Vous avez probablement déjà constaté que le simple fait d'agréger les prévisions relatives à vos groupes de produits ne vous donnera pas les mêmes chiffres que les prévisions totales, ce qui se traduira par des prévisions de ventes totales qui ne correspondent pas aux chiffres relatifs à vos produits.
Une fois les prévisions hiérarchiques en place, vous pouvez réconcilier toutes les prévisions de votre hiérarchie de prévisions et améliorer la précision à tous les niveaux.
« L'utilisation d'Indicio nous a aidés à produire
des prévisions précises dans un
une fraction de temps. »
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La précision des prévisions peut souvent pâtir des prévisions à de nombreux niveaux, tels que les groupes de produits et les régions, car la volatilité tend à augmenter avec la granularité.
Le simple fait de résumer ces prévisions ascendantes permettrait également d'agréger l'erreur.
En appliquant un rapprochement optimal des prévisions, vos prévisions sont ajustées à l'aide d'une méthode qui les pondère en fonction de leur précision historique,
Cela améliore la précision à tous les niveaux de prévision.
De nombreux planificateurs de la demande n'utilisent que des modèles univariés pour leurs prévisions. Cependant, vous risquez de manquer l'occasion de découvrir et d'intégrer des indicateurs avancés dans vos prévisions agrégées.
En tenant compte des facteurs macroéconomiques, vous pouvez mieux comprendre quelles variables externes ont un impact sur la demande,
Comment pouvez-vous identifier les principaux moteurs de la demande ? Indicio calcule et classe chaque variable explicative en fonction de sa causalité par rapport à votre principale variable d'intérêt, en utilisant une corrélation partielle et une régularisation au lasso.
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De nombreuses équipes de planification de la demande s'appuient sur les données des ventes pour mieux comprendre l'environnement du marché.
Cependant, ces équipes ont constaté que les informations fournies par les ventes sont souvent sujettes à partialité.
En utilisant des modèles multivariés dans vos prévisions, vous pouvez appliquer une approche axée sur les données pour saisir et intégrer la dynamique du marché à vos prévisions.
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