Prévision des stocks : les formules simples à appliquer

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Pour une activité commerciale qui démarre, adopter la bonne approche pour sa gestion de stock n’est pas évident.

Des dizaines de paramètres peuvent entrer en ligne de compte pour prévoir les stocks minimums nécessaires, éviter une rupture de stock fatale et ne trop dépenser en raison d’un surstock.

Voilà une approche simple pour prévoir le bon niveau de stock pour chaque produit et piloter sa logistique de façon simple mais efficace.

Comment prévoir le bon niveau de stock pour un produit ?

Pour calculer et prévoir le bon niveau de stock pour un produit, il existe plusieurs méthodes et formules. Nous vous proposons une méthode simple pour une optimisation de première intention.

Cette méthode simple en 5 étapes utilise le taux de rotation des stocks.

  1. Calculer le taux de rotation des stocks

Le taux de rotation des stocks mesure le nombre de fois où le stock d’un produit est renouvelé pendant une période donnée.

Pour commencer, calculez votre Chiffre d’Affaires (CA) sur la période concernée.

Puis, utilisez la formule du stock moyen (SM) à la valeur du prix de vente HT des produits.

Rotation des stocks = CA / SM

Prenons un exemple :

Si votre stock pour un produit (ou à l’échelle de l’ensemble de votre activité) en début d’année est de 20000€ et que le stock en fin d’année est de 30000€. Alors votre stock moyen annuel sera donc de (20000 + 30000) ÷ 2 = 25000€

Si vos ventes HT sur l’année sont de 200 000€, vous pouvez en déduire que votre taux de rotation des stocks sera de (200 000€ ÷ 30000€) = 6,7. Autrement dit, votre stock a été renouvelé 6,7 fois pour réaliser votre CA.

Un taux de rotation élevé est préférable.

> En lire plus sur les principaux indicateur clefs à suivre pour sa gestion de stock

  1. Estimer la demande future

Pour estimer la demande future, il est important d’analyser les tendances de vente passées, les prévisions de croissance et les variations saisonnières.

L’approche la plus simple consiste à prendre votre CA de l’année passée et de lui appliquer un coefficient multiplicateur.

  1. Calculer le délai de livraison

Le délai de livraison correspond au temps nécessaire pour que le produit soit livré depuis le fournisseur jusqu’à votre entrepôt. Il est important de prendre en compte ce délai pour éviter les ruptures de stock.

  1. Calculer la quantité de commande

Pour calculer la quantité de commande, il suffit de multiplier la demande prévue pour la période par le délai de livraison et d’ajouter une marge de sécurité pour éviter les ruptures de stock. La formule est la suivante :

Quantité de commande = Demande prévue x Délai de livraison + Marge de sécurité

  1. Calculer le niveau de stock optimal

Enfin, pour calculer le niveau de stock optimal, il suffit de multiplier la quantité de commande par le taux de rotation des stocks. La formule est la suivante :

Niveau de stock optimal = Quantité de commande x Taux de rotation des stocks

Quelle est la rotation de stock idéal pour une boutique ?

La rotation de stock idéale pour un e-commerce est généralement située entre 2 et 4.

Un taux de rotation inférieur ou égal à 1 signifie que le stock est trop important par rapport à la demande. Si vous vendez 100 unités par an et que vous avez toujours 100 unités en stock (ce qui donne donc un taux de 1), vous avez investi davantage dans les stocks que nécessaire.

Inversement, si vous vendez 200 unités par an et que vous avez en moyenne seulement 20 unités en stock sur cette période (taux de 10), cela signifie que vous ne commandez pas vos stocks assez rapidement.

En cas d’augmentation de la demande, cela peut conduire à des ruptures de stock et des clients insatisfaits. Il est donc important de surveiller régulièrement le taux de rotation des stocks pour maintenir un niveau de stock optimal.

Comment prévoir le volume des stock de façon plus fine ?

Prédire la quantité précise de produits vendus à une période spécifique de l’année permet à une entreprise d’optimiser ses stocks. La prévision des stocks est cruciale pour améliorer la performance de la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise.

Le surstock entraîne des coûts pour l’entreprise, qui doit trouver des solutions pour écouler l’excédent de produits, comme des promotions.

La rupture de stock nuit également aux résultats de l’entreprise. Les clients confrontés à une rupture de stock peuvent se tourner vers la concurrence, dégradant l’expérience client.

En anticipant les produits vendus et leurs quantités, la logistique optimise le stockage de manière globale.

La méthode ABC et la loi des 20/80 (Pareto)

La loi de Pareto identifie les 20 % de références représentant 80 % de la valeur globale du stock. Cette méthode est utilisée dans d’autres domaines, comme les ventes, où 20 % des clients génèrent 80 % du chiffre d’affaires.

Pour la prévision des stocks, il faut d’abord identifier les 20 % du stock, en nombre de produits, représentant 80 % de la valeur totale.

La méthode ABC répartit ensuite le stock en catégories :

  • Catégorie A : 20 % des produits représentant 80 % de la valeur du stock ;
  • Catégorie B : 30 % des produits représentant 15 % de la valeur du stock ;
  • Catégorie C : 50 % des produit représentant 5% de la valeur du stock.

Vous pouvez ensuite appliquer un stock minimum différent selon la catégorie.

Selon cette classification ABC, le niveau de stock des produits de la catégorie A doit être surveillé de manière plus régulière. Les commandes de réapprovisionnement doivent être passées suffisamment tôt pour éviter les ruptures de stock, et ces produits devraient être situés près des zones de prélèvement pour plus d’efficacité.

Prévoir les stocks avec l’IA

Pour optimiser la gestion des stocks, une entreprise peut recourir à la méthode de prévision des stocks basée sur l’intelligence artificielle.

L’IA va prendre en compte de multiples paramètres, et les corrélations possibles :

  • Analyse des paniers, des commandes annulées, des paniers abandonnés…
  • Contexte économique local ;
  • Facteurs psychologiques ;
  • Événements exogènes : sportifs et culturels ;
  • Saisonnalité ;
  • Conditions climatiques ;
  • etc.

L’IA, adossée au machine learning, prend en compte diverses données, telles que le trafic routier, le nombre de commandes passées un vendredi soir, les jours de la semaine les plus chargés en commandes et les promotions les plus efficaces pour générer des ventes.

Ainsi, elle peut offrir une vision complète et réaliste des commandes futures pour différents types de commerces, tels que les magasins de proximité, les boutiques en ligne ou les grandes surfaces.

L’IA peut aider à prévoir les stocks de manière précise grâce à plusieurs techniques avancées, telles que :

  1. L’apprentissage profond (deep learning) : en utilisant des réseaux de neurones complexes pour analyser et détecter des modèles dans de vastes ensembles de données.
  2. La modélisation prédictive : en construisant des modèles statistiques pour anticiper les comportements et les tendances futurs.
  3. L’analyse de séries temporelles : en examinant les données historiques pour identifier les modèles et les tendances saisonnières.
  4. L’optimisation des algorithmes : en ajustant les paramètres et les poids des modèles pour améliorer la précision des prédictions.

En analysant simultanément toutes ces données, le système de prédiction basé sur l’IA fournit des prévisions de qualité en temps réel. Les entreprises sont ainsi en mesure de connaître avec précision le nombre de commandes à venir durant une période spécifique. Cette maîtrise des flux de commandes futures permet de mieux gérer les réapprovisionnements et le stockage.

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