Prévoir ses ventes à partir de l’analyse de variables mixtes

La prévision des ventes a de nombreux intérêts pour une entreprise, comme une gestion performante de la chaîne logistique, une politique de prix adaptée ou encore une meilleure rentabilité, et elle n’est pas sans conséquence sur la satisfaction et la fidélisation des clients.

Choisir la méthodologie la plus appropriée parmi les méthodes de prévision des ventes existantes ne peut se faire sans une bonne connaissance du processus de vente propre à chaque métier. En outre, chaque méthode s’appuie sur des variables différentes qu’il est nécessaire de maitriser pour faire le bon choix.

Nous vous proposons de nous intéresser ici à la méthode la plus aboutie et la plus précise en termes de prévisions des ventes : l’analyse à plusieurs variables.

Méthode de prévision des ventes : l'analyse de plusieurs variables-1

Le principe de la méthode de prévision des ventes à variables mixtes

La méthode de prévision des ventes à partir de l’analyse de plusieurs variables s’appuie en partie sur la méthode prédictive basée sur les cycles de vente, qu’elle complète cependant en intégrant davantage de valeurs dans l’analyse des données.

Le processus de vente comme base de travail d’une prévision à plusieurs variables

Un processus de vente formalisé est la base de travail de la prévision des ventes. En outre, il permet une meilleure efficacité des équipes commerciales et marketing grâce à un suivi précis du parcours d’achat d’une part, et la mise en place d’actions personnalisées en fonction des besoins des clients pour augmenter les chances de vendre.

Les étapes du cycle de vente et leurs durées (calculées à partir d’une moyenne globale du délai entre la captation du client lors de la prospection et l’achat) varient d’une entreprise à l’autre, mais le schéma général d’un processus de vente comprend 6 cycles :

la prospection ;
la qualification ;
la démonstration (ou rencontre) ;
la présentation ;
la conclusion de l’achat ;
la fidélisation du client.

Un modèle de prévision des ventes permet d’allouer un taux de probabilité à chaque cycle. À partir de l’analyse des données historiques (comme le calcul de la moyenne des ventes sur une période donnée) et sachant que le taux de probabilité augmente au fur et à mesure de la progression dans l’entonnoir de vente, il est alors possible d’émettre une tendance, par exemple, que 5 % des prospects contactés lors de la prospection passent à l’achat ou encore que 50 % des prospects qualifiés ayant eu une démonstration du produit l’achètent.

Néanmoins, s’arrêter à une analyse linéaire pour élaborer sa prévision des ventes est insuffisant (ce qui est en outre la faiblesse de cette méthode) dans la mesure où aucun autre facteur n’est pris en compte, alors qu’il peut avoir une incidence sur les ventes. C’est à cette problématique que répond la prévision des ventes à plusieurs variables grâce à l’intégration de valeurs complémentaires.

Quelques exemples de facteurs déterminants pour la précision de la méthode

Comme nous le verrons par la suite, les facteurs pouvant impacter les ventes sont pluriels, mais voici quelques exemples explicités.

Le type d’opportunité est une variable devant être intégrée à la prévision des ventes puisque la durée du cycle de vente et les probabilités préalablement définies peuvent être subordonnées à la provenance du lead. Par exemple, un prospect venant à la suite d’une recommandation sera plus susceptible de passer à l’achat qu’un prospect capté lors de la prospection, car il est déjà intéressé par l’offre. De même, ce prospect étant davantage sensibilisé (et donc qualifié), l’achat sera plus rapide.

L’expérience, la performance et la personnalité de chaque commercial de l’équipe dans la prévision des ventes sont également un facteur important, et pourtant il est rarement pris en compte dans le calcul des probabilités. L’expérience d’un vendeur influe en effet sur le processus de vente et le taux de probabilité : un commercial plus persuasif passera moins de temps à convaincre un prospect, alors qu’un autre aura besoin peut-être du double pour un résultat similaire.

Si la méthode de prévision des ventes basée sur l’analyse de plusieurs variables est la plus précise, c’est bien parce qu’elle intègre ce type de facteurs, mais bien d’autres aussi.

Méthode de prévision des ventes : l'analyse de plusieurs variables-2

Les données de la méthode de prévision des ventes à plusieurs variables

Comme nous venons de le voir, plus une prévision des ventes intègre de variables et plus elle est précise et fiable, l’analyse prenant en compte davantage de valeurs pouvant impacter les ventes.

À cette fin, la méthode de prévision des ventes dont il est question ici permet de prendre en compte ce type d’informations. Basées sur les données historiques, les prévisions sont également réalisées en fonction des tendances à venir identifiées lors du traitement des données. Pour cela, l’analyse utilise deux types d’informations.

Les données internes de l’entreprise directement liées aux flux à prédire sont à intégrer dans la base de données du modèle prévisionnel. Cependant, elles doivent faire l’objet d’une extraction ciblée permettant de répondre aux objectifs de la prévision. En effet, les entreprises sont noyées sous la masse de données collectées et l’erreur commune est de vouloir en inclure un trop grand nombre dans les prévisions des ventes, ce qui nuit à la précision des modèles prédictifs.

En matière de prévisions des ventes, les données internes les plus intéressantes à utiliser sont celles entrant dans les statistiques de vente, comme :

les valeurs « produits » (prix, disponibilité, conditionnement, etc.) ;
les données sur les points de vente (linéaire de vente, chiffre d’affaires moyen, nombre de vendeurs, etc.) ;
les données relatives à l’équipe commerciale (effectif, personnalité, expérience, etc.) ;
les données de chaque canal de vente (livraison, point de vente, etc.) ;
etc.

Toute entreprise évolue dans un marché et dans un environnement en constante évolution, l’absence de prise en compte des données externes dans la prévision des ventes ne permet pas d’obtenir un modèle suffisamment précis, et surtout, fiable.

Les données externes à intégrer doivent être pertinentes pour ne pas être source d’erreur et nuire à l’objectif de précision justement recherché. Pour savoir quelles données inclure, il convient de se poser une unique question : cette information a-t-elle une incidence sur les ventes ?

La réponse à cette question dépend bien entendu des spécificités du secteur d’activité de l’entreprise (le facteur météo par exemple). Une entreprise dépendante de la saisonnalité doit, entre autres, intégrer la variation des coefficients saisonniers sur une période définie (la dernière année ou le lissage avec la moyenne de plusieurs années). La concurrence doit bien évidemment être prise en compte (produits similaires, prix, proximité géographique des points de vente, clients ciblés, etc.).

Sophistiquée et très précise, la méthode de prévision des ventes en fonction de plusieurs variables nécessite d’utiliser une solution d’analyse avancée, notamment un logiciel recourant à l’intelligence artificielle. Grâce à leurs algorithmes surpuissants et capables d’apprendre au fur et à mesure de leur expérience (machine learning), seul ce type d’outil permet de croiser les nombreuses données indispensables à une prévision des ventes précise.

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