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Foire Aux Questions (FAQ)

Table des Matières [Cacher/Visualiser] Foire Aux Questions (FAQ)    Compatibilité et intégration    Essai    Données d’entrée    Rapport de prévision    Résultats de la prévision    Délai d’approvisionnement    Taux de service    Point de réapprovisionnement    Stock théorique    Couverture de stock    Précision    Période    Horizon    Prévision de promotion    Exclusion des rotations lentes    Coût    Exécuter une prévision    Sécurité

Compatibilité et intégration

Salescast peut être intégrée à la plupart des solutions ERP, systèmes de gestion de commandes et plateformes eCommerce utilisés de nos jours. La seule exigence est que vos données doivent être stockées dans une base de données relationnelle. La norme industrielle en place est le SQL, si votre système repose sur le SQL vous pouvez procéder. En cas de doute, contactez-nous.

L’accès aux données QuickBooks nécessite les services de fournisseurs tiers spécialisés. Nous changeons actuellement de fournisseurs, c'est pourquoi nous ne pouvons pas, pour l'instant, prendre en charge de nouveaux utilisateurs QuickBooks. Veuillez enregistrer votre intérêt sur notre site et nous vous informerons dès que nous pourrons à nouveau vous fournir ce service. Veuillez nous excuser pour le retard !

La première étape consiste à créer une installation automatisée pour l’extraction et le formatage de tout l’historique des ventes de votre système. Vous avez deux options : Vous pouvez faire l’intégration vous-même. Vous devez avoir certaines compétences en TI et cela prend généralement 1 à 3 jours. Veuillez consulter la documentation. Sinon, nous pouvons nous charger de l’intégration à votre place. Dans ce cas, nous construisons un "adaptateur" pour votre système. Il vous suffit de fournir un accès à distance et en lecture seule à votre base de données. Veuillez nous contacter pour obtenir un devis.

Salescast est hébergée sur Windows Azure, ce qui signifie que nous n’avons pas d’adresse IP fixe mais plutôt une plage IP. Vous devez donc accorder un accès à la plage IP du centre de traitement de l’information de Microsoft qui est 94.245.0.0/16. Si vous voulez accorder un accès à l’instance de serveur MS SQL veuillez bien lire ces instructions.

SQL est la norme industrielle en vigueur pour le stockage des données commerciales. De nos jours, presque toutes les applications d’entreprise sont pourvues du système dorsal SQL. Votre société utilise sûrement le SQL également. Le SQL apparaît sous différentes formes : MSSQL, MySQL, Oracle, ... Salescast est compatible avec tous les fournisseurs SQL majeurs.

Les justificatifs d’identité de base de données sont généralement gérés par le service TI de votre société. Si vous avez des doutes sur le processus, n’hésitez pas à nous contacter.

Essai

La première étape du test de Salescast consiste à configurer l’extraction et le formatage automatisés de l’historique des ventes. Cette phase est nécessaire indépendamment de l’outil d’optimisation/prévision des stocks utilisé. Selon notre expérience, la production d’une extraction de données propre représente plus de 75% de l’effort global de test d’un outil ou d’une approche d’optimisation/prévision des stocks.

Malheureusement, c’est impossible. Bien qu’Excel soit un outil pratique, il n’est pas adapté à la gestion et à l’exportation de données d’un point de vue technique. C’est précisément pourquoi des bases de données comme SQL ont été développées. Veuillez consulter notre explication complète sur pourquoi Excel en tant que référentiel d’entreprise ne fonctionnera pas.

Nous recommandons fortement un test complet. La prévision de quelques produits ou la fourniture de quelques points de données historisées, ne donnera pas de résultats sensés et vous fera perdre votre temps. La force de Salescast par rapport aux méthodes traditionnelles et aux trousses à outils de prévision provient de l’analyse des modèles et des corrélations du catalogue de produits complet et de l’analyse de toutes les données disponibles. Vous perdriez cet avantage dans le cas contraire.

Nous vous proposons de comparer la précision d’une prévision Salescast à la précision de vos prévisions actuelles pour la même période en vous servant de l’erreur absolue. Veuillez regarder notre vidéo sur la précision pour obtenir une explication sur la manière dont nous l’exécutons.

Données d’entrée

Salescast utilisera tout l'historique des ventes disponible. Plus de données signifie plus d’informations, qui, en général, donnent de meilleurs résultats quant à la prévision statistique. L’idéal est, par conséquent, des données de vente journalières et un historique sur plus de deux ans, mais des données hebdomadaires ou mensuelles sur une période plus courte feront également l’affaire. Le délai d’approvisionnement et le taux de service voulus sont nécessaires au calcul du point de réapprovisionnement. Si vous ne disposez pas de ces informations dans votre système, nous vous recommandons de commencer avec des valeurs moyennes par défaut, que vous améliorerez au fil du temps.

La quantité commandée est idéale car c’est celle qui se rapproche le plus de la demande actuelle observée. Cependant, les prévisions peuvent également être générées avec la quantité livrée ou des informations similaires.

Nous vous recommandons d’inclure toutes les commandes reçues indépendamment de leur statut afin de se rapprocher de la demande actuelle.

Les deux options d’intégration, schéma intermédiaire ou adaptateur, excluent par défaut les articles de fin de série.

Lorsque vous utilisez le schéma intermédiaire pour l’intégration, vous pouvez sélectionner les articles que vous souhaitez inclure en introduisant un « champ booléen nullable », veuillez consulter notre documentation. Si vous faites une intégration en utilisant un adaptateur, une fonction similaire sera implantée.

Par défaut, Salescast prévoira un produit dès qu’il y aura un point de données. Une prévision basée sur une très petite quantité de données comporte évidemment des limites – des modèles très naïfs doivent être appliqués et la précision sera très basse. A mesure que l'historique des ventes de produits grossira le moteur de prévision pourra utiliser des modèles de plus en plus sophistiqués et la précision de la prévision s'améliorera. Les produits sans ou ayant un historique très court seront particulièrement avantagés par l'introduction de Libellés.

Une rupture de stock ne génère aucune vente jusqu’à ce que le produit soit à nouveau en stock. Lorsque vous faites une prévision, ces éléments ne devraient pas être interprétés comme une 'demande zéro', car cela réduirait la précision de la prévision. Salescast applique une heuristique afin d’identifier les ruptures de stock, et faire la différence par rapport à une situation de 'véritable' demande zéro. La plupart des ruptures de stock sont donc automatiquement capturées et aucune intervention n’est nécessaire.

Rapport de prévision

Veuillez consulter le rapport échantillon et la démo vidéo de Salescast.

Salescast calculera les prévisions, le stock théorique, le point de réapprovisionnement, les stocks quotidiens (couverture de stock) et peut faire un compte-rendu sur les prévisions. Veuillez consulter le rapport échantillon.

Salescast peut rapporter des colonnes supplémentaires. Par défaut, nous proposons de faire un rapport avec le nom, l’identifiant du produit, le stock commandé et à disposition. Veuillez consulter la documentation lors de l’intégration via documentation. Lorsque vous faites une intégration avec un adaptateur, les champs à rapporter doivent être précisés pendant la création de l’adaptateur.

Le stock théorique est une fonction du délai d’approvisionnement, le point de réapprovisionnement est une fonction du délai d’approvisionnement et du taux de service. Si ces données ne sont pas disponibles, les champs restent vides. Veuillez vérifier et renseigner les entrées manquantes. Lorsque vous réactualiserez votre prévision, le stock théorique et le point de réapprovisionnement seront calculés.

Salescast ne fournit pas un calcul de la quantité de commande par défaut. Cependant, l’implantation d’un algorithme calculant automatiquement la quantité de réapprovisionnement n’est pas un problème. Veuillez lire quantité de commande économique et téléchargez notre calculateur EOQ Excel gratuit.

Veuillez vérifier que le rapport que vous utilisez pour la vérification utilise la même définition des commandes et des dates. Les exemples comprennent la "date de livraison" par rapport à la "date de commande" ou les "commandes après annulation et retours" par rapport aux "commandes initiales des clients". Si vous intégrez via notre schéma SQL intermédiaire veuillez vérifier les données que vous téléchargez pour connaître les filtres et règles d’entreprise qui pourraient être implantés de votre côté. Si les données ne correspondent toujours pas, veuillez nous contacter.

Salescast ne prend pas en compte des articles assemblés par défaut. Nous recommandons d’implanter un script simple ajustant vos données de ventes pour l’effet d’assemblage d’articles avant de télécharger le schéma SQL intermédiaire. Veuillez nous contacter si vous avez besoin d’aide.

Par défaut, Salescast appliquera une exclusion des rotations lentes pour réduire le coût de l’abonnement à Lokad de nos clients. Les articles n’étant pas vendus au moins 3 fois pendant les trois précédents mois pour une prévision mensuelle, pas vendus au moins 3 fois pendant les trois semaines précédentes pour une prévision mensuelle, ou pas vendus au moins 10 fois pendant les 15 derniers jours pour une prévision quotidienne seront exclus. Un article peut alterner entre lent et non-lent au fil du temps, en fonction de ses modèles de vente. Ainsi, chaque exécution pourra générer un jeu d’articles à prévoir légèrement différent. Veuillez noter que vous pouvez désactiver la fonction exclusion des rotations lentes dans votre compte Salescast.

Les 12 points de données rapportés sont uniquement indiqués pour des raisons de commodité, cependant, le moteur de prévision utilisera l’historique des données disponible complet. Veuillez vérifier la seconde feuille de votre rapport (« détails ») pour voir le rapport du point de données le plus ancien utilisé par Salescast.

Résultats de la prévision

Une réactualisation peut prendre de 5 minutes à plus d’une heure pour les très gros clients.

Les tendances jouent un rôle important dans la prévision statistique. La croissance et la saisonnalité sont de bons exemples de telles tendances. C’est pourquoi nous nous avons mis tout en œuvre pour développer des modèles saisonniers qui les capturent. Pour ce faire, une tendance doit être observée et vérifiée. L’observation signifie l’identification d’un modèle par rapport à des fluctuations aléatoires. Par exemple, les ventes augmentant avant et chutant après Noël. La vérification d’une tendance nécessite que ce modèle soit identifiable au moins une seconde fois. Dans notre exemple, il faut que l'augmentation des ventes à Noël l'année précédente puisse être observée.

Si aucune tendance n’est observée, ou vérifiée, une prévision globale est presque toujours la prévision la plus précise même si elle semble souvent contre-intuitive. Cela peut paraître simple, car la complexité repose dans la détermination du bon niveau de la prévision globale.

Généralement, deux cas s’appliquent lorsqu’une prévision globale est observée là où une tendance est attendue : Un historique des données trop court ne permet pas de vérifier une tendance observée, ou il n’y a tout simplement pas de modèle (observable et vérifiable) malgré l'intuition de l'observateur.

Nous recommandons deux étapes dans ce cas : D’abord, vérifier que suffisamment de données sont fournies pour vérifier une tendance potentielle, ex. deux saisons de Noël. Ensuite, vérifier qu’une tendance est actuellement observable. Cela aide à planifier les séries temporelles dans une agrégation hebdomadaire ou mensuelle.

Il s’agit d’un modèle très commun, résultant de la croissance de l’entreprise menée par l’ajout constant de nouveaux produits tandis que les produits existants poursuivent leur cycle de vie. Étant donné que seuls les produits existants dans les différentes étapes de leur cycle de vie sont capturés dans la prévision (y compris les refus et les abandons), la prévision agrégée est basse. Veuillez en lire plus sur ce phénomène.

Salescast détecte automatiquement les modèles basés sur un calendrier, vous n’avez donc pas à préciser à Lokad qu’un produit est saisonnier. Les pierres angulaires de cette fonction sont une grande bibliothèque de modèles saisonniers et l’ approche multi séries temporelles de Lokad.

Salescast appliquera les effets de la saisonnalité à la prévision s’ils sont identifiés et validés. Une validation est donnée lorsqu'un modèle se répète une fois ou existe dans des produits similaires. Lorsque l’on examine un rapport Salescast, on identifie facilement une saisonnalité potentielle dans les 12 points de données historisées qui n'est pas présente pendant les périodes précédentes.

Il existe de nombreux modèles se produisant une fois par an mais pas toujours à la même date. Par exemple, le Jour de la fête des mères (qui tombe à des dates différentes selon l’année et qui varie également d’un pays à l’autre) et d’autres jours fériés comme le Ramadan, Pâques et Hanukkah (qui tombent à des dates différentes selon l’année). La plupart de ces événements, comme Pâques, varient uniquement de quelques jours, tandis que l’augmentation des ventes correspondante se produira sur plusieurs jours. Dans ce cas, l’irrégularité est généralement moins pertinente. Dans des cas plus extrêmes, nous utilisons des modèles quasi-saisonniers.

Veuillez consulter la seconde feuille du rapport Excel Salescast (appelée « détails »). La date indiquée sous « Début des ventes » est le point de données observé le plus ancien de vos données historisées.

Veuillez consulter la seconde feuille du rapport Excel Salescast (appelée « détails ») pour voir une liste des noms et le nombre de libellés ayant été utilisés.

Nous n’effectuons pas de rapport sur un modèle utilisé pour un produit spécifique. Cependant, pour avoir un aperçu général sur les modèles dont nous disposons dans notre bibliothèque, et sur la sélection du meilleur modèle, veuillez regarder cette vidéo.

Pour l’instant, cette information n’est pas rapportée, cependant, l’observation de la prévision devrait vous indiquer si un modèle comme une saisonnalité a été identifié et si un modèle saisonnier a été appliqué. Saviez-vous qu’une saisonnalité ne se produisait pas comme les saisons annuelles ? Nos algorithmes recherchent un grand nombre de saisonnalités éventuelles. Par exemple, une saisonnalité hebdomadaire, mensuelle (« paie ») et annuelle.

Oui, vous choisissez réactualisation automatique dans les paramètres Salescast.

Salescast générera des prévisions et des mesures d’optimisation des stocks qui pourront être écrasées manuellement dans le rapport Excel ou dans votre système de gestion du réapprovisionnement ou des commandes. Cependant, nous vous recommandons fortement de faire la différence entre la prévision de la demande et l’optimisation du réapprovisionnement. L'ajustement du point de réapprovisionnement suggéré devrait faire partie de l’optimisation du réapprovisionnement et de la gestion des risques afin de mettre en lumière les contraintes professionnelles. En ce qui concerne la prévision de la demande, la performance de l’historique est, dans la plupart des cas, la meilleure approche pour la performance future, et les écrasements manuels devraient être traités comme des exceptions.

Délai d’approvisionnement

Le délai d’approvisionnement correspond aux délais de livraison des fournisseurs (contrairement à votre délai de livraison à vos clients). Il est défini par le nombre de jours calendaires du bon de commande à la disponibilité renouvelée dans votre entrepôt. Veuillez trouver plus d’informations sur la définition et le calcul du délai d’approvisionnement.

Le délai d’approvisionnement est défini en nombre de jours calendaires. Les jours ouvrés donneraient une mesure du délai d'approvisionnement plus précise, bien que l'impact sur la prévision soit plutôt insignifiant et que la prise en compte de calendriers nationaux à l’international ne soit par conséquent pas raisonnable. Veuillez en lire plus sur les délais d’approvisionnement.

Un délai d’approvisionnement variable de vos fournisseurs peut sembler très confus, car vous ne pouvez travailler qu’avec une seule valeur de délai d’approvisionnement dans Salescast. Cependant, il assez simple de déterminer le délai d’approvisionnement que vous devriez utiliser. Veuillez en lire plus sur la modélisation des délais d’approvisionnement variables.

Pas avec des fonctions standard. Cependant, nous pouvons implanter cette fonction pour vous, veuillez nous le demander.

Dans ce cas, une extrapolation est utilisée pour déterminer le stock théorique. Elle ne sera jamais aussi efficace qu’une prévision, c’est pourquoi nous vous recommandons de choisir un horizon de prévision couvrant la plupart des délais d’approvisionnement du catalogue de produits (excluez les observations aberrantes). Veuillez en lire plus sur le choix de l’horizon de prévision correct.

Taux de service

Le taux de service est la probabilité désirée de pouvoir honorer la commande d’un client. Cette valeur représente l’ objectif de performance en termes de disponibilité des stocks. Par exemple, un taux de service de 90% signifie en pratique que vous aurez un stock disponible suffisant pour honorer 9 commandes sur 10. Le taux de service vous permet de définir l’ équilibre entre l’évaluation des stocks et le coût de rupture de stock. Un taux de service élevé augmentera vos stocks et leur disponibilité. Un taux de service bas diminuera vos stocks, mais augmentera également les chances de ne pas pouvoir honorer des commandes de clients.

Le choix dépend des activités et des produits. Les taux de service peuvent varier de 99% à moins de 50%. Vous trouverez une explication simple et pragmatique sur comment commencer avec un ensemble raisonnable de taux de service pour votre catalogue de produits ici. Veuillez consulter notre calculateur Excel de taux de service gratuit et l’analyse du taux de service approfondie.

Plus le taux de service est élevé, plus le stock de sécurité requis doit être élevé pour garantir ce niveau. En fait, le niveau de stock augmente de manière exponentielle avec le taux de service. En règle générale, le stock de sécurité double lorsque la distance jusqu’à 100% du taux de service est réduite de moitié. Par exemple, lorsque le taux de service passe de 95% à 97,5%, le stock de sécurité double. Veuillez en lire plus sur le choix du bon taux de service.

Oui, chaque article possède son propre taux de service. Salescast récupérera cette information avec l’historique des commandes de votre système et rapportera les valeurs dans le rapport de prévision.

Oui, bien que nous proposons plutôt d’inclure le taux de service à votre politique de gestion des stocks. La réduction des stocks et l’augmentation de la disponibilité proposées par Lokad proviennent de deux parties de l’analyse : La prévision, et le calcul du point de réapprovisionnement (stock de sécurité). Nous recommandons généralement de commencer en assignant un champ vierge (ex. Champ personnalisé) au taux de service et de le remplir avec un taux de service « moyen » uniforme. Vous pourrez ensuite raffiner les taux de service au niveau d’un produit. Veuillez découvrir comment faire ici.

Point de réapprovisionnement

Le point de réapprovisionnement est le nombre d’unités disponibles qui devraient déclencher un réapprovisionnement. Lorsque le stock disponible tombe sous le point de réapprovisionnement, un réapprovisionnement est lancé. Intuitivement, le point de réapprovisionnement est calculé pour couvrir deux facteurs : Premièrement, le stock que vous continuez de vendre pendant votre délai d’approvisionnement (votre stock théorique). Deuxièmement, la volatilité de votre demande (le stock de sécurité). Par conséquent, le point de réapprovisionnement = le stock théorique + le stock de sécurité. En savoir plus sur le calcul du point de réapprovisionnement.

Le point de réapprovisionnement est une fonction de la demande prévue, de la précision de la prévision et du délai d’approvisionnement. Il est calculé comme la somme du stock théorique (produit qui devrait être vendu pendant le délai d'approvisionnement) et du stock de sécurité (comptabilité matières pour la variabilité de la demande). La clé est de calculer la variabilité de la demande pour arriver à un stock de sécurité optimisé. Il est intuitif qu’un produit de vente très prévisible et stable nécessite moins de stock de sécurité qu’un produit de vente plus erratique, et par conséquent plus difficile à prévoir. En savoir plus sur le calcul du point de réapprovisionnement.

Le point de réapprovisionnement devrait être considéré comme indépendant de la période de prévision.

Oui, c’est possible. L’automatisation est un avantage clé de Salescast, et en mettant automatiquement à jour le point de réapprovisionnement dans votre système, il est possible d’atteindre un haut niveau d’intégration assez simplement d’un point de vue technique. Vous pouvez utiliser le tableau Lokad_Forecasts en vous servant du schéma intermédiaire, ou les ingénieurs de Lokad le construiront dans votre adaptateur.

Le point de réapprovisionnement est la somme du stock théorique et du stock de sécurité, et le stock de sécurité est une fonction de la précision de la prévision. Plus la prévision est précise, moins le stock de sécurité est nécessaire. Lokad Salescast utilise donc la précision de la prévision calculée comme une entrée importante dans le calcul du point de réapprovisionnement. Veuillez consulter calculer le stock de sécurité avec Excel pour avoir plus de détails.

Le point de réapprovisionnement augmentera avec le délai d’approvisionnement. Le point de réapprovisionnement est la somme du stock théorique et du stock de sécurité. Le stock théorique est le nombre d’unités qui seront vendues pendant le délai d’approvisionnement ; plus votre délai d’approvisionnement sera long, plus vous vendrez de produits.

Le point de réapprovisionnement généré par Salescast remplacera la valeur Min. Vous pouvez la considérer comme une valeur Min plutôt « statique » remplacée par un point de réapprovisionnement optimisé, chaque fois que la prévision est réactualisée.

La valeur Max provient du calcul du point de réapprovisionnement et de la quantité de commande économique.

Stock théorique

Le stock théorique est court pour la demande de délai d’approvisionnement et décrit le nombre d’unités qui seront vendues pendant le délai d’approvisionnement. Cette valeur est déduite des prévisions de la demande combinées au délai d’approvisionnement. Par exemple, si vous prévoyez de vendre 10 unités par mois, et que votre délai d’approvisionnement est de 30 jours, le stock théorique est de 10.

Couverture de stock

Le nombre de jours restant avant une rupture de stock si aucun réapprovisionnement n’est effectué. Cette valeur est déduite des prévisions de la demande et du stock à disposition.

Il subsiste toujours un niveau d’incertitude quant au timing et à la quantité de stock attendu. Inclure le stock attendu introduirait une incertitude supplémentaire (=risque) pour votre gestion des stocks.

Précision

La précision rapportée est la précision moyenne ayant été calculée en comparant la prévision et les ventes actuelles. Pour se faire, Salescast retourne en arrière, prévoit et détermine la précision en se servant de l’historique des ventes, mois après mois.

Par défaut, la précision de la prévision n’est pas rapportée même si elle fait partie intégrante de l’analyse que Salescast effectue. Si vous voulez voir la précision de la prévision de chaque produit veuillez activer la fonction dans les paramètres de Salescast.

Cette valeur est la précision attendue des prévisions fournies par Lokad. Plus la valeur est élevée, plus les prévisions doivent être précises. Nous avons la relation suivante : Précision = 1 - MAPE, où MAPE est l’Erreur de Pourcentage Absolu Moyen. La précision attendue est calculée par Lokad - comme les prévisions elles-mêmes – grâce à une analyse statistique avancée.

Mape signifie Erreur de Pourcentage Absolu Moyen. Il s'agit d'une mesure de la prévision communément utilisée dans la prévision statistique.

La quantification de l’amélioration de la précision de la prévision de Lokad par rapport à la prévision actuelle fait, en général, partie de l’essai. Elle est effectuée de manière simple et efficace avec l' Erreur absolue. Nous avons publié une vidéo décrivant comment évaluer la précision d’une prévision et comment comparer des prévisions.

Une précision proche ou de zéro est rapportée dans les cas où la précision attendue est très faible, il ne faudrait donc pas se fier aux résultats prévus. En général, cela se produit lorsque l’historique du produit est très erratique. Cela arrive généralement à quelques produits de catalogues contenant des centaines de milliers de produits. La prévision statistique ne doit être prise pour argent comptant – elle fournit une grande précision et un gain de productivité pour le gros des produits, mais couvre difficilement tous les cas.

Oui. Le point de réapprovisionnement est la somme du stock théorique et du stock de sécurité, et le stock de sécurité est une fonction de la précision de la prévision. Plus la précision de la prévision est basse, plus le stock de sécurité doit être élevé afin de garantir le taux de service voulu.

Période

La période de prévision peut être un jour, une semaine ou un mois. Par exemple, lorsque vous choisissez une période hebdomadaire, Salescast vous fournit une prévision de la demande hebdomadaire. Vous pouvez choisir et modifier la période dans les paramètres.

Nous vous recommandons de choisir la période qui s’adapte le mieux à vos opérations. Par exemple, si votre société passe des commandes toutes les semaines à des fournisseurs, alors des prévisions hebdomadaires sont plus appropriées.

Ce comportement est causé par la fonction d’exclusion des rotations lentes de Salescast. Chaque période a sa propre règle d’exclusion et un changement de période changera les produits exclus. Vous pouvez activer/désactiver l'exclusion des rotations lentes dans les paramètres de Salescast.

A cause de l’agrégation, la précision de la prévision augmente lors du passage à des périodes plus longues (et vice-versa, le passage à des périodes plus courtes réduit la précision).

En théorie, une période plus longue fournira une précision accrue grâce à l’agrégation, et une précision plus élevée mènera à une réduction du stock de sécurité et, par conséquent, à un point de réapprovisionnement plus bas. En pratique, cet effet est généralement plutôt négligeable.

Vous pouvez uniquement choisir une période par prévision. Si vous souhaitez prévoir deux périodes en parallèle, par exemple quotidiennement sur 4 semaines et hebdomadairement sur 26 semaines, nous vous recommandons de configurer deux prévisions en connectant votre base de données deux fois en vous servant de l’assistant.

Salescast fera des prévisions en fonction des périodes calendaires par défaut. Veuillez nous contacter si vous avez besoin d’un ajustement à votre calendrier fiscal.

Horizon

L’horizon devrait être suffisamment large pour couvrir 90% à 95% de vos délais d’approvisionnement. Un horizon supérieur à ce niveau fera inutilement augmenter vos coûts, un horizon inférieur dégradera la précision du point de réapprovisionnement calculé. Veuillez en lire plus sur le choix de l’horizon correct.

Techniquement, l'horizon de la prévision est illimité. Mais, plus vous prévoyez sur le long terme plus la précision de la prévision diminue. En règle générale, nous suggérons de 0 à un maximum de 42 jours pour une prévision quotidienne, de 0 à un maximum de 52 semaines pour une prévision hebdomadaire et de 0 à un maximum de 36 mois pour des prévisions mensuelles. Dans les cas où une agrégation basse et un horizon long sont nécessaires, nous vous suggérons de combiner deux ou trois prévisions suivant les règles énoncées.

Si l'horizon choisi est plus court que le délai d’approvisionnement, Salescast utilise une extrapolation linéaire des prévisions pour calculer la couverture de stock et les points de réapprovisionnement. Il est inutile de préciser que les résultats générés par le biais d’une extrapolation sont moins précis que ceux directement générés à travers notre technologie de prévision centrale. Nous vous recommandons donc d’utiliser un horizon couvrant 90% à 95% de vos délais d’approvisionnement.

Prévision de promotion

Oui, Salescast peut automatiquement prévoir l’effet des promotions sur demande. Pour accéder à cette fonctionnalité, le cadre de travail des événements doit être implanté. En envoyant des informations sur les promotions de l’historique et programmées futures, Salescast peut analyser leur effet sur les ventes passées et factoriser celui-ci dans la prévision.

Plus vous fournissez de données et de détails, meilleures sont les prévisions. Dans le scenario idéal, les données de promotion incluent le type de promotion (ex. 2 pour 1, 30% de réduction), de communication/publicitaires (ex. espace de la page d’un catalogue ou brochure), d’enfaçage (ex. tête de gondole) et d’emballage. En pratique, ces données ne sont généralement pas disponibles, ou de qualité discutable. Cependant, même des informations limitées sur une promotion peuvent améliorer la précision.

L’implantation technique est directe car la configuration de la prévision initiale (veuillez consulter la documentation sur le schéma intermédiaire). Cependant, l’ 'ajustement' de cette fonction peut être plus difficile. Nous vous recommandons par conséquent d’implanter des événements uniquement dans un deuxième temps dès que la prévision centrale est en place et fonctionne et de profiter de notre petit forfait support/consultance qui vous permettra de tout configurer correctement. Nous vous conseillons sur tous les aspects de l’implantation, y compris les données à utiliser, la planification des données à collecter et la mesure des résultats. N’hésitez pas à nous contacter. Vous pouvez commencer par lire la documentation sur les libellés et événements.

Exclusion des rotations lentes

Par défaut, nous n’excluons pas souvent de produits de vente de votre prévision, car la prévision ne serait pas très utile et augmenterait le prix de notre service inutilement.

Vous pouvez choisir d’inclure ou d’exclure les rotations lentes dans les paramètres de Salescast.

Les règles d’exclusion par défaut sont : prévisions mensuelles - les articles non vendus au moins 3 fois pendant les trois derniers mois sont exclus ; prévisions hebdomadaires - les produits non vendus au moins 3 fois pendant les trois dernières semaines sont exclus ; prévisions quotidiennes – les articles non vendus au moins 10 fois pendant les 15 derniers jours sont exclus.

Coût

Vous êtes facturé selon une consommation mensuelle, qui est enregistrée automatiquement. Lorsque vous prévoyez pendant le mois, votre consommation de prévisions est enregistrée. En fin de mois, votre consommation mensuelle est facturée selon nos tarifs publics. Vous recevrez une facture générée automatiquement.

Dès que vous êtes intégré, correctement configuré et satisfait de vos tests initiaux nous commençons à vous facturez mensuellement.

Vous ne déclenchez la consommation et, par conséquent, le coût que lorsque vous cliquez sur le bouton Réactualisation dans votre compte Salescast. Toutes les autres opérations comme le téléchargement de rapports ne sont pas payantes. Si vous lancez une réactualisation par erreur, ne vous inquiétez pas, vous pouvez l’annuler n’importe quand avant qu’elle se termine.

Veuillez consulter notre calculateur de prix. Pour obtenir une explication détaillée, veuillez lire l’article comprendre le tarif.

Veuillez consulter l’article comprendre le prix pour obtenir des explications et des idées sur la manière d’ajuster vos prévisions de manière optimale.

Exécuter une prévision

Une réactualisation peut prendre de 5 minutes à plus d’une heure pour les très gros clients.

Vous pouvez choisir une réactualisation manuelle ou définir des dates de réactualisation automatique dans votre compte Salescast.

Sécurité

Salescast est hébergée sur Windows Azure, la plateforme de cloud computing de Microsoft, offrant un environnement de calcul sécurisé de pointe. Salescast elle-même utilise un chiffrement de données industriel pour toutes les connexions (SSL). Lokad applique des politiques de protection des données strictes.

Bien sûr. Il vous suffit d’envoyer votre modèle d’Accord de confidentialité par e-mail à contact@lokad.com et nous l’examinerons dans les plus brefs délais. Si vous n’avez pas de modèle d’Accord de confidentialité, nous pouvons fournir un brouillon.