Tout savoir sur la prévision de la demande : un guide pour débutants

Savoir ce que veulent les clients et à quel moment ils le veulent est essentiel pour toute entreprise. Cela peut sembler compliqué, mais l'une des façons d'y parvenir consiste à établir des prévisions de la demande.

Ce guide vous explique tout en détail : de quoi il s'agit, comment cela fonctionne et comment cela vous aide à optimiser vos expéditions et à accélérer votre croissance.

Points clés à retenir

• La prévision de la demande permet d'anticiper les besoins futurs à partir des données et des tendances.
• Il facilite la planification des stocks, la maîtrise des coûts et l'optimisation de la gestion des commandes.
• Il existe différents modèles et techniques en fonction de vos objectifs et de vos données.
• Une prévision précise de la demande améliore vos résultats financiers et la satisfaction de vos clients.

Qu'est-ce que la prévision de la demande ?

La prévision de la demande consiste à estimer la demande future des clients pour vos produits. Elle s'appuie sur des éléments spécifiques pour prédire quels produits vous vendrez et en quelle quantité, à court ou à long terme, notamment :

• Données historiques sur les ventes
• Tendances du marché et analyses sectorielles
• Comportement des clients
• Stratégies de tarification
• Saisonnalité et événements

Pour les entreprises de commerce électronique (ou tout autre secteur), cela est essentiel pour rester compétitives et efficaces, en particulier lorsqu'il s'agit d'expéditions transfrontalières ou de pics de demande saisonniers.

Principales méthodes et techniques de prévision de la demande

Le choix d'une méthode de prévision adaptée est essentiel pour une planification précise de la demande. Passons en revue chacune de ces méthodes, ainsi que les bonnes pratiques et des exemples de prévisions de la demande, afin de vous aider à prendre des décisions commerciales plus éclairées.

Analyse des séries chronologiques

L'analyse des séries chronologiques est une méthode courante et efficace pour la prévision de la demande. Elle consiste à examiner les données historiques de ventes sur des intervalles de temps réguliers, tels que des jours, des mois ou des années.

L'objectif est d'identifier des tendances telles que :

• Tendances (mouvement haussier ou baissier à long terme)
• Saisonnalité (fluctuations récurrentes liées à certaines périodes de l'année)
• Cycles (évolutions économiques générales)

En identifiant ces tendances, les entreprises peuvent établir des prévisions éclairées concernant la demande future.

Exemple:

Un détaillant de vêtements canadien peut constater que les ventes de pulls augmentent chaque année en octobre et chutent en mars. Les techniques de prévision chronologique lui permettent de s'approvisionner juste avant l'arrivée du froid.

Moyennes mobiles

Les moyennes mobiles sont des méthodes permettant de calculer la moyenne des ventes sur une période donnée, par exemple 3, 6 ou 12 mois. Elles sont mises à jour en continu dès que de nouvelles données sont disponibles.

Il ne faut pas confondre cette méthode avec l'analyse des séries chronologiques. Bien que ces deux approches de prévision de la demande aient le temps pour élément principal, elles se concentrent sur des aspects différents. Les moyennes mobiles mettent en évidence les fluctuations à court terme et soulignent les tendances générales. Elles n'analysent pas en profondeur des éléments tels que la saisonnalité ou les cycles.

Il se concentre sur la moyenne plutôt que sur les pics et les baisses quotidiens ou hebdomadaires. Il permet ainsi de mettre en évidence les tendances sous-jacentes et facilite l'identification de schémas récurrents au fil du temps. Cette clarté peut être mise à profit pour prévoir la demande, planifier les stocks et éviter les réactions excessives face aux fluctuations à court terme.

Exemple:

Une entreprise qui vend des accessoires pour téléphones sur Shopify peut utiliser une moyenne mobile sur trois mois pour prévoir les ventes de chargeurs du mois suivant, en particulier après des ventes flash ou des promotions.

Analyse de régression

L'analyse de régression est une méthode statistique qui permet d'étudier la relation entre les ventes et les facteurs qui les influencent, tels que :

• Modifications de prix
• Offres promotionnelles
• Indicateurs économiques
• Conditions extérieures (comme la météo)

En comprenant le fonctionnement de ces variables, les entreprises peuvent prévoir la demande avec précision en s'appuyant sur des relations de cause à effet.

Exemple:

Une marque de soins de la peau basée à Toronto pourrait constater que la baisse des températures entraîne une augmentation des ventes de crèmes hydratantes. Les modèles de régression l'aident à se préparer aux variations saisonnières.

Études de marché et avis d'experts

Les études de marché et l'avis d'experts sont essentiels lorsqu'il n'existe que peu ou pas de données historiques sur les ventes. Ils s'appuient sur différents éléments pour comprendre ce qui pourrait influencer la demande, tels que :

• Sondages
• Rapports sectoriels
• Avis d'experts

Cela aide les entreprises à prendre des décisions éclairées concernant leurs ventes futures en analysant le comportement des clients, la concurrence et les tendances du marché.

Exemple: si vous lancez un nouveau complément alimentaire sur le marché. Les entretiens avec des experts et les rapports sectoriels peuvent vous fournir des estimations préliminaires de la demande en attendant que vous disposiez de données concrètes.

À lire également : État des lieux du commerce électronique : tendances, défis et opportunités en 2025

Utilisation des données historiques et des tendances

Les données historiques de vente constituent l'une des sources les plus fiables pour établir des prévisions concernant les produits existants. Les ventes passées fournissent des indications qui peuvent aider à prévoir la demande future pour un produit. Elles mettent en évidence des tendances, la saisonnalité et les tendances de croissance.

En étudiant :

• Qu'est-ce qui s'est bien vendu ?
• Lorsque les articles ont été vendus
• Dans quelles conditions

Les entreprises peuvent désormais prendre des décisions éclairées concernant leurs stocks, leur production et leurs stratégies marketing.

Types de modèles de prévision de la demande

Chaque type d'entreprise nécessite des outils de prévision adaptés. Dans cette section, nous allons passer en revue chaque type de modèle de prévision.

Prévisions passives vs prévisions actives

La prévision passive s'appuie sur des données historiques avec un minimum de modifications. Elle est idéale pour les entreprises dont la demande suit des tendances stables.

Exemple:

Un vendeur basé à Toronto, qui propose des chaussettes courtes blanches unies, enregistre des ventes mensuelles stables depuis plus de deux ans. Il a recours à la prévision passive, car la demande varie rarement, ce qui rend les tendances historiques fiables pour le réapprovisionnement.

En revanche, la prévision active de la demande tient compte de facteurs externes tels que les actions marketing ou le lancement de nouveaux produits. Ce modèle est idéal pour les entreprises en forte croissance ou celles soumises à des variations saisonnières.

Exemple:

Une marque de cosmétiques basée à Vancouver, qui s'apprête à lancer une nouvelle gamme de soins pour la peau, s'attend à une forte hausse de la demande grâce à une campagne menée par des influenceurs sur TikTok. Elle utilise des prévisions actives pour estimer ses ventes futures en se basant sur la portée de la campagne, l'engagement des utilisateurs et la couverture médiatique attendue.

Prévisions à court terme et prévisions à long terme

La prévision de la demande à court terme porte sur l'avenir proche, généralement quelques semaines ou quelques mois. Elle facilite la planification immédiate des stocks et des promotions.

Exemple:

Une petite entreprise de fournitures scolaires à Calgary utilise des prévisions à court terme pour se préparer à l'affluence de la rentrée scolaire en août et en septembre. Cela lui permet de ne pas passer à côté de cette période de ventes saisonnières.

La prévision de la demande à long terme porte sur une période d'un an ou plus et sert souvent de base à des décisions stratégiques, telles que l'élargissement des gammes de produits ou la conquête de nouveaux marchés.

Exemple:

Une entreprise d'emballages écologiques basée en Ontario utilise des prévisions à long terme pour estimer la croissance de la demande, alors que de plus en plus d'entreprises canadiennes adopteront des matériaux d'expédition durables au cours des deux prochaines années.

Prévisions quantitatives et qualitatives

Les modèles quantitatifs sont particulièrement efficaces lorsque l'on dispose de données historiques cohérentes.

Exemple:

Un vendeur Shopify spécialisé dans les accessoires technologiques utilise des prévisions quantitatives en analysant 12 mois de données de vente afin d'estimer la demande en écouteurs sans fil pour les fêtes de fin d'année.

Les méthodes qualitatives s'appuient sur l'avis d'experts, des études de marché ou les commentaires des clients. Elles s'avèrent utiles lors du lancement d'un nouveau produit ou de l'entrée sur un nouveau créneau pour lequel on ne dispose pas de données antérieures.

Exemple:

Une start-up montréalais qui prévoit de commercialiser un produit de santé de niche (comme des boissons énergisantes à base de champignons) recueille l'avis de nutritionnistes et mène des enquêtes auprès de consommateurs soucieux de leur santé afin d'évaluer la demande initiale.

Étapes essentielles pour prévoir la demande

Voici les étapes essentielles pour prévoir efficacement la demande. Passons-les en revue une par une :

1. Définir l'objectif ou le produit

Vous établissez des prévisions pour une seule référence, pour toute une catégorie ou pour l'ensemble de votre gamme ? Le périmètre est important, car chaque cas nécessite une approche différente.

Par exemple :

Un nouveau produit peut nécessiter une étude de marché et une analyse de la concurrence, car il n'existe pas encore d'historique des ventes. En revanche, une référence existante peut s'appuyer sur les données de vente passées pour prévoir les tendances futures.

Connaître le champ d'application vous aide à choisir les données et les méthodes appropriées pour obtenir des résultats précis.

2. Recueillir et analyser les données pertinentes

Comme indiqué précédemment, pour établir une base solide pour vos prévisions, vous devez rassembler :

• Historique des ventes. Ce tableau indique les articles qui ont connu le plus de succès par le passé.
• Trafic sur le site. Cela permet de mettre en évidence l'intérêt des clients et leurs habitudes de navigation.
• Performance des publicités. Cela vous permet de voir quelles campagnes génèrent de la demande.
• Tendances du marché. Cela vous permet d'avoir une vue d'ensemble de ce qui se passe dans votre secteur et de la manière dont cela pourrait influencer vos ventes.

Ensemble, ces données permettent de se faire une idée plus précise de la demande future.

3. Choisissez une méthode de prévision

Choisissez la méthode la mieux adaptée à vos données et à votre modèle économique.

Par exemple :

Si vous vendez régulièrement les mêmes articles, la technique des moyennes mobiles peut vous aider à identifier des tendances de vente stables.

Voici un autre exemple :

Imaginons que vos produits soient saisonniers ou soumis à des facteurs externes. Cela pourrait nécessiter une méthode plus avancée, comme l'analyse des séries chronologiques ou la régression.

En choisissant la méthode adaptée à votre situation, vous obtiendrez des prévisions précises qui vous aideront réellement à prendre de meilleures décisions.

4. Générer et tester les prévisions

Exécutez votre modèle, puis comparez les prévisions aux chiffres de vente réels récents afin d'en vérifier la précision. Cela vous permettra de voir si vos prévisions étaient justes ou s'il faut les ajuster.

Recherchez les facteurs susceptibles d'avoir entraîné des écarts et d'influencer la demande, tels que :

• Modifications de prix
• Campagnes marketing
• Événements saisonniers

En testant et en affinant régulièrement votre modèle, vous améliorerez la fiabilité de vos prévisions au fil du temps.

5. Surveiller et ajuster en conséquence

Mettez régulièrement à jour vos prévisions. Cela peut se faire tous les mois, tous les trimestres ou dès qu'un changement important survient. N'oubliez pas que les marchés fluctuent, que le comportement des clients évolue et que des événements imprévus peuvent perturber la demande.

En révisant et en ajustant régulièrement vos prévisions, vous pouvez réagir plus rapidement aux tendances, éviter les excédents ou les ruptures de stock et assurer le bon fonctionnement de votre chaîne d'approvisionnement.

Pourquoi la prévision de la demande est-elle essentielle dans la chaîne d'approvisionnement ?

Les avantages de la prévision de la demande ne se limitent pas à la simple estimation des ventes. Il s'agit d'un facteur clé de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Voici pourquoi elle est essentielle dans la chaîne d'approvisionnement :

Améliore la gestion des stocks

La prévision vous aide à anticiper la demande. Vous pouvez ainsi commander exactement la quantité nécessaire, ni plus, ni moins. Cela se traduit par une réduction des besoins de stockage et du gaspillage.

Réduit les excédents de stock et les ruptures de stock

En cernant la demande de vos clients pour un produit, vous pourrez également identifier leurs habitudes d'achat. Cela vous permettra d'éviter d'avoir des stocks excédentaires qui ne se vendent pas, ou pire encore, de vous retrouver en rupture de stock lors d'un pic de ventes.

Favorise une meilleure planification financière

Des prévisions de ventes fiables permettent une meilleure planification financière. Les informations dont vous disposez vous aident à établir plus efficacement votre budget pour les achats de stock, le marketing et les frais d'expédition.

Permet de s'adapter à la demande des clients

L'objectif est de fournir à vos clients ce qu'ils souhaitent, au moment où ils le souhaitent. Ainsi, en optant pour la méthode la plus adaptée, vous renforcerez la fidélité de votre clientèle, favoriserez les achats répétés et influencerez positivement la demande.

Les défis courants liés au processus de prévision de la demande

Voici les difficultés courantes auxquelles sont confrontées les entreprises lorsqu'elles tentent de prévoir leurs ventes futures :

Données inexactes

Des données obsolètes ou mal organisées peuvent fausser vos résultats et vous induire en erreur. Si les informations sur lesquelles vous vous basez sont inexactes, vos prévisions risquent de donner des chiffres qui ne correspondent pas à la réalité.

Veillez à toujours nettoyer et valider vos ensembles de données avant de lancer une prévision. Supprimez les doublons, corrigez les erreurs et assurez-vous que les données reflètent la situation actuelle du marché. Des données précises constituent la base de prévisions fiables.

Évolution des conditions du marché

Comme nous l'avons mentionné, les tendances, le comportement des clients et les conditions météorologiques évoluent. Ces changements peuvent entraîner une hausse ou une baisse des ventes sans crier gare. Ils peuvent également poser des défis en matière de gestion de la chaîne d'approvisionnement, rendant plus difficile le maintien d'un niveau de stock adéquat au moment opportun.

Recours excessif aux méthodes manuelles

Les tableurs permettent d'effectuer des prévisions de base, mais leurs capacités sont limitées. À mesure que votre entreprise se développe et que les données gagnent en complexité, le risque d'erreurs et de retards augmente. Les outils d'automatisation permettent de traiter rapidement de grandes quantités de données, tout en réduisant les problèmes.

Ils facilitent également la mise à jour des prévisions en temps réel, vous offrant ainsi des informations plus précises et plus récentes pour prendre vos décisions.

Conseils pour améliorer la précision des prévisions et la planification de la demande

Voici quelques conseils pratiques pour vous aider à établir une bonne prévision de la demande et à améliorer votre planification globale de la demande :

Utilisez judicieusement les données historiques

Veillez à définir des périodes claires et pertinentes afin que vos prévisions reflètent fidèlement les tendances. Tenez compte de l'impact des promotions, des retours de produits et des pics ou baisses inhabituels des ventes. Cela vous permettra de vous assurer que vos chiffres reflètent bien la demande habituelle.

Tirez parti des outils de prévision

Tirez parti des logiciels de prévision de la demande pour traiter les données plus rapidement et réduire les erreurs. Ces outils permettent d'analyser les tendances, de s'adapter aux changements et de fournir des prévisions plus précises que les méthodes manuelles.

Combiner les données quantitatives et qualitatives

Dans le cadre de la prévision quantitative de la demande, il est important de mettre en balance les chiffres bruts avec le contexte du marché et les retours d'expérience. Les données révèlent les tendances, mais les informations concrètes permettent d'expliquer le « pourquoi » qui se cache derrière ces chiffres.

Segmentez vos prévisions

Pour établir des prévisions de demande efficaces, ventilez vos projections par produit, par région ou par type de client. Ce niveau de détail peut mettre en évidence des tendances cachées que des prévisions générales risqueraient de passer à côté.

FAQ sur la prévision de la demande

Voici quelques-unes des questions fréquemment posées concernant la prévision de la demande :

À quelle fréquence dois-je mettre à jour mes prévisions de demande ?

Pour la plupart des entreprises de commerce électronique, il est recommandé de revoir vos prévisions au moins une fois par mois. Les commerçants dont l'activité est saisonnière devront peut-être les mettre à jour chaque semaine pendant les périodes de forte affluence.

Les petites entreprises peuvent-elles tirer profit de la prévision de la demande ?

Tout à fait. Même une simple prévision basée sur les données de ventes passées peut aider les petits commerçants à réduire le gaspillage, à planifier leur trésorerie et à améliorer leurs délais de livraison.

Ai-je besoin d'un logiciel coûteux pour prévoir la demande ?

Pas forcément. Vous pouvez commencer par des tableurs, puis passer à des outils de prévision comme les analyses de Shopify ou à des logiciels de gestion des stocks spécialisés à mesure que votre entreprise se développe.

Quelle est la différence entre les modèles de prévision et les techniques de prévision ?

Le moyen le plus simple de distinguer ces deux notions est de se rappeler ceci : les modèles constituent la stratégie, tandis que les techniques sont les outils.

Les modèles de prévision constituent l'approche globale que vous adoptez avant de vous lancer dans les calculs. Ils définissent le type de prévision et les facteurs que vous prendrez en compte.

D'autre part, les techniques de prévision désignent les méthodes spécifiques utilisées pour analyser les données et établir des prévisions.

Une petite analogie :

Imaginons que vous vendiez des vestes d'hiver en ligne partout au Canada. Le modèle de prévision constitue votre approche globale. C'est ainsi que vous décidez d'analyser la demande.

Supposons que vous optiez pour un modèle saisonnier à court terme, car la demande connaît des pics principalement en hiver, et que vous souhaitiez établir un plan pour les trois (3) prochains mois.

Maintenant que nous avons défini l'approche, passons à votre technique de prévision ou à votre méthode de calcul. C'est ainsi que vous déduisez les chiffres à partir de vos données.

Imaginons que vous utilisiez l'analyse de séries chronologiques pour examiner les ventes de l'année dernière entre octobre et décembre (trois mois), puis que vous ajustiez ces chiffres pour tenir compte du froid précoce de cette année.

Différence principale :

• Ce modèle revient à choisir la lentille à travers laquelle vous observez votre demande (saisonnière à court terme).
  
  
• Cette technique est l'outil qui permet de le mesurer et de le prévoir concrètement (analyse des séries chronologiques).

Conclusion

Apprendre à prévoir la demande des clients peut sembler technique, mais cela en vaut la peine. Pour les vendeurs en ligne canadiens, cela peut signifier écouler rapidement leurs produits au lieu de se retrouver avec des stocks invendus. Plus vos prévisions sont précises, plus le traitement de vos commandes se déroulera sans heurts.

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José Sagun

José est analyste commercial senior chez Stallion. Il contribue à l'amélioration des processus d'expédition de l'entreprise, travaille en étroite collaboration avec les partenaires de livraison et analyse les données d'expédition afin de trouver les meilleurs tarifs pour nos clients. En dehors du travail, José est passionné de course à pied ; il participe régulièrement à des courses de 5 km et 10 km, avec pour objectif de courir un marathon complet dans un avenir proche.