Passer au contenu principal
 

Prévision de la demande

Les bonnes pratiques pour réaliser une prévision de la demande précise

Hitachi Solutions > Blog > 2020 > 10 > Les bonnes pratiques pour réaliser une prévision de la demande précise

La rentabilité de l'industrie de la mode dépend de prévisions précises. Les entreprises de prêt-à-porter récupèrent des informations de différents canaux lorsqu'elles tentent de prévoir les futures tendances. La connaissance des tendances actuelles est nécessaire pour la Supply Chain afin de prédire la réaction des clients face aux nouvelles collections. Bien que ce soit un mode de prévision traditionnel, sa portée reste très limitée.

Prévision de la demande dans le secteur de la mode : tendances

« Selon une étude du groupe Aberdeen, les entreprises ayant des prévisions de ventes précises ont 10% de chances d'augmenter leur chiffre d'affaires d'une année sur l'autre et 7,3% de chances de plus d'atteindre leur quota. »

L'un des défis tactiques pour les détaillants, grossistes et fabricants de mode a toujours été la précision des prévisions de la demande. Le point faible du commerce est de trouver le juste milieu entre un optimisme excessif, pouvant entraîner des surstocks et pertes de bénéfices, et des prévisions pessimistes, pouvant conduire à une rupture de stock impactant la vente et les marges.

Dans leur livre, The New Science of Retailing : How Analytics are Transforming the Supply Chain and Improving performance, Marshall Fisher et Ananth Raman de la Harvard Business School notent que les erreurs de prévision pour les nouveaux articles peuvent aller de 50% à 100%. Les prévisions ne seront jamais parfaites mais elles peuvent être améliorées grâce à la mise en place de certaines stratégies.

Pourquoi les prévisions de la demande sont-elles difficiles à créer dans le secteur de la mode ?

Les ventes d’articles de mode sont difficiles à prévoir pour plusieurs raisons. Les nouveaux articles n'ont pas d'historique de vente, de sorte que les prévisions ne peuvent être qu'estimées, car les attentes en matière de couleurs et de tissus changent d'une saison à l'autre. Les vêtements ont un cycle de vie très court et l'historique des ventes peut être limité, ce qui rend difficile la prévision de la demande avant la fin de la saison. De plus, lorsque les délais de fabrication sont plus longs que les cycles de vie, les managers ont des difficultés à passer une deuxième commande. Si la saison est très courte, la production n’aura pas le temps de fabriquer à temps.

Les agences de prévision des tendances recueillent des données pour tenter de prévoir la demande avec précision. L’historique des ventes et les informations relatives aux habitudes d'achat des consommateurs, rapidement changeantes, sont utilisés pour tenter de créer les looks uniques souhaités par les clients.

Les bonnes pratiques pour les prévisions de la demande dans la mode

La collecte d'un historique détaillé des ventes peut améliorer considérablement les résultats. Les données collectées par article, par semaine, sont plus efficaces pour prédire les tendances que les données mensuelles. Le fait de lier la prévision de la demande à la Supply Chain permet de prendre des décisions plus rapidement. Cette stratégie a été utilisée par l'icône du commerce Zara. En utilisant un ERP dédié et un logiciel intégré de gestion du cycle de vie des produits, les données de la Supply Chain jusqu'au consommateur final peuvent circuler de manière cohérente. Ces informations centralisées peuvent être utilisées au stade de la prévente pour tester la popularité d'une collection et déterminer quels articles se vendent le mieux.  

Des méthodes et des techniques plus récemment développées pour améliorer la prévision des articles de mode sont la collecte d'avis clients à partir de conversations sur les réseaux sociaux et des informations fournies par les technologies d'intelligence artificielle :

  • Les Réseaux sociaux : une clé pour des prévisions précises dans la mode 

Le magazine Digital Marketing propose une analyse de la manière dont les réseaux sociaux et leurs influenceurs inspirent la mode. Mais les réseaux ne sont pas seulement utiles pour promouvoir une marque ou un design. C'est également un moyen de créer un engagement avec les clients, de recueillir des idées pour de futurs concepts de design qui répondent aux besoins et aux désirs du public. Ces informations peuvent être collectées grâce à l'observation aléatoire des commentaires des publications des réseaux sociaux sur les futurs concepts de designs. Lorsqu’une entreprise se rapproche de ces clients, cela crée un sentiment d’appartenance et renforce la fidélité à la marque.

  • Social Listening (veille sur les réseaux sociaux)

Science Daily traite des effets du bouche-à-oreille viral pour l'industrie de la mode. Tout comme le bouche-à-oreille peut être un bon moyen de commercialiser certains biens et services, c'est aussi le moyen le plus précis pour les consommateurs de recevoir des avis objectifs. Surveiller ce que les gens disent sur les réseaux sociaux à propos des caractéristiques des styles de vêtements actuels, peut fournir aux prévisionnistes de la mode des informations précieuses pour prévoir quelles modifications des futurs styles pourraient être les plus populaires auprès des consommateurs. Les discussions peuvent inclure des "listes d’envie" de clients potentiels qui pourraient inspirer les créateurs pour créer la prochaine tendance.

  • Techniques de prédiction des tendances basées sur l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) est en pleine expansion dans de nombreux secteurs. Elle convient parfaitement à la prévision de la mode, car elle rassemble et traite de nombreux facteurs influençant les préférences du public en matière de mode, depuis les valeurs sociales et psychologiques à l'actualité, la météo, en passant par les préférences en matière de genre, d'économie, de culture populaire... la liste est aussi longue que le nombre de facteurs que l'on peut imaginer. L'analyse complexe basée sur les capacités de l'IA est le moyen le plus sophistiqué et le plus précis pour créer des prévisions de tendance.  Selon towardsdatascience.com, l'IA est en train de redéfinir l'industrie de la mode. Cette technologie prend en compte tous les facteurs potentiels pour aboutir à des modèles de prévision objectifs, adaptés à des types de tendances et de marchés spécifiques. La prévision de la mode ne fait pas mieux que cela.

Contactez nous pour en savoir plus
*

Bastien Gooris

Bastien a passé les 8 dernières années à accompagner les entreprises à adopter des technologies innovantes pour obtenir de meilleurs résultats. Bastien est spécialisé dans les processus permettant d’accompagner les clients dans leur parcours de transformation numérique. Grâce à des programmes tels que la stratégie digitale, la gestion des processus numériques et le travail collaboratif numérique, les différents départements des entreprises ont réalisé des économies financières réelles, amélioré leur efficacité et réduit leurs risques.

*

Author Spotlight

Bastien Gooris

Bastien a passé les 8 dernières années à accompagner les entreprises à adopter des technologies innovantes pour obtenir de meilleurs résultats. Bastien est spécialisé dans les processus permettant d’accompagner les clients dans leur parcours de transformation numérique. Grâce à des programmes tels que la stratégie digitale, la gestion des processus numériques et le travail collaboratif numérique, les différents départements des entreprises ont réalisé des économies financières réelles, amélioré leur efficacité et réduit leurs risques.

Désolé, une erreur s'est produite lors de la tentative d'envoi de vos données

Nous vous remercions pour votre demande, notre équipe reviendra vers vous dans les plus brefs délais.

Icon