Quand ne pas vouloir de saisonnalité dans votre planification de la demande ?

En planification de la demande, la saisonnalité sert à projeter des cycles observés dans le passé afin d’anticiper les variations futures. 

Introduire de la saisonnalité dans les prévisions et la planification de la demande est souvent perçu comme une bonne pratique recommandée aux planificateurs de la demande. Lorsqu’elle est bien identifiée, la saisonnalité permet d’anticiper des hausses ou des baisses régulières et d’ajuster les décisions en conséquence. 

Cette approche suppose néanmoins deux conditions essentielles : disposer de données historiques fiables sur un temps suffisamment long, et être en mesure de distinguer un véritable signal saisonnier de simples variations ponctuelles. Sans avoir ces conditions réunies, il devient difficile de pouvoir faire confiance à sa planification. 

Ainsi, dans certains contextes de planification produit, il peut au contraire être préférable de repartir d’une base neutre, sans hypothèse de saisonnalité, afin de construire progressivement une compréhension plus juste de la demande et de préserver la qualité des décisions. 

Temporalité insuffisante pour identifier une saisonnalité

La saisonnalité repose sur l’observation de cycles répétés dans le temps. Or, certains produits ne disposent tout simplement pas de l’horizon temporel nécessaire pour identifier de tels schémas. C’est notamment le cas de nouveaux produits dont le comportement sur le marché reste incertain, par opposition à ceux qui, bien que récents, suivent déjà une saisonnalité attendue parce qu’ils appartiennent à une catégorie stable ou bien connue. On retrouve également cette situation pour les produits à cycle de vie court, dont la durée de commercialisation ne permet pas d’observer plusieurs cycles complets.

Dans ces contextes, toute tentative d’introduction de saisonnalité repose sur des hypothèses externes ou sur des analogies parfois approximatives avec d’autres produits ou catégories. Ces hypothèses peuvent être utiles à titre exploratoire, mais rien ne garantit qu’elles refléteront réellement la dynamique de la demande du produit concerné.

Adopter une approche sans saisonnalité permet alors d’observer la demande telle qu’elle se manifeste réellement, puis d’ajuster progressivement les hypothèses de planification à mesure que les données s’accumulent.

Faiblesse ou non-représentativité de l’historique de données

La présence de données historiques ne garantit pas leur exploitabilité. Des données incomplètes, bruitées ou fortement influencées par des décisions exceptionnelles peuvent conduire à l’identification de faux signaux saisonniers. Dans ces cas, la saisonnalité repose sur des fondations fragiles et renforce artificiellement des tendances peu robustes. 

Dans ces conditions, une planification sans saisonnalité privilégie la robustesse et la clarté en permettant de construire des décisions sur des signaux qui, bien que moins sophistiqués, ont l’avantage d’être fiables.  

Transformations stratégiques internes

Les décisions stratégiques prises par une entreprise peuvent modifier en profondeur la dynamique de la demande. Un repositionnement de produit, un changement de prix, de cible ou de canal de distribution transforme la manière dont le marché répond à l’offre. De même, une refonte de gamme, l’introduction ou le retrait de produits clés, ou des phénomènes de cannibalisation inter-produits modifient la structure globale du portefeuille. 

Dans ces situations, la saisonnalité observée historiquement s’appuie sur des comportements clients qui étaient pertinents dans un autre contexte de marché et pour une autre proposition de valeur.  

Une planification sans saisonnalité permet de repartir d’une base plus neutre et de se donner du temps pour évaluer l’impact réel des choix stratégiques récents, sans contraindre la demande par des schémas hérités. 

Changements institutionnels et structurels

Certaines évolutions modifient durablement le cadre dans lequel la demande s’exprime. Crises sanitaires, changements réglementaires, nouvelles normes ou transformations sociétales peuvent profondément altérer les comportements d’achat, les canaux de distribution ou les usages. La pandémie de COVID-19 en est un exemple emblématique : pour beaucoup d’entreprises, les années 2020-2021 ont opéré un rebattage des cartes en termes de ventes, de mix produits et de positionnement marché qui ont forcé une “mise à 0” de leur historique de données. 

Dans ces contextes, les données historiques ne reflètent plus un fonctionnement « normal » ou reproductible du marché. Les cycles observés dans le passé sont souvent le produit de contraintes ou de comportements exceptionnels, non destinés à se répéter. Appliquer une saisonnalité construite sur ces périodes revient à intégrer dans le futur des dynamiques structurellement obsolètes. 

Pour neutraliser ces effets de rupture et de laisser émerger de nouveaux schémas, plus cohérents avec la réalité actuelle du marché, il peut être pertinent de reprendre la planification sans saisonnalité.

Exploration stratégique

Des hypothèses volontairement simples peuvent être favorisées lors de phases d’apprentissage, de test ou de transformation. 

Une planification sans saisonnalité peut alors servir de point de référence clair, facilitant la comparaison entre différents scénarios et la lecture des impacts réels des décisions opérationnelles ou commerciales. Elle améliore la lisibilité du plan et favorise l’alignement entre les équipes. 

En conclusion

Parfois, la meilleure façon d’améliorer la planification n’est pas d’ajouter de la complexité, mais de savoir quand s’en passer. 
La suite consiste alors à comprendre quand, comment et pourquoi ajuster la saisonnalité. Pour aller plus loin, vous pouvez consulter les articles ci-dessous sur la gestion de la saisonnalité et du forecast dans Pawa.