Pourquoi les détaillants et les fournisseurs ne peuvent-ils pas agir ensemble sur la prévision de la demande ?

Comment diable les détaillants et les fournisseurs sont-ils censés fournir des prévisions de demande précises s'ils ne partagent pas les mêmes données de la même manière en même temps ?

COVID-19 est à juste titre blâmé pour bon nombre des problèmes qui ont affligé les chaînes d'approvisionnement des produits de consommation tout au long de 2020. Mais les pénuries de papier toilette, d'eau en bouteille et d'autres produits essentiels ont été aggravées par le désalignement des stratégies de données de demande entre les fournisseurs et les acheteurs. C'est la conclusion d'un récent rapport de la société d'ingénierie logicielle CI&T.

"La relation détaillant-fournisseur n'est pas organisée de la manière la plus propice à une prévision fiable de la demande", indique le rapport plutôt poliment. Mais les conséquences sont sérieuses et posent à la chaîne d'approvisionnement de la vente au détail une multitude de problèmes liés à l'incapacité à prévoir avec précision la demande.

Les deux parties ne peuvent même pas s'entendre sur la nature du problème. Les fournisseurs disent que leur défi numéro un dans la prévision de la demande est la visibilité et l'accès aux données. Les détaillants disent que cela fait évoluer la plate-forme de données. "Stratégiquement, la façon dont ils envisagent la prévision de la demande est vraiment différente", déclare Melissa Minkow, responsable du secteur de la vente au détail chez CI&T et co-auteur du rapport.

La déconnexion commence par l'approche de base de la prévision par les deux ensembles de partenaires nominaux. La majorité des fournisseurs déclarent qu'ils sont susceptibles de ventiler les données pertinentes par zone géographique, tandis que les détaillants le font par canal, comme le commerce électronique et les ventes en magasin.

De plus, la plupart des fournisseurs comparent les données de ventes d'un mois donné avec la même période de l'année précédente afin de prédire les ventes du mois suivant, tandis que les détaillants comparent les chiffres à ceux du mois précédent. Les deux méthodes peuvent donner des conclusions très différentes sur la quantité de produit à fabriquer, à stocker et à mettre en rayon au cours des 30 prochains jours.

Les parties s'accordent sur le type d'informations qu'elles considèrent comme étant de la plus grande valeur dans la formulation d'une prévision de la demande :des données de consommation détaillées telles que le sexe, l'âge et la taille du ménage. Mais ils ne semblent pas réussir à échanger ces renseignements en temps réel.

Il y a une hésitation persistante à partager des données sensibles et propriétaires, "ce qui signifie qu'il est difficile pour eux de travailler ensemble", explique Minkow. Ce manque de transparence est au moins en partie responsable des approches divergentes adoptées pour interpréter les données.

À une époque où des perturbations telles que COVID-19 menacent la stabilité des chaînes d'approvisionnement des produits de consommation, il n'a jamais été aussi urgent de visualiser les données clés à travers un seul objectif. Mais les détaillants et les fournisseurs semblent être en deçà de cet objectif. « Il y a eu beaucoup de complaisance » au cours des 15 derniers mois, dit Minkow. «Les deux parties jouent tout le jeu très près du gilet. Et cela ne fera qu'empirer au cours des six prochains mois, avec les vacances qui approchent."

Certes, bon nombre des problèmes qui affligent les chaînes d'approvisionnement aujourd'hui échappent au contrôle des détaillants et des fournisseurs. Mais les deux parties peuvent faire davantage pour atténuer l'impact des crises externes en harmonisant leur approche de l'analyse des données et de la prévision de la demande. En période d'incertitude, la résilience est la clé. "Il y a beaucoup de place pour le partage des données", déclare Minkow.

Le rapport CI&T préconise un nouveau cadre pour la création de prévisions de la demande, un cadre qui ne les développe pas de manière isolée. Pour le moment, dit Minkow, « ils ne prennent même pas la peine de regarder les prévisions de demande de l'autre. S'ils le faisaient, ils verraient où ils peuvent apprendre les uns des autres. »

À l'ère des médias sociaux, plus de données sont disponibles pour la chaîne d'approvisionnement de la vente au détail que jamais auparavant. C'est à la fois une bénédiction et une malédiction - correctement analysées et partagées, les informations peuvent être utilisées pour identifier les besoins des clients et adapter les produits en conséquence. Mais son volume menace de submerger les prestataires qui n'ont pas la capacité de le comprendre et de coordonner son flux entre les partenaires.

Minkow dit que les détaillants et les fournisseurs n'utilisent pas pleinement les données qui sont à leur disposition. En plus de l'intelligence au niveau des consommateurs, ils doivent également s'appuyer sur les données de vente ou de panier pour les achats en ligne et en magasin, les tendances saisonnières, les conditions météorologiques, les vacances et les stratégies de prix des concurrents.

CI&T propose que le détaillant soit propriétaire de la relation de partage de données, puis détermine les types de données personnalisées dont chaque fournisseur devrait avoir accès dans un système de « uber-prévision ». « Nous voudrions donner plus de pouvoir aux détaillants, mais nous sommes également ouverts aux fournisseurs en tant que premiers acteurs », déclare Minkow. « L'idée est d'être au milieu, là où tous les ensembles de données existent. Ensuite, vous pouvez modifier la relation comme bon vous semble. »

L'incapacité à coordonner la relation cruciale entre les détaillants et les fournisseurs à des fins de prévision de la demande coûte cher à toutes les parties, mais surtout à celles en bout de chaîne d'approvisionnement. « S'il n'y a pas de stratégie de partage de données optimisée, ce sont les consommateurs qui perdront », déclare Minkow. "Et quand le consommateur perd, tout le monde perd."