Pourquoi la planification prédictive est essentielle dans la nouvelle normalité

déc. 09, 2020
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La pandémie a changé les règles du jeu : comment les entreprises fonctionnent, comment leurs données et leurs analyses fonctionnent, et comment identifier et réagir aux nouveaux risques. L'identification des données considérées comme fiables pour l'établissement et l'ajustement des plans est plus importante que jamais. Certains résultats commerciaux ne peuvent plus être prédits ou appliqués avec des méthodes de prévision plus anciennes, ce qui oblige les entreprises à adopter rapidement une approche plus agile et axée sur les données.

La prévision agile

Au croisement entre l'ancien et le nouveau, la prévision agile est l'un des facteurs de succès les plus importants pour atteindre la résilience des entreprises, maintenir la production et les services et maintenir la chaîne d'approvisionnement en marche tout en permettant aux entreprises de faire face aux incertitudes quotidiennes.

La prévision agile consiste à exploiter la véritable valeur de l'analyse en temps réel, à étendre les sources de données requises en cas de besoin et à exécuter des cycles de publication rapides. Il s'agit également de permettre aux principaux utilisateurs métier impliqués dans les processus analytiques de regarder et de planifier à l'avance. L'utilisation d'un calendrier plus court, mais avec une perspective plus large et plus complète, permettra aux entreprises de gérer et de réaliser les meilleurs résultats commerciaux possibles.

Dans cet article, nous examinons comment des prévisions efficaces peuvent aider les organisations à gérer efficacement les processus commerciaux et à créer de nouvelles opportunités dans un climat de perturbations importantes.

Les 3 défis de prévision courants pour les entreprises

1. Définissez les bonnes hypothèses : définir les bonnes hypothèses qui ont un impact sur la précision des prévisions, puis les traduire en modèles de prévision est un défi majeur. Par exemple, comment le taux d'inflation changera-t-il, que se passe-t-il s'il y a des changements dans les lois fiscales ou des changements géopolitiques (par exemple, le Brexit ?) Un autre aspect important à considérer est la pertinence des données historiques pour faire des prédictions dans un monde avec de nombreuses nouvelles variables et défis.
2. Données : avez-vous suffisamment de données avec suffisamment de profondeur historique et avec la bonne qualité pour permettre une prévision fiable? Si les données sont incohérentes ou si les données de base manquent d'informations clés, cela entraînera probablement des prévisions médiocres et peu fiables.
3. Cycle de publication : à partir du moment où une prévision est prête à être examinée, que se passe-t-il si les planificateurs doivent modifier quelque chose dans la prévision, la comparer à d'autres versions et déterminer la meilleure ? Ce processus est souvent complexe et nécessite beaucoup de travail manuel hors ligne qui est rarement traité de manière intégrée.

Flexibilité spécifique au COVID-19 : les prévisions nécessitent la flexibilité de passer rapidement par plusieurs itérations et d'être comparées rapidement à d'autres versions. De plus, les planificateurs doivent effectuer une évaluation rapide pour savoir si une version de prévision est prête à être publiée. Étant donné que les organisations sont actuellement plus enclines à adapter leur stratégie commerciale, à se concentrer sur le marché et à changer le processus de prise de décision en conduisant des campagnes ou la production de nouveaux produits, elles doivent être suffisamment agiles pour changer rapidement les modèles de prévision, les hypothèses commerciales et les sources de données. 

L'adoption rapide et la flexibilité de la modélisation des prévisions permettent aux entreprises de gérer le changement et de réagir à des facteurs inattendus.

Dans la nouvelle normalité, comment les entreprises peuvent-elles produire des prévisions précises ?

Le processus typique de production de prévisions reposait sur des données historiques et des modèles statistiques fermés, généralement soumis sur une base mensuelle ou trimestrielle. Désormais, les données historiques ne sont plus efficaces. Les planificateurs financiers ont besoin de données en temps réel et de sources de données externes pour prendre en charge leurs modèles de prévision. Les sources de données peuvent inclure des données géographiques, des médias sociaux et des données gouvernementales. Cela a un impact direct sur la modélisation statistique et la manière dont les hypothèses sont formées. De plus, les prévisions sont désormais basées sur une échelle de temps réduite. Des questions commerciales telles que « notre trésorerie soutiendra-t-elle nos obligations financières la semaine prochaine ou la fin du mois ? » amènent un besoin de réponses solides et prévisibles.

Qu'est-ce que la planification prédictive et comment peut-elle permettre des prévisions efficaces ?

La planification prédictive est basée sur des algorithmes d'apprentissage automatique de séries chronologiques éprouvés qui peuvent mieux prédire les flux de trésorerie, les dépenses, les besoins en effectifs, les tendances des ventes, ainsi que l'offre et la demande. Le processus de planification est une combinaison d'entrées réelles, budgétaires et prévisionnelles. Avec la planification prédictive en place, les planificateurs n'ont pas besoin de consulter des sources externes et d'utiliser des formules de feuille Excel hors ligne complexes : ils peuvent tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive pour prendre de meilleures décisions en utilisant des prévisions plus précises. L'utilisation d'une approche basée sur les données où toutes les données requises sont réunies au même endroit, faciles d'accès, de génération et de comparaison des simulations, est essentielle pour permettre des prévisions efficaces.

La planification prédictive permet aux planificateurs et aux analystes commerciaux d'aller au-delà du cycle de planification commun, où traditionnellement la prévision est téléchargée à partir d'une source de données externe, telle qu'une feuille de calcul ou un système externe, qui est connecté au processus de planification. En ce sens, la planification prédictive est intégrée au modèle et au processus de planification, consolidant la planification, les rapports et les analyses en un seul endroit pour obtenir les meilleures prévisions tout en utilisant les données planifiées.

Dans cette perspective, l'exécution de plusieurs simulations prédictives peut aider à évaluer rapidement les impacts potentiels de différentes politiques de verrouillage, ce qui pourrait potentiellement mieux éclairer la prise de décision critique pour les entreprises.

Comment une prévision efficace est-elle liée à la réalisation des objectifs commerciaux ?

Lorsque les entreprises exécutent des prévisions fiables et fiables, elles peuvent prendre de meilleures décisions qui généreront des résultats commerciaux précis et éviteront les actions qui pourraient entraîner une perte d'opportunités ou de revenus. Quand vous regardez les choses du point de vue des flux de trésorerie, les analystes financiers peuvent planifier les bonnes activités commerciales en fonction de leurs prévisions de trésorerie et éviter des dépenses que l'entreprise ne peut pas vraiment se permettre. Du point de vue de la chaîne d'approvisionnement et de la fabrication, les organisations peuvent se préparer à des pénuries ou à une forte demande, ou éviter des expéditions manquantes et des clients décevants.

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