Prévisions de la chaîne d'approvisionnement : se préparer aux perturbations en 2026

Les prévisions de la chaîne d'approvisionnement et les prévisions météorologiques ont plus d'un point commun.

Les deux reposent sur des prédictions basées sur des informations passées et présentes. Elles utilisent des données concrètes, et parfois de l'intuition, avec des degrés de précision variables. Dans les deux cas, un élément qui n'apparaît pas sur le radar peut vous prendre au dépourvu et vous laisser sans défense, qu'il s'agisse de vous retrouver sans parapluie sous la pluie ou sans le stock nécessaire pour honorer une commande.

Comprendre comment prévoir correctement vos besoins en chaîne d'approvisionnement est essentiel pour assurer le succès de votre boutique en ligne. Une bonne planification de la demande peut améliorer les relations avec les fournisseurs, accroître la satisfaction des clients et vous permettre de disposer de plus de capital pour développer et faire croître votre entreprise.

Apprenez des experts en gestion de la chaîne d'approvisionnement, en exécution et en expédition pour découvrir comment les prévisions de la chaîne d'approvisionnement peuvent faire ou défaire le prochain trimestre de votre boutique, et ce que vous pouvez faire pour prendre et conserver une longueur d'avance.

Que sont les prévisions de la chaîne d'approvisionnement ?

Les prévisions de la chaîne d'approvisionnement consistent à examiner les données passées concernant la demande de produits pour éclairer les décisions commerciales liées à la planification, au budget et à la gestion des stocks. Cela peut aider une entreprise à éviter des pertes, notamment durant les périodes de forte affluence.

Comme son nom l'indique, les prévisions de la chaîne d'approvisionnement reposent en grande partie sur l'analyse de l'offre. Cependant, la demande des clients y joue également un rôle. Des facteurs tels que les saisons, les tendances de la chaîne d'approvisionnement, l'économie et les événements mondiaux peuvent tous entraîner des pics ou des baisses de ventes, ce qui peut affecter le contrôle des stocks.

Pourquoi les prévisions de la chaîne d'approvisionnement sont-elles importantes ?

Les prévisions de la chaîne d'approvisionnement ont un impact direct sur votre capacité à répondre à la demande de vos clients, à maintenir votre rentabilité et à optimiser vos niveaux de stock. Des prévisions précises vous aident à éviter des erreurs coûteuses telles que les ruptures de stock et les surstocks.

Les autres avantages des prévisions de la chaîne d'approvisionnement incluent :

Mieux répondre à la demande des clients

Des prévisions efficaces de la chaîne d'approvisionnement garantissent que les produits sont disponibles lorsque les clients en ont besoin. Comme l'explique Kristina Lopienski, directrice du marketing de contenu chez ShipBob, « Pour livrer des commandes rapidement et à moindre coût, vous devez disposer d'un stock suffisant. Le suivi de la vitesse de rotation des stocks au fil du temps implique de surveiller les meilleures ventes et de conserver une longueur d'avance sur la production, même lorsque la demande évolue. »

En prévoyant avec précision la demande, vous pouvez :

• Maintenir des niveaux de stock appropriés
• Réduire le risque de ruptures de stock
• Améliorer la satisfaction et la fidélité des clients

Optimiser les niveaux de stock

Les prévisions vous aident également à trouver le juste équilibre dans la gestion de vos stocks :

• Éviter les ruptures de stock : cela vous évite de perdre des ventes et de nuire à vos relations avec vos clients
• Prévenir le surstockage : cela réduit les coûts d'entreposage et vous évite d'immobiliser des capitaux dans des stocks excédentaires
• Gérer les cycles de vie des produits : cela est particulièrement important pour les articles à durée de vie courte

Nicholas Daniel-Richards, cofondateur de ShipHero, met en garde contre les conséquences de mauvaises prévisions : « Les stocks obsolètes restent dans un entrepôt, où ils prennent la poussière et accumulent des frais. La seule façon de remédier à une telle situation est de vendre à prix coûtant ou avec des remises importantes, ou de vendre en gros à des déstockeurs. »

Maintenir la rentabilité

Des prévisions précises ont un impact direct sur le résultat net d'une entreprise. Leandrew Robinson, directeur général de la logistique mesh chez Auctane, insiste sur ce point : « Si Les prévisions de la chaîne d'approvisionnement ne sont pas précises à quelques semaines près, cela peut entraîner des répercussions coûteuses qui affecteront la rentabilité d'un trimestre entier ou d'un semestre. »

Des prévisions adéquates permettent de maintenir la rentabilité en :

• Réduisant les coûts de stockage liés aux excédents de stocks
• Minimisant les ventes perdues dues aux ruptures de stock
• Optimisant les coûts de production et de logistique

Préserver la réputation de la marque

Les prévisions de la chaîne d'approvisionnement jouent un rôle majeur dans le maintien d'une image de marque positive. Lorsque les prévisions sont inexactes :

• Des livraisons tardives peuvent nuire à la réputation de la marque.
• Des ruptures de stock pendant les périodes de vente intense peuvent frustrer les clients et les pousser vers la concurrence.
• Les coûts d'acquisition client (CAC) peuvent augmenter en raison de l'incapacité à satisfaire la demande.

Adii Pienaar, fondateur de Cogsy, note : « De nombreuses marques se retrouvent en rupture de stock lors de leurs plus grosses ventes de l'année, elles dépensent donc de l'argent en publicité pour créer de la demande, puis se retrouvent incapables de convertir cette demande. Cela fait grimper le CAC et affecte négativement l'affinité à la marque. »

Cinq méthodes de prévision quantitative

La prévision quantitative utilise des données historiques pour estimer les ventes futures. Ces méthodes reposent en grande partie sur l'hypothèse que l'avenir reflétera le passé et impliquent des formules mathématiques complexes, généralement calculées par des logiciels informatiques.

1. Prévision par moyenne mobile

Elle est l'une des méthodes de prévision les plus simples. Cette méthode examine les points de données en créant une série de moyennes basées sur des sous-ensembles de données historiques.

Comme elle repose sur des moyennes historiques, la prévision par moyenne mobile ne tient pas compte du fait que les données récentes peuvent être un meilleur indicateur de l'avenir et devraient être davantage pondérées. Elle ne permet pas non plus de tenir compte de la saisonnalité ou des tendances.

Par conséquent, cette méthode est préférable pour le contrôle des stocks d'articles à faible volume.

Une librairie peut utiliser une moyenne mobile sur trois mois pour prévoir la demande d'un livre qui se vend régulièrement, en basant les prévisions mensuelles sur les ventes des trois mois précédents. Cela ne fonctionnerait pas pour des articles saisonniers comme les calendriers, qui se vendent à certaines périodes.

• Avantages : facile
• Inconvénients : ne tient pas compte de la saisonnalité ou des tendances
• Idéal pour : les articles à faible volume

2. Lissage exponentiel

Prenant le relais des prévisions par moyenne, cette méthode analyse les données historiques, mais accorde plus d'importance aux observations récentes. Elle est similaire à la prévision adaptative, qui prend en compte la saisonnalité.

Les variations du lissage exponentiel incluent le modèle de prévision de Holt (parfois appelé lissage exponentiel ajusté aux tendances ou lissage exponentiel double) et la méthode de Holt-Winters (également connue sous le nom de lissage exponentiel triple), qui prennent en compte à la fois les tendances et la saisonnalité.

Par exemple, un commerçant de mode rapide peut utiliser le lissage exponentiel pour prévoir les ventes de vêtements car cela lui permet de se concentrer sur les dernières tendances et de s'adapter rapidement aux préférences des consommateurs.

• Avantages : facile ; prend en compte les données historiques et récentes
• Inconvénients : peut être sujet à des retards, entraînant des prévisions en retard
• Idéal pour : les prévisions à court terme ou les articles non saisonniers

3. Moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA)

La moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) analyse les données de séries temporelles basées sur les performances passées pour mieux comprendre l'ensemble de données ou prédire les tendances futures. Coûteuse et chronophage, cette méthode de prévision par séries temporelles est également l'une des plus précises, bien qu'elle soit mieux adaptée aux prévisions sur des périodes de 18 mois ou moins.

Une marque d'e-commerce pourrait utiliser l'ARIMA pour prévoir les ventes en utilisant des données des 18 mois précédant un lancement de produit majeur. Cela pourrait permettre à la marque d'allouer ses dépenses marketing et de préparer sa chaîne d'approvisionnement.

• Avantages : très précise
• Inconvénients : coûteuse, chronophage
• Idéal pour : les périodes de moins de 18 mois

4. Algorithme de prédiction par agrégation multiple (MAPA)

Méthode relativement nouvelle spécifiquement conçue pour la saisonnalité, le MAPA lisse les tendances pour aider à éviter de surestimer ou de sous-estimer la demande. Bien qu'il ne soit pas aussi populaire que les méthodes de Holt ou de Holt-Winters, des recherches ont montré que le MAPA performe mieux (en anglais).

Grâce à sa capacité à gérer la saisonnalité, le MAPA est utile pour prévoir les ventes dans le secteur de la mode, qui peuvent être influencées par plusieurs modèles saisonniers comme les collections de printemps et d'été, les collections d'automne et les tendances cycliques.

• Avantages : empêche de surestimer et de sous-estimer
• Inconvénients : encore relativement nouveau, pas encore prouvé
• Idéal pour : les articles saisonniers

5. Prévision ascendante

Cette méthode estime les performances futures d'une entreprise en commençant par des données opérationnelles détaillées pour établir des projections de chiffre d'affaires. Elle prend en compte des données telles que les calendriers de production des fournisseurs, les hypothèses de croissance clés et les plans marketing afin d'établir des prévisions plus précises par rapport à une approche descendante.

Cette approche peut aider une marque à fonctionner de manière plus stratégique, par exemple en commandant uniquement les stocks qui se vendront réellement, évitant ainsi d'immobiliser inutilement du capital.

« Les marques peuvent alors présenter cette prévision à leurs fournisseurs pour négocier un prix unitaire réduit ou de meilleures conditions commerciales, » explique Adii. « Toute prévisibilité que les marques peuvent offrir aux fabricants devient un levier dans la négociation. De cette façon, les marques réduisent le coût de leurs marchandises vendues et dépensent moins pour générer chaque euro de chiffre d'affaires. Elles deviennent ainsi plus rentables sans augmenter leurs prix. »

• Avantages : prévisions plus précises par rapport à l'approche traditionnelle descendante (qui ne parvient pas à optimiser l'économie unitaire)
• Inconvénients : les erreurs au niveau micro peuvent être amplifiées à mesure qu'elles se rapprochent du niveau macro
• Idéal pour : les commerçants en croissance

Quatre méthodes de prévision qualitative

La prévision qualitative de la chaîne d'approvisionnement fait référence à la prédiction des tendances et des demandes futures de la chaîne d'approvisionnement qui reposent sur l'avis d'experts. C'est une approche de prévision qui utilise des techniques non numériques pour anticiper les besoins et les défis futurs de la chaîne d'approvisionnement.

1. Prévision par analogie historique

La prévision par analogie historique prédit les ventes futures en supposant qu'un nouveau produit aura un historique de ventes similaire à celui d'un produit existant déjà vendu par vous ou un concurrent similaire. C'est une analyse comparative, qui a une précision médiocre à court terme (en anglais), bien qu'elle puisse être plus précise à moyen et long terme.

Par exemple, lors du lancement d'un nouveau jeu vidéo, un éditeur peut le comparer à un titre précédent ayant des thèmes similaires et sorti dans des conditions de marché comparables pour prédire les ventes. Cela peut fournir une bonne estimation de base, mais cela ne prend pas en compte les dynamiques de marché ou les goûts des consommateurs.

• Avantages : peut être plus précis à moyen et long terme
• Inconvénients : précision médiocre à court terme
• Idéal pour : les articles similaires

2. Prévision composite de la force de vente

Parfois appelée « opinion collective », cette méthode repose sur les connaissances et les opinions personnelles de managers et de personnel expérimentés, recueillis dans le cadre d'un exercice d'équipe. Les panels de ce type ont généralement une précision qui va de médiocre à bonne.

Lors du lancement d'une nouvelle ligne de produits, l'équipe de vente peut s'appuyer sur des interactions directes avec les clients pour fournir des informations qui ne ne ressortent pas clairement des seules données quantitatives. Cependant, cette méthode est sujette à des biais et peut varier considérablement en fonction du point de vue de l'équipe de vente.

• Avantages : relativement facile à recueillir
• Inconvénients : précision qui va de médiocre à bonne
• Idéal pour : lorsque les méthodes quantitatives ne sont pas réalisables

3. Étude de marché

Pour évaluer le succès potentiel d'un produit ou d'une fonctionnalité à venir, une entreprise d'e-commerce peut réaliser des enquêtes en ligne ou analyser les retours précédents des clients. Les retours directs du marché cible peuvent vous aider à adapter vos offres de produits pour mieux répondre à leurs besoins.

Cette recherche peut inclure des enquêtes, des sondages ou des groupes de discussion pour votre public cible.

• Avantages : fournit des informations sur votre public cible
• Inconvénients : peut être chronophage et/ou coûteux
• Idéal pour : le lancement de nouveaux produits

4. La méthode Delphi

Dans cette technique, des questionnaires individuels sont envoyés à un panel d'experts, les réponses étant agrégées et partagées avec le groupe après chaque tour, jusqu'à ce qu'un consensus soit atteint. Comme les membres du panel ne collaborent pas entre eux, tout biais est éliminé du processus.

Cette méthode est considérée comme l'une des méthodes qualitatives les plus efficaces et les plus fiables pour les prévisions à long terme.

• Avantages : non biaisé
• Inconvénients : processus lent et long, avec un risque d'abandon de la part des experts
• Idéal pour : la planification à long terme de la chaîne d'approvisionnement

Quelle est la meilleure méthode de prévision de la chaîne d'approvisionnement ?

Si vous vous fiez à des feuilles de calcul Excel, Adii recommande d'utiliser une moyenne mobile en se concentrant sur la vitesse des ventes récentes. Mais si vous utilisez un logiciel programmatique, les méthodologies de séries temporelles sont les plus pertinentes, les plus populaires étant ARIMA, CNN-QR, Deep-AR et Prophet.

« La précision de leurs prévisions dépend du type de données de vente au détail qu'elles utilisent, » explique-t-il. « La meilleure option ici est de comparer la signification statistique et les niveaux de confiance de tous ces algorithmes et de choisir le plus performant pour vos données. »

Quelles que soient les méthodes de prévision de la chaîne d'approvisionnement que vous utilisez, il y aura toujours des erreurs inhérentes dues aux hypothèses, il est donc impossible d'atteindre une précision de 100 %, même si vous constaterez généralement que, comme pour la météo, les prévisions à court terme sont plus précises que les prévisions à long terme.

Nos experts s'accordent toutefois sur un point : les méthodes qualitatives reposent sur les opinions des consommateurs et des experts du marché ou du secteur, qui sont finalement subjectives et moins précises.

« La méthode de prévision de la chaîne d'approvisionnement la plus fiable est la prévision quantitative et par tendance basée sur des données concrètes et une analyse, » explique Nicholas.

Défis des prévisions de la chaîne d'approvisionnement

Réglementations changeantes

Les événements des dernières années ont mis en évidence ce que les experts en chaîne d'approvisionnement savent depuis longtemps : le réseau logistique mondial est incroyablement vulnérable à l'instabilité politique, aux catastrophes naturelles et aux changements réglementaires qui sont aujourd'hui de plus en plus fréquents et graves.

Selon Adii, cela a incité les marques à diversifier leurs chaînes d'approvisionnement en travaillant à la fois sur le terrain et à l'étranger.

« La mise en place d'une chaîne d'approvisionnement pour répondre à une demande décentralisée sera un élément clé pour la croissance, » affirme-t-il, soulignant que de nombreux commerçants ne vendent pas uniquement sur Shopify, mais également sur des marketplaces telles qu'Amazon et Etsy, et sur les réseaux sociaux.

« On assistera à une transition de la 'gestion de la chaîne d'approvisionnement' à la 'gestion de la chaîne de demande', » prédit Adii, ajoutant que Cogsy développe actuellement un outil pour donner aux fabricants plus de visibilité et de prévisibilité sur la manière dont la marque génère la demande et les ventes.

Retours de produits

Les retours gratuits sont désormais considérés comme un coût d'exploitation, et ils ont également changé la façon dont les clients achètent. Il n'est pas rare que les acheteurs en ligne commandent plusieurs tailles, couleurs ou produits, trouvent celui qui leur convient, puis renvoient les autres.

Entre Thanksgiving et janvier, des millions de retours sont effectués chaque année, pour un montant total de plus de 145 milliards d'euros. Faciliter les retours est un élément essentiel d'un bon service client, mais cela peut compliquer les prévisions d'approvisionnement. Le pourcentage de vos produits retournés peut varier considérablement en fonction des produits que vous vendez et de leur saisonnalité.

Tendances et changements de modèles de demande

Les tendances et les modes vont et viennent, et sans stock suffisant, vous risquez de passer à côté d'une forte augmentation de la demande.

Pour les commerçants e-commerce disposant de magasins physiques, la gestion de ces demandes peut s'avérer encore plus complexe, car les clients peuvent soudainement changer de canal d'achat, ce qui rend difficile la prévision de l'endroit où entreposer les stocks. Les fluctuations économiques et les tendances saisonnières doivent également être prises en compte lors des prévisions pour éviter tout déséquilibre entre l'offre et la demande.

Matt Warren, PDG de Veeqo, qui aide à soutenir les commerçants e-commerce dans la gestion omnicanale de leurs stocks,explique que c'est la raison pour laquelle les commerçants se tournent de plus en plus vers une approche hybride en ligne/hors ligne. Il cite le cas d'un des clients de Veeqo, un grand commerçant de mode américain disposant d'un important réseau de magasins physiques :

« Ils ont utilisé Veeqo pour transformer chacun de leurs magasins en un mini centre de traitement,ce qui leur a permis d'optimiser les délais de livraison pour les clients en ligne, » explique Matt. « Ils peuvent également combiner les données relatives aux niveaux de stock avec toutes leurs données de ventes en ligne/hors ligne, ce qui permet une prévision de la demande plus sophistiquée. C'est le genre d'approche hybride innovante en ligne/hors ligne dont le secteur parle depuis un certain temps. »

Saisonnalité des produits

« Ne pas tenir compte de la saisonnalité et de l'actualité est l'une des plus grandes erreurs que je constate chez les commerçants e-commerce en matière de prévision de la chaîne d'approvisionnement, » explique Leandrew. « Il est difficile de réagir à une période de ventes de vacances florissantes plusieurs semaines à l'avance. »

Délais de livraison des fournisseurs ou des fabricants

Avant de fonder Veeqo, Matt dirigeait une boutique en ligne de montres de luxe. Son expérience lui a appris que prévoir la demande ne représentait que la moitié du chemin.

« Chaque fournisseur, et parfois chaque SKU individuel, nécessite un délai de livraison différent, » explique-t-il.

De plus, il est important de prendre en compte les délais d'entreposage et d'expédition, qui peuvent être affectés par les jours fériés à l'étranger.

Par exemple, le Nouvel An chinois peut ralentir les expéditions en provenance de Chine, tandis que d'autres pics de vacances peuvent provoquer des retards ou des congestions dans les ports, ralentissant ainsi les livraisons. C'est là qu'il devient essentiel d'établir des relations solides et une bonne communication avec vos fournisseurs.

Données isolées

Matt met également en garde contre le fait que des données isolées peuvent nuire à la précision d'une méthode de prévision de la chaîne d'approvisionnement.

« Trop de commerçants utilisent des logiciels différents pour différentes parties de leur activité. Ajoutez à cela le fait de travailler sur plusieurs sites web, marketplaces et lieux de traitement, et vous comprendrez d'où vient le casse-tête, » explique-t-il. « Il vaut mieux investir dans un logiciel tout-en-un pour unifier vos données de ventes et de stocks, ou faire l'effort de tout regrouper dans des feuilles de calcul. »

Données biaisées

« Les marques ne peuvent pas établir de prévisions précises avec des données biaisées, » explique Adii. « Les commerçants peuvent intégrer des données en temps réel dans leur processus de prévision pour avoir une meilleure idée de leur situation actuelle et de leurs perspectives. Grâce à des données plus fiables, ils peuvent tracer une voie qui leur permettra d'atteindre leurs objectifs. »

Adii explique que pour que les données soient précises, les commerçants doivent éviter les erreurs courantes en matière de prévision des stocks en :

1. Raccourcissant le temps nécessaire pour mettre à jour les données dans leurs systèmes
2. Évitant de changer les ID SKU des produits
3. Prenant en compte les niveaux de stock lors de la réalisation des prévisions de demande
4. Identifiant les produits en édition limitée pour interpréter leurs données en conséquence
5. Liant la demande pour toutes les versions d'un même produit
6. Analysant chaque canal séparément

Données historiques insuffisantes

« Les méthodes quantitatives qui reposent uniquement sur des données historiques ne sont pas fiables dans des environnements à croissance rapide où la plupart de nos clients e-commerce opèrent, » explique Kristjan Vilosius, PDG et cofondateur de Katana, qui propose des logiciels de gestion des approvisionnements pour les fabricants. Il souligne que nous sommes plus aptes à comprendre les événements après qu'ils se sont produits.

« Investir dans des systèmes de suivi et d'alerte précoce et trouver des moyens de rendre la gestion de la chaîne d'approvisionnement plus fluide et moins dépendante des niveaux de stock est souvent un meilleur investissement que d'essayer de trouver les meilleures méthodes de prévision, » ajoute-t-il.

Adii est d'accord, soulignant que de nombreuses marques déclarent avoir du mal à établir des plans opérationnels, ce qui peut entraîner des retards dans la prise de mesures, entravant ainsi la capacité d'une marque à tirer parti des opportunités et à atténuer les risques.

« Le défi lié à l'utilisation des méthodologies de prévision par séries temporelles est que les données historiques sont souvent obsolètes, surtout dans des environnements à forte croissance, » souligne-t-il. « Chez Cogsy, nous croyons en l'importance des plans supplémentaires pour l'avenir, tels que les événements marketing, et les hypothèses ou les modèles de croissance, en plus des prévisions de base créées à partir de l'analyse des données historiques. Cela permet d'obtenir une perspective plus globale de la demande future. »

Tendances en matières de prévisions de la chaîne d'approvisionnement

Gestion assistée par l'IA

Cette tendance implique l'utilisation de l'IA pour aider activement à la prise de décision, non seulement en analysant de grands ensembles de données mais aussi en tirant des enseignements des décisions passées pour améliorer les résultats futurs.

Gartner (en anglais) parle d’« IA Exploitable », définie comme l'utilisation de l'IA pour aider à la prise de décision sur la base de l'analyse des problèmes et des solutions passés combinée à des conditions en temps réel. De cette manière, l'IA peut soutenir les opérations de la chaîne d'approvisionnement de manière plus nuancée et contextuelle, agissant comme un copilote dans la prise de décision plutôt que comme un simple outil d'analyse de données.

Avoir une visibilité de « tour de contrôle »

L'IA est utilisée pour améliorer la visibilité à travers la chaîne d'approvisionnement, agissant comme une « tour de contrôle » pour les opérations, comme le décrit KPMG Global.

La visibilité en temps réel signifie être capable de voir au-delà de votre propre entreprise et dans votre réseau plus large de fournisseurs, partenaires et logistique. Grâce à leur prévoyance prédictive et leur agilité, les outils de visibilité alimentés par l'IA peuvent vous aider à anticiper les problèmes, à réagir rapidement aux changements et à mieux collaborer.

Avec ces outils, vous pouvez suivre les expéditions, prévoir les retards potentiels, proposer de manière proactive des solutions logistiques alternatives, faciliter la collaboration avec les fournisseurs en partageant les prévisions de demande et les niveaux de stock, ce qui améliore l'efficacité globale.

Analytique avancée

Une enquête sur la chaîne d'approvisionnement réalisée par IDC a mis en évidence que l'analytique avancée et l'IA seront les technologies les plus importantes pour les chaînes d'approvisionnement au cours des trois prochaines années. Les chaînes d'approvisionnement modernes sont complexes et génèrent beaucoup de données. L'IA peut traiter, analyser et extraire des informations significatives à partir de ces données.

Des outils de prévision de la demande alimentés par l'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour prédire les modèles de ventes futurs en fonction des tendances du marché, des indicateurs économiques et des données de ventes historiques, afin que vous puissiez ajuster les plannings de production, les niveaux de stock et la logistique d'expédition en conséquence.

Prochaines étapes en matière de prévisions de la chaîne d'approvisionnement

Lorsqu'il s'agit de déterminer les meilleures méthodes de prévision à utiliser, vous devrez prendre en compte plusieurs facteurs :

• Quelle est la durée de vie des produits ? Sont-ils périssables ou peuvent-ils rester indéfiniment sur les étagères d'un entrepôt ?
• À quelle fréquence les produits sont-ils vendus ?
• Comment les ventes sont-elles affectées par les différentes saisons, selon les mois et les événements de vente spéciaux ?
• Quels sont les frais d'entreposage associés à un article particulier ?
• À quelle date devez-vous commander à nouveau chaque produit ?
• Quels sont vos points de réapprovisionnement standard ?
• Avez-vous besoin d'un stock de sécurité ?

« Les prévisions de la chaîne d'approvisionnement ne devraient pas être une devinette, mais c'est pourtant la réalité pour de nombreux commerçants e-commerce aujourd'hui. Les commerçants en ligne doivent comprendre l'impact que des données en temps réel et des intégrations d'applications peuvent avoir sur leurs capacités de réapprovisionnement de stock, » explique Nicholas.

« C'est la différence entre avoir des stocks disponibles ou être en rupture de stock, c'est la différence entre avoir des stocks obsolètes ou non, et c'est la différence entre gérer une chaîne d'approvisionnement performante ou non, » ajoute-t-il.

Travailler avec des experts en chaîne d'approvisionnement, en gestion des stocks, en expédition et en traitement des commandes peut vous aider à traverser les tempêtes et à simplifier ce processus.

Fournisseur de services logistiques complet, le Réseau de Fulfillment Shopify peut vous aider à mettre en place une chaîne d'approvisionnement résiliente, grâce à un vaste réseau de centres de traitement stratégiquement situés à travers le pays.

Veeqo, Katana, ShipHero, ShipBob et ShipStation ne sont que quelques-uns des partenaires de gestion et d'expédition de Shopify qui peuvent vous aider.