Dans le paysage commercial en constante évolution d’aujourd’hui, rester en avance sur la courbe nécessite une approche sophistiquée de la planification de la demande. Les méthodes traditionnelles peinent souvent à naviguer dans les complexités des marchés modernes, obligeant les entreprises à opérer constamment en mode « lutte contre les incendies » tout en étant pris au dépourvu par les changements du marché. Cependant, l’intégration de l’IA générative et des grands modèles linguistiques (LLM) offre une opportunité sans précédent de transformer les processus de planification de la demande.
Priorisation des conducteurs commerciaux
Au cœur d’une planification de la demande efficace se trouve la priorisation des conducteurs commerciaux. L’IA générative excelle dans l’analyse de données historiques étendues pour discerner des modèles et des corrélations qui étaient auparavant insaisissables. En identifiant des conducteurs clés tels que les tendances saisonnières et les changements émergents sur le marché, les entreprises peuvent anticiper les fluctuations de la demande avec une plus grande précision, réduisant ainsi le risque de déséquilibres de stocks. L’utilisation de ces conducteurs peut différer selon les fonctions, les canaux et les marchés, offrant une approche sur mesure de la planification de la demande et permettant aux entreprises de façonner leur avenir au lieu de gérer le passé.
Collaboration à la planification commerciale
La collaboration est essentielle pour une planification de la demande réussie. L’IA générative facilite la collaboration interfonctionnelle en fournissant des informations et des alertes prédictives grâce à des agents de discussion cognitifs. Cela garantit l’alignement entre les départements, de la logistique aux ventes et au marketing, ce qui se traduit par des prévisions plus précises et une collaboration renforcée. Par exemple, elle peut intégrer les contributions des équipes de logistique et de chaîne d’approvisionnement et les aligner avec les cycles de planification des ventes et du marketing.
Entrées commerciales et conducteurs
L’IA générative peut incorporer efficacement diverses entrées commerciales dans le processus de planification, y compris des données de vente, des tendances du marché et des informations sur le comportement des consommateurs. En identifiant les facteurs les plus influents, les organisations peuvent adapter leurs stratégies à des fonctions, des canaux et des marchés spécifiques, permettant une prise de décision proactive. L’IA générative peut débloquer la sagesse du marché et des affaires au sein des données non structurées et établir leurs relations avec des données mesurées pour fournir une mesure plus holistique des résultats de planification.
Principes de conception de la planification de la demande
L’optimisation de l’IA améliore les principes de conception de la planification de la demande, offrant une flexibilité en termes de cadence, d’horizon temporel, de canaux, d’unités et de conducteurs financiers. L’IA peut adapter le processus de planification aux besoins spécifiques d’une entreprise, qu’il s’agisse de se concentrer sur les commandes, les expéditions, les dollars ou les unités, et que les conducteurs financiers soient incorporés ascendant ou descendant. Cette adaptabilité permet aux organisations d’affiner leurs stratégies pour une efficacité maximale, notamment pendant les moments clés de planification stratégique.
Métriques pour mesurer les performances
Mesurer avec précision les performances est essentiel pour une amélioration continue. Les métriques courantes comprennent l’erreur de pourcentage moyen absolu (MAPE), la précision prévisionnelle pondérée et le biais de prévision. L’IA peut aider les organisations à établir des plages de référence pour ces métriques, en distinguant entre les performances moyennes et celles de classe mondiale. L’IA générative permet des calculs en temps réel et des insights granulaires, permettant aux équipes de prendre des décisions basées sur les données et d’établir des plages de référence pour des métriques clés telles que la précision et le biais des prévisions.
Étapes du processus de planification de la demande
La planification intégrée des activités commerciales (IBP), la planification des ventes et des opérations (S&OP) et la planification des ventes, des stocks et des opérations (S&IOP) sont les principaux processus intégrés à la planification de la demande. L’IA rationalise ces processus intégrés en automatisant l’analyse des données et la planification de scénarios. En optimisant la participation des parties prenantes et en réduisant les obstacles, les organisations peuvent permettre une exécution sans faille à chaque étape du processus de planification. La synchronisation des délais à travers différentes fonctions garantit que tout le monde travaille avec les mêmes données et hypothèses, améliorant la précision des prévisions de la demande tout en favorisant la collaboration entre les fonctions commerciales.
Interconnexion avec d’autres fonctions de planification
La planification de la demande est étroitement liée à d’autres fonctions telles que les ventes, le marketing et la finance. L’IA générative peut servir de lien connecteur entre ces fonctions, aidant à garantir que les données et les informations sont partagées de manière transparente et que les conducteurs commerciaux connus et potentiellement inconnus sont découverts et compris. Par exemple, elle peut aligner le plan commercial et les ventes avec le plan de demande, le plan financier, le plan marketing et les plans de lancement, permettant une approche holistique de la planification d’entreprise. De plus, elle peut identifier les risques et opportunités potentiels dans le plan et fournir des recommandations exploitables.
L’opportunité de tirer parti de l’IA générative et des LLM pour optimiser le processus de planification de la demande est un changement de jeu pour les entreprises qui visent à prospérer sur les marchés dynamiques d’aujourd’hui. En priorisant les conducteurs commerciaux, en améliorant la collaboration, en intégrant des entrées diverses, en suivant des principes de conception flexibles, en mesurant les performances avec précision, en rationalisant les étapes du processus et en favorisant l’interconnectivité avec d’autres fonctions de planification, les entreprises peuvent transformer leurs stratégies de planification de la demande. L’adoption de la planification de la demande basée sur l’IA peut conduire à une prévoyance plus précise et aider à fournir un avantage concurrentiel pour répondre à la demande des clients en évolution constante, façonner le marché et atteindre une croissance durable.