Vues : 0 Auteur : Éditeur du site Heure de publication : 2026-09-10 Origine : Site
Décider du nombre de vêtements à produire est l’une des décisions les plus importantes prises par une marque de vêtements.
Commandez trop peu et les produits populaires peuvent se vendre avant l’arrivée de la prochaine expédition. Commandez-en trop et la marque risque de se retrouver avec des stocks excédentaires, des démarques et de l'argent immobilisé dans des produits invendus.
Pour cette raison, les quantités de production doivent être basées sur davantage que les ventes de l'année dernière ou que l'intuition de l'acheteur.
Un processus pratique de prévision des vêtements examine la demande réelle, la disponibilité des stocks, la saisonnalité, les promotions, les délais de livraison, le stock de sécurité, la répartition des tailles et le budget disponible..
L’objectif est d’estimer la quantité que les clients sont susceptibles d’acheter pendant la période pendant laquelle le nouvel inventaire sera disponible, puis de déterminer la quantité d’inventaire dont la marque a besoin pour répondre à cette demande.
Pour un fabricant de vêtements OEM, cette prévision devient finalement un ordre de production décomposé par style, couleur et taille.
À première vue, la prévision semble simple.
Si une marque a vendu 1 000 pièces d’un style l’année dernière, elle pourrait en commander 1 000 autres cette année.
Le problème est que les ventes historiques ne représentent pas toujours la demande réelle des clients.
Imaginez un T-shirt vendu 100 pièces par semaine. Après quatre semaines, la taille Medium est épuisée. Les clients continuent de rechercher Medium, mais la marque ne parvient pas à vendre ce qu'elle n'a plus.
Le record des ventes pourrait montrer que la demande a diminué après la quatrième semaine.
En réalité, le produit est devenu indisponible.
La recherche fournie décrit cela comme une censure de la demande . Lorsqu’un produit est en rupture de stock, les ventes observées peuvent tomber à zéro même si les clients souhaitent toujours l’acheter. L’utilisation directe de ces chiffres bruts peut vous amener à sous-estimer les quantités de production futures.
Cela crée un cycle dangereux :
Produit populaire → épuisé → les données de vente semblent plus faibles → la prochaine commande est trop petite → le produit se vend à nouveau
Pendant ce temps, les produits à rotation lente peuvent rester en stock et continuer à générer des données de ventes.
Une bonne prévision commence donc par se poser les questions suivantes :
Qu’est-ce que les clients voulaient réellement acheter lorsque le produit était disponible ?
La première étape consiste à collecter des données historiques sur les ventes pour le style, la couleur et la taille prévus.
Les informations utiles peuvent inclure :
Unités vendues
Dates de vente
Inventaire disponible
Périodes de rupture de stock
Modifications de prix
Promotions
Lancements de produits
Périodes saisonnières
Ventes par taille
Ventes par canal
Plus les données sont détaillées, plus les prévisions peuvent devenir utiles.
Une marque avec plusieurs années d’historique de ventes peut identifier plus facilement des modèles récurrents qu’une marque avec seulement quelques mois de données.
Cependant, plus de données ne signifie pas automatiquement de meilleures prévisions.
Les données doivent être interprétées correctement.
Supposons qu’une marque ait une période de vente de 30 jours.
Le produit était disponible pendant 20 jours et vendu à 400 pièces.
Si la marque calcule simplement :
400 ÷ 30 = 13,3 pièces par jour
il suppose que le produit aurait pu se vendre à ce rythme pendant toute la période.
Cependant, si le produit était indisponible pendant 10 jours, le taux de ventes observé pendant la période disponible était de :
400 ÷ 20 = 20 pièces par jour disponible
Le deuxième chiffre peut constituer un meilleur point de départ pour estimer la demande.
La recherche recommande de calculer le taux de vente réel en utilisant la période pendant laquelle le SKU était réellement disponible plutôt que de traiter les périodes de rupture de stock comme une demande nulle.
Ce processus est souvent appelé demande non contraignante..
L'idée de base est simple :
Si les clients ne peuvent pas acheter le produit, ces jours ne doivent pas automatiquement être interprétés comme des jours où les clients n’en veulent pas.
Une fois l’historique des ventes nettoyé, la marque a besoin d’une prévision de base.
La référence est une estimation de la demande normale avant l’ajout d’événements spéciaux tels que des promotions majeures ou des pics inhabituels.
Différents produits peuvent nécessiter différentes méthodes de prévision.
Pour un produit de base dont la demande est relativement stable, une moyenne mobile peut constituer un point de départ utile.
Par exemple, un t-shirt noir basique qui se vend régulièrement tout au long de l’année ne nécessitera peut-être pas de système de prévision élaboré.
La marque peut examiner les ventes récentes et établir une moyenne représentative.
Si les ventes ont augmenté ou diminué de manière constante, les prévisions doivent tenir compte de cette tendance.
Par exemple, si un style de sous-vêtements de base a connu une croissance constante sur plusieurs saisons, le simple fait d’utiliser une ancienne moyenne pourrait sous-estimer la demande future.
Les modèles de tendances linéaires peuvent être utiles dans ce type de situation.
Certains produits suivent des tendances saisonnières prévisibles.
Les maillots de bain, les sous-vêtements d’hiver, les vêtements thermiques et autres produits saisonniers peuvent avoir des schémas de vente très différents tout au long de l’année.
La prévision doit donc distinguer :
Croissance ou déclin normal
et
Une demande saisonnière récurrente
La recherche identifie le lissage exponentiel et les modèles ETS comme des approches de prévision utiles car ils peuvent tenir compte des erreurs, des tendances et de la saisonnalité.
Pour la plupart des petites marques, comprendre le principe est plus important que choisir un algorithme de prévision compliqué.
Une vente importante peut donner l’impression qu’un produit est beaucoup plus populaire qu’il ne l’est normalement.
Imaginez qu'une marque vend habituellement 100 pièces d'un style par semaine.
Lors d'une campagne de réduction de 30 %, elle vend 250 pièces.
Utiliser 250 comme nouvelle norme produirait une prévision de production très agressive.
Le même problème peut survenir avec :
Ventes flash
Campagnes d'influence
Grandes campagnes publicitaires
Promotions des Fêtes
Lancements de nouveaux produits
Réductions de prix temporaires
L'étude recommande de séparer l'impact promotionnel de la demande de base sous-jacente, puis d'ajouter les effets promotionnels prévus dans les prévisions futures, le cas échéant.
Par exemple:
Demande normale : 100 unités/semaine
Augmentation promotionnelle attendue : +40 %
Prévisions pendant la promotion : environ 140 unités/semaine
L'impact exact doit, dans la mesure du possible, provenir des propres données historiques de la marque.
La demande de vêtements est fortement liée à la période de l’année.
La demande des clients peut changer en raison de :
Température
Climat
Vacances
Périodes de rentrée
Saisons de voyage
Calendriers promotionnels
Saisons de la mode
Une marque doit donc comparer des périodes similaires lors de l’élaboration d’une prévision.
Par exemple, utiliser les ventes de décembre pour prévoir la demande de juillet pour un produit saisonnier pourrait produire un résultat très trompeur.
La marque doit demander :
Qu'est-ce que ce produit, ou des produits similaires, ont été vendus au cours de la même saison au cours des années précédentes ?
La saisonnalité devient particulièrement importante lorsque les délais de production sont longs.
Si une usine a besoin de plusieurs mois pour produire et expédier une commande personnalisée, la marque doit prévoir la demande bien avant le début de la saison de vente proprement dite.
Un nouveau style crée un problème de prévision car il n’existe pas d’historique de ventes directes.
Une marque ne peut pas calculer les ventes de l’année dernière pour un produit qui n’existait pas l’année dernière.
La recherche recommande d'utiliser le regroupement basé sur les attributs et la cartographie des éléments similaires pour les nouveaux produits. Au lieu de deviner un chiffre à partir de rien, les planificateurs peuvent comparer le nouveau produit avec des produits existants partageant des caractéristiques importantes.
Les attributs pertinents peuvent inclure :
Catégorie de produit
Silhouette
Construction en tissu
Poids du tissu
Prix
Marge cible
Couleur
Complexité du modèle
Par exemple, supposons qu'une marque lance un nouveau sweat à capuche French Terry 280 GSM.
Il peut regarder les sweats à capuche précédents avec des similitudes :
Poids du tissu
Construction
Prix
Client cible
Ajuster
Positionnement des couleurs
Ces produits peuvent constituer un point de départ plus utile que le simple choix d’une quantité arbitraire.
Les nouveaux produits contiennent plus d'incertitude que les produits établis.
Une marque peut donc envisager :
Production initiale plus petite
Précommandes
Intérêt précoce des clients
Performance historique de produits similaires
Réapprovisionnement flexible
Cycles de production plus courts si disponibles
Cela peut réduire le risque d’engager trop de stocks avant que la demande réelle ne devienne claire.
La prévision de la demande ne représente que la moitié du problème.
Une marque doit également savoir combien de temps il lui faudra pour remplacer son stock..
Supposons qu'une marque s'attend à vendre 500 pièces par mois.
Si le réapprovisionnement prend deux semaines, la marque a un problème de stock.
Si le réapprovisionnement prend quatre mois, la marque a une problématique bien différente.
La recherche souligne que le temps de production en usine ne doit pas être traité comme l’ensemble du délai de livraison de la chaîne d’approvisionnement. Le délai de livraison total peut inclure l'approvisionnement en matériaux, l'échantillonnage et les approbations, la production en vrac, le transport, les douanes et le traitement entrant.
Une chaîne d’approvisionnement simplifiée en vêtements ressemble à :
Approvisionnement en matériel
↓
Échantillonnage et approbations
↓
Production en vrac
↓
Transport
↓
Traitement des douanes et des entrées
↓
Disponibilité de l'entrepôt
La marque doit prévoir ses besoins en stocks sur toute cette période.
Ceci est particulièrement important pour les tissus et les couleurs personnalisés, pour lesquels la préparation du matériau peut prendre beaucoup de temps.
Une prévision reste une estimation.
La demande réelle peut être plus élevée que prévu.
La production peut également prendre plus de temps que prévu.
Le stock de sécurité offre une protection contre ces incertitudes.
La recherche identifie deux sources principales de risque :
Variabilité de la demande
Variabilité des délais
Par exemple, supposons qu’une marque s’attende à vendre 1 000 pièces pendant le temps nécessaire pour reconstituer ses stocks.
Si la demande augmente soudainement ou si la production est retardée, 1 000 pièces risquent de ne pas suffire.
Le stock de sécurité offre une protection supplémentaire.
Une règle simple telle que « toujours produire 10 % de plus » peut sembler pratique.
Cependant, différents produits présentent différents niveaux de risque.
Un T-shirt noir stable avec une demande prévisible tout au long de l'année peut nécessiter un tampon différent d'un style de mode saisonnier dont les ventes sont très imprévisibles.
La recherche recommande d'utiliser différentes stratégies de prévision et de stock de sécurité en fonction à la fois de l'importance des revenus et de la prévisibilité de la demande , en utilisant la classification ABC-XYZ.
Le concept de base est utile même sans effectuer l’analyse statistique complète :
Produits de grande valeur et prévisibles : protégez soigneusement la disponibilité.
Produits de grande valeur et imprévisibles : surveillez de près la demande et ajustez-vous rapidement.
Produits de faible valeur et imprévisibles : évitez de bloquer trop de stocks.
Cela aide les marques à investir dans leurs stocks là où cela compte le plus.
Une fois qu’une marque connaît sa demande attendue et son stock de sécurité, elle peut déterminer quand une autre commande de production doit être passée.
Il s'agit du point de commande (ROP).
Conceptuellement :
Point de commande = Demande attendue pendant le délai de livraison + Stock de sécurité
Par exemple, si une marque prévoit de vendre 1 500 unités pendant son délai de réapprovisionnement et souhaite 300 unités supplémentaires comme tampon de sécurité :
ROP = 1 800 unités
Lorsque la position des stocks disponibles atteint ce niveau, la marque doit envisager de lancer la prochaine commande de réapprovisionnement.
La recherche décrit le point de réapprovisionnement comme le seuil de stock qui déclenche une nouvelle commande d'achat, en fonction de la demande attendue tout au long du délai de livraison total plus le stock de sécurité.
Le point important est le timing.
Une marque ne doit pas attendre que le stock atteigne zéro avant de contacter son fabricant si celui-ci a besoin de semaines ou de mois pour réapprovisionner le produit.
Savoir qu’une marque a besoin de 5 000 pièces ne dit pas à l’usine combien de pièces de chaque taille produire.
L’ordre de production pourrait devoir être :
XS : 350
S : 900
M : 1 900
L : 1 300
XL : 550
Le ratio exact dépend de la clientèle de la marque et de ses ventes historiques.
C'est ce qu'on appelle une courbe de taille.
La recherche met ici en évidence un problème important : les ratios de ventes bruts peuvent être faussés lorsque les formats populaires sont épuisés tôt.
Supposons que Medium se vende à plusieurs reprises.
Ses ventes historiques peuvent en fait représenter le nombre d'unités Medium que la marque a réussi à vendre, plutôt que le nombre de clients souhaités.
La marque devra donc analyser la demande par taille pendant les périodes où chaque taille était effectivement disponible.
Ceci est particulièrement important pour les sous-vêtements, car la taille est étroitement liée à l’ajustement, au confort et à la satisfaction du client.
Une prévision de production doit donc répondre à deux questions distinctes :
Combien de pièces au total devrions-nous fabriquer ?
et
Comment ces pièces devraient-elles être réparties selon les tailles ?
Une prévision de la demande peut produire un besoin de production très important.
La marque doit encore déterminer si elle peut se permettre de fabriquer et de conserver cet inventaire.
C’est là que la planification financière entre en jeu.
L'étude décrit l'Open-to-Buy (OTB) comme une contrainte financière qui permet de concilier les prévisions ascendantes des SKU avec le montant des dépenses en stocks que l'entreprise peut supporter.
Pour une petite marque de vêtements, le concept peut être simplifié :
Prévoyez l’inventaire dont vous avez besoin, puis vérifiez si votre trésorerie disponible et votre budget d’inventaire peuvent le supporter.
Si les prévisions suggèrent de commander 20 000 pièces mais que l’entreprise ne peut en financer en toute sécurité que 12 000, la marque doit établir des priorités.
Il peut choisir de :
Protéger les produits de base
Réduire les styles lents
Réduire la profondeur des couleurs
Lancez moins de SKU
Utilisez des commandes initiales plus petites
Retarder les produits de moindre priorité
Planifiez une autre production plus tard
C’est là que la prévision devient une décision commerciale plutôt qu’un exercice purement mathématique.
Après avoir examiné la demande, la saisonnalité, les délais de livraison, le stock de sécurité, les courbes de taille et le budget, la marque peut déterminer ses besoins de production.
Un flux de travail simplifié est :
Ventes historiques
↓
Supprimer la distorsion des ruptures de stock
↓
Créer une demande de base
↓
Ajuster en fonction de la saisonnalité et des promotions planifiées
↓
Tenir compte des délais de production et d’expédition
↓
Ajouter un stock de sécurité approprié
↓
Déterminer le point de commande
↓
Appliquer la courbe de taille
↓
Vérifier le budget des stocks
↓
Émettre un ordre de fabrication
La recherche résume un protocole de planification similaire en sept étapes, commençant par une demande historique sans contrainte et se terminant par un bon de commande verrouillé émis au fabricant.
Du point de vue du fabricant, une bonne prévision de production doit finalement se transformer en un bon de commande clair.
L'usine peut recevoir :
Style
Couleur
Quantité totale
Répartition des tailles
Spécification matérielle
Exigences d'emballage
La date de livraison
Exigences d'expédition
Exigences de qualité
La qualité de ces informations affecte la planification de la production.
Par exemple, un fabricant peut être en mesure de produire 10 000 pièces d'un style, mais le calendrier de production dépend toujours de la taille spécifique et de la répartition des couleurs, de la disponibilité du tissu, des finitions, du délai de livraison et d'autres exigences.
C’est pourquoi la prévision et la fabrication sont étroitement liées.
La planification de la demande d'une marque détermine combien elle souhaite vendre et quand.
La planification de la production du fabricant détermine comment transformer cette exigence en vêtements physiques..
Aucune prévision n’est parfaite.
Le but de la prévision est de prendre de meilleures décisions dans des situations d’incertitude.
Si la demande réelle est plus élevée que prévu, la marque peut connaître :
Ruptures de stock
Ventes perdues
Production d'urgence
Expédition accélérée
Insatisfaction des clients
Si la demande est inférieure aux prévisions, la marque pourrait être confrontée à :
Inventaire excédentaire
Réductions
Pertes de démarque
Frais d'entrepôt
Cash immobilisé dans les produits invendus
Les meilleurs systèmes de prévision surveillent donc en permanence les ventes réelles.
Les prévisions devraient changer à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles.
Par exemple:
Prévisions initiales → ventes réelles → estimation de la demande mise à jour → plan de production révisé
Ceci est particulièrement utile pour les produits de mode ayant des cycles de vie courts.
Imaginez qu'une marque de sous-vêtements ait un style principal qui se vend tout au long de l'année.
Les données historiques montrent qu'après prise en compte des ruptures de stock, le produit se vend normalement environ 800 pièces par mois..
La marque s'attend à une hausse saisonnière d'environ 20 %.
Cela donne une demande projetée d’environ :
800 × 1,20 = 960 pièces par mois
Le processus de fabrication et de logistique nécessite trois mois entre la passation de commande et la disponibilité des stocks.
La marque doit donc prévoir environ :
960 × 3 = 2 880 pièces
Il ajoute ensuite un tampon de sécurité approprié en fonction de son risque de demande et d’offre.
Supposons que la marque décide que 320 pièces supplémentaires constituent un tampon de planification approprié.
Les besoins en inventaire deviennent approximativement :
2 880 + 320 = 3 200 pièces
La dernière étape consiste à diviser ces morceaux selon la courbe de taille attendue.
Il s’agit d’un exemple simplifié plutôt que d’une formule universelle. Les véritables prévisions doivent tenir compte des changements de prix, des promotions, de la disponibilité des stocks, de la saisonnalité, de la variabilité des délais et du cycle de vie des produits.
Le point important est la séquence :
Demande → période de vente → délai de livraison → tampon de risque → répartition par taille → quantité de production
Une marque n’a pas besoin d’un système avancé de prévision d’IA pour améliorer sa planification de production.
Cela peut commencer par une meilleure discipline en matière de données.
Enregistrez lorsque chaque style et chaque taille deviennent indisponibles.
Autrement, de faibles ventes pourraient être confondues avec une faible demande.
Enregistrez les remises et les campagnes importantes afin que les pics de ventes inhabituels ne deviennent pas automatiquement la nouvelle référence.
Un chiffre de ventes total au niveau du style peut masquer des différences importantes entre les tailles.
Enregistrez le temps nécessaire aux commandes réelles, entre le bon de commande et le récépissé d'entrepôt.
Après chaque période de vente, comparez la demande prévue avec les résultats réels.
Utilisez des produits et des attributs similaires comme références plutôt que de prétendre qu'un nouveau produit contient des données historiques.
Une prévision devrait changer lorsque de nouvelles informations modifient la demande attendue.
Une fois la quantité de production déterminée, le fabricant a besoin d’une commande claire.
Pour un projet de vêtements personnalisés, les informations utiles incluent :
Numéro de modèle
Coloris
Quantité totale
Répartition des tailles
Spécification du tissu
Exigences de garniture
Exigences d'emballage
Normes de qualité
Date de livraison prévue
Destination d'expédition
Un ordre de production clair réduit les risques de malentendus entre la marque et l'usine.
Cela permet également au fabricant de planifier plus efficacement la capacité de tissu, de coupe, de couture et d’autres ressources de production.
Pour une relation OEM à long terme, les données historiques de production peuvent également s’avérer utiles.
Les délais de production réels, la consommation de matériaux, les problèmes de qualité et les quantités commandées peuvent tous contribuer à améliorer la planification future.
Il n’existe pas de numéro unique qui puisse garantir la quantité de production correcte.
Une prévision solide combine plusieurs informations.
Les ventes historiques racontent à la marque ce qui s’est passé.
L'analyse des ruptures de stock permet de révéler une demande que les données de vente ont pu manquer.
La saisonnalité et les promotions expliquent des changements inhabituels.
Le délai de livraison détermine dans quelle mesure l'inventaire doit être planifié.
Le stock de sécurité protège contre l’incertitude.
Les courbes de taille transforment la demande totale en une répartition pratique de la production.
Les limites budgétaires maintiennent les plans d’inventaire financièrement réalistes.
Ensemble, ces facteurs créent une base beaucoup plus solide pour décider du nombre de vêtements à fabriquer.
Pour les marques de vêtements, le changement le plus utile consiste souvent à passer de :
'Nous en avons vendu autant la dernière fois, alors commandons la même quantité.'
à:
'Quelle quantité les clients ont-ils réellement demandée, comment cette demande va-t-elle évoluer et de quelle quantité de stock avons-nous besoin pour couvrir le temps jusqu'à ce que nous puissions le réapprovisionner ?'
Cette question conduit à de meilleures décisions de production.
Et pour un fabricant OEM, cela crée un lien plus clair entre la demande du client et le plan de production physique..
Une bonne planification de la production commence avant la commande. Plus la prévision de la demande est bonne, plus grandes sont les chances que les bons produits, tailles et quantités soient disponibles lorsque les clients le souhaitent.
