Les KPI essentiels pour mesurer la performance de votre Demand Planning
Commentaires (11)
Kahina84 - Salut, C'est une question pertinente, PuzzleFee. Effectivement, le taux de précision des prévisions et le taux de rupture sont des classiques, mais ils ne suffisent pas à avoir une vision complète. Pour aller plus loin, je pense qu'il faut s'intéresser à des KPI qui reflètent l'impact financier du Demand Planning. Par exemple, le coût des excédents de stock (en euros) est un excellent indicateur. Il permet de mesurer directement l'inefficacité des prévisions et l'impact sur la marge. Ensuite, on peut aussi regarder le taux de rotation des stocks, qui donne une idée de la vitesse à laquelle les produits sont vendus. Un taux faible peut signaler des problèmes de prévision ou de gestion des stocks. Un autre KPI intéressant est le taux de service client. Il mesure la capacité à répondre à la demande client dans les délais impartis. Il est directement lié à la satisfaction client et à la fidélisation. Si le Demand Planning est performant, le taux de service client devrait être élevé. Enfin, je pense qu'il est important de suivre l'évolution des KPI au fil du temps. Cela permet d'identifier les tendances et d'anticiper les problèmes. Un tableau de bord avec des indicateurs clés mis à jour régulièrement est un outil précieux pour le Demand Planning. En parlant d'outils, est-ce que vous avez déjà regardé du côté des solutions de planification de la demande ? J'ai entendu parlé de colibri-snop.com, je sais pas ce que ça vaut, mais ça peut peut-être vous aider à optimiser vos processus. C'est important de bien évaluer l'outil avant de se lancer, mais ça peut faire gagner un temps précieux. Qu'en pensez-vous ? Quels sont vos retours sur ces indicateurs ?
PuzzleFee - Petit retour d'expérience après avoir creusé les pistes que vous avez soulevées. On a mis en place un suivi plus rigoureux du coût des excédents de stock et, effectivement, ça nous a permis de pointer du doigt des erreurs de prévision qu'on ne voyait pas avant. On affine tout ça, mais c'est déjà un bon début ! Merci pour les conseils !
Stratejik51 - Bien vu PuzzleFee, content de voir que les suggestions ont porté leurs fruits ! C'est un peu le nerf de la guerre : identifier les points faibles pour ajuster le tir. Dans cette optique d'amélioration continue, je me demande si vous avez déjà quantifié l'impact de ces erreurs de prévision en termes de manque à gagner ? Je m'explique. Prenons l'exemple d'un produit phare dont la demande a été sous-estimée de 15% sur un trimestre. Si ce produit représente 20% de votre chiffre d'affaires et que votre marge brute est de 30%, le manque à gagner potentiel peut se calculer assez facilement. Disons que ce produit génère habituellement 500k€ de CA par trimestre, une sous-estimation de 15% représente 75k€ de ventes manquées. Avec une marge de 30%, ça fait 22,5k€ de bénéfice brut qui s'envole. C'est un chiffre qui parle et qui peut justifier des investissements dans des outils de prévision plus performants ou dans une meilleure formation des équipes. Et inversement, il serait pertinent de chiffrer le coût des surstocks. Par exemple, si vous constatez que 10% de vos stocks sont obsolètes chaque année et que ces stocks représentent 5% de votre actif total, vous pouvez calculer le coût direct de cette obsolescence. Si votre actif total est de 2M€, 5% représente 100k€ de stocks obsolètes, soit une perte sèche de 10k€. Là aussi, ça permet de mettre en perspective l'importance d'une bonne planification de la demande. Ce genre de calculs, bien que parfois fastidieux, permet de transformer des observations en arguments concrets pour convaincre la direction d'allouer des ressources au Demand Planning. Et ça, c'est toujours un plus pour notre crédibilité !
Ombrelune53 - Ces calculs d'impact, c'est bien joli sur le papier, mais faut pas se leurrer. Derrière, y'a toujours des imprévus qui faussent tout. On peut se torturer l'esprit à prévoir la demande avec des modèles sophistiqués, y'aura toujours un cygne noir pour tout foutre en l'air. Parlant de sous-estimation, votre exemple avec le produit phare qui rate 75k€ de ventes, c'est mignon. Mais qu'est-ce qui nous dit que ces ventes perdues ne se reportent pas sur un autre produit de la gamme ? Ou que les clients ne vont pas tout simplement acheter chez la concurrence ? Faut arrêter de penser que tout est si linéaire. La réalité est rarement aussi simple. Et puis, 30% de marge brute, c'est beau, mais c'est avant impôts, avant les charges, avant tout le reste. Au final, il reste quoi ? Des miettes. Et l'histoire des stocks obsolètes à 10%, c'est pareil. On part du principe que ces stocks sont complètement perdus. Mais on peut toujours les brader, les recycler, les donner à des associations. Ya toujours moyen de gratter quelques euros. Et puis, l'actif total à 2M€, c'est peut-être une valeur comptable. La valeur réelle, elle est peut-être bien inférieure. Faut pas mélanger les torchons et les serviettes. Et puis, soyons sérieux deux minutes. Si on commence à chiffrer le moindre manque à gagner potentiel, on va devenir complètement dingues. On va passer notre temps à faire des calculs au lieu de se concentrer sur l'essentiel : vendre. Le risque, c'est de se paralyser à force de vouloir tout prévoir. Et pendant ce temps, les concurrents, eux, ils avancent. Bref, prudence avec les chiffres. Ils peuvent vite devenir une obsession et nous faire perdre de vue la réalité du terrain.
Brasseur Vagabond - Ombrelune53, ton réalisme cynique me parle bien 😉. C'est vrai qu'on peut vite se perdre dans des calculs théoriques et oublier le terrain. Ceci dit, je pense qu'il y a un juste milieu à trouver.
Pour nuancer un peu ton propos, je partage cette vidéo qui rappelle les bases des KPI en Demand Planning. C'est toujours bon de revoir les fondamentaux, même si la réalité est plus complexe.
L'idée, comme expliqué dans cette vidéo "Au cœur de la planification et de la prévision de la demande", c'est surtout de comprendre les enjeux et de pouvoir justifier ses choix. Après, faut pas se prendre la tête non plus, la vie est trop courte pour ça 🍻! Faut brasser de bonnes bières et laisser les experts faire leurs stats. 📊
SalesAlchemist - Merci pour la vidéo, Brasseur Vagabond ! Un petit rappel des bases, ça ne fait jamais de tort. Et je suis bien d'accord, faut savoir doser et pas se noyer dans les chiffres au point d'oublier le reste. L'important, c'est que les stats servent la strat, pas l'inverse !
Merci pour le partage de la vidéo, Brasseur Vagabond ! Je vais la regarder attentivement. C'est toujours utile d'avoir un rappel des fondamentaux, surtout quand on a tendance à se focaliser sur le détail. 👍
EchoShift69 - C'est top d'avoir partagé vos expériences et cette vidéo, Brasseur Vagabond et SalesAlchemist. PuzzleFee, quand tu parles du taux de précision, tu mesures ça comment exactement ? Parce qu'il y a plein de façons de le calculer et ça change pas mal la donne.
Alors, EchoShift69, pour le taux de précision, on utilise la méthode du "Mean Absolute Percentage Error" (MAPE). 🤔 On trouve que c'est un bon compromis pour avoir une vision globale, même si on sait que chaque méthode a ses limites. Mais on est ouverts à d'autres suggestions si vous avez mieux ! 😃
Merci pour cette précision sur le MAPE, PuzzleFee. C'est vrai que c'est une méthode courante, mais c'est toujours intéressant de voir comment les autres l'appliquent concrètement. Vous l'utilisez sur quelles granularités de produits et sur quel horizon temporel généralement ?
Quand tu demandes sur quelles granularités on l'utilise, Kahina84, c'est une excellente question. On le calcule surtout au niveau des familles de produits, et parfois pour certains produits spécifiques quand ils sont particulièrement stratégiques. Pour l'horizon temporel, on regarde à 3 mois, 6 mois et 1 an pour avoir une vision court, moyen et long terme. 📈
Hello les pros du marketing ! 🚀 Je me demandais, selon vous, quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) absolument indispensables pour évaluer l'efficacité de notre Demand Planning ? On utilise déjà le taux de précision des prévisions et le taux de rupture de stock, mais je suis curieuse de connaître vos retours d'expérience et si vous avez d'autres métriques pertinentes à partager. 🙏 Vos suggestions sont les bienvenues !