Les 5 erreurs fatales à éviter en Demand Planning
Commentaires (10)
Hello ! Excellente initiative ce thread, Alexeï. Tes points sont super pertinents. Pour compléter, je dirais que l'une des erreurs sous-estimées, c'est de ne pas assez investir dans la formation des équipes au Demand Planning. On a souvent tendance à penser que c'est juste une question de chiffres et de modèles statistiques, mais la dimension humaine est essentielle. Comprendre les enjeux, les contraintes des uns et des autres, savoir interpréter les signaux faibles, ça ne s'improvise pas. Et puis, dans la même veine, je rajouterais un truc que j'ai observé plusieurs fois : le manque d'alignement entre les objectifs du Demand Planning et la stratégie globale de l'entreprise. Si le Demand Planning est vu comme une simple fonction support, déconnectée des grandes orientations, ça ne peut pas marcher. Il faut que les prévisions soient cohérentes avec les objectifs de croissance, de rentabilité, de parts de marché, etc. C'est bête à dire, mais j'ai vu des boîtes où le Demand Planning bossait dans son coin sans vraiment savoir où l'entreprise voulait aller. Une autre chose, qui rejoint un peu ton point sur les données : la gestion des exceptions. On a beau avoir les meilleurs modèles du monde, il y aura toujours des événements imprévus qui vont perturber les prévisions (une grève, une catastrophe naturelle, un bug informatique...). Il faut avoir des procédures claires pour gérer ces exceptions, sinon on risque de se retrouver avec des stocks inutilisables ou des ruptures d'approvisionnement. Puis, je me permets d'ajouter, qu'il ne faut pas négliger l'aspect outils. On peut vite se retrouver dépassé par les tableurs excel et les analyses manuelles. Il existe des solutions logicielles spécialisées qui peuvent vraiment aider à automatiser certaines tâches, à améliorer la collaboration et à gagner en visibilité. Par exemple, j'ai entendu parler de colibri-snop.com/fr, mais je n'ai jamais testé. Est-ce que quelqu'un a des retours d'expérience là-dessus ? Et pour finir, parce que je suis un peu bavarde, je dirais qu'il faut oser expérimenter et ne pas avoir peur de se tromper. Le Demand Planning, c'est un processus d'amélioration continue. Il faut tester de nouvelles approches, de nouveaux modèles, de nouvelles sources de données, et tirer les leçons de ses erreurs. C'est comme ça qu'on progresse !
Salut Alexeï, Sur le point 1, quand tu dis "challenger" les prévisions, tu penses à quoi concrètement ? Parce que bon, c'est facile à dire, mais en pratique, comment tu fais pour contredire des commerciaux qui sont persuadés de leurs chiffres ? Tu as des méthodes ou des indicateurs spécifiques que tu utilises ? Et pour le point 4, les évènements extérieurs, c'est super vaste. Tu as des exemples concrets de trucs auxquels tu penses en particulier ? Parce que entre la météo et les crises géopolitiques, il y a une marge...
Bien vu, Echo41, c'est le genre de questions précises qui font avancer le schmilblick ! Pour le point 1, "challenger" ça veut dire plusieurs choses. D'abord, c'est confronter les prévisions des ventes avec des données objectives : historique des ventes, tendances du marché, capacité de production, etc. Si les commerciaux prévoient une croissance de 50% alors que le marché stagne, il y a un problème. Ensuite, c'est comprendre les hypothèses derrière leurs chiffres : ils tablent sur un nouveau contrat, une campagne marketing agressive, etc. Il faut valider la faisabilité de ces hypothèses. Enfin, c'est utiliser des indicateurs de performance (KPI) pour suivre l'écart entre les prévisions et les réalisations, et identifier les biais potentiels. Par exemple, si les commerciaux ont toujours tendance à surestimer leurs ventes, il faut en tenir compte. Faut pas hésiter à leur demander de justifier, chiffres à l'appui. Même si c'est délicat, c'est nécessaire. Pour le point 4, les évènements extérieurs, c'est effectivement vaste. Je pensais surtout aux événements qui ont un impact direct sur la demande : promotions (soldes, Black Friday...), saisonnalité (Noël, été...), jours fériés, événements sportifs, etc. Mais ça peut aussi être des événements plus exceptionnels : une crise sanitaire, une catastrophe naturelle, un changement de réglementation... L'idée, c'est d'identifier les événements qui peuvent avoir un impact significatif sur la demande, et d'essayer de les anticiper (ou au moins de réagir rapidement). Un bon calendrier des événements est un minimum.
Je suis assez d'accord avec PêcheCommeUnArtForme sur la nécessité d'oser expérimenter. C'est vrai que dans le Demand Planning, on a parfois tendance à rester figé sur des méthodes qui ont fait leurs preuves, mais le monde change tellement vite qu'il faut savoir se remettre en question et tester de nouvelles approches. Et merci pour le lien vers colibri-snop.com, je vais jeter un coup d'oeil, ça a l'air intéressant. Si quelqu'un a des retours, je suis aussi preneur !
Merci pour ces précisions, Alexeï. Du coup, quand tu parles de "données objectives" pour challenger les prévisions, tu utilises quoi concrètement comme sources ? Tu te bases uniquement sur l'historique des ventes de la boîte, ou tu vas chercher des infos ailleurs (panels consommateurs, études de marché, etc.) ? Et pour les évènements extérieurs, comment tu fais concrètement pour les "anticiper" ? Tu as des outils ou des méthodes spécifiques pour ça ? Parce que bon, anticiper une crise sanitaire, c'est pas forcément évident...
Pour les données objectives, on mixe plusieurs sources en fait. L'historique des ventes, c'est la base, évidemment. Mais on regarde aussi les données de nos outils CRM pour suivre le pipeline commercial, les taux de conversion, etc. On utilise pas mal d'études de marché, surtout celles qui sont spécifiques à notre secteur. Les panels consommateurs, c'est bien aussi, mais c'est parfois un peu trop général. On croise tout ça pour avoir une vision plus fine. Et pour anticiper les évènements extérieurs... bon, on n'est pas devins hein 😅! Pour les trucs récurrents (saisonnalité, soldes...), on a des modèles statistiques qui intègrent ces facteurs. Pour les événements plus exceptionnels, on fait de la veille (journaux économiques, infos sectorielles, etc.) et on essaie de se tenir au courant des risques potentiels. Après, il y a une part d'intuition et de bon sens. Et surtout, il faut être réactif et savoir s'adapter quand les choses changent. Pas facile, mais c'est le jeu 🤷!
C'est clair, Alexeï, on ne peut pas prédire l'avenir avec certitude !
En parlant de bases, j'ai trouvé cette vidéo qui explique justement les fondamentaux de la prévision de la demande. C'est toujours bon de revoir les bases, et c'est assez pédagogue :
Par contre, pour anticiper les crises sanitaires, on est d'accord, c'est mission impossible... Mais au moins, on peut essayer de limiter la casse en étant réactifs et en ayant des plans de contingence.
Pour compléter sur les données objectives, outre les études de marché, on a de bons résultats en intégrant des données alternatives comme les recherches Google Trends sur des mots-clés pertinents pour nos produits. Ca donne un indicateur supplémentaire (et gratuit !) sur l'intérêt des consommateurs. Bien sûr, faut croiser avec d'autres infos, mais c'est souvent un bon complément.
Alexeï Kovalenko :
J'ouvre ce fil pour qu'on partage nos retours d'expérience sur les erreurs qui peuvent flinguer un bon Demand Planning. Parce qu'entre la théorie et la pratique, il y a souvent un gouffre. Je commence avec quelques exemples que j'ai vécus, et j'espère que vous compléterez ! 1. Se fier aveuglément aux prévisions des ventes sans les challenger (surtout si elles sont toujours trop optimistes). 2. Négliger la communication avec les équipes terrain (ventes, marketing, production...). Le Demand Planning, c'est pas un truc à faire dans son coin. 3. Avoir des données de qualité médiocre. Garbage in, garbage out, comme on dit. 4. Ne pas tenir compte des événements extérieurs (promotions, saisonnalité, etc.). 5. Manquer de flexibilité et ne pas s'adapter aux changements rapides du marché.
le 03 Janvier 2026