Nespresso automatise la prévision de ses ventes

Avec son projet de planification collaborative de la demande initié il y a deux ans, Nespresso compte améliorer la précision de son prévisionnel de ventes de café, machines à café et accessoires. Déjà déployé dans 39 pays, l’outil génère un reporting sur les ventes de café avec à la clé, des prévisions statistiques automatisées et une réduction du biais.

Depuis février, l’équipe dédiée à la planification de la demande au siège de Nespresso fournit chaque mois à la direction et aux responsables des stocks des pays dans lesquels le groupe est présent des prévisions statistiques de ses ventes de café à l’horizon de 18 mois. Suite au succès de la mise en œuvre de son outil de planification de la demande dans trois pays pilotes (France, Suisse et Brésil), le groupe a en effet décidé de généraliser son déploiement dans l’ensemble de ses 39 marchés. Depuis, le siège génère, analyse et partage l’information avec ses différentes filiales.

 

Entre réduction du biais et probabilité

 

Si des modèles ARIMA spécifiques ont été définis pour les prévisions destinées à la direction, celles concernant la gestion des stocks sont générées directement par l’outil. En plus de l’historique des ventes, le logiciel conjugue différentes variables comme l’existence ou non d’opérations promotionnelles, les données clients (historique et consommation moyenne), le nombre de boutiques sur le marché concerné, et les informations relatives aux équipes de ventes B-to-B.

 

Pour évaluer la performance du dispositif, Nespresso mesure bien sûr la précision des prévisions de ventes, mais aussi le taux d’adoption de l’outil. Dans cette optique, un travail est actuellement mené au niveau local pour encourager l’utilisation du logiciel. Les premiers mois ont en effet mis en évidence certains freins potentiels. L’outil, très performant pour identifier des modèles permettant de réduire les erreurs de prévisions, en propose aussi un certain nombre jugés irréalistes. Par exemple, un modèle tablant sur une croissance plate – même s’il peut permettre de réduire les erreurs – peinera à convaincre en interne, la probabilité d’une demande identique mois après mois étant très faible.

 

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

L’impact du prévisionnel sur la gestion des stocks

Les nouveaux défis logistiques