L’industrie du commerce de détail est en plein bouleversement, de nombreuses bannières ont annoncé récemment leur fermeture, telles que Jacob, Mexx, Danier, Smart Set et Target au Canada, pour n’en nommer que quelques-unes. Pour demeurer compétitives et assurer leur pérennité, les entreprises en opération doivent s’adapter aux nouvelles habitudes d’achat des consommateurs. Nul doute qu’une meilleure connaissance de la demande s’impose. Or comment estimer et prévoir cette demande dans un contexte où la volatilité croit constamment, où la pression de la concurrence est omniprésente et globale, et où les cycles de vie des produits sont de plus en plus courts ? La gestion de la demande est un exercice difficile encore aujourd’hui, même avec le développement d’outils de plus en plus sophistiqués. L’environnement dynamique dans lequel évoluent les organisations explique, en partie, cette difficulté. Le client, depuis les 30 dernières années, est passé de spectateur passif à acteur de premier plan, modifiant inévitablement la relation consommateur-entreprise. Le développement technologique et la venue du commerce en ligne sont aussi largement responsables de la profonde mutation que subissent les entreprises. La façon de faire des affaires n’est plus la même et oblige les entreprises à s’adapter à ces nouvelles réalités. Les défis à relever sont nombreux. Les entreprises capables de bien saisir les signaux du marché seront mieux outillées pour prévoir la demande et prendre des décisions plus éclairées en réponse aux besoins des clients. C’est donc autour de ce thème principal, à travers un exemple concret d’entreprise, que s’articule cette thèse. Elle est divisée en trois grands axes de recherche. Le premier axe porte sur le développement d’une méthode de prévision journalière adaptée aux données de vente ou de demande présentant une double saisonnalité de même que des jours spéciaux. Le second axe de recherche, à deux volets, présente d’abord une méthode de prévision par ratios permettant de prévoir rapidement les ventes ou demandes futures d’un très grand nombre de produits et ses variantes. En deuxième volet, il propose une méthode permettant de calculer des prévisions cumulées de vente ou demande et d’estimer la précision de la prévision à l’aide d’un intervalle de confiance pour des produits récemment introduits dans les magasins d’une chaîne. Enfin, le troisième axe traite d’un outil prévisionnel d’aide à la décision de réapprovisionnement et propose des recommandations de taille de commande basées sur les résultats d’une analyse prévisionnelle, sur le déploiement des produits ciblés et sur l’analyse de la demande et des inventaires des produits substituts potentiels. Mots-clés : Prévision; saisonnalité; effet calendaire; produit sans historique; intervalle de confiance; décision de réapprovisionnement; réseau de détail. / The retail industry is in upheaval. Many banners have recently announced their closure, such as Jacob, Mexx, Danier, Smart Set and Target in Canada, to name a few. To remain competitive and ensure their sustainability, companies have to adapt themselves to new consumer buying habits. No doubt that a better understanding of demand is needed. But how to estimate and forecast demand in a context with constantly increasing volatility and ever shorter product lifecycles, where competitive pressure is pervasive and global? Managing demand is a difficult exercise, even in this age when numerous sophisticated tools have been developed. The dynamic environment in which organizations evolve explains in part the difficulty. Through the past 30 years, the customer has gone from passive spectator to leading actor, inevitably changing the consumer-business relationship. Technological development and the advent of e-commerce are also largely responsible for profound changes experienced by businesses. The way of doing business is not the same and forces companies to adapt to these new realities. The challenges are important. Companies able to seize market signals will be better equipped to anticipate demand and make better decisions in response to customer needs. This thesis is articulated according to three main lines of research around this main theme, exploiting a real business testbed. The first theme concerns the development of a daily forecast method adapted to sales data with a double seasonality as well as special days. The second twofold research first presents a forecasting method for using ratio to quickly forecast sales or future demands of a very large number of products and their variations. Then it proposes a method to determine cumulative sales forecasts and confidence intervals for products newly introduced in the chain stores. Finally, the third axis proposes a predictive method to help reorder launching and sizing decision based on the results of a predictive analysis, deployment of targeted products and inventory of potential substitute products. Keywords : Forecasting; seasonality; calendar effect; products without demand history; confidence intervals; replenishment decision; retail network.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/27421 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Bouchard, Joëlle |
| Contributors | Montreuil, Benoit |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxv, 154 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
Page generated in 0.0025 seconds