Les marques DTC (direct-to-consumer) vivent un paradoxe : elles disposent d’une quantité de données sans précédent sur leurs clients, mais peinent toujours à prévoir leur demande avec précision.
Les Défis des marques DTC
Les petites entreprises de commerce électronique gèrent tous les aspects de la chaîne d’approvisionnement : production, entreposage, ventes en ligne, logistique. Chaque erreur de prévision dans la chaîne d’approvisionnement se traduit directement en perte de revenus ou en coûts d’entreposage supplémentaires.
Trop peu de stock ? Un client clique pour ajouter un article à son panier mais découvre qu’il y a une rupture de stock, le client est déçu et risque de ne pas revenir.
Trop de stock? Le capital est gelé dans les actifs en surplus et ralentit la croissance du commerce.
L’objectif n’est pas simplement de prévoir la quantité (le combien), mais quand commander, où et à quel rythme.
L’analyse prédictive, un allié stratégique
L’analyse prédictive, ou forecast en anglais, consiste à exploiter des modèles statistiques pour estimer la demande future, détecter les tendances et soutenir les prises de décision dans la chaîne d’approvisionnement.
Il existe de nombreux types de modèles de prévision :
- Modèles de tendance simple
L’analyse de séries temporelles (ventes, ruptures de stock, etc.) dans le temps, les moyennes mobiles et lissage exponentiel permettent de faire des projections relativement simples sur des données de consommation, ventes dans le temps.
Les ERP modernes (tels que SAP, NetSuite ou Odoo) utilisent ces modèles statistiques pour calculer automatiquement les points de commande et ajuster les seuils de réapprovisionnement.
- ARIMA/SARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
Modèles statistiques plus complexes capables de combiner tendances, saisonnalité et autocorrélations entre périodes.
La version SARIMA (Seasonal ARIMA) est particulièrement efficace pour les séries qui présentent des schémas saisonniers clairs
Le processus qui accompagne les modèles statistiques.
Les modèles statistiques et d’analyse prédictive ne sont réellement efficaces que lorsqu’ils s’intègrent dans un processus structuré de planification.
C’est là qu’intervient le S&OP (Sales & Operations Planning), ou planification des ventes et des opérations, une approche qui vise à aligner les prévisions de la demande (sales forecast) avec les capacités de production, d’approvisionnement et de logistique.
Le processus typique de S&OP se déroule en cinq grandes étapes :
- Prévision de la demande (Demand Planning)
- Planification de l’offre (Supply Planning)
- Réconciliation de la demande et de l’offre
- Réunion de planification
- Exécution et suivi
Le S&OP agit donc comme un cadre décisionnel, tandis que l’analyse prédictive en est le moteur analytique.
Données et IA, amplificateurs de précision et de vitesse
L’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle accélère le calcul et la fiabilité des prévisions.
Si une planification manuelle prendrait plusieurs jours dans Excel, un modèle prédictif dans un outil de planification (SaaS, ERP ou autre) peut recalculer les besoins de 5 000 SKU en quelques minutes, à partir de milliers de points de données.
Les conditions de succès de l’analyse prédictive
Pour bien performer avec son analyse prédictive, il est important d’avoir des objectifs clairs et mesurables :
- Réduire les ruptures d’inventaire de 20%
- Augmenter la rotation des stocks de 10%
- Améliorer la précisions des prévisions de 25%
L’entreprise doit aussi maintenir ses sources de données et s’assurer de la qualité des données qui sont intégrés dans les modèles pour éviter des erreurs. Il doit y avoir une collaboration interfonctionnelle entre les différents départements de l’organisation.
Évidemment, la technologie doit être utilisé afin d’être en mesure de comprendre, mettre en relation les données. Les tableurs Excel peuvent fonctionner sur une courte période ou peu d’articles mais dès qu’une quantité considérable de données est présent, il est essentiel pour le bénéfice de l’organisation d’utiliser des outils spécialisés comme des progiciels de gestion intégré (ERP) ou même des SaaS de planification comme Slimstock, spécialisé dans le pilotage de processus de planification des ventes et opérations.
Finalement, les analyses prédictives doivent être inscrit dans une logique d’amélioration continue afin de raffiner la précision et la qualité des données pour donner de meilleurs résultats économiques à l’organisation.
En résumé
Dans le commerce en ligne, la gestion des stocks ne repose plus uniquement sur l’intuition.
L’analyse prédictive permet de transformer la donnée brute en décisions opérationnelles mesurables :
- anticiper la demande,
- planifier les achats, la fabrication plus précisément,
- réduire les ruptures tout en évitant la surproduction.
Intégrée à un processus structuré comme le S&OP, elle crée un lien entre stratégie de ventes, opérations et finance.
Ce n’est pas une solution magique, mais un levier afin d’utiliser les données à son avantage.