Tout savoir sur l’élaboration de prévisions des ventes précises et fiables
Si vous lisez ces lignes, c’est que vous souhaitez tout savoir sur la prévision des ventes et très certainement que vous cherchez à optimiser votre méthode actuelle ou à mettre en œuvre votre toute première prédiction.
Toujours est-il que si vous êtes là, c’est parce que vous avez bien compris les intérêts et les enjeux de la prévision des ventes pour la performance et la rentabilité de votre entreprise (gestion efficiente de la logistique, et notamment des stocks, planification de l’assortiment, anticipation des comportements des clients, etc.).
Comme nous le verrons, outre le choix d’une solution de prévision des ventes adaptée, le choix de la méthode prédictive est également important, car elle déterminera la justesse et la fiabilité de vos prévisions et par conséquent les résultats des différentes actions menées.
Aspects pratiques, techniques et financiers, nous vous expliquons tout ce qu’il faut savoir pour élaborer une stratégie de prévision adaptée à votre entreprise et son secteur d’activité.
Choisir la méthode de prévision des ventes adaptée à l’entreprise
Mettre en place une prévision des ventes est indispensable pour avoir une vision à 360° de l’activité de son entreprise intégrée dans un marché en constante évolution, mais choisir la méthode la plus appropriée au fonctionnement propre de l’entreprise et son secteur d’activité spécifique l’est tout autant.
Il faut bien comprendre que chaque entreprise est unique, y compris au sein du même secteur, notamment en matière de :
- ressources (matérielles, financières, humaines, techniques, etc.) ;
- d’objectifs et d’ambition (optimisation des processus, gain de chiffre d’affaires, réduction des charges, etc.) ;
- d’expériences passées (historique des données) ;
- de valeurs (humaines, de proximité, environnementales, etc.) ;
- d’organisation (vente en ligne, magasin unique, plusieurs points de vente, etc.) ;
- etc.
C’est pourquoi la méthode de prévision des vents utilisée par un concurrent peut ne pas être la réponse appropriée à votre entreprise.
Il existe en effet plusieurs méthodes de prévision des ventes. Bien qu’elles soient toutes basées sur l’analyse de données historiques, toutes ces méthodes se différencient par les informations qu’elles intègrent dans leurs modèles de prévision, comme l’intégration des cycles de vente dans la détermination d’une probabilité, la prise en compte de l’intuition des équipes de vente et de leur connaissance des clients, l’analyse de plusieurs variables issues tant des données historiques que des informations provenant de l’environnement de l’entreprise, etc.
Aucune de ces méthodes n’est meilleure ou moins bonne qu’une autre pour peu qu’elle soit choisie en connaissance de ses avantages et inconvénients et en corrélation avec les besoins, les habitudes de travail de l’entreprise, mais également son budget.
« Son budget » ? Parce que faire des prévisions des ventes coûte cher ? La réponse à ces questions est oui et non.
Oui, dans la mesure où certaines méthodes (comme l’analyse à plusieurs variables) nécessitent d’utiliser des logiciels de prévision des ventes avancés, c’est-à-dire intégrant l’intelligence artificielle (algorithmes ultra-puissants et machine learning). Non, parce que d’autres méthodes peuvent être mises en œuvre avec un simple tableur Excel (bien que nous vous le déconseillions) ou un logiciel CRM (plus limité, mais suffisant pour certaines entreprises).
En somme, à chaque cas particulier, sa méthode adaptée.
Tenir compte des facteurs impactant la prévision des ventes
Une des questions que se posent de nombreux dirigeants d’entreprise ou responsables marketing est de savoir comment améliorer les prévisions des ventes parfois trop imprécises et, dans le pire des cas, non fiables.
Alors, qu’il s’agisse de calculer une prévision des ventes globales, de prévoir les ventes d’un produit spécifique ou encore de calculer les ventes selon une période donnée (mois, trimestre, année, etc.), le point commun de tous ces objectifs est l’impact que peuvent avoir certains facteurs tant internes qu’externes sur les hypothèses de vente.
Une entreprise évolue en permanence, tout comme son marché et son environnement. Comment espérer alors faire des prévisions fiables si ces évolutions ne sont pas prises en compte ? Toutes les méthodes de prévision s’appuient sur l’analyse des données historiques, c’est-à-dire des expériences passées de l’entreprise, mais peu d’entre elles incluent les évolutions à venir, pourtant nombreuses.
Ces changements significatifs peuvent provenir de l’entreprise elle-même, comme la gestion des ressources humaines (recrutement, formation, fin de contrat, arrêt maladie longue durée, départ à la retraite, etc.) ou bien la gestion de la chaîne logistique, un changement de prestataires ou un nouveau matériel par exemple.
Mais surtout, il peut s’agir d’évolutions non connues et non désirées venant de l’environnement direct de l’entreprise, à l’instar de :
- la concurrence (nouveau concurrent à proximité directe, changement de la politique de prix, opération commerciale de grande envergure, nouveau produit, etc.) ;
- du marché (essoufflement de la demande sur un produit, changement des habitudes de consommation des clients, nouveaux besoins, etc.) ;
- des facteurs stratégiques et propres à chaque secteur d’activité (météo, saisonnalité, trafic routier, etc.) ;
- du contexte économique, social, règlementaire, etc., comme les effets de la crise sanitaire liée au Covid-19.
Lorsque les prévisions des ventes d’une entreprise dépendent de nombreux facteurs, l’utilisation d’un logiciel de prévision utilisant le machine learning peut être la solution indispensable pour la précision et la fiabilité des modèles prédictifs. En plus de permettre l’intégration d’un grand nombre de facteurs impactant l’activité dans le calcul prévisionnel, ce type d’outils permet également de faire ressortir les grandes tendances à venir, informations capitales pour le positionnement de l’entreprise sur son marché et sa capacité d’adaptation.
Adapter l’analyse et les données à l’objectif défini
Les données sont nombreuses en entreprise, notamment en matière des prévisions des ventes. Comme nous venons de l’expliquer, outre les données historiques de l’activité, le calcul prévisionnel doit prendre en compte l’environnement externe, dont nous vous avons donné un petit aperçu dans ce qui précède.
Néanmoins, bien qu’une prévision des ventes soit plus fiable et précise lorsqu’elle intègre une pluralité de facteurs et de variables, une chose est à retenir : toutes les données n’ont pas la même utilité et ne répondent pas au même objectif.
En effet, faire des prévisions dans un business plan ne requiert pas la même analyse et les mêmes informations qu’une prévision destinée à des fins marketing. Dans le premier cas, l’élaboration du plan de financement et du plan de trésorerie nécessite une analyse de données orientées autour de variables financières et économiques, comme le chiffre d’affaires réalisé, le chiffre d’affaires critique, l’évolution souhaitée, ou encore les différentes marges de rentabilité (marge de sécurité, marge sur les charges variables, etc.).
Dans le second cas, l’analyse des données porte essentiellement sur des informations et variables plus précises, comme :
- les produits (catégorie, prix, marque, conditionnement, etc.) ;
- les points de vente (localisation, surface de vente, stocks, chiffre d’affaires moyen, etc.) ;
- l’équipe de vente (quotas de vente, expérience, etc.) ;
- le canal de vente (points de vente, commerce en ligne, etc.).
Élaborer une prévision des ventes fiable, précise et surtout utile à la prise de décisions stratégiques doit pouvoir répondre à un objectif précis.
S’assurer de la fiabilité et de la pertinence des données
Comment terminer ce guide sur l’élaboration d’une prévision des ventes précise et fiable sans faire un point sur les pièges à éviter en matière de prévision des ventes ? Parce que des pièges possibles, croyez-nous, ce n’est pas ce qui manque.
L’analyse des données étant l’unique source d’information de la prévision des ventes, toute information manquante, tronquée ou erronée a d’importantes conséquences sur les prévisions. Le meilleur exemple que nous puissions vous donner, et qui est plus est fréquent, concerne les ruptures de stock.
La majorité des entreprises ne font pas de suivi des ruptures de stock, si bien que cette information est manquante dans le calcul prévisionnel. Que le modèle soit élaboré par l’Homme ou un logiciel CRM, le résultat demeure identique : les ventes non réalisées faute de stock sur le produit ne sont pas prises en compte !
Ce fait, très connu, a même un nom : le biais à la baisse. En effet, si tel produit a été vendu en tant d’exemplaires (stocks disponibles avant rupture), alors nous pouvons prévoir d’en vendre autant le mois prochain, voire un peu plus. Sauf qu’en réalité, l’entreprise en aurait peut-être vendu le double ou le triple si les stocks avaient été plus conséquents ou réapprovisionnés. La prévision des ventes sur ce produit est donc faussée.
La pertinence et la fiabilité des données sont donc indispensables, car à l’échelle de l’entreprise et ses différentes sous-activités, les erreurs possibles sont nombreuses. La fiabilité des informations repose également sur leur mise à jour en temps réel, le cas échéant quotidiennement, comme la remontée des données par les équipes terrain ou les points de vente, mais aussi par la réalisation d’inventaires réguliers pour éviter les stocks fantômes.
Mais fort heureusement, avec un logiciel de prévision des ventes basée sur le machine learning, les entreprises ont à leur disposition des outils leur permettant une meilleure gestion de leur stock (afin d’éviter les ruptures, par exemple, en anticipant mieux les besoins des clients), ainsi que la possibilité de détecter les erreurs éventuelles et autres anomalies dans les modèles prédictifs.
Faire une prévision des ventes ne s’improvise pas. Elle doit être réfléchie et conçue au regard des objectifs poursuivis, de la méthode utilisée, des ressources et des informations disponibles.
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