Un éclairage de Metyis, société internationale spécialisée dans la Data, le E-commerce, le Marketing Digital et le conseil, qui a récemment, fait progresser son outil en affinant sa base de code interne pour inclure des modèles économétriques de pointe qui permettent d’augmenter la rapidité et l'efficacité des prévisions.
"La prévision de la demande est un élément crucial dans les opérations commerciales et la gestion de la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise. En effet, pour répondre aux attentes des clients tout en maximisant leur rentabilité, les entreprises ont besoin de savoir combien de produits ou de services elles peuvent vendre à l'avenir. Pour ce faire, elles utilisent des techniques de prévision de la demande, qui leur permettent de prédire la quantité de produits ou de services que les clients voudront acheter dans un futur proche. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées concernant les stocks, la production et les prix. Une prévision précise de la demande peut aider les entreprises à éviter la surproduction, qui peut entraîner des stocks excédentaires, mais aussi à éviter des coûts plus élevés et des ruptures de stock, qui peuvent entraîner une demande non satisfaite et des clients insatisfaits.. Cela se traduit directement dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, car la prévision précise des besoins des clients permet aux entreprises de planifier leurs niveaux de production et de stocks pour s'assurer que les bons produits sont disponibles au bon moment. La prévision de la demande est une capacité fondamentale pour la planification d'entreprise intégrée avec le potentiel d'avoir un impact sur l'ensemble de la chaîne de valeur. Par exemple, le partage des prévisions de la demande avec les fournisseurs et les clients peut améliorer la coordination et la collaboration, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour toutes les parties impliquées. Son automatisation est de plus en plus importante alors que les entreprises cherchent des moyens d'améliorer l'efficacité et la précision de leur chaîne d'approvisionnement ; dans ce contexte, même l'amélioration de petites marges peut avoir un impact financier substantiel. Un système automatisé aide à rationaliser le temps et les ressources de prévision et permet une analyse rapide de grandes quantités de données, en découvrant des modèles et des tendances qui n'auraient peut-être pas été visibles autrement à l'aide de méthodes manuelles. Grâce à ces mises en œuvre, les prévisions quotidiennes sont explicitement mises à jour, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions en temps opportun".