Comment calculer les ventes prévisionnelles ?
Pour optimiser les processus de gestion et assurer la rentabilité d’une activité, la prévision des ventes est un élément indispensable du business plan de toute entreprise. En cas de prévisions erronées quant aux volumes de ventes et au potentiel chiffre d’affaires qui s’ensuit, la performance de l’entreprise peut s’en trouver altérée. C’est pourquoi l’équipe commerciale chargée des prévisions se doit de tout mettre en œuvre pour sans cesse améliorer ses prévisions de ventes.
Pour cela, elle doit réaliser des calculs précis. Parmi toutes les méthodes de calcul des ventes prévisionnelles, il s’agira pour l’entreprise de choisir les plus pertinentes, notamment en fonction des données dont elle dispose.
Calculer les ventes prévisionnelles avec les méthodes quantitatives simples
Le principe de base des méthodes quantitatives simples
Les méthodes quantitatives simples reposent sur l’utilisation de formules mathématiques obtenues à la suite de l’exploitation d’une représentation graphique ou d’un tableau récapitulatif des données passées. La représentation graphique prend la forme d’un nuage de points plus ou moins rectiligne, chaque point symbolisant une donnée. Pour des prévisions de ventes, le graphique illustre généralement l’évolution du volume de ventes ou du chiffre d’affaires en fonction des années, des mois ou des trimestres.
Les trois méthodes de prévisions linéaires, ou ajustement linéaire, consistent alors à déterminer et tracer une droite qui passe au plus près de chaque point du nuage de points. À partir de l’analyse de cette droite, une tendance peut être dégagée. En partant du principe que les ventes évoluent de manière linéaire, des prévisions pour les périodes à venir peuvent être établies par extrapolation des données.
La méthode des points extrêmes
La méthode des points extrêmes, la plus simple à utiliser, peut s’appliquer lorsque les variables considérées évoluent de manière très régulière et linéaire. Cette méthode consiste à déterminer l’équation de la droite de type y = ax + b, où :
- y est le volume de ventes (ou le chiffre d’affaires) ;
- x est l’année recherchée pour les prévisions ;
- a et b sont des paramètres indépendants de x, avec a le coefficient directeur de la droite et b une constante.
Un système à deux équations est alors établi : en remplaçant x et y par les coordonnées des deux points les plus éloignés sur la droite, le système d’équations peut être résolu. Une fois les paramètres a et b trouvés, on obtient une seule et unique équation y = ax + b, où seule la variable y est inconnue.
Pour déterminer le chiffre d’affaires prévisionnel ou le volume de ventes prévisionnel, il suffit de remplacer x par l’année recherchée. Par exemple, si l’on considère la période de 2010 à 2015, et que l’on cherche à établir des prévisions pour l’année 2016, on remplace x par 6 puisqu’il s’agit de la sixième année depuis 2010. On obtient alors y, le volume de ventes ou chiffre d’affaires prévu pour l’année 2016.
La méthode des points moyens
La méthode des points moyens, ou méthode de Mayer, peut s’appliquer lorsque les variables considérées évoluent de manière assez régulière et linéaire. De la même manière que pour la méthode des points extrêmes, elle consiste à résoudre l’équation de la droite d’ajustement linéaire.
Toutefois, cette deuxième technique de calcul des ventes prévisionnelles requiert la division de la série de données en deux groupes. Pour résoudre le système d’équations, on utilise les coordonnées du point moyen de chaque groupe.
De cette manière, la méthode de Mayer tient compte de toutes les données de la série, garantissant ainsi des prévisions plus précises que celles obtenues par la méthode des points extrêmes.
La méthode des moindres carrés
Bien que relativement complexe au premier abord, la méthode des moindres carrés est la méthode d’ajustement linéaire la plus précise et la plus adaptée pour les données plus dispersées, c’est-à-dire lorsque l’évolution de l’activité de l’entreprise n’est pas stable.
Comme les autres méthodes, le principe est de résoudre l’équation y = ax + b. Cependant, la méthode des moindres carrés intègre le calcul de moyennes pour déterminer l’équation de la droite :
- y est le volume de ventes (ou le chiffre d’affaires), auquel on soustrait la moyenne des volumes (ou des chiffres d’affaires) ;
- x est l’année recherchée pour les prévisions, à laquelle on soustrait la moyenne des années ;
- a est la somme des x x y, laquelle est divisée par la somme des x² ;
- b est déterminé en soustrayant à la moyenne des volumes (ou des chiffres d’affaires) la valeur de a multipliée par la moyenne des années.
Calculer les prévisions avec les autres méthodes quantitatives
La méthode de régression et de corrélation
Pour effectuer une régression linéaire, l’entreprise va utiliser la méthode de calcul des moindres carrés. La méthode de régression simple consiste à mettre en évidence la relation entre deux variables, l’une dépendante de l’autre.
Quant à la régression multiple, elle permet d’analyser la relation entre une variable dépendante (chiffre d’affaires ou volume de ventes) et plusieurs autres variables indépendantes. Étant donnée la précision du calcul, il s’agit de l’une des méthodes les plus utilisées par les entreprises souhaitant prévoir les ventes d’un produit ou de plusieurs produits.
Pour mieux apprécier le niveau de qualité de la prévision par la méthode de régression, il faut mesurer le coefficient de corrélation. La corrélation exprime l’intensité de la liaison entre les variables étudiées. La formule du coefficient de corrélation, plutôt complexe à vue d’œil, met en relation les variables étudiées et leurs moyennes respectives. Le coefficient est compris entre 1 et –1 : lorsqu’il est proche de l’une des deux extrémités, la prévision des ventes est alors d’autant plus précise et fiable.
La méthode de lissage exponentiel
Le lissage exponentiel n’est pas la méthode de calcul de prévision des ventes la plus utilisée. Comme les autres méthodes quantitatives, la technique de lissage repose sur les mêmes principes d’extrapolation des données passées. Néanmoins, le lissage exponentiel donne un poids plus important aux données les plus récentes, grâce au calcul d’un coefficient de pondération. Cette méthode peut être utilisée par une entreprise souhaitant prévoir son volume de ventes sur un marché global.
La méthode des moyennes mobiles
Pour calculer la moyenne mobile d’une série de données chronologique, il faut d’abord disposer des moyennes de ventes ou du chiffre d’affaires de chaque période (année, trimestres ou mois). Ensuite, la période considérée doit être divisée en plusieurs périodes (quelques mois ou un trimestre). Il suffit de calculer la moyenne pour chaque période, en fonction des moyennes des périodes précédentes.
À partir des moyennes mobiles obtenues, il est possible de mettre en avant la saisonnalité de la série de données par le calcul de coefficients saisonniers. Les calculs de ces coefficients saisonniers sont plus intéressants lorsque l’entreprise souhaite prévoir la vente mensuelle de ses produits ou services.
Si certains calculs de prévision des ventes sont relativement simples à réaliser, d’autres nécessitent davantage de compétences de la part de l’équipe chargée d’établir les prévisions. Il n’y a pour autant nul besoin de s’inquiéter : les outils de gestion actuels tels que les modèles prédictifs permettent d’automatiser tous ces calculs.
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