Demand sensing et prévision de la demande : quelle différence ?

La prévision de la demande utilise des données historiques et des modèles statistiques pour projeter la demande future sur un horizon de trois à dix-huit mois. Le demand sensing adopte une approche fondamentalement différente : il ingère des signaux en temps réel — données de point de vente, retraits en entrepôt, tendances de recherche web, météo — pour produire une prévision plus précise à court terme, typiquement sur un à quatorze jours.

Pourquoi le demand sensing est-il important aujourd'hui ?

Deux évolutions structurelles ont accru la valeur du demand sensing : la compression des cycles de vie des produits et la croissance des canaux directs au consommateur (DTC), qui fournissent des données de vente quasi en temps réel là où seules existaient les statistiques de vente en gros.

Quand le demand sensing apporte-t-il de la valeur ?

Le demand sensing offre le meilleur rendement dans les environnements à fort débit et haute variabilité : biens de consommation emballés, mode, électronique. Il est moins utile dans les secteurs à demande stable et longue, où la prévision statistique à moyen terme performe déjà bien. Les deux techniques sont complémentaires et non concurrentes.

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