Analyse de la demande et modèles de pilotage - NEW

Pourquoi ce cours ?

Dans un monde où les comportements d’achat sont de plus en plus imprévisibles et hétérogènes, il devient essentiel de mieux comprendre la nature de la demande pour pouvoir y répondre efficacement.

Certaines demandes sont régulières et prévisibles, d’autres sont irrégulières, saisonnières ou très instables. Si l’on applique une seule méthode de gestion pour tous les produits ou services, on risque des ruptures, des surstocks ou une mauvaise allocation des ressources.

Ce cours propose une approche pratique et accessible pour analyser les différents profils de demande et choisir les modes de gestion les plus adaptés, grâce à des méthodes simples comme plus avancées, issues de l’analyse de données.

Objectifs

• Comprendre les différents types de comportements de la demande.
• Identifier les profils de demande à l’aide de méthodes classiques et modernes.
• Associer à chaque profil les bonnes pratiques de gestion (approvisionnement, stock, service client).
• Mettre en place un suivi pertinent avec des indicateurs adaptés.

Professionnels de la logistique, de la production, des achats, de la planification, du service client ou toute personne impliquée dans la gestion opérationnelle et impacté par la demande client.

Prérequis :

Aucun prérequis technique. L’approche est progressive et illustrée d’exemples concrets, avec des outils simples (Excel, visuels, tableaux). Les méthodes issues de la data science sont expliquées de manière intuitive.

1. Comprendre la complexité de la demande aujourd’hui
• Pourquoi il faut différencier les approches de gestion
• Exemples de cas typiques (produits très demandés, peu demandés, irréguliers…)
2. Méthodes classiques d’analyse de la demande
• Classement selon l’importance ou la régularité
• Exemples concrets d’application dans l’industrie et les services
• Comment ces méthodes aident à piloter les stocks ou les flux
3. Méthodes modernes issues de l’analyse de données
• Introduction à des outils comme les regroupements automatiques (clustering)
• Utilisation d’outils numériques pour faire apparaître des familles de demande cachées
• Mise en pratique sur des jeux de données simples
4. Choisir les bons leviers de gestion selon chaque type de demande
• Stock de sécurité, fréquence de commande, délais, niveaux de service
• Quelles décisions prendre selon le profil identifié ?
5. Suivi et indicateurs clés
• Comment évaluer la performance selon le type de demande
• Quels tableaux de bord ou outils utiliser pour piloter efficacement