L’utilisateur utilise cet outil de prévision à ses propres risques. Lightspeed ne peut garantir ni l’exactitude ni la fiabilité des prévisions générées, qui seront peut-être différentes des résultats réels. Cet outil est proposé uniquement à des fins d’information et ne saurait constituer un conseil financier ou juridique ou une suggestion d’investissement. Les utilisateurs sont invités à faire preuve de prudence avant de prendre des décisions commerciales sur le fondement de données produites par cet outil.

La prévision de la demande est le processus d’estimation de la demande future de produits sur une période donnée, en fonction des données historiques et des tendances identifiées. PDV détaillants analyse les données historiques, comme les produits vendus et les ruptures de stock, pour aider à prédire la quantité de stocks nécessaire pour les périodes de vente à venir, ce qui simplifie la planification des stocks afin de réduire le coût des marchandises vendues et d’augmenter les marges de bénéfice.

Si votre plan inclut l'accès aux fonctionnalités de prévision, les indicateurs de prévision de la demande seront intégrés à votre rapport de réapprovisionnement des stocks. Vous pouvez également ajuster la période de prévision et tenir compte des ventes manquées pour améliorer les rapports.

Avant de configurer votre rapport de prévision de la demande, apprenez-en plus sur le fonctionnement de la prévision de la demande et sur la façon dont les indicateurs de prévision de la demande et des ventes historiques sont utilisés pour élaborer des recommandations dans votre rapport.

Comprendre la prévision de la demande

La prévision de la demande est basée sur les données de ventes historiques. Dans votre rapport de réapprovisionnement des stocks, vous pouvez utiliser les mesures des ventes manquées et des ventes estimées pour :

• repérer et comprendre les périodes au cours desquelles les articles tombent en rupture de stock;
• garantir un niveau de stocks suffisant pour les pics d’activité;
• limiter les estimations manuelles et avoir une idée précise de votre potentiel de vente.

Ces indicateurs sont plus efficaces avec les produits qui :

• se vendent de manière constante.

• disposent d’un historique des ventes à long terme.

  Cette fonctionnalité est moins adaptée aux produits dont les ventes ne sont pas régulières et à ceux qui sont inclus dans des commandes spéciales, car le nombre insuffisant de données sur ces produits ne permet pas de générer une suggestion précise.

Vous pouvez également ajouter les indicateurs Demande prévisionnelle et Suggestion de commande à votre rapport pour :

• éviter l’excès ou l’insuffisance de stock de produits.
• obtenir des recommandations concernant la suggestion de commande et créer des bons de commande.
• tirer parti des calculs de prévision intégrés au produit, au lieu d’exporter manuellement les rapports de stocks et de ventes.

Ces indicateurs sont plus efficaces si vous :

• commandez à nouveau les articles de catalogue actuels auprès des fournisseurs tout au long de l’année ou de la saison.

• disposez de données de ventes historiques.

  Les nouveaux produits achetés pour une saison ou une année à venir ne disposeront pas des données de ventes historiques nécessaires à la prévision de la demande.

Facteurs qui ont une incidence sur la prévision de la demande

L'exactitude des recommandations en matière de prévision de la demande peut être affectée par plusieurs facteurs, y compris :

• Volume des ventes : les produits qui se vendent le plus fournissent davantage de points de données, ce qui améliore la précision des prévisions.

• Rupture de stock : les produits en rupture de stock peuvent entraîner des ventes manquées, ce qui a une incidence sur l'exactitude des données de ventes historiques.

  En option, vous pouvez tenir compte des ventes manquées estimées dans vos rapports pour des prévisions plus complètes.

• Saisonnalité : les produits concernés par la saisonnalité (pics saisonniers récurrents sur deux ans ou plus) nécessitent des données en glissement annuel pour déterminer les tendances.

Lightspeed ne peut garantir ni l’exactitude ni la fiabilité des prévisions générées. Cet outil est proposé uniquement à des fins d’information.

Méthodes de prévision

Les méthodes de prévision utilisées dans PDV détaillants sont basées sur la demande récente, la saisonnalité ou une combinaison des deux.

• Méthodes de demande récente, basées sur les ventes des 6 dernières semaines :
  • Moyenne mobile (avec ventes manquées) : utilisée pour les stocks à rotation rapide afin de compenser les ventes perdues en raison de problèmes de rupture de stock.
  • Moyenne mobile (ventes réelles uniquement) : utilisée lorsque la demande est stable et que les niveaux de stock sont constants.
  • Récente (mixte) : utilisée pour les entreprises avec plusieurs établissements où les schémas de la demande varient d’un établissement à l’autre.
• Méthodes saisonnières, basées sur les schémas de ventes en glissement annuel :
  • Saisonnière naïve : utilisée pour répéter les tendances saisonnières, comme les articles saisonniers ou les articles de fêtes.
  • Saisonnière + Récente (mixte) : utilisée pour les entreprises avec plusieurs établissements où certains établissements bénéficient d'une demande stable et d’autres se caractérisent par des tendances saisonnières.

Lorsqu’un rapport est formaté avec le filtre Afficher uniquement les totaux, certaines cellules affichent un triangle gris dans le coin supérieur droit. Vous pouvez cliquer dessus pour voir comment la demande a été calculée pour un code UGS spécifique et connaître la méthode de prévision utilisée. Les marchands dotés de plusieurs établissements peuvent formater le rapport avec le filtre Par établissement pour voir comment la méthode de chaque établissement contribue à la prévision totale.

Comprendre les calculs des ventes historiques

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Les calculs de prévision de la demande sont effectués à l'aide d'indicateurs de ventes historiques, y compris la quantité d'articles vendus par jour et les ventes manquées en raison de ruptures de stock :

Articles vendus par jour (hors ruptures de stock)

L'indicateur Articles vendus par jour précise le nombre moyen de produits vendus par jour sur une période donnée.

• Méthode de calcul : nombre d’unités vendues sur une période de 6 semaines, moins le nombre de jours où l’article était en rupture de stock.

  Par exemple, 50 unités vendues au cours des 6 semaines (42 jours) moins 10 jours en rupture de stock = 32 jours. 50 unités divisées par 32 jours = 1,5 article vendu par jour (hors ruptures de stock).

• Permet de calculer : les ventes manquées, la demande prévisionnelle, la suggestion de commande

Vous pouvez réduire le coût des marchandises vendues et augmenter les marges bénéficiaires grâce aux indicateurs Demande prévisionnelle et Suggestion de commande. Une fois ajoutés au rapport de réapprovisionnement, ces critères peuvent vous aider à planifier vos commandes nécessaires d’articles saisonniers et non saisonniers.

Vous pouvez utiliser ces indicateurs pour :

• obtenir des suggestions précises concernant les quantités à commander, qui tiennent compte des périodes de rupture de stock;
• limiter les tâches manuelles en accédant à ces renseignements dans la plateforme, au lieu d’exporter les rapports de vente et de stocks, pour calculer le réapprovisionnement;
• éviter l’excès ou l’insuffisance de stock de produits.

Ces fonctionnalités sont particulièrement utiles si vous vous réapprovisionnez en articles de catalogue existants auprès des fournisseurs en cours d’année ou de saison, au lieu de commander de nouveaux articles pour une saison ou une année ultérieure.

L’utilisateur utilise cet outil de prévision à ses propres risques. Lightspeed ne peut garantir ni l’exactitude ni la fiabilité des prévisions générées, qui seront peut-être différentes des résultats réels. Cet outil est proposé uniquement à des fins d’information et ne saurait constituer un conseil financier ou juridique ou une suggestion d’investissement. Les utilisateurs sont invités à faire preuve de prudence avant de prendre des décisions commerciales sur le fondement de données produites par cet outil.

Pour consulter les colonnes prévisionnelles :

1. Accédez à Rapports > Rapports de stocks.

2. Cliquez sur l’onglet Réapprovisionnement.

   

3. Cliquez sur la liste déroulante Période.

4. Sélectionnez l’onglet Prévision. Par défaut, la période de prévision est définie sur les quatre prochaines semaines, mais vous pouvez la modifier selon vos besoins.

   

5. Saisissez un nombre dans le champ sous Période de prévision. Ensuite, dans le menu déroulant, sélectionnez si vous souhaitez définir la période de prévision sur ce nombre de jours, de semaines ou de mois. La période de prévision peut aller d’un jour à 25 mois. La période définie s’affiche à côté du bouton Appliquer.
6. Si vous souhaitez inclure les ventes manquées dans le rapport, cochez la case Tenir compte des ventes manquées dans la prévision de la demande. Si vous ne cochez pas cette case, la prévision comprendra les données moyennes sans prendre en compte les ventes manquées.
7. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Appliquer.
8. Cliquez sur Search (rechercher).

Demande prévisionnelle

La colonne Demande prévisionnelle indique par défaut la quantité de stock dont vous auriez besoin pour la période sélectionnée. Par exemple, si vous souhaitez calculer la quantité de stock nécessaire pour les six prochaines semaines, vous devez sélectionner une période prévisionnelle de six semaines à l’aide du sélecteur de dates. La colonne affichera une estimation de la quantité de chaque UGS dont vous auriez besoin pour cette période, en s’appuyant sur les données de vente historiques pour calculer la demande prévisionnelle.

Cliquez une fois sur l’en-tête Demande prévisionnelle pour trier les données de la colonne de la valeur la plus élevée à la plus faible. Cliquez une seconde fois pour trier les données de la valeur la plus faible à la plus élevée.

Si vous souhaitez inclure les ventes manquées dans le rapport, cochez la case Tenir compte des ventes manquées dans la prévision de la demande. Si vous ne cochez pas cette case, la prévision comprendra les données moyennes sans prendre en compte les ventes manquées.

Méthodes de calcul de la demande prévisionnelle dans les rapports

Lorsqu’un rapport est formaté selon l’option Afficher uniquement les totaux, un triangle gris s’affiche dans le coin supérieur droit de certaines cellules. Vous pouvez cliquer sur ces cellules pour afficher d’autres renseignements dans une fenêtre contextuelle sans sortir du rapport, pour plus de commodité.

Les renseignements affichés dans la fenêtre contextuelle varient en fonction de la prévision de l’UGS et de la combinaison de méthodes utilisée :

• Méthode saisonnière + méthode(s) basée(s) sur la demande récente :
  • Méthodes mixtes : total tous établissements confondus calculé en combinant la méthode saisonnière et une ou plusieurs méthodes basées sur la demande récente.
  • Pour obtenir des détails supplémentaires, ventilez le rapport selon l’option Par établissement.
• Méthodes basées sur la demande récente :
  • Méthodes mixtes : total tous établissements confondus calculé en combinant plusieurs méthodes basées sur la demande récente.
  • Pour obtenir des détails supplémentaires, ventilez le rapport selon l’option Par établissement.
• Méthode naïve saisonnière :
  • Méthode saisonnière : Les tendances saisonnières ont influencé les ventes de ce produit ces deux dernières années. Nous avons calculé la demande prévue en fonction des ventes de l’année dernière.
• Moyenne mobile (avec l’option Tenir compte des ventes manquées dans la prévision de la demande) :
  • Méthode basée sur la demande récente : calcul basé sur le nombre d’articles vendus les six semaines précédentes, ventes manquées incluses.
• Moyenne mobile (excluant les ventes manquées) :
  • Méthode basée sur la demande récente : calcul basé sur le nombre d’articles vendus les six semaines précédentes.

Suggestion de commande

La suggestion de commande part de la demande prévisionnelle et retranche le stock de fermeture et l’arrivage de stocks pour prédire avec fiabilité la quantité de stock à commander pour la période sélectionnée.

Cliquez une fois sur l’en-tête Suggestion de commande pour trier les données de la colonne de la valeur la plus élevée à la plus faible. Cliquez une seconde fois pour trier les données de la valeur la plus faible à la plus élevée.

Fonctionnement du calcul de la prévision de la demande

Les calculs de la prévision de la demande sont basés sur les articles vendus par jour et sur les ventes d’articles manquées. Si vous souhaitez inclure les ventes manquées, cochez la case Tenir compte des ventes manquées dans la prévision de la demande. Si vous ne cochez pas cette case, la prévision comprendra les données moyennes sans prendre en compte les ventes manquées.

Articles vendus par jour (hors ruptures de stock)

Les articles vendus par jour (hors ruptures de stock) sont calculés en soustrayant du nombre d’unités vendues sur une période de 6 semaines le nombre de jours où l’article était en rupture de stock. Par exemple, si 50 unités d’un produit donné ont été vendues dans les 6 semaines (42 jours) précédentes, mais que ce produit était en rupture de stock pendant 10 jours, le calcul serait le suivant : 50 unités divisées par 32 jours (42-10) = 1,5 article vendu par jour (hors ruptures de stock). Ce nombre est ensuite utilisé pour calculer les ventes d’articles manquées, la demande prévisionnelle et la quantité de commande suggérée.

Ventes manquées

La valeur de la colonne Ventes manquées est calculée en multipliant les articles vendus par jour (hors ruptures de stock) par le nombre de jours de rupture de stock relevés dans les données des 6 dernières semaines. Par exemple, si 1,5 unité d’un produit est vendue par jour (hors ruptures de stock) et que ce produit était en rupture de stock pendant 10 jours, 15 unités auraient pu être vendues en l’absence de rupture de stock.

Cliquez une fois sur l’en-tête Ventes manquées pour trier les données de la colonne de la valeur la plus élevée à la plus faible. Cliquez une seconde fois pour trier les données de la valeur la plus faible à la plus élevée.

Demande prévisionnelle

La demande prévisionnelle identifie les UGS dont les pics de vente saisonniers se répètent sur deux ans ou plus. Pour les UGS déterminées comme « saisonnières », la prévision est basée sur le volume de ventes de la même période l’année précédente, plutôt que sur les tendances de vente récentes. Les UGS qui ne sont déterminées comme saisonnières et les nouvelles UGS feront l’objet de prévisions selon la méthode d’analyse des données de vente des 6 dernières semaines.

Le calcul s’appuie sur les articles vendus par jour (hors ruptures de stock) pour déterminer la quantité de stock dont vous aurez besoin pour une période prévisionnelle et la quantité qu’il est préférable de commander pour répondre à ce besoin. Le système s’appuie sur les données de vente historiques pour effectuer ces calculs :

En analysant les jours de stock disponible, le système garantit qu’il y aura une quantité de données historiques suffisante pour générer des chiffres de ventes précis pour les articles à fort comme à faible volume de ventes, ce qui permet de générer des recommandations plus fiables.

Pour déterminer les besoins en stocks, le système multiplie les articles vendus par jour (hors ruptures de stock) par le nombre de jours de la période prévisionnelle. Par exemple, si 1,5 unité d’un produit donné est vendue par jour (hors ruptures de stock) et que la période prévisionnelle est de 6 semaines (42 jours), vous aurez besoin de 63 unités pour répondre à la demande prévisionnelle.

Suggestion de commande

La colonne Suggestion de commande est calculée en soustrayant les stocks de fermeture et l’arrivage de stocks de la demande prévisionnelle. De cette manière, la recommandation tient compte des stocks que vous détenez actuellement ou que vous réceptionnerez bientôt de fournisseurs ou d’autres établissements. Par exemple, si vous avez besoin de 63 unités pour répondre à la demande prévisionnelle, que vous disposez actuellement de 50 unités en stock et qu’aucun stock n’est en cours d’arrivage, vous aurez besoin de commander 13 unités pour répondre à cette demande prévisionnelle. Si vous souhaitez inclure les ventes manquées, cochez la case Tenir compte des ventes manquées dans la prévision de la demande. Si vous ne cochez pas cette case, la prévision comprendra les données moyennes sans prendre en compte les ventes manquées.

Formater les résultats pour plusieurs établissements

Si vous avez plusieurs établissements, vous pouvez formater ces résultats pour afficher les détails par établissement.

1. Cliquez sur Formater les résultats.
2. Sélectionnez Par établissement.

3. Cliquez sur Appliquer.

   

Cette action aura pour effet d’afficher la demande prévisionnelle et la suggestion de commande par établissement pour chaque UGS. Vous pourrez ainsi déterminer quels établissements ont besoin d’un réapprovisionnement, et prévoir les éventuels transferts de stocks à effectuer d’un établissement vers l’autre.

Prochaines étapes