Innovation

Samuel Demont et Bertrand Allard, Argon & Co

Prévoir en période de crise

Option Finance - 7 mai 2020 - Parole d'expert

Big Data

Les méthodes traditionnelles de prévision, majoritairement basées sur des trends historiques, ne sont aujourd’hui plus adaptées. Selon l’adage «gérer, c’est prévoir», les dirigeants sont amenés à élaborer leur scénario de reprise en considérant des signaux faibles jusque-là non envisagés et en ajustant en permanence leurs prévisions. Eclairage de Samuel Demont, en charge de la Digital Factory d’Argon & Co et Bertrand Allard, partner, sur les méthodes de prévision en période de crise.

Quelles sont les difficultés de prévision en temps de crise ?

Dans certaines entreprises, le reforecast est, depuis le début de la crise sanitaire, devenu le sport national du moment. Il est parfois même pratiqué de manière hebdomadaire. La raison est évidente. Chaque semaine a son lot de surprises. Au gré de l’évolution de la pandémie, des mauvaises ou moins mauvaises nouvelles tombent, selon les décisions gouvernementales, selon les comportements observés des consommateurs sur les marchés en phase de déconfinement et bien d’autres paramètres encore. Comment prévoir dans un tel contexte ?

Pourtant le dirigeant est confronté à un grand nombre de décisions opérationnelles : activité partielle pour les uns, reprise d’activité pour les autres, production de telle gamme de produits soudainement plus fortement demandée qu’une autre, etc. Par ailleurs, même si les initiatives gouvernementales amortissent le choc en termes de cash et que beaucoup de sociétés ont rapidement pris des mesures drastiques sur leur trésorerie, bien prévoir le cash, c’est garantir la pérennité de l’entreprise.

Face à ces enjeux, comment prévoir ?

Argon & Co propose de nouvelles méthodes de prévision plus adaptées au contexte. Elles s’appuient sur l’exploitation massive de données externes disponibles et sur la data science pour identifier les signaux faibles permettant de mieux prévoir. Sur la base de cette méthode, Argon & Co a développé en quelques semaines, pour une société du secteur de la mode, un support opérationnel pour planifier la sortie de crise. Dans un contexte retail et international, la marque est fortement affectée par les mesures de confinement : immédiatement avec la fermeture des magasins et à moyen terme avec la reprise probablement lente et progressive. L’entreprise se trouve alors confrontée à plusieurs difficultés : ses outils de prévision traditionnels, basés sur la demande passée, ne fonctionnent pas dans le contexte actuel ; les équipes planning et finance doivent maintenir et mettre à jour en permanence plusieurs scénarios face à l’incertitude inhérente à cette crise ; l’analyse de la demande en Chine, après quelques semaines de déconfinement, montre que la prévision de l’activité est complexe, loin d’un simple on/off par point de vente.

Quelle a été l’approche d’Argon & Co ?

Pour accompagner cette situation urgente, Argon & Co a développé une démarche dite «Quick S&OP» (sales & operations planning ou plan industriel et commercial). Ce processus concilie le plan de ventes avec les capacités de l’entreprise. L’approche «Quick S&OP» permet en quelques semaines de modéliser plusieurs scénarios de demande, leur traduction en stock et en besoin d’achat sur les mois à venir et leur impact cash et P&L.

La première étape consiste à modéliser la demande. Pour cela, Argon & Co utilise des données externes : base de données détaillée sur le degré de confinement de chaque pays, statistiques journalières de mobilité dans les centres-villes et de recherche web pour anticiper l’évolution des ventes. L’objectif est de simuler la demande macro à partir de ces indices et de faciliter la mise à jour des scénarios en fonction de l’évolution du contexte. Avec son client, Argon & Co analyse également le sell-out des semaines de réouverture, pour tirer des enseignements des pays qui sortent du confinement en premier. Enfin, une analyse approfondie dans les données historiques des systèmes CRM de l’entreprise permet de simuler à la maille de la référence l’impact du retour en magasin beaucoup plus progressif de certains segments de clientèle.

La seconde étape est la mise en place du «weekly integrated plan». Ce processus a été outillé en quelques semaines à la maille catégorie produit. L’objectif est de partir des scénarios de demande et des hypothèses de pricing et de niveaux de promotion pour simuler les ventes et les besoins de stocks. Ensuite, l’outil prend en compte les lead times fournisseurs pour simuler les commandes futures. L’étape finale consiste à traduire en cash les simulations vente et achat (à partir des délais de paiement) pour obtenir une vision hebdomadaire des flux de cash.

Argon & Co accompagne ainsi ses clients dans la mise en place des bons dispositifs pour piloter au mieux l’activité en phase de crise avec des résultats tangibles. Nous nous efforçons de transférer nos savoir-faire avec le bon niveau de conduite de changement, afin que nos clients deviennent rapidement autonomes et pérennisent ces nouvelles pratiques.