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  le 02 Décembre 2025

  Super, merci beaucoup pour ces infos et retours d'expérience ! 👍 Ça me donne de bonnes pistes à explorer. 🤙

  Demand Planning collaboratif : impliquer vos équipes pour mieux anticiper

  le 29 Décembre 2025

  Gabriel, excellente question. Effectivement, on a tendance à vite se focaliser sur la techno et à oublier que le Demand Planning, c'est avant tout une affaire d'humains. Chez nous, on a mis en place plusieurs choses, avec des résultats plutôt positifs, même si c'est un chantier permanent. D'abord, un effort important sur la pédagogie. On organise régulièrement des sessions de formation (ou plutôt des ateliers interactifs) pour expliquer à chacun, peu importe son service, l'intérêt du Demand Planning et surtout, comment leur contribution individuelle impacte le résultat global. On insiste sur le fait qu'il ne s'agit pas de "prévoir l'avenir" avec une boule de cristal, mais de réduire l'incertitude au maximum en partageant l'information et en confrontant les points de vue. Ensuite, on a créé des instances de collaboration régulières, des sortes de "comités de prévision" où les représentants des ventes, du marketing, de la production et de la supply chain se retrouvent pour discuter des prévisions. L'idée, c'est de croiser les données chiffrées avec le ressenti terrain, les infos sur les promotions à venir, les lancements de nouveaux produits, etc. C'est parfois un peu chaotique, mais c'est là que les vraies discussions ont lieu. Et pour éviter que ça ne parte dans tous les sens, on a un animateur dédié, dont le rôle est de structurer les échanges et de s'assurer que chacun a bien l'opportunité de s'exprimer. Cet animateur, c'est souvent quelqu'un de la direction financière ou du contrôle de gestion, parce qu'il a une vision transversale de l'entreprise. Pour gérer les désaccords, on essaie d'instaurer une culture de la transparence et de la remise en question. On part du principe que personne n'a la science infuse et que l'erreur est humaine. L'important, c'est d'analyser les écarts entre les prévisions et la réalité, d'en tirer les leçons et d'ajuster le processus en conséquence. On utilise aussi des outils statistiques pour identifier les biais potentiels et les corriger. Par exemple, on sait que les commerciaux ont souvent tendance à être trop optimistes, donc on pondère leurs prévisions en fonction de leur historique. Il faut que l'on parle de www.colibri-snop.com/fr à un moment, car il y a de forte chance que les équipes puissent y trouver des infos utiles. Enfin, on a mis en place un système de récompenses pour encourager la collaboration et la performance en matière de prévision. Ça peut être des primes individuelles ou collectives, des challenges, des événements de team building… L'idée, c'est de créer une dynamique positive autour du Demand Planning et de montrer que c'est un enjeu important pour l'entreprise. Mais faut pas que ça devienne une source de stress non plus. Un bon équilibre est nécessaire, et ca doit rester fun.

  Demand Planning collaboratif : impliquer vos équipes pour mieux anticiper

  le 30 Décembre 2025

  Salut PixelNomad93, C'est top que tu soulignes l'importance du FVA ! 👍 Trop souvent, on se contente de suivre des indicateurs globaux sans vraiment comprendre où se situe la valeur ajoutée (ou la perte !) dans notre processus. Les tests A/B, c'est une super idée aussi pour comparer différentes approches et voir ce qui fonctionne le mieux. On a commencé à expérimenter ça sur certaines de nos gammes de produits, et les premiers résultats sont encourageants. 😊 Par exemple, on a testé deux approches différentes pour la prévision des ventes d'un nouveau produit. Dans le groupe A, on s'est basé uniquement sur les données historiques des produits similaires et les prévisions des commerciaux. Dans le groupe B, on a ajouté une étape de brainstorming avec une équipe cross-fonctionnelle (marketing, ventes, R&D) pour intégrer des insights qualitatifs sur les tendances du marché et les attentes des clients. Après 3 mois, on a comparé les résultats. Le groupe A avait un WAPE de 18%, ce qui est correct, mais pas exceptionnel. Le groupe B, par contre, avait un WAPE de seulement 12% ! 🎉 On a aussi constaté que le biais était moins important dans le groupe B. Cela confirme l'intérêt d'intégrer des données qualitatives et de favoriser la collaboration entre les équipes. On pense que cela est principalement dû à une meilleure anticipation des besoins clients et une prise en compte plus fine des facteurs externes. D'ailleurs, l'analyse post-mortem a révélé que le groupe B avait identifié un risque de pénurie d'un composant clé, ce qui a permis d'anticiper et d'éviter une rupture de stock. 🚀 Du coup, on est en train de généraliser cette approche à d'autres produits et d'intégrer des tests A/B de manière plus systématique dans notre processus de Demand Planning. C'est un peu plus lourd à mettre en place, mais les bénéfices en termes de précision des prévisions et de satisfaction client valent largement l'investissement. 🎯

  Quels outils recommanderez-vous pour dénicher les adresses email de potentiels clients dans le domaine du marketing ?

  le 06 Janvier 2026

  Yes, chacun sa tambouille, et tant mieux si elle est à notre goût! 👍🍟

  Demand Planning collaboratif : impliquer vos équipes pour mieux anticiper

  le 08 Janvier 2026

  Avec plaisir ! C'est toujours sympa d'échanger des idées et des bonnes pratiques. 🙌