La complexité du Business augmente entraînée par le marketing multicanal, l’influence croissante de la modélisation de la demande (média, promotions, lancements de nouveaux produits, introductions) et l’impact du comportement d’achat en ligne. La plupart des entreprises, pourtant entourées par une explosion de nouvelles données précieuses, n’ont aucun moyen de les exploiter et utilisent toujours des approches basées sur des anciens et complexes algorithmes et sur les historiques de vente agrégés.

Ces systèmes ne permettent pas une identification simple du signal de demande et ne résolvent pas non plus le problème difficile de la mesure de l’impact des influences externes sur la ligne de demande de base. Ils produisent des résultats décevants, d’importantes erreurs de prévision, et des processus manuels intensifs qui entraînent une productivité limitée du planificateur.

La bonne nouvelle est qu’une approche data-driven, utilisant un software plus intelligent, est déjà disponible. Et c’est démontré que ça n’améliore pas seulement la précision des prévisions mais aussi la visibilité de la demande et le niveau de détail des prévisions. L’ensemble se traduit directement par une amélioration des niveaux de service et l’efficacité de la gestion de stock, en particulier pour les articles de “long tail”. Ainsi vous ne disposerez pas uniquement d’une prévision plus précise, vous obtiendrez aussi une meilleure planification.

Dans sa solution de la prévision de la demande ToolsGroup intègre une technologie qui résout les problèmes auxquels les planificateurs sont confrontés tous les jours. Plutôt qu’une approche du « Pick Best », nous utilisons un algorithme de prévision de la demande autoadaptatif beaucoup plus précis qui crée une ligne de base fiable. La technologie Machine Learning permet d’ajuster la ligne de base en identifiant les effets des stimulations et les indicateurs de demande à un niveau détaillé de canal. Cette approche de “ modélisation de la demande” analyse toutes les variables pertinentes et les interactions complexes entre elles d’une manière hautement automatisée.