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Top 20 des KPI et métriques de planification de la demande que vous devez connaître

La planification de la demande est le processus consistant à prévoir la demande pour un produit ou un service et à aligner l'inventaire et d'autres ressources pour répondre à cette demande en analysant les résultats passés, les conditions changeantes du marché et les ventes attendues. Mais vous ne pouvez pas planifier pour l'avenir sans les bonnes informations. C'est là que les indicateurs de performance clés (KPI) de la planification de la demande peuvent vous aider.

En général, Les KPI suivent la progression d'une entreprise vers ses objectifs et éclairent la prise de décision. Dans le cas de la planification de la demande, garder un œil attentif sur les KPI peut aider à améliorer la précision des commandes, découvrir les changements dans la demande et surveiller les ventes. Et ne vous y trompez pas :la planification de la demande peut avoir un impact significatif sur les résultats d'une entreprise, comme de nombreuses entreprises l'ont appris, souvent à la dure.

Qu'est-ce que la planification de la demande ?

La planification de la demande aide une entreprise à prédire les ventes futures. C'est un processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement qui étudie le comportement historique des clients, les tendances projetées et les conditions du marché et économiques, entre autres facteurs, pour augmenter les chances de répondre aux demandes des clients tout en évitant les stocks excédentaires. Alors que la prévision de la demande se concentre sur la prévision des tendances futures des ventes, la planification de la demande utilise les informations de la prévision de la demande pour réaliser les ventes attendues plus efficacement. La planification de la demande touche à tous les aspects d'une entreprise, de la vente et du marketing aux achats, opérations de la chaîne d'approvisionnement, productif et financier.

Que sont les KPI de la planification de la demande ?

Étant donné la rapidité avec laquelle les marchés évoluent et la demande fluctue, une planification réussie de la demande nécessite des précisions, informations en temps réel. Les KPI de planification de la demande sont conçus pour fournir des informations à jour sur les activités essentielles à la planification. Certains KPI de planification de la demande évaluent directement les résultats des efforts de planification de la demande, comme l'erreur moyenne absolue en pourcentage. D'autres donnent un aperçu de la demande future, comme une analyse Pareto des clients (plus à ce sujet plus tard) et des métriques de pré-réservation. Quelques, comme l'erreur hebdomadaire de prévision de l'emplacement de l'article, peut même révéler comment les chaînes d'approvisionnement et les prévisions de vente affectent les points de vente locaux individuels.

Pourquoi les KPI de la planification de la demande sont-ils si importants ?

Les KPI de planification de la demande sont importants car ils peuvent fournir des informations essentielles pour le résultat net. Un KPI signalant que les ventes ont sous-performé sur un marché particulier peut déclencher une vente flash ou une baisse des prix pour réduire les stocks, par example. Ou, un KPI qui indique une forte tendance à la hausse pour un produit peut signifier qu'une entreprise doit ajuster son plan de chaîne d'approvisionnement pour augmenter la production. La nature de ces exemples sert également à souligner pourquoi il est important que les KPI de planification de la demande soient mis à jour en temps réel, afin que toutes les mesures clés soient exactes, à jour et prêt à être analysé à tout moment.

Ne pas surveiller de près les KPI de planification de la demande peut s'avérer coûteux. Parmi les exemples très médiatisés de problèmes de planification de la demande, citons l'échec de Walgreens à reconnaître la tendance à la hausse des prix des médicaments génériques dans ses prévisions de 2014. Le résultat :ces prix en hausse ont réduit les marges, entraînant une baisse de 1,1 milliard de dollars de revenus et coûtant son travail au directeur financier. En 2001, des erreurs dans le programme de planification de la demande de Nike ont amené l'entreprise à commander pour 90 millions de dollars de chaussures peu vendues. Comment cela a-t-il affecté la performance financière de la marque ? Cela a coûté à Nike environ 100 millions de dollars de ventes cette année-là et a réduit le cours de son action de 20 %.

Comment choisir les bons KPI de planification de la demande

Améliorer la précision de la planification de la demande de votre entreprise n'est pas une tâche simple ou facile, car il n'existe pas d'indicateur unique qui mettra une entreprise sur la bonne voie. Il existe plusieurs KPI essentiels que la plupart des entreprises utilisent pour évaluer la planification de la demande (comme les 10 premiers exemples ci-dessous), mais il existe également une grande variété de KPI de planification de la demande qui peuvent être particulièrement utiles à une entreprise mais pas à une autre.

Déterminer quels KPI sont les mieux adaptés à votre entreprise peut impliquer des essais et des erreurs. Chaque métrique a ses propres avantages et inconvénients, et chaque entreprise a ses propres objectifs, qu'il s'agisse d'une croissance rapide ou de maintenir des parts de marché. Donc, les « bons » KPI de planification de la demande varieront d'une entreprise à l'autre. Heureusement, il existe une grande variété d'indicateurs de performance clés parmi lesquels choisir.

Top 20 des KPI et métriques de planification de la demande pour votre tableau de bord

Compte tenu de la nature interfonctionnelle de la planification de la demande, ce qui nécessite une collaboration entre disciplines telles que la prévision des ventes, gestion de la chaîne d'approvisionnement et gestion des stocks, les informations doivent être rassemblées le plus facilement possible. Un tableau de bord de planification de la demande peut aider en agrégeant les KPI dans une interface visuelle facile à comprendre qui peut être partagée et personnalisée entre les rôles. La cheville ouvrière, bien sûr, consiste à sélectionner les KPI de planification de la demande les plus importants pour votre entreprise.

Il existe des KPI de planification de la demande pour presque tous les domaines d'activité. Et de nombreuses industries et entreprises individuelles ont développé des KPI personnalisés pour leur donner un aperçu de la planification de la demande qui répondent à leurs défis et caractéristiques particuliers. Néanmoins, certains KPI essentiels de la planification de la demande s'appliquent à toute entreprise, que vous vendiez des chaussures ou que vous développiez des produits pharmaceutiques.

Voici les 20 principaux KPI de planification de la demande, suivis d'explications et de la façon de calculer chacun d'eux. Soyez prévenu :certains nécessitent de vrais calculs, c'est donc une bonne idée de garder une calculatrice à portée de main.

  1. Ventes prévues par rapport aux ventes réelles (erreur de prévision)
  2. Précision de la prévision
  3. Erreur mensuelle de prévision de la catégorie de produits
  4. Biais
  5. Signaux de suivi
  6. Erreur absolue moyenne (MAE) et écart absolu moyen (MAD)
  7. Erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE)
  8. Erreur de pourcentage absolu moyen symétrique (SMAPE)
  9. Erreur de pourcentage absolue moyenne pondérée (WMAPE)
  10. Erreur quadratique moyenne (MSE)
  11. Erreur quadratique moyenne (RMSE)
  12. Conversions de ventes réelles par rapport aux hypothèses de ventes
  13. Taux de remplissage des commandes
  14. Taux de commande parfait
  15. Erreur de prévision hebdomadaire de l'emplacement de l'article
  16. Indicateurs d'alerte précoce pour la variation de la demande
  17. Analyse Pareto de la demande client
  18. Commande de pré-réservation pour les nouveaux produits
  19. Produits à éliminer
  20. Veille marketing des activités des concurrents

1. Ventes prévues par rapport aux ventes réelles (erreur de prévision)

La mesure des ventes prévues par rapport aux chiffres des ventes réelles indique si le service des ventes ou des équipes spécifiques sont sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs. Ce KPI le plus simple est également appelé « erreur de prévision » et peut être fourni chaque semaine, mensuel, trimestriel, cumulatif mensuel et cumulatif annuel - ou tout ce qui précède - en fonction du produit ou du service et de la rapidité avec laquelle les décisions doivent être prises. Pour les planificateurs de la demande, c'est le meilleur aperçu de la qualité de leur production ; tout aussi souvent, il est utilisé par les responsables commerciaux pour vérifier les performances commerciales et pousser l'équipe, comme requis. La formule est :

Ventes prévues par rapport aux ventes réelles (erreur de prévision) =Ventes réelles - Ventes prévisionnelles

Par example, disent qu'une prévision trimestrielle pour une société de conseil appelle sa division logicielle à générer 5 millions de dollars de revenus, mais ce groupe ne rapporte que 4 millions de dollars. L'erreur de prévision serait de 1 million de dollars, la différence entre ces chiffres.

2. Précision des prévisions (FA)

La précision des prévisions est le KPI global de planification de la demande. Cela vous indique à quel point vos prévisions de demande et de ventes ont été précises. Meilleur est votre FA, plus vos coûts opérationnels sont alignés avec la demande et plus vos bénéfices sont élevés. Un nombre bon ou acceptable pour ce KPI variera en fonction du produit et du scénario commercial. Pour un nouveau produit sans historique de vente, une précision de prévision de 80 % est considérée comme très bonne. (Les produits saisonniers peuvent faire exception à cette règle s'il y a de grandes variations dues à la météo, ce qui peut entraîner des pourcentages de précision inférieurs.) Cependant, les produits avec une longue histoire de vente devraient viser un FA de 90 % ou mieux. Comme de nombreux KPI, L'AF peut être calculé aussi souvent qu'une entreprise a besoin ou est en mesure de le faire compte tenu de la vitesse de ses cycles économiques particuliers. La formule est :

Précision de la prévision =1 – [Valeur absolue de (Ventes réelles pour la période – Ventes prévues pour la même période) / Ventes réelles pour la période]

Alors, si les prévisions d'une entreprise la prévoyaient de vendre 100 unités d'un produit particulier et qu'elle en a en fait vendu 115, son FA était de 87 % :1 – [(115 – 100) / 115], ou 1 – 0,13 =0,87. Notez que cette formule ne tient pas compte du signe positif ou négatif (c'est ce que signifie "valeur absolue"). Par example, si l'entreprise a vendu 87 unités contre la même prévision de 100 unités, c'est FA est de 85%, pas -85%.

3. Erreur de prévision de catégorie de produit mensuelle (MPCFE)

Ce KPI de planification de la demande est simplement la précision des prévisions (FA) appliquée à une catégorie de produits spécifique sur une base mensuelle. Avec des ramifications dans plusieurs départements, cette métrique peut aider à affiner les changements dans les ventes et le marketing, ainsi que d'alerter les planificateurs lorsque les chaînes d'approvisionnement doivent être renforcées. En général, L'erreur mensuelle de prévision de la catégorie de produits devrait être plus précise que les prévisions à l'échelle de l'entreprise, car les informations disponibles pour les planificateurs de la demande sont plus précises. La formule est :

Erreur mensuelle de prévision de la catégorie de produits =1 – [Valeur absolue de (Ventes réelles de la catégorie de produits pour le mois – Prévisions des ventes de la catégorie de produits pour la période du mois) / Ventes réelles de la catégorie de produits pour le mois]

4. Biais

Biais, également appelée erreur moyenne de prévision (MFE), est la tendance des erreurs de prévision à évoluer dans une direction — constamment supérieure ou inférieure aux résultats de vente réels. Il est important de suivre les biais donc, si détecté, il peut être corrigé avant qu'il ne fausse les prévisions trop longtemps dans une direction, ce qui pourrait entraîner des coûts d'inventaire excessifs (si la tendance est à la surestimation) ou des opportunités de vente perdues (si la tendance est à la sous-estimation). Les biais peuvent provenir de plusieurs sources, tels que le désir des gestionnaires de prévisions qui correspondent aux objectifs de vente ou aux objectifs du service. La formule est :

Biais =Somme des erreurs de prévision observées sur plusieurs périodes / Nombre total de périodes observées

Par example, Supposons que vous souhaitiez calculer le biais pendant quatre semaines en février, lorsque les planificateurs de la demande prévoient des ventes de 10 articles par semaine. Comme le montre le graphique ci-dessous, les ventes de la première semaine étaient de 12, l'erreur de prévision était donc de 2 ; la semaine 2 a vu des ventes réelles de 8, faire une erreur de -2 ; semaine 3, 8, pour un autre -2; et semaine 4, sept, résultant en un -3. La somme de ces quatre erreurs de prévision est de -5 (2 + -2 + -2 + -3), et -5 divisé par quatre périodes de prévision donne un biais de -1,25.

Biais pour février

Semaine 1 Semaine 2 Semaine 3 Semaine 4 Somme des prévisions
les erreurs
Ventes réelles 12 8 8 sept
Prévoir dix dix dix dix
Erreur de prévision 2 -2 -2 -3 -5
Biais =-5/4 =1,25

5. Signaux de suivi (TS)

Les signaux de suivi sont un autre moyen de mesurer l'existence d'un biais persistant. L'analyse des signaux de suivi sur une longue période de temps peut également indiquer la précision du modèle de prévision. La formule est :

Signal de suivi =(Ventes réelles pour un mois – Ventes prévues pour ce mois) / Valeur absolue de (Ventes réelles pour un mois – Ventes prévues pour ce mois)

Cette formule est pour un signal de suivi dans une période observée et donne 1 ou -1. Un TS de 1 indique une sous-prévision (la demande est supérieure à la prévision) et un TS de -1 indique une sur-prévision (la demande est inférieure à la prévision). Les planificateurs de la demande calculent généralement ce KPI en additionnant les signaux de suivi pour de nombreuses périodes. Si suivi pendant 12 semaines, par example, le résultat le plus élevé possible est 12 et le plus bas est -12. Un TS de zéro est toujours idéal, indiquant aucun biais constant.

6. Erreur absolue moyenne (MAE) et écart absolu moyen (MAD)

L'erreur absolue moyenne et l'écart absolu moyen sont deux noms pour la même formule, populaire auprès des planificateurs de la demande. Il s'agit d'un KPI simple qui mesure la précision des prévisions en faisant la moyenne de l'ampleur des erreurs de prévision et en révélant ainsi la variabilité des prévisions au fil du temps. Comme le nom l'indique, c'est la moyenne de l'erreur absolue (également appelée écart), ce qui signifie que les valeurs positives et négatives ne s'annulent pas (comme elles le font, par example, dans le calcul du biais). Il est exprimé en nombre d'unités plutôt qu'en pourcentage, il n'est donc pas mis à l'échelle par rapport à la quantité de la demande. Une MAE de cinq unités est idéale si votre demande est de 1, 000 mais plutôt faible si la demande n'est que de 10. La formule est :

Erreur absolue moyenne (ou écart) =Somme des erreurs de prévision absolues observées sur plusieurs périodes / Nombre de périodes

Le graphique ci-joint calcule le MAE/MAD pour février à partir de l'exemple décrit dans le KPI n° 4 (biais).

Erreur absolue moyenne pour février

Semaine 1 Semaine 2 Semaine 3 Semaine 4 Somme de l'absolu
Erreurs de prévision
Ventes réelles 12 8 8 sept
Prévoir dix dix dix dix
Erreur de prévision 2 2 2 3 9
MAE =9/4 =2,25

7. Erreur de pourcentage absolu moyen (MAPE)

Le pourcentage d'erreur absolu moyen est une mesure statistique de l'exactitude d'une prévision. Ce KPI de planification de la demande exprime le degré d'erreur en pourcentage, il reste donc applicable quelle que soit l'ampleur de la demande et est plus facile à communiquer aux différents services — en d'autres termes, des personnes qui ne sont pas des planificateurs de la demande et/ou des statisticiens. La formule est :

Erreur moyenne absolue en pourcentage =Somme de (Erreur de prévision pour la période / Ventes réelles pour cette période) / Nombre total d'erreurs de prévision x 100

Le graphique ci-joint calcule le MAPE pour février en utilisant les mêmes prévisions et chiffres de vente que le n° 4.

Erreur moyenne absolue en pourcentage pour février

Semaine 1 Semaine 2 Semaine 3 Semaine 4 Somme des erreurs
%
Ventes réelles 12 8 8 sept
Prévoir dix dix dix dix
Erreur % 16,7 25 25 42,9 109,6
MAPE =109,6/4 =27,4 %

8. Erreur de pourcentage absolu moyen symétrique (SMAPE)

S'il y a peu de données sur les ventes réelles, MAPE peut souvent donner l'impression que les erreurs de prévision sont pires que les tendances réelles. Pour compenser, les planificateurs de la demande emploient également une erreur de pourcentage absolue moyenne symétrique. L'avantage d'utiliser ce KPI pour exprimer les erreurs de prévision est qu'il a à la fois une limite inférieure (0 %) et supérieure (200 %) afin de surmonter certains des inconvénients de MAPE. La formule est :

Erreur de pourcentage absolue moyenne symétrique =2 / Nombre d'erreurs de prévision x Somme de (Ventes prévues pour une période donnée – Ventes réelles pour la période) / (Ventes prévues pour une période + Ventes réelles pour cette période)

Pour ceux qui suivent encore, le tableau ci-joint calcule SMAPE pour notre exemple en cours.

Erreur de pourcentage absolu moyen symétrique pour février

Semaine 1 Semaine 2 Semaine 3 Semaine 4 Somme des erreurs
%
Prévision - Réel 2 2 2 3
Prévision + Réel 22 18 18 17
9,1% 11,1% 11,1% 17,6% 49,0%
SMAPE =2/4 * 49% =24,5%

9. Erreur de pourcentage absolu moyen pondéré (WMAPE)

L'erreur moyenne pondérée en pourcentage absolu est un autre KPI utilisé pour exprimer les erreurs de prévision et est conçu pour être une autre version améliorée de MAPE. Le WMAPE améliore le MAPE en le pondérant à l'aide d'observations réelles ou, dans un cas typique de prévision des ventes, en la pondérant en fonction des volumes de ventes réels. La formule est :

Erreur moyenne pondérée en pourcentage absolu =Somme de (Ventes réelles pour une période donnée – Ventes prévues pour la même période) / Ventes réelles pour la même période

Ce graphique calcule WMAPE pour février.

Erreur moyenne pondérée en pourcentage absolu pour février

Semaine 1 Semaine 2 Semaine 3 Semaine 4 Sommes
Ventes réelles 12 8 8 sept 35
Prévoir dix dix dix dix
Réel - Prévision 2 -2 -2 -3 -5
WMAPE =-5/35 =-14,3%

10. Erreur quadratique moyenne (MSE)

L'erreur quadratique moyenne évalue les performances des prévisions en faisant la moyenne des carrés des erreurs de prévision, qui supprime tous les termes négatifs. Cela a pour effet de donner plus de poids aux erreurs les plus importantes dans les données et peut donc suraccentuer ces facteurs dans le taux d'erreur qu'il produit. MSE n'est pas un pourcentage, et il n'y a pas de référence par rapport à laquelle juger les résultats, mais plus le nombre est bas, plus les prévisions sont précises. La formule est :

Erreur quadratique moyenne =Somme des carrés des erreurs de prévision sur plusieurs périodes / Nombre de périodes

En utilisant à nouveau les chiffres de notre exemple courant, ce graphique calcule le MSE pour février.

Erreur quadratique moyenne pour février

Semaine 1 Semaine 2 Semaine 3 Semaine 4
Ventes réelles 12 8 8 sept
Prévoir dix dix dix dix
Erreur de prévision 2 -2 -2 -3
Erreur d'équipe 4 4 4 9
MSE =21/4 =5,25

11. Erreur quadratique moyenne (RMSE)

L'erreur quadratique moyenne est simplement la racine carrée de la MSE. À proprement parler, elle est définie comme la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne. Il est utile pour déterminer le degré de gravité des erreurs de prévision, dire aux planificateurs de la demande à quel point ils peuvent avoir besoin de corriger les erreurs. Pourtant, en tant que KPI, il convient également de noter que, comme MAE, le RMSE n'est pas échelonné en fonction de la demande réelle. La formule est :

Erreur quadratique moyenne =Racine carrée (au carré (ventes prévues pour une période donnée – ventes réelles pour la même période))

Dans l'exemple courant, RMSE serait le √5.25 (la valeur MSE calculée pour le n°10), qui est de 2,29.

12. Conversions de ventes réelles par rapport aux hypothèses de ventes

Avec ce KPI, les planificateurs de la demande suivent les résultats des activités de marketing par rapport aux résultats attendus afin d'ajuster les futurs plans de production et d'inventaire. L'enregistrement des premières projections de ventes, puis leur comparaison avec les ventes réelles peuvent également aider à améliorer les activités de marketing et de marchandisage. L'idée est de suivre le taux de conversion des ventes réel et de le comparer au taux de conversion des ventes stipulé dans le plan marketing. La formule est :

Taux de conversion des ventes =(Prospects convertis en ventes / Prospects qualifiés) x 100

13. Taux de remplissage des commandes

Le taux de remplissage des commandes est principalement utilisé comme KPI de gestion des stocks, mais répondre rapidement aux commandes des clients peut influencer la demande à long terme en satisfaisant ces clients et en conduisant à des clients fidèles et à un bouche-à-oreille positif. Il indique le nombre de commandes client qu'une entreprise peut remplir directement à partir de l'inventaire disponible. La formule est :

Taux de remplissage des commandes =(Nombre de commandes clients expédiées / Nombre de commandes clients remplies) x 100

14. Taux de commande parfait (POR)

Le KPI POR mesure le nombre de commandes expédiées sans incident, c'est-à-dire biens endommagés, commandes inexactes et expéditions tardives, entre autres. Naturellement, chaque organisation vise le POR le plus élevé possible car non seulement cela reflète bien les aspects de fabrication et de logistique d'une entreprise, mais un POR élevé devrait également se traduire par un degré élevé de satisfaction du client. En d'autres termes, un ROP élevé devrait tenir compte d'une demande accrue ou stable ; un faible taux de POR entraînera probablement une baisse de la demande. La formule est :

Taux de commande parfait =Commandes passées sans incident / Total des commandes passées

15. Erreur de prévision de l'emplacement de l'article hebdomadaire

Les entreprises avec de nombreux points de vente au détail ou entrepôts de distribution différents devront souvent planifier la demande par article pour des périodes de temps discrètes, comme un mois ou une semaine. L'approche la plus populaire à cette fin consiste à appliquer MAPE (n° 7) pour mesurer la précision des prévisions pour chaque élément nécessitant un plan de demande et à l'appliquer chaque semaine à chaque emplacement. Observé dans le temps, l'erreur hebdomadaire de prévision de l'emplacement des articles fournit des informations critiques comparant les résultats des systèmes de point de vente et les données de distribution régionale. Il peut corriger des erreurs logistiques, par example, lorsque les ventes dépassent les prévisions et que les rayons des magasins restent vides (ou l'inverse, ce qui peut conduire à un surstockage). Ainsi, la réduction des erreurs de localisation peut contribuer à d'importantes économies de coûts.

16. Indicateurs d'alerte précoce pour la variation de la demande

L'idée ici est que les planificateurs de la demande surveillent les KPI de précision MAPE et/ou prévisionnels chaque semaine au niveau de la catégorie de produit ou même de l'article et prennent des mesures immédiates chaque fois que les ventes réelles diffèrent des prévisions de 15 % dans les deux sens. L'objectif est de déclencher des changements dans les plans d'inventaire et de chaîne d'approvisionnement qui alignent mieux les données réelles sur la demande tout au long de la chaîne d'approvisionnement de l'entreprise.

17. Analyse de Pareto de la demande des clients

Inventé par l'économiste italien Vilfredo Pareto en 1896, le principe de Pareto dit que 80% d'un ensemble donné de résultats sont causés par 20% de facteurs connus. En termes de demande client, cela signifie que le comportement des 20 % de clients les plus importants affecte 80 % des ventes. Donc, L'analyse de Pareto de la demande des clients consiste à concentrer un ou plusieurs des KPI de planification de la demande décrits dans cet article pour analyser uniquement le comportement des 20 % des clients les plus importants d'une entreprise. La théorie est que l'identification et la réponse aux changements de la demande parmi ces 20% produiront le plus grand avantage en termes de ventes et de rentabilité globales.

18. Pré-réservation des commandes de nouveaux produits

Si un produit est disponible en précommande avant la disponibilité générale, surveiller de près le nombre de précommandes et le comparer aux attentes prévues peut fournir une sorte d'alerte précoce. Il peut indiquer aux planificateurs de la demande s'il faut augmenter ou réduire un cycle de production planifié. Cela peut éliminer une partie de l'imprévisibilité du lancement d'un nouveau produit. Les entreprises peuvent prévoir plus précisément les volumes de produits et de ventes via la planification de la demande à l'aide de ce KPI, évitant ainsi les pénuries ou les stocks trop importants.

19. Produits à élimination progressive

C'est comme l'inverse du lancement d'un nouveau produit :la fin de vie d'un produit. Chronométrer avec précision le rythme d'une transition de produit peut tout aussi directement affecter les performances financières d'une entreprise. Ainsi, la demande pour un produit en voie d'élimination doit être étroitement surveillée à l'aide de MAPE ou de FA chaque semaine ou même chaque jour, selon le produit et la situation. Cela aide une entreprise à faire correspondre en permanence l'offre à la demande, maintenir les prix et éviter les surstocks.

20. Intelligence marketing des activités des concurrents

Dans de nombreux cas, l'analyse concurrentielle peut aider une entreprise à déterminer plus précisément la demande. Bien que la plupart des informations nécessaires ne soient pas accessibles au public, cela vaut la peine d'essayer de déterminer les trois KPI importants suivants :

  • Performances de lancement de nouveaux produits des concurrents (basées sur les ventes unitaires et les revenus).
  • Rupture de stock soutenue des concurrents (mesure leurs délais d'expédition et de livraison).
  • Problèmes de qualité des concurrents ou rappels de produits (basés sur les avis des clients).

De tels KPI rappellent que les planificateurs de la demande doivent également garder un œil sur l'environnement commercial externe et les données associées.

Précision des prévisions des besoins en capacité à long terme

Les planificateurs de la demande sont également appelés à contribuer à la planification des capacités à long terme d'une entreprise pour garantir qu'il y aura suffisamment de ressources de production - telles que des usines, personnes et équipements - pour répondre aux besoins de production de l'entreprise pour les années à venir. Une telle planification de la demande à long terme est essentielle à la budgétisation, planification des dépenses en capital, la planification des contrats et le système de distribution. Pourtant, il s'agit essentiellement d'une discipline différente de la prévision et de la planification de la demande au jour le jour, en tenant compte de l'évolution à long terme de plusieurs gammes de produits dans le contexte d'une économie en constante évolution.

Visualiser les KPI avec un tableau de bord de planification de la demande

Sans présentation visuelle efficace, il serait difficile pour la plupart des gens de comprendre tous ces KPI de planification de la demande. Mais lorsque les KPI de planification de la demande sont affichés graphiquement sur un tableau de bord, les informations les plus importantes deviennent rapidement et facilement accessibles. Les tableaux de bord peuvent comparer automatiquement les KPI dans des tableaux, tableaux et autres graphiques, s'affranchir des processus manuels afin que les planificateurs de la demande puissent se concentrer sur l'analyse des données et collaborer avec leurs homologues des autres départements commerciaux.

Le suivi des KPI dans un tableau de bord peut aider les entreprises et les planificateurs de la demande à évaluer les progrès vers leurs objectifs et leur dire si une action rapide ou des changements plus stratégiques sont nécessaires, le tout en temps réel. Un tableau de bord facilite également la transmission des résultats à divers services et parties prenantes qui n'ont pas une connaissance approfondie des métriques de planification de la demande.

Suivi des KPI de planification de la demande avec le logiciel

Les KPI de planification de la demande nécessitent de rassembler les informations de l'ensemble de l'entreprise, y compris les ventes, commercialisation, inventaire, fabrication et logistique. Ainsi, la capacité de lier et de coordonner les données commerciales dans un système unique est essentielle pour une planification précise de la demande. Une entreprise doit être en mesure d'agréger ces informations pour planifier avec précision ses achats de matériaux, calculer l'inventaire, planifier les employés et mettre en place des centres de travail pour effectuer des livraisons à temps. Il est également essentiel que la saisie des données elle-même soit automatisée afin de suivre les KPI en temps réel.

A ces fins, un outil de planification de la demande lié à une solution de planification des ressources d'entreprise (ERP) basée sur le cloud est préférable, comme le module de planification de la demande de NetSuite. Le module peut combiner les données KPI de planification de la demande et automatiser les analyses statistiques pour aider les planificateurs de la demande à calculer les niveaux de production et d'inventaire optimaux plus rapidement et avec plus de précision que les humains ne pourraient le faire avec un stylo et du papier ou une feuille de calcul. Toutes ces informations sont liées à une base de données centrale qui contient d'autres informations critiques, données associées avec la plateforme ERP NetSuite.

La planification de la demande est essentielle aux ventes et aux résultats de toute entreprise. Mais cela a des ramifications pour presque toutes les parties de l'entreprise, de l'achat à la chaîne d'approvisionnement en passant par le marketing. Un soudain, une demande imprévue peut contrecarrer les fournisseurs, par example, ou surtaxer les systèmes d'expédition. Et une baisse de la demande peut laisser une entreprise avec des stocks morts et des coûts d'inventaire élevés. Il n'est donc pas surprenant que la planification de la demande englobe une grande variété d'informations et nécessite des points de données continuellement mis à jour. Surveiller les bons KPI de planification de la demande est une proposition qui fait la différence pour toute entreprise de produits.

FAQ sur les KPI de planification de la demande

Quels sont les 5 indicateurs clés de performance ?

Il existe de nombreux indicateurs de performance clés qui surveillent le succès de la planification de la demande. Pour la plupart des entreprises, les cinq principaux KPI sont :

  • Précision des prévisions :plus vos prévisions sont précises, plus vous pouvez gérer efficacement l'entreprise - et par conséquent, plus vos bénéfices sont élevés.
  • Ventes prévues par rapport aux ventes réelles :une indication des performances réelles par rapport aux attentes de l'organisation.
  • Erreur absolue moyenne (MAE) :le taux moyen d'exactitude des prévisions.
  • Biais :tendance des erreurs de prévision à évoluer de manière constante dans la même direction.
  • Taux de commande parfait (POR) :mesure du nombre de commandes expédiées par une entreprise sans incident.

Qu'est-ce que la planification des KPI ?

La planification des KPI fait référence aux décisions prises en fonction des métriques utilisées dans les KPI. Le choix des KPI dépend des objectifs commerciaux, comme l'augmentation des ventes ou la réduction des coûts de production. Typiquement, La planification des KPI implique également le partage de ces métriques avec l'ensemble de l'organisation.

Quels sont les KPI de la supply chain ?

Étant donné que les chaînes d'approvisionnement couvrent toutes les étapes, de la fabrication des produits à leur mise entre les mains des clients, Le taux de commande parfait (POR) - une mesure du nombre de commandes qu'une entreprise expédie aux clients sans aucun problème - peut être le KPI ultime de la chaîne d'approvisionnement. D'autres KPI importants de la chaîne d'approvisionnement incluent la livraison à temps, ratio des stocks aux ventes, taux de stockage des stocks et erreur de prévision hebdomadaire de l'emplacement des articles.

Qu'est-ce qu'un KPI dans les achats ?

L'approvisionnement est le processus d'achat de fournitures dont une entreprise a besoin pour fabriquer ou revendre dans le cadre de son modèle commercial. Certains des exemples les plus remarquables d'indicateurs de performance clés en matière d'approvisionnement incluent les taux de conformité, taux de défauts fournisseurs, taux d'achats d'urgence et délais fournisseurs.

Comment mesurer la précision des prévisions de la demande ?

La précision des prévisions (FA) compare les ventes prévues pour une période aux ventes réelles pour la même période. Le pourcentage résultant indique l'exactitude de la prévision. La formule pour calculer FA est 1 - [Valeur absolue de (Ventes réelles pour la période - Ventes prévues pour la même période) / Ventes réelles pour la période].

Que signifie la planification de la demande ?

La planification de la demande optimise la capacité d'une entreprise à répondre à la demande des clients de la manière la plus efficace possible. Il s'agit de la prévision des ventes, gestion de la chaîne logistique, gestion de la production et gestion des stocks pour équilibrer l'offre et la demande.

Quelle est la différence entre la planification de l'offre et la planification de la demande ?

Les deux sont intimement liés. La planification de la demande consiste à prévoir la demande des clients pour les offres d'une entreprise. La planification des approvisionnements implique la gestion des stocks et des chaînes d'approvisionnement pour répondre aux demandes prévues. La planification de l'offre et de la demande fonctionne de concert.

Quels sont les éléments clés d'une stratégie de prévision de la demande ?

La prévision de la demande fait partie du processus plus large de planification de la demande et constitue la base du processus de planification des ventes anticipées. En tant que tel, les éléments clés d'une stratégie de prévision réussie peuvent englober les données de plusieurs services internes différents, y compris les données de ventes passées et les informations historiques sur les coûts saisonniers connexes. Les composants inclus dépendront des objectifs de planification de la demande. Ces objectifs peuvent inclure non seulement l'augmentation des ventes, mais aussi en minimisant les stocks excédentaires ou les interruptions de la chaîne d'approvisionnement.