Forstock : prévoir les ventes d'un nouveau produit avant sa première vente, -43 % de coût de mauvaise prévision

La situation

Avec Forstock, la question était simple : combien commander pour un produit qui n'a encore jamais été vendu ? Sur 76 483 lancements réels de 14 clients, de mars 2025 à mars 2026, j'ai construit et mesuré une prévision disponible dès le jour du lancement, avant toute vente.

La méthode

1. Ce que l'on sait le jour du lancement : le prix, l'historique de la famille (niveau et saisonnalité), l'historique du fournisseur et de la boutique, trois analogues (produits de la même famille et de la même boutique au prix le plus proche) et les variantes déjà vendues (autre couleur, autre taille).
2. Un modèle qui apprend sur l'âge du produit : il a appris, sur des milliers de lancements passés, comment les ventes évoluent mois après mois. Il prédit un facteur appliqué à la prévision de la famille : inférieur à 1 pour un produit qui ressemble à ceux qui n'ont pas décollé, supérieur à 1 pour un produit qui ressemble aux succès.
3. Un modèle unique pour tous les clients, chacun pesant selon la racine de sa taille pour qu'un gros client ne domine pas.
4. Un recalage avec les ventes : après 1 ou 2 mois, les ventes réelles remplacent la prévision et la suite est recalculée. La fourchette se resserre.

Une fourchette qui aide à décider

Le modèle produit une loi de probabilité (loi binomiale négative, calibrée sur les lancements passés) et non un chiffre unique. La quantité à commander est le quantile qui équilibre la marge par unité vendue et le coût du surstock : plus un produit rapporte, plus on commande haut ; plus le surstock coûte, plus on commande bas.

À fiabilité égale, la fourchette est environ deux fois plus étroite que celle issue de la moyenne de la famille (7 unités de large contre 13 le jour du lancement), et 96 % des ventes mensuelles tombent dans la fourchette à 80 %.

Résultats

Sur 12 mois de lancements, face à une commande basée sur la moyenne de la famille :

• -43 % de coût de mauvaise prévision à la commande d'ouverture (2,64 M → 1,51 M), soit 1,13 M évité
• -49 % au réassort à 1 mois et -60 % au réassort à 2 mois
• -36 % d'unités en surstock le jour du lancement (244 000 → 155 000)
• Erreur par lot de lancements divisée par 2 le jour du lancement (94 % → 45 %), et -76 % après 2 mois de ventes (42 % → 10 %)
• Volume total très juste : écart au vendu de -10 % le jour du lancement, puis -5 % et -2 %
• 74 % des meilleurs lancements repérés dès le premier jour dans les 10 % de produits prévus les plus gros (60 % avec la moyenne de la famille), 98 % après 2 mois

Deux niveaux de mise en œuvre

• Niveau 1, sans modèle à déployer : la méthode des analogues, simple et transparente. L'erreur par lot passe de 96 % à 57 % et le gain atteint 0,38 M (-16 %).
• Niveau 2, modèle complet + fourchette : l'erreur par lot passe à 43 % et le gain atteint 1,00 M (-41 %) sur ces lancements.

Ces gains se comparent à 7,3 M de chiffre d'affaires réalisé sur ces lancements pendant leurs 3 premiers mois.