Comment prévoir l'inventaire saisonnier pour Shopify

Cedar & Fig, 250g se vend à ses cinq unités habituelles par jour pendant la majeure partie de l'année, puis grimpe fortement chaque novembre et retombe en janvier. Un point de réapprovisionnement construit à partir d'une moyenne mobile sur quatre-vingt-dix jours ne voit jamais cela arriver : la moyenne n'augmente que lorsque le pic de novembre est déjà à l'intérieur de la fenêtre, auquel cas l'étagère est déjà mince depuis des semaines – et elle reste élevée jusqu'à la nouvelle année parce que la ruée de décembre se situe toujours dans la même moyenne.

Ce n'est pas un problème de données, c'est un problème de méthode. Unmoyenne mobiletraite chaque observation de la même manière quel que soit le calendrier ; un produit véritablement saisonnier a besoin d’une prévision qui sache de quel mois nous sommes. Ceci est différent du pic ponctuel qu'une promotion crée (voircomment les promotions affectent la prévision des stocks), car un schéma saisonnier se répète tout seul, année après année, sans que vous fassiez quoi que ce soit pour le déclencher. Voir notreguide complet sur la prévision des stocks Shopifypour l'ensemble du processus dans lequel cela s'inscrit.

Ce qui rend la demande saisonnière

La décomposition standard des séries chronologiques divise la demande en une tendance, une composante cyclique, une composante saisonnière et un bruit irrégulier, traitant la composante saisonnière comme un facteur répétitif lié au calendrier plutôt qu'à la croissance sous-jacente ou aux hauts et aux bas aléatoires. Il existe deux versions du modèle : additif, où les fluctuations autour de la tendance restent à peu près constantes quelle que soit l'ampleur de la tendance, et multiplicatif, où les fluctuations s'adaptent au niveau actuel des ventes - la forme la plus courante pour les ventes au détail mesurées en unités, puisqu'un magasin plus grand a généralement également un mois de novembre plus important, et pas seulement le même montant supplémentaire fixe.

Dans la pratique, le plus difficile est de distinguer une véritable tendance saisonnière d’un hasard. Un mois de novembre inhabituellement fort pourrait être un schéma réel et récurrent, ou il pourrait s'agir d'un seul moment viral ou d'une première vague de froid qui s'est produite cette année-là. Une seule année ne peut pas distinguer les deux, c'est pourquoi la création d'un index nécessite correctement plus d'une année de données, décrites ci-dessous.

Construire un indice saisonnier

Un indice saisonnier exprime dans quelle mesure une période donnée se situe généralement au-dessus ou en dessous de la moyenne désaisonnalisée – un facteur et non une compensation en points de pourcentage. Un indice de 1,20 signifie que cette période s'étend généralement 20 % au-dessus de la ligne de base ; un indice de 0,5 signifie qu’il fonctionne généralement à la moitié du taux de base.

Indice saisonnier pour une période = Demande moyenne au cours de cette période au cours des années passées ÷ Demande moyenne au cours d'une période normale au cours de ces mêmes années

La version statistique complète, la méthode du ratio à la moyenne mobile, élimine d'abord toute tendance sous-jacente avec une moyenne mobile centrée avant de calculer le ratio, qui est d'autant plus important qu'un magasin se développe rapidement (plus d'informations ci-dessous). Sans grande tendance à la croissance, une comparaison directe avec la moyenne de votre période normale est suffisamment proche pour pouvoir travailler.

Cèdre & Figue, 250 g contient près de 150 unités par mois en dehors de sa saison – la même vitesse de cinq par jour derrière sonPoint de réapprovisionnement de 90 unités, sur un mois de 30 jours. En moyenne sur vos deux derniers mois de novembre, 375 unités ont été vendues. Indice saisonnier pour novembre = 375 ÷ 150 = 2,5.

Multipliez votre prévision de référence actuelle par l'indice pour obtenir un nombre désaisonnalisé : à une vitesse normale de 150 unités par mois, la prévision de novembre devient 150 × 2,5 = 375 unités – et non la moyenne simple qu'une moyenne mobile plate vous donnerait autrement.

Données minimales nécessaires

Vous avez besoin d’au moins une année complète d’historique avant qu’un indice saisonnier ait un sens – vous ne pouvez pas savoir comment se comporte novembre avant d’en avoir observé un. Une seule année vous donne un point de données par période, ce qui ne permet pas de distinguer un véritable schéma récurrent d'une cause ponctuelle : une vague de froid précoce, une seule publication virale, une rupture de stock qui s'est avérée déprimante le mois suivant. Faire une moyenne de deux années ou plus, comme dans l'exemple concret ci-dessus, est la raison pour laquelle la technique standard de création d'un indice est conçue : annuler ce bruit d'un an en faisant la moyenne du ratio de chaque période sur plusieurs années.

Aucune source que nous avons pu trouver ne donne un chiffre précis sur le nombre d'années "suffisant", et toute règle spécifique que vous voyez ailleurs n'est pas non plus étayée par une source primaire. Plus d’histoire signifie généralement plus de confiance ; il n'y a pas de seuil à partir duquel un index devient soudainement fiable.

Ajustement à la croissance

Un indice saisonnier calculé sous forme de ratio simple présente un angle mort : il suppose que la ligne de base par rapport à laquelle il a été mesuré n'a pas bougé. Si votre magasin s'est développé depuis novembre dernier, l'application de l'ancien indice à l'ancienne référence sous-estime le pic de cette année : le modèle multiplicatif derrière les indices saisonniers traite la saisonnalité comme proportionnelle au niveau actuel de la série, et non comme un nombre fixe d'unités supplémentaires.

Le correctif applique l'index à votre référence actuelle, et non à celle historique dont il est dérivé. Si la vitesse non saisonnière de Cedar & Fig est passée de 150 unités par mois à 180 depuis ces deux mois de novembre, la prévision de cette année est de 180 × 2,5 = 450, et non des 375 obsolètes que la moyenne historique à elle seule suggère.

Soyez également prudent en projetant la croissance en ligne droite. Une tendance adaptée à quelques mois d’accélération continue d’extrapoler ce même taux même après qu’il se soit naturellement stabilisé – vérifiez que votre vitesse récente continue d’augmenter avant de supposer qu’elle l’est.

Faire cela à la main signifie tirer plusieurs années de ventes mensuelles par SKU, calculer un ratio pour chaque période et rebaser chaque indice en fonction de la vitesse actuelle à chaque fois qu'il change - ce n'est pas une feuille de calcul que la plupart des gens tiennent à jour au-delà de la première année, à travers un catalogue avec plus de quelques lignes saisonnières.StockCuedérive automatiquement un indice saisonnier de l'historique des commandes d'un magasin une fois qu'un SKU a douze mois de retard, et l'applique au mois pour lequel vous achetez - amorti et plafonné, de sorte qu'un mois de décembre inhabituellement fort ne triple pas la commande de janvier, sur chaque plan, y compris gratuit.

Sans 12 mois encore

Si vous n'avez pas une année complète d'historique sur un SKU, rien ci-dessus ne fonctionne encore : vous ne pouvez pas indexer une période que vous n'avez jamais observée. C'est un problème plus restreint et différent : voirprévoir l'inventaire pour les nouveaux produits avec un historique de ventes limitépour savoir comment estimer la demande jusqu'à ce que vous en ayez assez pour un indice réel.

En attendant, la solution de contournement la plus proche consiste à comparer le nouveau produit à un article saisonnier plus ancien dans la même catégorie et à prendre une forme similaire, à l'échelle de la taille - le même raisonnement de produit analogue sur lequel s'appuie généralement la prévision des nouveaux produits, et non un indice saisonnier à part entière.

Foire aux questions

Qu’est-ce qu’un indice saisonnier dans la prévision des stocks ?

Un indice saisonnier est un facteur indiquant dans quelle mesure une période donnée est généralement supérieure ou inférieure à votre demande normale et désaisonnalisée. Un indice de 1,5 signifie que cette période se vend généralement 50 % au-dessus de la ligne de base ; un indice de 0,5 signifie qu'il se vend généralement à la moitié du taux de base. En multipliant votre prévision de référence actuelle par l'indice pour cette période, vous obtenez une prévision désaisonnalisée.

De quel historique de ventes avez-vous besoin pour prévoir la demande saisonnière ?

Au minimum une année complète, puisqu'on ne peut pas construire un indice sur une période qu'on n'a jamais observée. Au-delà de cela, il n’existe pas de nombre d’années universellement accepté : deux ou plus vous permettent de faire la moyenne des hauts et des bas ponctuels, et plus d’historique signifie généralement plus de confiance, mais il n’y a pas de seuil fixe à partir duquel un indice devient soudainement fiable.

Comment prévoir la demande saisonnière pour un magasin à croissance rapide ?

Appliquez l'indice saisonnier à votre vitesse de référence actuelle, et non à l'ancienne référence par rapport à laquelle elle a été initialement calculée. Un ratio simple calculé par rapport aux ventes des années précédentes sous-estimera le pic de cette année si le magasin s'est développé depuis, car il mesure toujours l'ancien niveau plutôt que l'actuel.

Que devez-vous faire si vous n’avez pas encore une année complète d’historique de ventes ?

Traitez-le comme un problème différent de celui des prévisions saisonnières plutôt que d'essayer d'imposer un indice sur des données qui n'existent pas encore. Comparez le produit à un article similaire plus ancien dans votre catalogue à titre indicatif et passez à un véritable indice saisonnier une fois que vous disposez d'une année complète de l'historique du nouveau produit.