Comment fiabiliser la prévision des ventes et optimiser les
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Comment fiabiliser la prévision des ventes et optimiser les promotions ? La compréhension des facteurs aléatoires et de la météo-sensibilité Accenture - Grande Consommation *La haute performance. Réalisée. Une demande plus difficile à prévoir Face à un déficit de croissance, la principale stratégie mise en œuvre par l’ensemble des entreprises du secteur de la grande consommation a été, ces dernières années, d’intensifier l’activité promotionnelle. Aujourd’hui, les promotions représentent, pour la majorité des catégories, de l’ordre de 50% des ventes et ce pourcentage ne cesse de croître. Pour suivre cette tendance, les fabricants ont dû sophistiquer l’ingénierie de la promotion (panel élargi de mécaniques promotionnelles différenciées par segment de produits) et faire face à des exigences de réactivité toujours plus prégnantes de leurs chaînes logistiques et d’approvisionnement. Ces pratiques – ainsi que l’impermanence de l’offre produit - ont accru la volatilité de la demande et l’ont rendue difficilement modélisable. La plupart des entreprises du secteur a été logiquement confrontée à une dégradation de la fiabilité de ses prévisions de ventes, entraînant notamment une augmentation du taux de rupture, des stocks et de l’obsolescence des produits finis et des emballages. Des relais d’amélioration de la prévision des ventes Les services dédiés à la prévision et à la planification des ventes cherchent donc à regagner le terrain perdu en adoptant des approches de modélisation intégrées aux processus de l’entreprise. A ce titre nous observons deux tendances lourdes : • La refonte du processus S&OP (Sales & Operations Planning) ou PIC (Plan Industriel et Commercial) qui permet une circulation plus fluide de l’information entre les acteurs de la chaîne. • L’industrialisation des modèles statistiques de prévision. Notre point de vue consiste à dire qu’il existe des relais d’amélioration de la prévision de vente grâce à l’émergence de nouveaux outils et usages de collaboration dans l’entreprise et son écosystème et à une meilleure prise en compte statistique des facteurs exogènes et aléatoires. A ce titre, l’économétrie – c'est-à-dire l’utilisation de techniques statistiques avancées – s’est considérablement vulgarisée pour entrer de plein pied dans le monde industriel et devenir une source potentielle d’avantages concurrentiels. La météo est une bonne illustration des voies explorées par certains acteurs du secteur de la grande consommation car elle a un impact considérable sur la vente de nombreuses catégories de produits. Les comportements des consommateurs varient en fonction de la météo et donc de la région dans laquelle ils se trouvent au moment de l’achat. Les entreprises qui connaissent l’exposition de leurs produits au risque météo améliorent sensiblement leur prévision de la demande et peuvent adopter des approches promotionnelles et de distribution optimales. Trois axes de travail Les évolutions décrites dans le paragraphe précédent mettent en exergue les axes de travail possibles : 1. Faire évoluer le processus de prévision de ventes vers plus de collaboration et d’agilité 1 Faire évoluer le processus de prévision de ventes vers plus de collaboration et d’agilité. 2 Identifier et introduire dans la modélisation les facteurs aléatoires, en particulier le facteur météorologique. 3 Renforcer le processus de prévision des promotions. Les entreprises du secteur de la grande consommation disposent généralement d’une équipe dédiée à la prévision et à la planification et d’un processus plus ou moins structuré de prévision de la demande. La plupart du temps nous observons les caractéristiques suivantes : • Une fonction "Demand Planning", souvent intégrée au sein de la direction logistique, élabore la prévision de la demande. Les prévisionnistes s’appuient sur leur connaissance des marchés et des produits, ainsi que sur des compétences analytiques qui leur permettent de manipuler des modèles prédictifs plus ou moins élaborés. • La prévision de la demande est effectuée sur les trois horizons de planification de l’entreprise : long-terme (de un à trois ans pour le plan et le budget), moyen-terme (de trois à douze mois pour planifier les moyens logistiques et les approvisionnements à délais longs) et court-terme (de une à trois semaines pour planifier les opérations et approvisionnements). • Le calcul de la prévision des ventes s’appuie en partie sur des modèles statistiques qui intègrent plus ou moins bien les facteurs exogènes tels que les tendances du marché, la saisonnalité et les principaux événements calendaires, la promotion et le lancement des nouveaux produits. fig. 1 - Comment fiabiliser la prévision des ventes et optimiser les promotions ? Prévisions client Gestion des commandes Historique de la demande Paramètres du modèle Elaboration de la prévision Ajustement de la prévision - Evaluation de la baseline historique (élimination de l’impact des facteurs) - Prévision de baseline - Intégration du plan promo - Intégration des autres facteurs (internes et externes) modélisés - Intégration des facteurs non modélisés (qualitatifs) - Ajustement du management (ventes, marketing, finance) - Simulation Prévisioniste - Connaissance marché - Ajustement des hiérarchies produit, des paramètres de modélisation, et des algorithmes Outil de Prévision Comité Plan Industriel et Commercial Prévisions ajustées Planification logistique • Une étape d’ajustement plus ou moins consensuel de la prévision, regroupant les ventes, le marketing et le trade marketing, la finance, la supply chain et la production qui permet d’intégrer des connaissances métier, des contraintes spécifiques et des informations qualitatives. Certaines entreprises sont allées plus loin que les autres en matière d’agilité des processus. Elles ont fluidifié les interfaces entre fonctions, par exemple en synchronisant les grandes étapes du processus de planification au regard des besoins de chaque acteur. Elles ont également défini les règles du jeu et les prérogatives de chacun des acteurs du processus afin d’éviter les visions parcellaires et les biais d’un consensus forcé. Elles ont formalisé la nature des informations échangées (dates de lancement des nouveaux produits, objectifs, modifications des prix, nouvelles tendances décelées…) et ont mis en place des outils d’échange et de partage des données. On note également l’émergence de pratiques collaboratives de planification dont l’objectif est d’intègrer les clients distributeurs, ceci permettant de détecter rapidement les nouvelles tendances du marché et d’adapter l’offre en conséquence. Par exemple, Danone a développé des approches collaboratives de prévisions avec la grande distribution pour intégrer le "sell-in" et "sell-out" par magasin à une fréquence hebdomadaire dans son modèle de planification de la demande. 2. Identifier et introduire dans la modélisation les facteurs aléatoires, en particulier le facteur météorologique. L’entreprise a une action déterminante sur de nombreux facteurs liés au marketing (nouveaux produits, déréférencements, prix, effets de cannibalisation, …), au trade marketing (activités promotionnelles, qualité de l’exécution des promotions, mise en avant des produits), au département commercial (promotions, couverture des points de vente et fréquences de visite, …). En revanche, l’entreprise subit les facteurs macro-économiques (pouvoir d’achat, consommation..), les facteurs de marché (innovations de la concurrence, évolutions législatives et sociétales...), les facteurs climatiques et calendaires, etc… (météo, saisonnalité, événements spécifiques …). La modélisation des facteurs externes est perfectible dans la plupart des entreprises, soit parce que des facteurs critiques (ayant une corrélation forte avec les ventes) ne sont pas pris en compte dans le modèle, soit parce que leur modélisation n’est pas satisfaisante. Une analyse statistique de corrélation permet de mettre en évidence le pouvoir explicatif de certaines variables négligées qui mériteraient pourtant d’être modélisées compte tenu de leur impact sur les ventes. C’est le cas de la météo qui offre des possibilités de modélisation scientifique permettant de déceler des corrélations avec la demande dans de nombreux secteurs de la grande consommation. CL!MPACT, expert de l’impact du climat sur les activités des entreprises, a réalisé une étude portant sur 300 catégories de produits de grande consommation qui a permis d’identifier 134 catégories météo-sensibles, et de mesurer pour chacune d’elles son indice de compétitivité climatique (ICC). Selon CL!MPACT, un degré de plus en été peut faire augmenter les ventes de bière de plus de 5 % et faire chuter celles du chocolat de 3 % ! Etude de cas - Industriel dans les salades fraîcheur Chez cet industriel, les prévisionnistes ont depuis longtemps remarqué la corrélation entre beau temps, synonyme de piquenique, et consommation de salade en barquettes. La plupart des recettes doivent être consommées en quelques jours. En l’absence de capacité de réponse immédiate à la demande, les variations brutales de température peuvent avoir un effet dévastateur : ruptures de stock en rayon en cas de chaleur importante ou bien core excédent produit dans le cas inverse. L’usage de l’information climatique permet dans ce contexte de contribuer à l’optimisation des coûts de production via l’amélioration de la fiabilité des prévisions quotidiennes et hebdomadaires. Grâce aux prévisions de CLIMPACT, la fiabilité de la prévision opérationnelle sur un an est passée de 86,5 % à 89 %. Cela se traduit par un meilleur taux de service (commandes complètes honorées) et un taux de perte moindre permettant d’atténuer les surcoûts liés aux variations climatiques. 3. Renforcer le processus de prévision des promotions. Au cours de ces dernières années, l’intensité promotionnelle s’est fortement accrue, et les mécaniques promotionnelles ont été sophistiquées (+x %, y % offerts, 3 pour 2, collections limitées, bonus fidélité…). La performance de la gestion des promotions est devenue un facteur important de performance de l’entreprise. L’organisation mise en œuvre doit notamment assurer une intégration en temps réel du plan promotionnel dans le modèle de prévision. Les entreprises performantes mettent à profit les compétences et les outils statistiques des prévisionnistes pour simuler l’impact des promotions sur les ventes et ajuster leur plan promotionnel. La méthode d’élaboration des prévisions de ventes promotionnelles doit s’appuyer sur les données disponibles (Données IRI, Données Nielsen, relevés trade marketing, sell-in et sell-out fournies par les distributeurs), pour déterminer les composants suivants: - Ventes de stockage des consommateurs ("forward buying") - Effets de cannibalisation (sur les autres références du portefeuille produit) - Croissance de la catégorie - Gains de part de marché de la marque fabricant (sur ses concurrents) - Gains de part de marché du distributeur En outre il est important de maîtriser les effets de stockage1 (effet frigo en queue de promotion). Le fabricant peut contrôler ces effets pour améliorer la fiabilité des prévisions en renforçant sa gestion des quotas sur les quantités promotionnelles et en contrôlant les commandes spéculatives des distributeurs. La encore, le facteur météo a un impact sensible et nous semble rarement bien appréhendé par la majorité des entreprises du secteur. Par exemple, face à un démarrage tardif de la saison, les fabricants et distributeurs auront tendance à mettre en place des promotions « de rattrapage » pour les produits à DLC courtes ou pour les produits saisonniers. Or, une météo devenue soudainement favorable pourrait rendre de telles campagnes inutiles, voire contre-productives. En accélérant la demande dans un contexte naturellement favorable l’entreprise risque plus que d’habitude la rupture en linéaire et la perte de marges liée à un moindre retour sur ses investissements promotionnels. Stockage des références en promotion réalisées par les distributeurs avant et après la période promotionnelle 1 Etude de cas – Chaîne de distribution française Une chaîne de distribution française a lancé la mise en place d’une cellule de prévision dotée des outils, processus et compétences adaptées avec les objectifs suivants: - Améliorer la fiabilité des prévisions de vente par article et par magasin, - Améliorer l’exécution des promotions, - Permettre l’analyse de l’écoulement des promotions et anticiper les actions correctives. L’intervention préliminaire d’Accenture Interactive sur plus de 150 000 références a permis d’améliorer la fiabilité des prévisions d’au moins 25 % et de réduire significativement la charge des équipes dédiées à la gestion du processus de prévision. L’action de CL!MPACT dans le processus d’amélioration de la prévision, consiste à effectuer successivement trois opérations, toutes intégrées dans le processus de traitement des données de la plateforme d’Accenture Interactive. - Identifier les produits météo-sensibles dont la demande varie en fonction des fluctuations météo, - Quantifier la part du volume d’affaires impactée par l’effet météo, pour la période concernée, - Hiérarchiser les produits météo-sensibles au regard de leur impact sur le chiffre d’affaires. La gestion différenciée des produits en fonction de leur météo-sensibilité permettra d’être plus efficace dans le choix des produits et des dates de lancement des campagnes promotionnelles. Activités Ventes 1. Correction des historiques de ventes Illustration 2. Analyse et classification du portefeuille produit en segments de produits de comportement similaire 1. Calcul de coefficients d’impact par type de promotions 2. Isolement des ventes permanent pendant les promotions 1. Estimation des modèles statistiques de prévision du permanent 2. Réunion du consensus et calibration des résultats 1. Application de coefficients d’impact par mécanique sur la fonction permanent 2. Application de facteurs pour prendre en compte les spécificités magasin de la promotion future analysée Temps A propos d’Accenture Accenture est une entreprise internationale de conseil en management, technologies de l’information et externalisation. Combinant son expérience, son expertise et ses capacités de recherche et d’innovation développées et mises en œuvre auprès des plus grandes organisations du monde sur l’ensemble des métiers et secteurs d’activités, Accenture aide ses clients – entreprises et administrations – à renforcer leur performance. Avec plus de 181 000 collaborateurs dans plus de 120 pays, Accenture a généré un chiffre d’affaires de 21,58 milliards de dollars au cours de l’année fiscale clôturée le 31 août 2009. Par son expérience, Accenture a su acquérir une compétence tant fonctionnelle que technique dans le secteur de la grande consommation. Celle-ci a déjà été mise à contribution pour accompagner nos clients dans une réelle amélioration de leurs performances pour les différentes étapes clefs des prévisions telles que l’analyse de l’historique, le choix des algorithmes de prévision, le réglage des paramètres, l’impact des promotions et des facteurs externes. Ainsi, les équipes d’Accenture ont su aider nos clients à améliorer leur fiabilité de prévision de 5 à 25 %, à réduire les taux de rupture de 5 à 15 %, à réduire leur taux d’obsolescence de 10 à 20 % grâce à une meilleure gestion des cycles de vie des produits. Accenture s’est en outre doté de l’entité Accenture Interactive, par le rapprochement stratégique d’experts en économétrie, en innovation technologique, en externalisation, ainsi que par les acquisitions de sociétés de A propos de la société CL!MPACT Fondé en 2003 par une équipe d'experts Climat, CL!MPACT est le leader européen de la Business Intelligence Climatique. Partant du constat que 80 % de l’économie est « météo-sensible », l'offre CL!MPACT Weather Competitivity Services permet aux entreprises de convertir, pour chacun de leurs produits ou services, les fluctuations météorologiques en avantages compétitifs. L'offre CL!MPACT s'adresse à tous les secteurs économiques sensibles au climat : la grande consommation, la distribution, l’agriculture, le transport, l’assurance, l’industrie, les services, l’énergie, le textile, les loisirs, la santé… Des entreprises leaders de leur secteur ont mis en œuvre, dans le cadre de leur stratégie d’optimisation des processus et de réduction des coûts, les services de compétitivité climatique de CL!MPACT. Basé à Paris, CL!MPACT s’appuie sur l’expertise d’une équipe de 23 personnes. En juin 2009, CL!MPACT a réalisé une seconde levée de fonds de 4 millions d’euros réunissant son actionnaire historique Elaia Partners, et un nouvel investisseur Nextstage, société de gestion de fonds de capital investissement. Pour plus d’informations : www.climpact.com services en marketing digital et en reporting innovants. Ce groupe a, depuis sa création, démontré une croissance spectaculaire, se spécialisant dans les domaines des plateformes marketing et digitales innovantes alliant agilité, innovation et analytique. Pour plus d’informations : www.accenture.com/accentureinteractive Vos contacts Eric Mestre Directeur en charge des secteurs Grande Consommation et Produits de Luxe pour la France et le Benelux Tél. : 01.53.23.59.97 [email protected] Dimitri Xavier Senior Manager, Stratégie Tél. : 01.53.23.57.88 [email protected] Copyright © 2010 Accenture Tous droits réservés. La marque Accenture, son logo et la signature “High performance. Delivered.” sont la propriété d’Accenture.
