Le demand-sensing, un allié de taille pour optimiser sa chaîne d'approvisionnement

Les entreprises doivent anticiper la demande des consommateurs pour éviter les ruptures de stock et la perte de clients. Le demand sensing, qui utilise l'IA, est une solution efficace pour y répondre.

Avec l’évolution actuelle de la société de consommation, les entreprises doivent impérativement identifier le plus précisément possible la demande du consommateur au risque de le perdre. En effet, en cas d'indisponibilité de leurs produits favoris, les consommateurs français sont 52% à déclarer qu’il se tourneraient vers une autre marque. Pour éviter cette situation, les entreprises ont recours à l’intelligence artificielle, leur permettant de resserrer les mailles et détecter les tendances dans un avenir proche. C’est là tout l’enjeu du demand sensing, un atout essentiel dans un monde volatil et incertain.

Un changement d’approche dans les prévisions

Si, auparavant, prévoir les ventes de manière figée et à moyen voire long terme était monnaie courante, cette approche est en train d’évoluer du côté des grandes entreprises – et c’est en passe de devenir un enjeu de taille pour les TPE et PME. En effet, la crise sanitaire a amené nombre d’entreprises à repenser leur manière de prévoir leur approvisionnement et ne plus se contenter de prévoir pour le mois prochain, comme cela était généralement le cas avant, tout type de pénurie étant devenu la hantise des entreprises et des consommateurs. Anticiper la demande dans un monde volatil et incertain nécessite de nouveaux outils. Le demand sensing permet de mettre le potentiel du machine learning de la multiplicité des sources de données au service de la supply chain.

Désormais, il devient nécessaire de prévoir la demande au cours du mois et d’adapter sa chaîne d’approvisionnement selon cette demande, de manière agile. La clientèle étant plus volatile que jamais, il faut en effet gérer ses stocks à la semaine, voire au jour suivant. Et pour cause, en cas de rupture de stock, le client risque d’aller voir ailleurs.

Pour répondre le plus précisément à cette demande, l’intelligence artificielle a apporté d’énormes progrès. Ainsi, le demand sensing – que l’on peut traduire par détection de demande – fournit des prévisions court terme fiables pour répondre de manière flexible et rapide à la demande du client et donc pouvoir l’approvisionner à n’importe quel moment. Le machine learning permet au système de s’améliorer par lui-même et d’identifier beaucoup plus rapidement l’évolution et les tendances en prenant en compte en temps quasi réel de multiples facteurs exogènes.

Demand sensing : cinq bonnes raisons d’y avoir recours

En premier lieu, l’omnicanalité du commerce et la multiplicité des parcours d’achat imposent aux entreprises une meilleure compréhension des modes de consommation des clients : combien, où, quand et comment ?  Une meilleure qualité de prévisions, couplée à une gestion fine des approvisionnements et des stocks, est essentielle pour assurer la disponibilité des produits sans augmenter les stocks déraisonnablement.

Deuxièmement, l’offre de livraison s’est largement diversifiée et l’achat est souvent décorrélé du moment où l’on doit sortir l’article du stock. En visualisant en temps réel non seulement la vente mais également les différentes étapes de l’approvisionnement (exemple : le retrait en magasin d’un achat e-commerce à J+3), on peut gérer des priorités d’affectation du stock, optimiser l’utilisation de celui-ci et limiter son obsolescence.

Troisième bonne raison : de nouvelles techniques de prévision à court terme. L’essor du machine-learning permet d’automatiser la récolte des données de consommation des clients. La démocratisation de l’IA rend donc le demand sensing de plus en plus accessible, de plus en plus simple d’utilisation et de plus en plus performant.

Quatrièmement, des prestataires spécialisés livrent aujourd’hui des données externes qui n’étaient pas accessibles dans un passé pas si lointain. Depuis peu, l’accès à ces données externes – telles que l’évolution du nombre de spectateurs dans une salle de concert pour estimer la consommation de boisson – est facilité grâce à des prestataires externes qui cernent les habitudes de consommation des clients, ainsi que leurs retours sur un produit ou une prestation.

Enfin, les consommateurs ont des comportements plus spécifiques et difficiles à comprendre. Mais ce qui a sans conteste pleinement accéléré l’intérêt pour le demand sensing est le fait que depuis la crise sanitaire, nous n’avons plus de certitudes. Les prévisions que l’on faisait étaient fausses et sans recours.

En se concentrant sur les véritables moteurs de vente, le demand sensing est devenu le meilleur allié pour les planificateurs dans un monde volatil et incertain.