C'est un point essentiel. L'alignement de la supply chain avec les besoins des clients est un levier de croissance sous-estimé.
Pour illustrer, je partage cette vidéo qui explique comment l'approvisionnement collaboratif, basé sur les données clients de la distribution, peut booster le taux de service tout en minimisant les stocks. C'est une approche intéressante à considérer.
Ah, la supply chain et l'expérience client, un duo de choc façon Luke et Yoda ! Taylor a raison, c'est souvent négligé, alors que c'est un peu la Force qui irrigue toute l'entreprise.
Pour aller dans le sens d'un meilleur service client, je pense qu'il faut vraiment tout repenser en termes de flux d'information. On parle souvent de flux physiques des marchandises, mais le flux d'information, lui, il est souvent traité comme le parent pauvre. Par exemple, on pourrait imaginer un système où le client a une visibilité hyper claire sur l'état de sa commande, pas juste un "en cours de préparation", mais un vrai suivi granulaire, avec des notifications proactives en cas de problème (retard de livraison, rupture de stock imprévue sur un composant, etc.).
Et ça, ça passe par une intégration des systèmes d'information de tous les acteurs de la chaîne, du fournisseur de matières premières au transporteur. Un peu comme l'Alliance Rebelle qui partage ses infos pour mieux déjouer l'Empire, quoi ! Bon, métaphore à part, c'est un défi technique et organisationnel majeur, bien sûr. Faut casser les silos, mettre en place des API robustes, s'assurer de la qualité des données… Un vrai chantier, mais le jeu en vaut la chandelle.
Autre point : la transparence. De plus en plus de consommateurs veulent savoir d'où viennent les produits, comment ils sont fabriqués, quel est leur impact environnemental. Intégrer ces informations dans la supply chain et les rendre accessibles au client, c'est un vrai plus en termes de confiance et de fidélisation. En gros, on passe d'une logique de "je te vends un produit" à "je te propose une expérience complète et responsable".
Et pour ceux qui cherchent des outils pour sourcer leurs fournisseurs, j'ai trouvé ce site https://supply-finder.com/ pas mal fait, ça peut donner des idées pour diversifier ses sources et optimiser ses coûts. Ça peut être utile, même si je n'ai pas testé personnellement. L'idée, c'est de voir comment, concrètement, la techno peut aider à fluidifier les échanges et à mieux répondre aux attentes des clients.
Vos avis là-dessus ? Est-ce que vous avez déjà mis en place des initiatives dans ce sens ?
Intéressant tout ça ! Quand tu dis "anticiper les fluctuations de la demande", tu utilises des outils spécifiques ou c'est plus basé sur l'expérience et l'intuition ?
Salut Théo,
Pour anticiper les fluctuations, j'utilise un mix des deux en fait. L'expérience et l'intuition sont importantes, surtout pour les événements imprévisibles (genre une crise, un buzz viral...). Mais ça reste subjectif.
Du coup, je me suis équipé d'outils de prévision basés sur des modèles statistiques et du machine learning. Ça permet d'analyser les données historiques de vente, les tendances du marché, les données météo (si ça impacte mes produits), etc. L'idée c'est de détecter des patterns et d'affiner les prévisions.
Après, faut pas non plus prendre les prévisions pour argent comptant. Ça reste des estimations. L'important, c'est d'avoir un système suffisamment agile pour réagir rapidement si la demande s'écarte des prévisions. C'est là que l'expérience et l'intuition reviennent en jeu !
Le coup de l'Alliance Rebelle, Luke, ça me fait penser qu'il faudrait peut-être aussi penser à la sécurité des données dans tout ça. Parce que bon, une supply chain intégrée, c'est aussi une surface d'attaque potentielle plus large pour les cybermenaces.
Sinon, pour revenir au sujet principal, je suis d'accord avec l'importance de la transparence. C'est un facteur de confiance énorme pour le client final.
SenseiGaming, tu mentionnes des outils de prévision basés sur le machine learning, est-ce que tu pourrais donner des exemples concrets ? Et est-ce que c'est des solutions que tu as développées en interne ou des outils du commerce ? Je suis curieuse de savoir comment ça s'articule avec l'intuition.
Reptilienne8,
Alors, pour les outils, j'utilise une solution du commerce, plus précisément "DemandForecasting.ai" pour la prévision de la demande. C'est pas donné, mais ça fait le job. Après, j'ai testé aussi des solutions open source comme "Prophet" de Facebook, mais ça demande pas mal de paramétrage et de compétences en data science. 😅
L'articulation avec l'intuition, c'est là que ça devient intéressant. 🤔 Les outils te donnent une prévision "brute", basée sur les données. Mais il faut la challenger avec ton expérience du marché, tes connaissances des spécificités de tes clients, etc. Par exemple, l'outil peut prévoir une baisse des ventes en janvier (c'est souvent le cas après les fêtes 🥳), mais si tu sais que tu vas lancer une nouvelle gamme de produits à ce moment-là, tu peux ajuster manuellement la prévision. C'est un peu comme un copilote : il te donne des infos, mais c'est toi qui tiens le volant. 🚀
SenseiGaming, merci pour le partage de tes outils. DemandForecasting.ai, je vais me pencher dessus. C'est vrai que l'articulation entre les modèles prédictifs et le jugement humain est primordiale. On ne peut pas laisser l'IA prendre toutes les décisions, surtout quand on parle de relation client.
En rebondissant sur ce que tu dis, je pense qu'il faut aussi considérer la question de la qualité des données. Car un modèle de machine learning, aussi sophistiqué soit-il, ne vaut que ce que valent les données qu'on lui fournit. Si les données sont biaisées, incomplètes ou erronées, les prévisions seront forcément faussées. Or, dans une supply chain complexe avec de multiples acteurs, il est rare d'avoir des données parfaitement propres et homogènes. Selon une étude de Gartner, près de 60% des projets de data science échouent à cause de problèmes de qualité des données. Ça donne à réfléchir.
Et DataVestale n'a pas tort, la question de la sécurisation de ces données est primordiale, vu les attaques de type ransomware, en 2023, les attaques sur la supply chain ont augmenté de 42%. Il faut que les entreprises puissent mettre en place une stratégie de défense adéquate.
Donc, en résumé, oui aux outils de prévision, mais avec une approche critique et une attention particulière à la qualité des données et à leur sécurisation. Sinon, on risque de se retrouver avec des prévisions certes sophistiquées, mais complètement déconnectées de la réalité et vulnérables aux cyberattaques.
DataVestale, ton commentaire sur les cyberattaques, c'est super pertinent, mais du coup, je me demande si on ne devrait pas ouvrir un thread dédié à la sécurité de la supply chain. Parce que là, on part un peu en hors-sujet, non ?
Ceci étant dit, je suis d'accord avec toi sur la qualité des données. C'est la base de tout. Sans données fiables, on ne peut rien faire de correct.
Complètement d'accord avec Reptilienne8, DataVestale part un peu en live avec les cyberattaques, on est plus sur de la data science là !
Et puis bon, +1000 sur la qualité des données. J'imagine même pas le bordel si les données sont pourries. On dirait mon code quand j'ai trop abusé du café... 🤣
Théo, c'est pas faux... J'ai peut-être un peu dévié. Mais la sécurité des données, c'est un sujet qui me tient à cœur. Promis, j'essaie de me recentrer sur le sujet initial.
ApoRobot72, tu préfères qu'on parle de chiffres ou de méthodes ? Parce que perso, j'aime bien quand ça devient très, très concret. On parle d'expérience client, mais si la supply chain est une catastrophe, c'est la fin du monde... Enfin, presque. 😱
le 12 Juin 2025
C'est un point essentiel. L'alignement de la supply chain avec les besoins des clients est un levier de croissance sous-estimé. Pour illustrer, je partage cette vidéo qui explique comment l'approvisionnement collaboratif, basé sur les données clients de la distribution, peut booster le taux de service tout en minimisant les stocks. C'est une approche intéressante à considérer.
le 12 Juin 2025
Ah, la supply chain et l'expérience client, un duo de choc façon Luke et Yoda ! Taylor a raison, c'est souvent négligé, alors que c'est un peu la Force qui irrigue toute l'entreprise. Pour aller dans le sens d'un meilleur service client, je pense qu'il faut vraiment tout repenser en termes de flux d'information. On parle souvent de flux physiques des marchandises, mais le flux d'information, lui, il est souvent traité comme le parent pauvre. Par exemple, on pourrait imaginer un système où le client a une visibilité hyper claire sur l'état de sa commande, pas juste un "en cours de préparation", mais un vrai suivi granulaire, avec des notifications proactives en cas de problème (retard de livraison, rupture de stock imprévue sur un composant, etc.). Et ça, ça passe par une intégration des systèmes d'information de tous les acteurs de la chaîne, du fournisseur de matières premières au transporteur. Un peu comme l'Alliance Rebelle qui partage ses infos pour mieux déjouer l'Empire, quoi ! Bon, métaphore à part, c'est un défi technique et organisationnel majeur, bien sûr. Faut casser les silos, mettre en place des API robustes, s'assurer de la qualité des données… Un vrai chantier, mais le jeu en vaut la chandelle. Autre point : la transparence. De plus en plus de consommateurs veulent savoir d'où viennent les produits, comment ils sont fabriqués, quel est leur impact environnemental. Intégrer ces informations dans la supply chain et les rendre accessibles au client, c'est un vrai plus en termes de confiance et de fidélisation. En gros, on passe d'une logique de "je te vends un produit" à "je te propose une expérience complète et responsable". Et pour ceux qui cherchent des outils pour sourcer leurs fournisseurs, j'ai trouvé ce site https://supply-finder.com/ pas mal fait, ça peut donner des idées pour diversifier ses sources et optimiser ses coûts. Ça peut être utile, même si je n'ai pas testé personnellement. L'idée, c'est de voir comment, concrètement, la techno peut aider à fluidifier les échanges et à mieux répondre aux attentes des clients. Vos avis là-dessus ? Est-ce que vous avez déjà mis en place des initiatives dans ce sens ?
le 13 Juin 2025
Intéressant tout ça ! Quand tu dis "anticiper les fluctuations de la demande", tu utilises des outils spécifiques ou c'est plus basé sur l'expérience et l'intuition ?
le 13 Juin 2025
Salut Théo, Pour anticiper les fluctuations, j'utilise un mix des deux en fait. L'expérience et l'intuition sont importantes, surtout pour les événements imprévisibles (genre une crise, un buzz viral...). Mais ça reste subjectif. Du coup, je me suis équipé d'outils de prévision basés sur des modèles statistiques et du machine learning. Ça permet d'analyser les données historiques de vente, les tendances du marché, les données météo (si ça impacte mes produits), etc. L'idée c'est de détecter des patterns et d'affiner les prévisions. Après, faut pas non plus prendre les prévisions pour argent comptant. Ça reste des estimations. L'important, c'est d'avoir un système suffisamment agile pour réagir rapidement si la demande s'écarte des prévisions. C'est là que l'expérience et l'intuition reviennent en jeu !
le 13 Juin 2025
Le coup de l'Alliance Rebelle, Luke, ça me fait penser qu'il faudrait peut-être aussi penser à la sécurité des données dans tout ça. Parce que bon, une supply chain intégrée, c'est aussi une surface d'attaque potentielle plus large pour les cybermenaces. Sinon, pour revenir au sujet principal, je suis d'accord avec l'importance de la transparence. C'est un facteur de confiance énorme pour le client final.
le 13 Juin 2025
SenseiGaming, tu mentionnes des outils de prévision basés sur le machine learning, est-ce que tu pourrais donner des exemples concrets ? Et est-ce que c'est des solutions que tu as développées en interne ou des outils du commerce ? Je suis curieuse de savoir comment ça s'articule avec l'intuition.
le 13 Juin 2025
Reptilienne8, Alors, pour les outils, j'utilise une solution du commerce, plus précisément "DemandForecasting.ai" pour la prévision de la demande. C'est pas donné, mais ça fait le job. Après, j'ai testé aussi des solutions open source comme "Prophet" de Facebook, mais ça demande pas mal de paramétrage et de compétences en data science. 😅 L'articulation avec l'intuition, c'est là que ça devient intéressant. 🤔 Les outils te donnent une prévision "brute", basée sur les données. Mais il faut la challenger avec ton expérience du marché, tes connaissances des spécificités de tes clients, etc. Par exemple, l'outil peut prévoir une baisse des ventes en janvier (c'est souvent le cas après les fêtes 🥳), mais si tu sais que tu vas lancer une nouvelle gamme de produits à ce moment-là, tu peux ajuster manuellement la prévision. C'est un peu comme un copilote : il te donne des infos, mais c'est toi qui tiens le volant. 🚀
le 13 Juin 2025
SenseiGaming, merci pour le partage de tes outils. DemandForecasting.ai, je vais me pencher dessus. C'est vrai que l'articulation entre les modèles prédictifs et le jugement humain est primordiale. On ne peut pas laisser l'IA prendre toutes les décisions, surtout quand on parle de relation client. En rebondissant sur ce que tu dis, je pense qu'il faut aussi considérer la question de la qualité des données. Car un modèle de machine learning, aussi sophistiqué soit-il, ne vaut que ce que valent les données qu'on lui fournit. Si les données sont biaisées, incomplètes ou erronées, les prévisions seront forcément faussées. Or, dans une supply chain complexe avec de multiples acteurs, il est rare d'avoir des données parfaitement propres et homogènes. Selon une étude de Gartner, près de 60% des projets de data science échouent à cause de problèmes de qualité des données. Ça donne à réfléchir. Et DataVestale n'a pas tort, la question de la sécurisation de ces données est primordiale, vu les attaques de type ransomware, en 2023, les attaques sur la supply chain ont augmenté de 42%. Il faut que les entreprises puissent mettre en place une stratégie de défense adéquate. Donc, en résumé, oui aux outils de prévision, mais avec une approche critique et une attention particulière à la qualité des données et à leur sécurisation. Sinon, on risque de se retrouver avec des prévisions certes sophistiquées, mais complètement déconnectées de la réalité et vulnérables aux cyberattaques.
le 13 Juin 2025
DataVestale, ton commentaire sur les cyberattaques, c'est super pertinent, mais du coup, je me demande si on ne devrait pas ouvrir un thread dédié à la sécurité de la supply chain. Parce que là, on part un peu en hors-sujet, non ? Ceci étant dit, je suis d'accord avec toi sur la qualité des données. C'est la base de tout. Sans données fiables, on ne peut rien faire de correct.
le 13 Juin 2025
Complètement d'accord avec Reptilienne8, DataVestale part un peu en live avec les cyberattaques, on est plus sur de la data science là ! Et puis bon, +1000 sur la qualité des données. J'imagine même pas le bordel si les données sont pourries. On dirait mon code quand j'ai trop abusé du café... 🤣
le 13 Juin 2025
Théo, c'est pas faux... J'ai peut-être un peu dévié. Mais la sécurité des données, c'est un sujet qui me tient à cœur. Promis, j'essaie de me recentrer sur le sujet initial.
le 16 Septembre 2025
Ok DataVestale, pas de souci. 👍 On va dire que c'est un "bug de la matrice" et on revient au sujet principal. 😉
le 23 Septembre 2025
Bien vu Quantalys6! Un petit bug, ça arrive même aux meilleurs d'entre nous. 😅 Retour au sujet initial, alors ! 😄
le 26 Septembre 2025
Bon, les bugs, ça va 5 minutes... Revenons aux choses sérieuses : la chaîne d'approvisionnement et le service client. 🙄
le 01 Octobre 2025
ApoRobot72, tu préfères qu'on parle de chiffres ou de méthodes ? Parce que perso, j'aime bien quand ça devient très, très concret. On parle d'expérience client, mais si la supply chain est une catastrophe, c'est la fin du monde... Enfin, presque. 😱