Planification des promotions dans le commerce de détail - Défis du processus

Joannes Vermorel

Dans notre précédent article, nous avons abordé les défis liés aux données dans les prévisions de promotion. Dans cet article, nous abordons les défis du processus : Quand les prévisions sont-elles produites ? Comment sont-elles utilisées ? Etc. En effet, bien que l’obtention de prévisions précises soit déjà difficile, les détaillants n’utilisent souvent pas les prévisions de la manière dont ils devraient, ce qui conduit à une utilisation sous-optimale des résultats numériques disponibles. Comme d’habitude, la prévision statistique s’avère être une science contre-intuitive, et il est trop facile de prendre toutes les mauvaises décisions.

Ne négociez pas les résultats des prévisions

Le service des achats supervise généralement le processus de planification des promotions. Pourtant, autant la négociation peut être d’une puissance considérable pour obtenir de bons prix auprès des fournisseurs, la négociation des prévisions ne fonctionne pas. Point final. Pourtant, nous observons régulièrement que les prévisions de promotion tendent à être une sorte de compromis négocié entre les Achats et la Supply Chain, ou entre les Achats et l’IT, ou entre les Achats et la Planification, etc.

En supposant qu’un processus de prévision existe - qui peut être précis ou non (cet aspect est une préoccupation distincte) - alors les prévisions ne sont pas négociables. Les prévisions sont simplement la meilleure estimation statistique qui peut être produite pour que l’entreprise puisse anticiper la demande des articles promus. Si l’une des parties en négociation dispose d’une méthode de prévision prouvée meilleure disponible, alors cette méthode devrait devenir la référence ; mais là encore, aucune négociation n’est impliquée.

La confusion répandue ici est le manque de séparation des préoccupations entre la prévision et l’analyse des risques. Du point de vue de l’analyse des risques, il est probablement acceptable de commander un volume 5 fois plus important que la prévision si le fournisseur propose une offre exceptionnelle pour un produit à longue durée de vie déjà vendu dans le réseau en dehors de l’événement promotionnel. Lorsque les gens “négocient” une prévision, c’est une analyse des risques non dite qui se déroule. Cependant, de meilleurs résultats sont obtenus si la prévision et l’analyse des risques sont séparées, du moins d’un point de vue méthodologique.

Éliminez les interventions manuelles des prévisions

Dans le commerce de détail de marchandises générales, tous les processus de données impliquant des opérations manuelles sont coûteux à mettre à l’échelle au niveau du réseau : trop d’articles, trop de magasins, trop de promotions fréquentes. Ainsi, dès le départ, l’objectif devrait être un processus de prévision automatisé de bout en bout.

Pourtant, alors que (presque) tous les éditeurs de logiciels promettent des solutions entièrement automatisées, les besoins en main-d’œuvre se multiplient. Par exemple, des hiérarchies spéciales entre les articles peuvent devoir être maintenues uniquement pour les besoins des systèmes de prévision. Cela pourrait impliquer des groupes d’articles spéciaux dédiés à l’analyse de la saisonnalité, ou la liste de produits “jumelés” où l’historique des ventes du produit ancien est utilisé en remplacement lorsque le produit nouveau n’a pas d’historique de ventes dans le magasin.

De plus, le réglage fin des modèles de prévision peut être très exigeant, et bien que cela soit censé être une opération ponctuelle, cela doit être pris en compte comme un coût opérationnel continu.

Un petit conseil, pour les réseaux de magasins, méfiez-vous des fournisseurs qui promettent de “visualiser” les prévisions : consacrer jusqu’à 10 secondes par point de données pour les examiner est extrêmement coûteux pour tout réseau de vente au détail de taille raisonnable.

Le temps passé par les employés devrait être dirigé vers les domaines où l’investissement est rentabilisé au fil du temps - l’amélioration continue de la planification promotionnelle - plutôt que d’être consommé pour simplement maintenir l’activité de planification elle-même.

Ne pas omettre des niveaux entiers de l’initiative

Les prévisions les plus inexactes que les détaillants produisent sont les prévisions implicites : des décisions qui reflètent une sorte de prévision sous-jacente mais que personne n’a identifiée comme telle. Pour les prévisions de promotion, il existe généralement trois niveaux distincts de prévisions :

• les prévisions nationales utilisées pour dimensionner la commande globale passée au fournisseur pour l’ensemble du réseau de vente au détail.
• les prévisions régionales utilisées pour répartir les quantités nationales entre les entrepôts.
• les prévisions locales utilisées pour répartir les quantités régionales entre les magasins.

Nous observons fréquemment que des entités distinctes au sein de l’organisation du détaillant finissent par être responsables séparément de certaines parties de l’initiative de planification globale : les achats gèrent les prévisions nationales, la chaîne d’approvisionnement gère les prévisions régionales et les directeurs de magasin gèrent les prévisions locales. Ensuite, la situation s’aggrave lorsque les parties commencent à marchander sur les chiffres.

Lorsque le processus de prévision est réparti entre plusieurs entités, personne n’est clairement responsable de l’efficacité (ou de l’inefficacité) de la planification promotionnelle. Il est difficile de quantifier l’amélioration apportée par une initiative spécifique car les résultats sont atténués ou amplifiés par des initiatives interférantes menées par d’autres parties. En pratique, cela complique les tentatives d’amélioration continue du processus.

Prévoir aussi tard que possible

Une illusion courante concernant la prévision statistique est l’espoir que, d’une manière ou d’une autre, les prévisions deviendront parfaitement précises à un moment donné. Cependant, les prévisions de promotion ne seront jamais même proches de ce que les gens percevraient généralement comme étant très précises.

Par exemple, dans les marchés occidentaux, nous observons que pour la majorité des articles en promotion au niveau des supermarchés, moins de 10 unités sont vendues par semaine pendant la durée de la promotion. Cependant, prévoir 6 unités et en vendre 9 entraîne déjà une erreur de prévision de 50 %. Il n’y a aucun espoir d’obtenir une erreur inférieure à 30 % au niveau des supermarchés en pratique.

Pourtant, alors que les prévisions sont liées à un niveau d’inexactitude irréductible, certains détaillants (pas seulement les détaillants d’ailleurs) exacerbent le problème en prévoyant plus loin dans le futur que ce qui est nécessaire.

Par exemple, les prévisions nationales sont généralement nécessaires jusqu’à 20 semaines à l’avance, notamment lors de l’importation de marchandises d’Asie. Cependant, les prévisions régionales ou locales n’ont pas besoin d’être établies aussi longtemps à l’avance. Au niveau de l’entrepôt, la planification peut généralement se faire seulement 4 à 6 semaines à l’avance, et ensuite, en ce qui concerne les magasins, les détails quantitatifs de la planification ne peuvent être finalisés que 1 semaine à l’avance avant le début de la promotion.

Cependant, comme le processus de prévision est généralement géré conjointement par différentes parties, un consensus émerge pour une date qui convient aux contraintes de toutes les parties, c’est-à-dire la date la plus précoce proposée par l’une des parties. Cela conduit fréquemment à prévoir la demande au niveau du magasin jusqu’à 20 semaines à l’avance, générant des prévisions extrêmement imprécises qui auraient pu être évitées en reportant les prévisions.

Ainsi, nous recommandons d’adapter la planification des promotions de manière à ce que les décisions quantitatives soient reportées jusqu’au dernier moment où les prévisions finales sont enfin produites, en bénéficiant des dernières données.

Exploitez les premiers jours de ventes promotionnelles au niveau du magasin

La prévision de la demande promotionnelle au niveau du magasin est difficile. Cependant, une fois que le premier jour de ventes est observé, la prévision de la demande pour le reste de la promotion peut être effectuée avec une précision beaucoup plus élevée que toutes les prévisions produites avant le début de la promotion.

Ainsi, la planification de la promotion peut être améliorée de manière significative en ne poussant pas tous les produits dans les magasins dès le départ, mais seulement une fraction, en gardant des réserves dans l’entrepôt. Ensuite, après un ou deux jours de ventes, les prévisions de promotion doivent être révisées avec les ventes initiales pour ajuster la manière dont le reste de l’inventaire doit être poussé dans les magasins.

Ne réglez pas vos prévisions après chaque opération

L’une des questions fréquentes que nous recevons de la part des détaillants est de savoir si nous révisons nos modèles de prévision après avoir observé le résultat d’une nouvelle promotion. Bien que cela semble être une approche raisonnable, dans le cas spécifique des prévisions de promotion, il y a un hic et une application naïve de cette idée peut se retourner contre vous.

En effet, nous observons que, pour la plupart des détaillants, les opérations promotionnelles, c’est-à-dire l’ensemble des produits faisant l’objet d’une promotion à la même période avec un message promotionnel unifié, sont caractérisées par de fortes corrélations endogènes entre les augmentations. En d’autres termes, certaines opérations fonctionnent mieux que d’autres, et l’écart entre les opérations les moins performantes et les plus performantes est au moins un facteur 10 en volume de ventes.

Par conséquent, après la fin de chaque opération, il est tentant de réviser tous les modèles de prévision à la hausse ou à la baisse en fonction des dernières observations. Cependant, cela crée d’importants problèmes de surajustement : les prévisions historiques révisées sont artificiellement rendues plus précises qu’elles ne le sont réellement.

Afin de limiter les problèmes de surajustement, il est important de ne réviser les modèles de prévision des promotions qu’après un processus de backtesting approfondi. Le backtesting consiste à rejouer toute l’histoire, en régénérant de manière itérative toutes les prévisions jusqu’à la dernière opération promotionnelle ajoutée. Un backtesting approfondi atténue les variations d’amplitude importante dans les augmentations anticipées des promotions.

Valider les enregistrements de promotion “ex post”

Comme discuté dans le premier article de cette série, la qualité des données est un ingrédient essentiel pour produire des prévisions de promotion fiables. Cependant, il est impraticable de découvrir des anomalies des promotions des mois après leur fin. Ainsi, nous suggérons de ne pas retarder l’examen des données de promotion et de le faire à la fin de chaque opération, lorsque l’opération est encore “fraîche” dans l’esprit des personnes concernées (directeurs de magasin, fournisseurs, acheteurs, etc.).

En particulier, nous suggérons de rechercher des valeurs aberrantes telles que des zéros et des volumes surprenants. Les zéros reflètent soit que l’opération n’a pas été réalisée, soit que la marchandise n’a pas été livrée aux magasins. Dans les deux cas, quelques appels téléphoniques peuvent permettre de localiser le problème et d’appliquer les corrections appropriées aux données.

De même, des volumes extrêmes inattendus peuvent refléter des facteurs qui n’ont pas été correctement pris en compte. Par exemple, certains magasins peuvent avoir alloué de l’espace d’exposition à leur entrée, alors que le plan initial était de garder la marchandise dans les allées. Naturellement, les volumes de ventes sont beaucoup plus élevés, mais cela n’est qu’une simple conséquence d’une alternative envisagée.

Restez à l’écoute, la prochaine fois, nous discuterons des défis d’optimisation dans la planification des promotions.