de relance ” statiques aux prévisions de référence pendant les périodes promotionnelles. Par exemple, elles peuvent partir du principe qu’une remise de 15% entraîne systématiquement une augmentation de la demande de 25%. Cette approche ne tient pas compte de nuances essentielles.

L'efficacité d'une promotion varie en fonction du contexte. Une remise proposée en décembre génère généralement un effet plus important que la même remise en mai. Une promotion présentée sur un présentoir en bout d'allée obtient de meilleurs résultats qu'une promotion noyée au fond d'une étagère. Une baisse de prix permettant d'atteindre le prix le plus bas de la catégorie suscite une réaction plus forte qu'une réduction modeste. Les facteurs statiques ne permettent pas de rendre compte de ces dynamiques.

Fragmentation des données et cloisonnement des communications

La prévision promotionnelle nécessite des données provenant de plusieurs services. Le service marketing gère les calendriers promotionnels, le service merchandising connaît l'emplacement des présentoirs et le service financier suit les stratégies de tarification. Lorsque ces équipes travaillent en silos avec des systèmes isolés les uns des autres, les responsables de la planification ne disposent pas d'une vue d'ensemble complète.

Selon études sectorielles, la fragmentation des données figure parmi les huit principaux défis liés à la prévision de la demande. En l'absence de flux de données intégrés, les prévisions promotionnelles souffrent de données d'entrée incomplètes et de mises à jour retardées.

Quelles sont les causes profondes des écarts dans les prévisions promotionnelles ?

Plusieurs facteurs structurels expliquent pourquoi les prévisions de la demande ne tiennent jamais compte des effets des promotions. Comprendre ces causes profondes aide les responsables de la chaîne d'approvisionnement à identifier les domaines sur lesquels concentrer leurs efforts d'amélioration.

Recours aux moyennes historiques

Les modèles traditionnels reposent sur l'hypothèse de la stationnarité statistique. Ils partent du principe que les tendances de la demande restent constantes dans le temps, avec des moyennes et des variances prévisibles. Les promotions remettent en cause cette hypothèse en entraînant des écarts temporaires mais significatifs par rapport aux tendances de référence.

Lorsque les responsables de la planification s'appuient uniquement sur les moyennes historiques, ils lissent précisément les signaux de demande qu'ils doivent pourtant saisir. Les pics liés aux promotions sont dilués dans les données agrégées, et les prévisions sous-estiment la demande réelle pendant les périodes de campagne.

Impossibilité de modéliser les effets de cannibalisation

Les promotions sur un produit donné ont souvent pour effet de détourner la demande des articles connexes. Si un détaillant propose une remise sur une marque de bœuf haché bio, les ventes des marques concurrentes de la même catégorie ont généralement tendance à baisser. Cet effet de cannibalisation complique les décisions en matière de gestion des stocks.

Les systèmes existants modélisent rarement ces interactions entre produits. Les responsables de la planification peuvent établir des prévisions précises pour l'article en promotion, mais surestimer les stocks des produits « cannibalisés », ce qui entraîne du gaspillage ou des dépréciations. Pour établir des prévisions promotionnelles efficaces, il faut analyser la dynamique au niveau de la catégorie, et pas seulement celle des références individuelles.

Décalage entre la planification et l'exécution

Les plans promotionnels sont souvent finalisés plusieurs semaines, voire plusieurs mois, avant leur mise en œuvre. Au moment où les prévisions sont validées, la situation du marché peut avoir changé. Le moral des consommateurs évolue, les concurrents lancent leurs propres campagnes et les facteurs économiques changent.

Les processus de prévision statiques ne peuvent pas s'adapter à ces changements en temps réel. Le décalage entre la planification et l'exécution rend les chaînes d'approvisionnement vulnérables aux signaux de demande qui apparaissent après la finalisation des prévisions.

Quels éléments les équipes chargées de la planification de la demande doivent-elles analyser pour améliorer la précision ?

Pour améliorer la précision des prévisions promotionnelles, il faut à la fois de meilleurs outils et de meilleurs processus. Voici les principales capacités que les équipes chargées de la planification de la demande doivent prendre en compte lorsqu'elles évaluent leur approche en matière de prévisions.

Modélisation causale et prévisions basées sur les facteurs déterminants

Recherchez des solutions qui intègrent plusieurs facteurs de demande dans les modèles de prévision. Parmi ceux-ci figurent le type de promotion, l'ampleur des remises, la stratégie publicitaire, l'emplacement des présentoirs, la saisonnalité et des facteurs externes tels que la météo. Les prévisions basées sur ces facteurs permettent de saisir la manière dont ces variables interagissent pour influencer la demande.

Algo Prévision de la demande basée sur l'IA prédit la demande à l'aide de signaux causaux tels que les promotions, la saisonnalité et les facteurs externes. Cette approche va au-delà des moyennes historiques pour modéliser les conditions spécifiques qui déterminent la demande liée aux promotions.

Prévisions granulaires, au niveau géographique

La réponse aux promotions varie selon les magasins, les régions et les canaux de distribution. Une campagne qui donne de bons résultats en milieu urbain peut s'avérer moins performante sur les marchés ruraux. Des outils de prévision efficaces doivent permettre d'établir des prévisions au niveau de chaque référence (SKU) et de chaque magasin, et non pas se contenter de fournir des prévisions agrégées.

Les prévisions détaillées permettent une répartition plus précise des stocks. Elles garantissent que les sites à forte demande disposent de stocks suffisants, tout en évitant la surstockage dans les zones moins performantes.

L'apprentissage automatique au service de la reconnaissance de formes

Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent d'analyser de vastes ensembles de données afin d'identifier des tendances qui pourraient échapper aux analystes humains. Ils permettent de mettre en évidence les interactions entre les variables promotionnelles et s'améliorent en permanence à mesure que de nouvelles données sont disponibles.

Contrairement aux modèles statiques, les systèmes d'apprentissage automatique tirent les leçons des erreurs de prévision et ajustent leurs prévisions futures. Ce cycle d'amélioration continue est essentiel pour les prévisions promotionnelles, où chaque campagne fournit de nouvelles données permettant d'affiner le modèle.

Détection de la demande en temps réel

L'analyse de la demande en temps réel permet de capter les signaux émergents issus des données des points de vente, du trafic sur les sites web et d'autres sources en temps réel. Elle permet d'ajuster les prévisions au fur et à mesure du déroulement des campagnes promotionnelles, plutôt que de se fier uniquement aux prévisions établies avant le lancement de celles-ci.

La plateforme d'Algo intègre fonctionnalités de détection de la demande qui détectent les variations des signaux de demande en temps réel. Cela permet aux équipes chargées de la chaîne d'approvisionnement de s'adapter aux résultats des promotions en temps quasi réel.

Planification de scénarios et analyse par simulation

Avant de se lancer dans une stratégie promotionnelle, les responsables de la planification doivent tester différents scénarios. Que se passe-t-il si la remise est de 20% au lieu de 15% ? Comment la demande évolue-t-elle si la promotion dure deux semaines au lieu d'une ?

Les outils de planification par scénarios aident les équipes à évaluer les compromis entre les investissements promotionnels et le risque lié aux stocks. Ils réduisent les incertitudes liées à la planification promotionnelle et favorisent une prise de décision plus sûre.

Comment les détaillants peuvent-ils harmoniser leurs prévisions avec leur planification promotionnelle ?

Pour combler le fossé entre les prévisions et la planification promotionnelle, il faut autant un alignement organisationnel que des capacités technologiques. Voici quelques mesures concrètes que les détaillants peuvent mettre en œuvre.

Intégrer les données entre les services

Éliminer les cloisonnements entre le marketing, le merchandising, la chaîne d'approvisionnement et la direction financière. Mettre en place des plateformes de données partagées où les calendriers promotionnels, les stratégies de tarification et les prévisions de demande sont accessibles à toutes les parties prenantes.

Algo plateforme de planification axée sur la demande offre une vue d'ensemble qui relie les plans promotionnels à la gestion de la chaîne logistique. Cette intégration garantit que les prévisions tiennent compte des dernières stratégies promotionnelles.

Passer de cycles de planification mensuels à des cycles continus

Les cycles de planification mensuels traditionnels sont trop lents pour s'adapter à la volatilité des promotions. Au moment où les prévisions mensuelles sont finalisées, les conditions promotionnelles peuvent déjà avoir changé. Envisagez d'adopter des prévisions glissantes, mises à jour plus fréquemment.

Une planification continue permet aux équipes d'intégrer les derniers changements promotionnels et d'ajuster leurs niveaux de stock en conséquence. Elle réduit le risque de se retrouver prisonnier de prévisions qui ne reflètent plus la réalité du marché.

Suivre la précision des prévisions par type de promotion

Toutes les promotions ne présentent pas le même degré de difficulté à prévoir. Suivez séparément la précision des prévisions pour les différents types de promotions, niveaux de remise et catégories de produits. Cette analyse permet d'identifier les domaines dans lesquels l'amélioration des prévisions aura le plus grand impact.

Intuiflow d'Algo comprend suivi des biais et des erreurs au niveau des références. Cette visibilité permet aux responsables de la planification d'identifier les scénarios promotionnels qui nécessitent une attention particulière et des ajustements.

Quelles sont les répercussions commerciales d'une meilleure prévision des ventes promotionnelles ?

Investir dans l'amélioration des capacités de prévision des promotions permet d'obtenir des résultats commerciaux mesurables. Voici ce à quoi les détaillants peuvent s'attendre lorsqu'ils comblent leurs lacunes en matière de prévision des promotions.

Réduction des ruptures de stock pendant les promotions

Des prévisions promotionnelles précises permettent de garantir la disponibilité de stocks suffisants lorsque les clients réagissent aux campagnes. Cela permet de préserver le chiffre d'affaires et la satisfaction client pendant les périodes de forte demande.

Réduire les excédents de stock et les soldes

Une surestimation de la demande liée aux promotions entraîne un excédent de stocks qui doit être écoulé par le biais de soldes ou d'une mise au rebut. Une meilleure prévision permet de réduire ces coûts et de préserver les marges.

Amélioration de l'efficacité du fonds de roulement

Lorsque les stocks sont correctement adaptés à la demande réelle, moins de capitaux sont immobilisés dans des excédents de stocks. Cela permet de libérer des ressources pour d'autres investissements de l'entreprise et d'améliorer la trésorerie.

Une collaboration interfonctionnelle renforcée

La prévision promotionnelle intégrée rassemble les équipes du marketing, du merchandising et de la chaîne d'approvisionnement autour d'objectifs communs. Cette collaboration permet de réduire les récriminations et d'améliorer la mise en œuvre globale.

En conclusion : jeter les bases d'une meilleure prévision des ventes promotionnelles

Les modèles traditionnels de prévision de la demande n'ont pas été conçus pour faire face à la volatilité engendrée par les promotions. Comme ils s'appuient sur des moyennes historiques, des facteurs de hausse statiques et des données cloisonnées, les chaînes d'approvisionnement ne sont pas préparées à faire face aux pics et aux fluctuations de la demande générés par les campagnes.

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement dans le secteur de la grande distribution et les équipes chargées de la planification de la demande peuvent combler cette lacune en évaluant des outils qui intègrent la modélisation causale, des prévisions granulaires au niveau des sites et une détection de la demande en temps réel. Il est tout aussi important d'harmoniser les processus organisationnels afin de permettre le partage des données entre les services et d'adopter des cycles de planification plus continus.

Algo aide les détaillants à passer d'une planification promotionnelle réactive à une approche proactive. Grâce à des prévisions basées sur l'IA qui tiennent compte des promotions, de la saisonnalité et des facteurs externes, les équipes chargées de la chaîne d'approvisionnement peuvent améliorer la précision de leurs prévisions et réduire les conséquences coûteuses d'une mauvaise gestion des promotions. Découvrez comment Les solutions de planification de la demande d'Algo peut renforcer vos capacités en matière de prévisions promotionnelles.