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Toute prévision commence par une question à laquelle aucun tableur ne répond : combien les gens en voudront-ils ? Pour un SKU installé, l’historique fait presque tout le travail. Pour un produit nouveau, l’historique n’existe pas encore — et c’est là que se font la plupart des erreurs de stock.
Cet épisode regarde les deux outils très différents dont on dispose pour ce problème, et pourquoi les vendeurs qui n’en utilisent qu’un se font régulièrement surprendre.
Dans cet épisode
- 00:00Pourquoi les nouveaux produits cassent la prévision classique
- 04:30Ce que l’IA déduit de signaux faibles et indirects
- 09:15Là où les modèles se trompent avec assurance
- 13:40Ce que les entretiens clients révèlent et que les données ne disent pas
- 17:20Combiner les deux en une fourchette de demande, pas en un chiffre
- 20:05Transformer cette fourchette en bon de commande
Les temps des chapitres sont approximatifs.
Pourquoi cela compte pour le stock
Tous les autres articles de cette rubrique traitent de la prévision quand il y a un historique de ventes. Celui-ci traite du cas difficile — le lancement, la nouvelle déclinaison, l’arrivée sur un nouveau marché — où la prévision doit venir d’ailleurs que du passé.
Prévoir commence par identifier l’incertitude, pas par l’éliminer. Un modèle vous donne un point de départ. Une conversation vous dit lesquelles de ses hypothèses sont fausses.
À lire aussi
Si l’épisode vous donne envie d’avoir la mécanique par écrit :
- La formule du point de commande — que faire une fois l’estimation de demande en main.
- Poser de meilleures questions — la thèse que la prévision est un problème de décision, pas de maths.
- Pourquoi la formule classique est fausse — intégrer des scénarios de demande au lieu d’un chiffre unique.