Étude de cas

Comment un détaillant de premier plan a amélioré la précision de ses prévisions de marché de 42 % et optimisé sa prise de décision basée sur les données

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Leurs défis

Allouez les ressources efficacement

En tant que fabricant sur le marché des biens de consommation, l'entreprise devait déterminer les principaux facteurs qui orienteraient ses stratégies de marché et sa planification de la production pour les catégories de produits et les catégories régionales. L'incapacité de prévoir la demande avec précision et le manque de clarté quant à l'impact des facteurs macroéconomiques impliquaient qu'ils avaient besoin d'une visibilité totale sur l'allocation des ressources. Cela a entraîné des coûts inutiles et une perte potentielle de revenus. Cela était également nécessaire pour les aider à découvrir plus rapidement les principaux moteurs de la demande par produit et par région afin de rester compétitifs.

Identifier les moteurs externes de la demande

Utilisant actuellement une approche ascendante, leur méthode de prévision était limitée à un simple modèle de prévision univarié. Cela a introduit un problème crucial qui a eu une incidence sur la précision des prévisions. Les risques associés à l'application exclusive de modèles de prévision univariés signifiaient qu'ils n'avaient pas l'occasion d'appliquer des indicateurs avancés à leurs prévisions agrégées, car les modèles de prévision univariés ne le permettaient pas.

Principaux résultats

Capacité à optimiser les performances commerciales grâce à des prévisions validées par le marché

L'organisation était désormais en mesure d'optimiser ses performances commerciales grâce à des prévisions validées par des données de marché et macroéconomiques. Cela leur a permis d'avoir une visibilité sur l'importance de chaque moteur du marché et d'avoir une vue d'ensemble de leur impact sur leurs prévisions commerciales. Ils ont eu la possibilité de suivre ces évolutions en permanence au fur et à mesure de l'évolution de la consommation et de l'activité économique.

Identification des moteurs prédictifs du marché au niveau d'un groupe de produits et d'une région

Après avoir identifié leurs principaux indicateurs et la demande, ils pouvaient désormais prendre en compte l'évolution économique et le cycle économique ayant une incidence sur un groupe de produits spécifique. Le détaillant était désormais en mesure de créer facilement des prévisions pour chaque groupe de produits et chaque région. Une fois les modèles construits, il suffit d'une mise à jour rapide tous les mois, ce qui rend le processus reproductible et permet de gagner un temps précieux.

Amélioration de 42 % de la précision des prévisions

En mettant en œuvre les meilleures pratiques à toutes les étapes du processus de prévision, le détaillant a obtenu une amélioration à deux chiffres de la précision des prévisions MAPE.

L'incapacité de prévoir la demande avec précision et le manque de clarté quant à l'impact des facteurs macroéconomiques impliquaient qu'ils avaient besoin d'une visibilité totale sur l'allocation des ressources.

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