Prévision de la demande - Définition, types et exemples

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

La prévision de la demande est la technique d'estimation de la demande future des consommateurs sur une période spécifiée sur la base de données passées et d'autres informations. La prévision de la demande est le processus d'estimation de la demande future d'un produit ou d'un service. La prévision de la demande est utilisée dans la planification d'entreprise pour prendre des décisions telles que l'endroit où construire des usines, le nombre de produits à produire et le moment de stocker les stocks. La prévision de la demande est également utilisée dans l'analyse économique et la prévision du comportement des consommateurs.

C'est le processus d'utilisation des données de ventes historiques pour estimer les ventes futures. La prévision de la demande peut être utilisée pour prendre des décisions concernant les stocks, la production et la commercialisation.

Prévoir correctement les besoins des clients est un élément crucial de toute entreprise. Il permet aux dirigeants de prendre des décisions judicieuses concernant les prix, les opportunités de développement de l'entreprise et le potentiel du marché sur la base d'informations précises. La prévision de la demande permet aux entreprises d'éviter de prendre de mauvaises décisions concernant leurs produits et leurs marchés cibles - et des choix mal informés peuvent avoir des conséquences négatives considérables sur les dépenses de stockage, le bonheur des clients, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les bénéfices.

Il existe un certain nombre de méthodes utilisées pour prévoir la demande, y compris l'analyse des tendances, l'analyse de régression et l'analyse des séries chronologiques. Chaque méthode a ses propres avantages et inconvénients, et le choix de la méthode dépend des données disponibles et de la nature du produit ou du service prévu.

Pourquoi la prévision de la demande est importante pour les entreprises ?

La prévision de la demande est importante pour les entreprises car elle les aide à prendre des décisions éclairées concernant les prix, la production et les stocks.

En prédisant avec précision la demande future, les entreprises peuvent éviter les ruptures de stock, la surproduction et les pertes de ventes. La prévision de la demande aide également les entreprises à planifier la saisonnalité et les tendances.

Certaines des raisons de leur importance sont-

1. Atteindre les objectifs

Sans une compréhension de la demande future, il est difficile pour les entreprises de fixer des buts et des objectifs. La prévision de la demande peut aider les entreprises à identifier les tendances et les modèles saisonniers afin qu'elles puissent planifier en conséquence.

2. Décisions commerciales

La prévision de la demande est un élément clé dans de nombreuses décisions commerciales. Par exemple, si une entreprise envisage d'augmenter sa capacité de production, la prévision de la demande peut l'aider à déterminer si la demande est suffisante pour justifier l'investissement.

3. Croissance

La prévision de la demande peut aider les entreprises à identifier les opportunités de croissance. Par exemple, si une entreprise constate une demande croissante pour ses produits, elle peut décider d'étendre ses efforts de marketing ou d'ouvrir de nouveaux magasins afin de profiter de cette opportunité.

4. Gestion du capital humain

La prévision de la demande peut aider les entreprises à planifier leurs besoins en main-d'œuvre. Par exemple, si une entreprise s'attend à une augmentation de la demande, elle peut avoir besoin d'embaucher du personnel supplémentaire.

5. Planification financière

La prévision de la demande peut aider les entreprises à planifier leurs finances. Par exemple, si une entreprise s'attend à une augmentation de la demande, elle peut avoir besoin de contracter un emprunt pour financer l'expansion de sa capacité de production.

Types de prévision de la demande

1. Prévision passive de la demande

La prévision passive de la demande est un type de prévision de la demande qui s'appuie sur des données historiques pour prévoir la demande future. Ce type de prévision ne tient pas compte des facteurs externes susceptibles d'avoir une incidence sur la demande.

2. Prévision active de la demande

La prévision active de la demande est un type de prévision de la demande qui prend en compte les facteurs externes susceptibles d'avoir une incidence sur la demande. Ce type de prévision utilise des techniques telles que les études de marché et les enquêtes pour recueillir des données.

3. Prévision de la demande à court terme

La prévision de la demande à court terme est un type de prévision de la demande qui prédit la demande sur une courte période, généralement un an ou moins. Ce type de prévision est utilisé pour prendre des décisions concernant les stocks, la production et la commercialisation.

4. Prévision de la demande à long terme

La prévision de la demande à long terme est un type de prévision de la demande qui prédit la demande sur une longue période, généralement plus d'un an. Ce type de prévision est utilisé pour prendre des décisions sur les opportunités de développement de l'entreprise et le potentiel du marché.

5. Prévision de la demande macro et micro

La prévision de la demande macro et micro est un type de prévision de la demande qui prend en compte à la fois les facteurs macroéconomiques et microéconomiques. Les facteurs macroéconomiques sont des facteurs qui ont un impact sur l'économie dans son ensemble, tels que les taux d'intérêt et le PIB. Les facteurs microéconomiques sont des facteurs qui ont un impact sur des industries ou des marchés spécifiques, tels que la confiance et les dépenses des consommateurs.

6. Prévision de la demande interne

La prévision de la demande interne est un type de prévision de la demande qui s'appuie sur des données internes à l'entreprise pour prévoir la demande future. Ce type de prévision prend en compte des facteurs tels que les ventes passées, les plans de développement de produits et les tendances du marché.

Étapes de la prévision de la demande

1. Énoncé d'une théorie ou d'une hypothèse

La première étape de la prévision de la demande consiste à développer une théorie ou une hypothèse sur le comportement de la demande. Cette étape consiste à développer un modèle du fonctionnement de la demande.

2. Spécification du modèle

La deuxième étape de la prévision de la demande consiste à spécifier le modèle. Cette étape consiste à choisir les variables qui seront incluses dans le modèle et à préciser les relations entre ces variables.

3. Collecte de données

La troisième étape de la prévision de la demande consiste à collecter des données. Cette étape consiste à recueillir des données sur les variables qui ont été choisies pour le modèle.

4. Estimation des paramètres

La quatrième étape de la prévision de la demande consiste à estimer les paramètres du modèle. Cette étape consiste à utiliser les données collectées pour estimer les valeurs des variables du modèle.

5. Vérification de la précision du modèle

La cinquième étape de la prévision de la demande consiste à vérifier l'exactitude du modèle. Cette étape consiste à tester le modèle par rapport aux données réelles pour voir à quel point il est précis.

6. Test d'hypothèse

La sixième étape de la prévision de la demande consiste à tester des hypothèses sur le modèle. Cette étape consiste à tester le modèle par rapport aux données pour voir si les hypothèses sont étayées.

7. Prévision

La septième et dernière étape de la prévision de la demande consiste à utiliser le modèle pour prédire la demande future. Cette étape consiste à utiliser le modèle pour faire des prédictions sur la demande future.

Méthodes de prévision de la demande

1. Méthode statistique

La méthode statistique de prévision de la demande utilise des données historiques pour prévoir la demande future. Cette méthode repose sur l'hypothèse que le comportement passé se poursuivra dans le futur.

2. Étude de marché/Enquête

La méthode d'étude de marché/d'enquête de prévision de la demande consiste à sonder les consommateurs et les entreprises pour recueillir des données sur leurs projets et leurs intentions. Cette méthode est utilisée pour recueillir des données sur les tendances actuelles et les plans futurs.

3. Méthode composite de la force de vente

La méthode composite de prévision de la demande de la force de vente implique la collecte de données auprès de la force de vente de l'entreprise. Ces données sont ensuite utilisées pour prédire la demande future. Cette méthode est utile pour les entreprises ayant une grande force de vente.

4. Avis d'expert

Il s'agit de recueillir des données auprès d'experts dans le domaine pour obtenir leur avis sur la demande future. Cette méthode est utile lorsqu'il y a peu de données disponibles.

5. Méthode Delphi

La méthode Delphi de prévision de la demande consiste à collecter des données auprès d'un panel d'experts. Ces données sont ensuite utilisées pour prédire la demande future. Cette méthode est utile lorsqu'il y a peu de données disponibles.

6. Barométrie

La méthode barométrique de prévision de la demande utilise des indicateurs économiques pour prédire la demande future. Cette méthode repose sur l'hypothèse que les tendances économiques se poursuivront dans le futur.

7. Méthode économétrique

La méthode économétrique de prévision de la demande utilise des données historiques et des indicateurs économiques pour prévoir la demande future. Cette méthode est utile pour prédire les tendances à long terme.

8. Expérimentation A/B

La méthode d'expérimentation A/B de prévision de la demande consiste à tester différentes versions d'un produit ou d'un service pour voir laquelle est la plus populaire. Cette méthode est utilisée pour recueillir des données sur les préférences des consommateurs.

Principaux indicateurs de prévision des ventes

1. Délai de livraison du produit

Le délai de livraison du produit est le temps qui s'écoule entre le moment où un produit est commandé et sa réception. Cette métrique est utilisée pour prédire la demande future.

2. Période de vente

La période de vente est la durée entre le moment où un produit est commandé et celui où il est vendu. Cette métrique est utilisée pour prédire la demande future.

3. Coûts payés par achat

Le coût payé par achat est le montant d'argent dépensé pour un produit lors de son achat. Cette métrique est utilisée pour prédire la demande future.

4. Jours payables

Les jours payables sont le nombre de jours qu'une entreprise met pour payer ses fournisseurs. Cette métrique est utilisée pour prédire la demande future.

5. Niveaux des stocks

Les niveaux de stock sont le nombre de produits qu'une entreprise a en stock. Cette métrique est utilisée pour prédire la demande future.

6. Frais d'achat

Les coûts d'achat sont la somme d'argent dépensée pour un produit lors de son achat. Cette métrique est utilisée pour prédire la demande future.

Prévision automatisée de la demande

La prévision automatisée de la demande est le processus d'utilisation d'un logiciel pour prévoir la demande future. Cette méthode est utilisée pour recueillir des données sur le comportement et les tendances passés.

Certains des logiciels utilisés à cette fin comprennent :

1. Salesforce Einstein

Le logiciel Salesforce Einstein est utilisé pour prédire la demande future. Ce logiciel utilise l'intelligence artificielle pour recueillir des données sur les comportements et les tendances passés.

2. Gestion de la demande Oracle

Le logiciel Oracle Demand Management est utilisé pour prévoir la demande future. Il est utile pour gérer les niveaux de stock et prévoir la demande future.

3. Planification de la demande SAP

Le logiciel SAP Demand Planning est assez efficace pour indiquer quelle pourrait être la demande future. Ce logiciel est très populaire auprès des entreprises.

4. Planification de la demande IBM

Le logiciel IBM Demand Planning est utilisé pour prévoir la demande future. Il dispose d'un large éventail de fonctionnalités qui le rendent utile pour les entreprises.

5. Travaux à la demande

Vous pouvez utiliser le logiciel Demandworks pour vous aider dans vos prévisions de la demande. Ce logiciel est capable de s'intégrer à vos systèmes existants.

Avantages de la prévision de la demande

Certains des avantages de la prévision de la demande comprennent

1. Amélioration de la prise de décision

La prévision de la demande peut vous aider à prendre de meilleures décisions concernant votre entreprise. Vous pourrez prendre des décisions basées sur des données et non sur des suppositions.

2. Coûts réduits

La prévision de la demande peut vous aider à réduire vos coûts. Vous pourrez éviter le surstockage et le sous-stockage.

3. Augmentation des bénéfices

La prévision de la demande peut vous aider à augmenter vos profits. Vous pourrez vendre plus de produits au juste prix.

4. Amélioration de la satisfaction client

La prévision de la demande peut vous aider à améliorer la satisfaction de vos clients. Vous serez en mesure de répondre à leurs besoins et attentes.

Exemples de prévision de la demande

Certaines des études de cas sur la prévision de la demande comprennent

1. Walmart

Walmart est un géant de la vente au détail qui utilise la prévision de la demande pour approvisionner ses étagères. L'entreprise dispose d'une équipe d'analystes qui utilisent les données pour prédire la demande future. La chaîne d'approvisionnement de Walmart, avec plus de 11 000 points de vente dans 27 pays et un inventaire moyen de 32 milliards de dollars, est sans aucun doute sophistiquée.

Alors que leur logistique est bien connue pour être précise et technologiquement avancée, en 2013, ils ont acquis la réputation d'avoir un grave problème de rupture de stock en magasin. Le manque de stock de Walmart sur les étagères a été attribué à une mauvaise gestion des stocks, ce qui signifie que le stock était accessible dans les entrepôts mais qu'il n'y avait pas assez de personnel disponible pour l'apporter au magasin.

Dans ce cas, la réduction des coûts a entraîné une expérience client négative pour de nombreux clients, ce qui aurait pu être évité en prévoyant correctement la demande.

2. Coca-Cola

Coca-Cola est une entreprise de boissons qui utilise la prévision de la demande pour prévoir les ventes futures. L'entreprise dispose d'une équipe d'analystes qui utilisent les données pour prédire la demande future. Le principal embouteilleur de Coca-Cola en Inde, Hindustan Coca-Cola Beverages (HCCB), était confronté à un grave problème. Leur force de vente de 2 000 personnes ne pouvait pas suivre le marché des boissons diversifié et en constante évolution du pays, et encore moins mettre les produits sur les étagères assez rapidement.

Pour résoudre ce problème, HCCB avait besoin d'un moyen de comprendre la demande des clients dans différentes régions afin de mieux prévoir les stocks et de déployer sa force de vente. HCCB s'est associé à Demand Management, Inc. (DMI) pour créer un référentiel de signaux de demande (DSR). Le DSR est un entrepôt de données centralisé qui extrait les données de plusieurs sources, y compris les systèmes de point de vente (POS), les données d'expédition et les profils des clients.

Ces données sont ensuite nettoyées et standardisées afin de pouvoir être utilisées pour générer des prévisions de la demande. Le DSR a aidé HCCB à améliorer la précision des prévisions de 30 %, ce qui a entraîné une réduction des niveaux de stocks et une satisfaction client accrue.

3. Procter & Gamble

Procter & Gamble est une entreprise de biens de consommation qui utilise la prévision de la demande pour prévoir les ventes futures. L'entreprise dispose d'une équipe d'analystes qui utilisent les données pour prédire la demande future. Procter & Gamble (P&G) est la plus grande entreprise de biens de consommation emballés au monde avec un chiffre d'affaires de plus de 84 milliards de dollars. La société vend plus de 300 marques dans plus de 180 pays.

P&G faisait face à un défi avec sa marque Gillette. L'entreprise perdait des parts de marché au profit de ses concurrents et devait trouver un moyen de renverser la vapeur. P&G a décidé d'utiliser la prévision de la demande pour les aider à comprendre les besoins et les désirs des clients. Ils ont utilisé des données provenant de plusieurs sources, notamment des données de points de vente, des enquêtes et des groupes de discussion.

Ces données ont ensuite été utilisées pour générer des prévisions de la demande. La prévision de la demande a aidé P&G à améliorer la part de marché de sa marque Gillette. L'entreprise a également enregistré une augmentation de ses ventes et de ses bénéfices.

4. Nike

Nike est une entreprise de vêtements de sport qui utilise la prévision de la demande pour prévoir les ventes futures. L'entreprise dispose d'une équipe d'analystes qui utilisent les données pour prédire la demande future. Nike est la plus grande entreprise de vêtements de sport au monde avec un chiffre d'affaires de plus de 30 milliards de dollars. L'entreprise vend ses produits dans plus de 160 pays.

Nike faisait face à un défi avec sa marque Jordan. L'entreprise perdait des parts de marché au profit de ses concurrents et devait trouver un moyen de renverser la vapeur. Nike a décidé d'utiliser la prévision de la demande pour les aider à comprendre les besoins et les désirs des clients. Ils ont utilisé des données provenant de plusieurs sources, notamment des données de points de vente, des enquêtes et des groupes de discussion.

Ces données ont ensuite été utilisées pour générer des prévisions de la demande. La prévision de la demande a aidé Nike à améliorer la part de marché de sa marque Jordan. L'entreprise a également enregistré une augmentation de ses ventes et de ses bénéfices.

5. Moteurs généraux

General Motors est un constructeur automobile qui utilise la prévision de la demande pour prévoir les ventes futures. L'entreprise dispose d'une équipe d'analystes qui utilisent les données pour prédire la demande future. General Motors (GM) est le plus grand constructeur automobile au monde avec plus de 2,5 billions de dollars de ventes. L'entreprise vend ses produits dans plus de 150 pays.

GM faisait face à un défi avec sa marque Chevrolet. L'entreprise perdait des parts de marché au profit de ses concurrents et devait trouver un moyen de renverser la vapeur. GM a décidé d'utiliser la prévision de la demande pour les aider à comprendre les besoins et les désirs des clients. Ils ont utilisé des données provenant de plusieurs sources, notamment des données de points de vente, des enquêtes et des groupes de discussion.

Ces données ont ensuite été utilisées pour générer des prévisions de la demande. La prévision de la demande a aidé GM à améliorer la part de marché de sa marque Chevrolet. L'entreprise a également enregistré une augmentation de ses ventes et de ses bénéfices.

Conclusion!

La prévision de la demande aide les entreprises à améliorer leurs produits et services en comprenant les besoins et les désirs des clients. Cela peut également aider les entreprises à augmenter leurs ventes et leurs bénéfices.

Une bonne prévision de la demande est essentielle pour les entreprises, car elle leur permet de planifier à l'avance leurs niveaux de production, d'inventaire et de personnel en fonction de la demande future des clients.

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