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Comment fiabiliser la prévision des ventes et optimiser les promotions ?
La compréhension des facteurs aléatoireset de la météo-sensibilitéAccenture - Grande Consommation
*La haute performance. Réalisée.
Face à un déficit de croissance, la
principale stratégie mise en œuvre par
l’ensemble des entreprises du secteur
de la grande consommation a été,
ces dernières années, d’intensifier
l’activité promotionnelle. Aujourd’hui,
les promotions représentent, pour la
majorité des catégories, de l’ordre de
50% des ventes et ce pourcentage ne
cesse de croître.
Pour suivre cette tendance, les fabri-
cants ont dû sophistiquer l’ingénierie
de la promotion (panel élargi de
mécaniques promotionnelles différen-
ciées par segment de produits) et
faire face à des exigences de réacti-
vité toujours plus prégnantes de leurs
chaînes logistiques et d’approvision-
nement.
Ces pratiques – ainsi que l’imperma-
nence de l’offre produit - ont accru
la volatilité de la demande et l’ont
rendue difficilement modélisable. La
plupart des entreprises du secteur a
été logiquement confrontée à une
dégradation de la fiabilité de ses
prévisions de ventes, entraînant
notamment une augmentation du
taux de rupture, des stocks et de
l’obsolescence des produits finis et
des emballages.
Une demande plus difficile à prévoir
Les services dédiés à la prévision et à
la planification des ventes cherchent
donc à regagner le terrain perdu en
adoptant des approches de modélisa-
tion intégrées aux processus de
l’entreprise. A ce titre nous observons
deux tendances lourdes :
• La refonte du processus S&OP
(Sales & Operations Planning) ou
PIC (Plan Industriel et Commercial)
qui permet une circulation plus
fluide de l’information entre les
acteurs de la chaîne.
• L’industrialisation des modèles
statistiques de prévision.
Notre point de vue consiste à dire
qu’il existe des relais d’amélioration
de la prévision de vente grâce à
l’émergence de nouveaux outils et
usages de collaboration dans l’entre-
prise et son écosystème et à une
meilleure prise en compte statistique
des facteurs exogènes et aléatoires.
A ce titre, l’économétrie – c'est-à-dire
l’utilisation de techniques statistiques
avancées – s’est considérablement
vulgarisée pour entrer de plein pied
dans le monde industriel et devenir
une source potentielle d’avantages
concurrentiels.
La météo est une bonne illustration
des voies explorées par certains
acteurs du secteur de la grande
consommation car elle a un impact
considérable sur la vente de
nombreuses catégories de produits.
Les comportements des consomma-
teurs varient en fonction de la météo
et donc de la région dans laquelle ils
se trouvent au moment de l’achat.
Les entreprises qui connaissent
l’exposition de leurs produits au
risque météo améliorent sensiblement
leur prévision de la demande et
peuvent adopter des approches
promotionnelles et de distribution
optimales.
Des relais d’amélioration de la prévision des ventes
Les évolutions décrites dans le
paragraphe précédent mettent en
exergue les axes de travail possibles :
1 Faire évoluer le processus de prévi-
sion de ventes vers plus de collabo-
ration et d’agilité.
2 Identifier et introduire dans la
modélisation les facteurs aléatoires,
en particulier le facteur
météorologique.
3 Renforcer le processus de prévision
des promotions.
1. Faire évoluer le processus deprévision de ventes vers plus decollaboration et d’agilité
Les entreprises du secteur de lagrande consommation disposentgénéralement d’une équipe dédiée àla prévision et à la planification etd’un processus plus ou moins struc-turé de prévision de la demande. Laplupart du temps nous observons lescaractéristiques suivantes :
• Une fonction "Demand Planning",
souvent intégrée au sein de la
direction logistique, élabore la
prévision de la demande. Les prévi-
sionnistes s’appuient sur leur con-
naissance des marchés et des
produits, ainsi que sur des compé-
tences analytiques qui leur permet-
tent de manipuler des modèles
prédictifs plus ou moins élaborés.
• La prévision de la demande est
effectuée sur les trois horizons de
planification de l’entreprise :
long-terme (de un à trois ans pour
le plan et le budget), moyen-terme
(de trois à douze mois pour plani-
fier les moyens logistiques et les
approvisionnements à délais longs)
et court-terme (de une à trois
semaines pour planifier les opéra-
tions et approvisionnements).
• Le calcul de la prévision des
ventes s’appuie en partie sur des
modèles statistiques qui intègrent
plus ou moins bien les facteurs
exogènes tels que les tendances du
marché, la saisonnalité et les prin-
cipaux événements calendaires, la
promotion et le lancement des nou-
veaux produits.
Trois axes de travail
Gestion descommandes
Planificationlogistique
Prévisionsajustées
Prévisioniste
- Connaissance marché- Ajustement des hiérarchies produit, des paramètres de modélisation, et des algorithmes
Prévisionsclient
Historique de la demande
Paramètresdu modèle
Elaborationde la prévision
- Evaluation de la baseline historique (élimination de l’impact des facteurs)- Prévision de baseline- Intégration du plan promo- Intégration des autres facteurs (internes et externes) modélisés
Ajustement dela prévision
- Intégration des facteurs non modélisés (qualitatifs)- Ajustement du management (ventes, marketing, finance)- Simulation
Outilde Prévision
Comité Plan Industrielet Commercial
fig. 1 - Comment fiabiliser la prévision des ventes et optimiser les promotions ?
• Une étape d’ajustement plus ou
moins consensuel de la prévision,
regroupant les ventes, le marketing
et le trade marketing, la finance, la
supply chain et la production qui
permet d’intégrer des connaissances
métier, des contraintes spécifiques
et des informations qualitatives.
Certaines entreprises sont allées plus
loin que les autres en matière d’agilité
des processus. Elles ont fluidifié les
interfaces entre fonctions, par exem-
ple en synchronisant les grandes
étapes du processus de planification
au regard des besoins de chaque
acteur. Elles ont également défini les
règles du jeu et les prérogatives de
chacun des acteurs du processus afin
d’éviter les visions parcellaires et les
biais d’un consensus forcé. Elles ont
formalisé la nature des informations
échangées (dates de lancement des
nouveaux produits, objectifs, modifi-
cations des prix, nouvelles tendances
décelées…) et ont mis en place des
outils d’échange et de partage des
données.
On note également l’émergence de
pratiques collaboratives de planifica-
tion dont l’objectif est d’intègrer les
clients distributeurs, ceci permettant
de détecter rapidement les nouvelles
tendances du marché et d’adapter
l’offre en conséquence. Par exemple,
Danone a développé des approches
collaboratives de prévisions avec la
grande distribution pour intégrer le
"sell-in" et "sell-out" par magasin à
une fréquence hebdomadaire dans
son modèle de planification de la
demande.
2. Identifier et introduiredans la modélisation les fac-teurs aléatoires, en particulierle facteur météorologique.
L’entreprise a une action détermi-
nante sur de nombreux facteurs liés
au marketing (nouveaux produits,
déréférencements, prix, effets de
cannibalisation, …), au trade marke-
ting (activités promotionnelles, qua-
lité de l’exécution des promotions,
mise en avant des produits), au
département commercial (promotions,
couverture des points de vente et
fréquences de visite, …).
En revanche, l’entreprise subit les fac-
teurs macro-économiques (pouvoir
d’achat, consommation..), les facteurs
de marché (innovations de la concur-
rence, évolutions législatives et socié-
tales...), les facteurs climatiques et
calendaires, etc… (météo, saisonnalité,
événements spécifiques …).
La modélisation des facteurs externes
est perfectible dans la plupart des
entreprises, soit parce que des fac-
teurs critiques (ayant une corrélation
forte avec les ventes) ne sont pas pris
en compte dans le modèle, soit parce
que leur modélisation n’est pas satis-
faisante.
Une analyse statistique de corrélation
permet de mettre en évidence le pou-
voir explicatif de certaines variables
négligées qui mériteraient pourtant
d’être modélisées compte tenu de leur
impact sur les ventes.
C’est le cas de la météo qui offre des
possibilités de modélisation scien-
tifique permettant de déceler des cor-
rélations avec la demande dans de
nombreux secteurs de la grande con-
sommation.
CL!MPACT, expert de l’impact du
climat sur les activités des entreprises,
a réalisé une étude portant sur
300 catégories de produits de grande
consommation qui a permis d’identi-
fier 134 catégories météo-sensibles,
et de mesurer pour chacune d’elles
son indice de compétitivité climatique
(ICC). Selon CL!MPACT, un degré de
plus en été peut faire augmenter les
ventes de bière de plus de 5 % et
faire chuter celles du chocolat de 3 % !
Chez cet industriel, les prévisionnistes ont depuis longtempsremarqué la corrélation entre beau temps, synonyme de pique-nique, et consommation de salade en barquettes.
La plupart des recettes doivent être consommées en quelquesjours. En l’absence de capacité de réponse immédiate à lademande, les variations brutales de température peuvent avoirun effet dévastateur : ruptures de stock en rayon en cas dechaleur importante ou bien core excédent produit dans le casinverse.
L’usage de l’information climatique permet dans ce contexte decontribuer à l’optimisation des coûts de production via l’amélio-ration de la fiabilité des prévisions quotidiennes et hebdo-madaires.
Grâce aux prévisions de CLIMPACT, la fiabilité de la prévisionopérationnelle sur un an est passée de 86,5 % à 89 %. Cela setraduit par un meilleur taux de service (commandes complèteshonorées) et un taux de perte moindre permettant d’atténuerles surcoûts liés aux variations climatiques.
Etude de cas - Industriel dans les salades fraîcheur
3. Renforcer le processus deprévision des promotions.
Au cours de ces dernières années,
l’intensité promotionnelle s’est forte-
ment accrue, et les mécaniques pro-
motionnelles ont été sophistiquées
(+x %, y % offerts, 3 pour 2, collec-
tions limitées, bonus fidélité…). La
performance de la gestion des promo-
tions est devenue un facteur impor-
tant de performance de l’entreprise.
L’organisation mise en œuvre doit
notamment assurer une intégration en
temps réel du plan promotionnel dans
le modèle de prévision. Les entreprises
performantes mettent à profit les
compétences et les outils statistiques
des prévisionnistes pour simuler l’im-
pact des promotions sur les ventes et
ajuster leur plan promotionnel.
La méthode d’élaboration des prévi-
sions de ventes promotionnelles doit
s’appuyer sur les données disponibles
(Données IRI, Données Nielsen, relevés
trade marketing, sell-in et sell-out
fournies par les distributeurs), pour
déterminer les composants suivants:
- Ventes de stockage des consomma-
teurs ("forward buying")
- Effets de cannibalisation (sur les
autres références du portefeuille
produit)
- Croissance de la catégorie
- Gains de part de marché de la
marque fabricant (sur ses concur-
rents)
- Gains de part de marché du
distributeur
En outre il est important de maîtriser
les effets de stockage1 (effet frigo en
queue de promotion). Le fabricant
peut contrôler ces effets pour
améliorer la fiabilité des prévisions en
renforçant sa gestion des quotas sur
les quantités promotionnelles et en
contrôlant les commandes spécula-
tives des distributeurs.
La encore, le facteur météo a un
impact sensible et nous semble
rarement bien appréhendé par la
majorité des entreprises du secteur.
Par exemple, face à un démarrage
tardif de la saison, les fabricants et
distributeurs auront tendance à met-
tre en place des promotions « de rat-
trapage » pour les produits à DLC
courtes ou pour les produits saison-
niers. Or, une météo devenue
soudainement favorable pourrait ren-
dre de telles campagnes inutiles, voire
contre-productives. En accélérant la
demande dans un contexte naturelle-
ment favorable l’entreprise risque plus
que d’habitude la rupture en linéaire
et la perte de marges liée à un moin-
dre retour sur ses investissements
promotionnels.
1 Stockage des références en promotion
réalisées par les distributeurs avant et
après la période promotionnelle
Une chaîne de distribution française a lancé la mise en place d’unecellule de prévision dotée des outils, processus et compétencesadaptées avec les objectifs suivants:
- Améliorer la fiabilité des prévisions de vente par article et parmagasin,
- Améliorer l’exécution des promotions,- Permettre l’analyse de l’écoulement des promotions et anticiper
les actions correctives.
L’intervention préliminaire d’Accenture Interactive sur plus de 150 000 références a permis d’améliorer la fiabilité des prévisionsd’au moins 25 % et de réduire significativement la charge deséquipes dédiées à la gestion du processus de prévision.
L’action de CL!MPACT dans le processus d’amélioration de la prévi-sion, consiste à effectuer successivement trois opérations, toutesintégrées dans le processus de traitement des données de la plate-forme d’Accenture Interactive.
- Identifier les produits météo-sensibles dont la demande varie enfonction des fluctuations météo,
- Quantifier la part du volume d’affaires impactée par l’effet météo,pour la période concernée,
- Hiérarchiser les produits météo-sensibles au regard de leur impactsur le chiffre d’affaires.
La gestion différenciée des produits en fonction de leur météo-sensibilité permettra d’être plus efficace dans le choix desproduits et des dates de lancement des campagnes promotionnelles.
Etude de cas – Chaîne de distribution française
Illustration
Vent
es
Temps
Activités
1. Correction des historiques de ventes
2. Analyse et classification du portefeuille produit en segments de produits de comportement similaire
1. Calcul de coefficients d’impact par type de promotions
2. Isolement des ventes permanent pendant les promotions
1. Estimation des modèles statistiques de prévision du permanent
2. Réunion du consensus et calibration des résultats
1. Application de coefficients d’impact par mécanique sur la fonction permanent
2. Application de facteurs pour prendre en compte les spécificités magasin de la promotion future analysée
Accenture est une entreprise interna-
tionale de conseil en management,
technologies de l’information et
externalisation. Combinant son expéri-
ence, son expertise et ses capacités de
recherche et d’innovation développées
et mises en œuvre auprès des plus
grandes organisations du monde sur
l’ensemble des métiers et secteurs
d’activités, Accenture aide ses clients –
entreprises et administrations – à ren-
forcer leur performance. Avec plus de
181 000 collaborateurs dans plus de
120 pays, Accenture a généré un
chiffre d’affaires de 21,58 milliards de
dollars au cours de l’année fiscale
clôturée le 31 août 2009.
Par son expérience, Accenture a su
acquérir une compétence tant fonc-
tionnelle que technique dans le secteur
de la grande consommation. Celle-ci a
déjà été mise à contribution pour
accompagner nos clients dans une
réelle amélioration de leurs perfor-
mances pour les différentes étapes
clefs des prévisions telles que l’analyse
de l’historique, le choix des algorithmes
de prévision, le réglage des paramètres,
l’impact des promotions et des facteurs
externes.
Ainsi, les équipes d’Accenture ont su
aider nos clients à améliorer leur fiabi-
lité de prévision de 5 à 25 %, à réduire
les taux de rupture de 5 à 15 %, à
réduire leur taux d’obsolescence de 10
à 20 % grâce à une meilleure gestion
des cycles de vie des produits.
Accenture s’est en outre doté de
l’entité Accenture Interactive, par le
rapprochement stratégique d’experts
en économétrie, en innovation tech-
nologique, en externalisation, ainsi que
par les acquisitions de sociétés de
services en marketing digital et en
reporting innovants.
Ce groupe a, depuis sa création,
démontré une croissance spectaculaire,
se spécialisant dans les domaines des
plateformes marketing et digitales
innovantes alliant agilité, innovation et
analytique.
Pour plus d’informations :
www.accenture.com/accentureinter-
active
A propos de la société CL!MPACT
Fondé en 2003 par une équipe
d'experts Climat, CL!MPACT est le
leader européen de la Business
Intelligence Climatique. Partant du
constat que 80 % de l’économie est
« météo-sensible », l'offre CL!MPACT
Weather Competitivity Services
permet aux entreprises de convertir,
pour chacun de leurs produits ou ser-
vices, les fluctuations météorologiques
en avantages compétitifs.
L'offre CL!MPACT s'adresse à tous les
secteurs économiques sensibles au
climat : la grande consommation, la
distribution, l’agriculture, le transport,
l’assurance, l’industrie, les services,
l’énergie, le textile, les loisirs, la
santé… Des entreprises leaders de leur
secteur ont mis en œuvre, dans le
cadre de leur stratégie d’optimisation
des processus et de réduction des
coûts, les services de compétitivité
climatique de CL!MPACT.
Basé à Paris, CL!MPACT s’appuie sur
l’expertise d’une équipe de 23 person-
nes. En juin 2009, CL!MPACT a réalisé
une seconde levée de fonds de
4 millions d’euros réunissant son
actionnaire historique Elaia Partners,
et un nouvel investisseur Nextstage,
société de gestion de fonds de capital
investissement.
Pour plus d’informations :
www.climpact.com
A propos d’Accenture
Copyright © 2010 Accenture
Tous droits réservés.
La marque Accenture,
son logo et la signature
“High performance. Delivered.”
sont la propriété d’Accenture.
Vos contacts
Eric Mestre
Directeur en charge des secteurs
Grande Consommation et Produits de
Luxe pour la France et le Benelux
Tél. : 01.53.23.59.97
Dimitri Xavier
Senior Manager, Stratégie
Tél. : 01.53.23.57.88
