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Certaines entreprises dépendent de projets complexes nécessitant une ingénierie avancée, rendant la prévision de la demande difficile en raison de l’incertitude et du nombre limité de données utiles pour la prévision. Pour améliorer le processus de prévision, il est crucial de catégoriser les projets selon leur nouveauté et complexité et d’analyser les données historiques pour identifier des variables prédictives. Intégrer ces variables dans un modèle prédictif permet de se concentrer sur les affaires ayant une forte probabilité de succès. Enfin, un processus de prévision collaboratif et ajusté aux données disponibles peut aider à mieux gérer les incertitudes.

Prévoir les ventes n’est pas une science exacte, mais en combinant deux approches, les entreprises peuvent affiner leurs estimations et améliorer leurs performances commerciales.
La première approche consiste à modéliser la demande en prenant en compte des facteurs tels que le comportement historique des clients, les tendances du marché et les actions promotionnelles prévues.
La deuxième approche consiste à réaliser des revues commerciales régulières pour examiner les principales affaires en cours et ajuster les prévisions en fonction de nouvelles informations. Ces revues permettent de prendre en compte des facteurs plus subjectifs, tels que la relation entre le vendeur et le client et des perspectives de business plus individuelles.
En combinant ces deux approches, les entreprises peuvent obtenir des prévisions des ventes plus précises et plus fiables, ce qui leur permet de mieux gérer leur production et leurs stocks, leurs ressources et leurs investissements.

Contrairement à ce qu’on peut entendre ici ou là, la prévision de la demande est bien plus qu’une discipline technique dévolue aux prévisionnistes. Elle est en fait capitale pour toute entreprise, quelle qu’en soit la taille. Elle nous paraît absolument essentielle pour réaliser l’optimisation de la production ainsi que maîtriser les coûts opérationnels et endiguer le BFR. Dans une ETI ou une grosse PME, ce sujet complexe nécessite de plus, de la part du dirigeant, une bonne vision de ses principaux enjeux, doublée d’une véritable implication.

La prévision de la demande clients et son pendant, la prévision des ventes est un processus clé pour toute entreprise. Elle permet en effet de prendre des décisions éclairées en matière d’approvisionnement, de production, de stocks, de marketing et de vente.

L’entreprise MEDASIP, fabricant de meubles en série, rencontre des difficultés à produire de bonnes prévisions de la demande de ses clients. Ces difficultés sont principalement dues à deux facteurs : une méthode de prévision inadaptée, aggravée par le recours à un système de boite noire logicielle.

Pour résoudre ces problèmes, nous avons aidé MEDASIP à faire évoluer son processus de prévision, ce qui permet d’en améliorer la fiabilité et de mieux planifier la production et les stocks.

Le cas de notre client MEDASIP met en lumière les facteurs clés de succès pour améliorer la prévision de la demande :

Choisir avec soin une méthode de prévision adaptée aux spécificités du business, en tenant compte des promotions et des facteurs externes signifiants
Trouver l’équilibre juste entre finesse des prévisions et effort pour les produire
Utiliser à bon escient la connaissance de leurs clients par les commerciaux
Valider les prévisions en faisant participer les services concernés de l’entreprise
En suivant scrupuleusement ces recommandations, les PME et ETI vendant en volume peuvent considérablement améliorer la qualité de leurs prévisions. Elles peuvent ainsi mieux gérer leur production, et optimiser leurs stocks et leurs coûts.