Guide de la prévision des ventes

L’une des tâches les plus importantes qui incombent aux dirigeants d’entreprise, c’est de prédire le futur de leur entreprise surtout en matière de vente. Le concept de prévision des ventes est ainsi très usité en marketing en raison de l’impact qu’il a sur le développement d’une entreprise, quelle que soit sa taille. En effet, prévoir ses ventes va lui permettre d’anticiper les difficultés de trésorerie et de mieux gérer ses ressources en matière de personnel, de production et de financement. C’est donc une composante essentielle de toute stratégie commerciale qui se veut efficace. Associée à de l’intelligence artificielle (IA), la prévision des ventes constitue un vecteur de croissance durable pour les organismes. Il est important d’en maîtriser le principe pour en tirer profit au maximum.

Quelques notions préliminaires sur la prévision des ventes

Pour certains spécialistes, la prévision des ventes représente le futur du marketing. Il serait difficile d’affirmer le contraire tant les bénéfices générés sont importants. En effet, la prévision des ventes :

• aide à la prise de décision des dirigeants ;
• favorise une meilleure répartition des ressources ;
• améliore la qualité des services ;
• contribue à la croissance des activités de l’entreprise.

Ainsi, pour une entreprise, il y a un réel intérêt à procéder à une prévision des ventes dans le cadre de la mise en œuvre de sa stratégie marketing. Cependant, il est nécessaire, avant toute chose, qu’elle puisse en cerner le fonctionnement. Cela passe par une bonne compréhension du concept. Qu’est-ce que la prévision des ventes ? C’est une méthode qui consiste à estimer les ventes à venir sur la base de quelques données relatives au chiffre des ventes de l’année antérieure (pour les entreprises existantes) ou d’une étude de marché (pour les nouvelles entreprises).

D’autres données comme la saisonnalité, le changement de territoire ou encore le prix entrent en ligne de compte dans le cadre de la réalisation d’une prédiction de ventes. Des variables spécifiques à une situation particulière (lancement d’un produit, ouverture d’un nouveau magasin, nouvelles ventes, etc.) doivent également être prises en considération pour que l’analyse soit complète. Plus il y a de variables à étudier, plus la prédiction sera fiable.

Quelles sont les différentes méthodes de prévision des ventes ?

Une bonne prévision des ventes va permettre à une entreprise d’élaborer des stratégies de pricing, de promotions et d’assortiment gagnantes. Mais, en fonction des approches, les résultats seront plus ou moins nuancés. Une entreprise peut utiliser plusieurs méthodes pour élaborer une prévision des ventes. Les plus courantes sont : prévisions basées sur les données historiques, prévisions basées sur le sondage des intentions des clients, prévisions basées sur le pipeline et prévisions basées sur les opportunités.

Prévisions basées sur les données historiques

Une prévision de vente basée sur des données correspondant aux ventes passées peut permettre à une entreprise de prédire ses performances sur une certaine période. Ces données peuvent être affinées si l’entreprise associe des données relatives à la croissance historique (par exemple une augmentation des ventes de 7 % par mois).

L’utilisation d’un tableur Excel, d’un logiciel CRM ou d’une technologie auto apprenante, comme le machine learning, pour générer des données interprétables, font gagner aux entreprises un temps considérable quand il s’agit par exemple de traiter un volume impressionnant d’informations (internes et externes). Ce n’est pas le seul bénéfice qu’elles en tirent. Les modèles prédictifs garantissent des résultats plus fiables.

Cependant, cette méthode a montré bien souvent des limites. Elle ne tient pas assez compte de la saisonnalité ni des modifications qui peuvent être apportées à un produit. Ainsi, il y a des risques que les prédictions ne soient pas précises.

Prévisions basées sur le sondage des intentions des clients

En basant la prévision de ses ventes sur le sondage des intentions des clients, une entreprise peut disposer de statistiques fiables pour ses prédictions. Cette méthode consistera dans un premier temps à interroger un échantillon de la clientèle pour sonder les besoins généraux et spécifiques de chaque acteur. Les résultats de l’échantillon vont ensuite être étendus à l’ensemble des clients de l’entreprise.

Quand le sondage des intentions des clients est associé à la technologie du machine learning pour une meilleure compréhension des réponses fournies et des projets de l’audience, les résultats sont plus que garantis. En effet, sur la base des données qu’elle possède, la machine va pouvoir prédire les comportements d’achat et modeler une prédiction pour permettre à l’entreprise d’estimer avec une certaine précision les ventes à venir.

Prévisions basées sur le pipeline

Le pipeline d’affaires est le moyen le plus sûr pour une entreprise de prévoir ses ventes. En effet, il comprend toutes les pistes (anciennes ou nouvelles) traitées par l’équipe commerciale, peu importe leur stade. Ainsi, la méthode des prévisions basées sur le pipeline consiste à évaluer les probabilités de conclusion pour chacune des opportunités du pipeline.

L’efficacité de ce modèle va dépendre de la qualité des données saisies dans le logiciel CRM ou de gestion de ventes. Pour les entreprises qui disposent d’un volume assez important de données, l’utilisation du machine learning va simplifier le processus de traitement et leur permettre de disposer de données fiables pour faire des prédictions précises.

Prévisions basées sur les opportunités

Cette méthode est basée sur l’analyse du comportement des prospects et sur les probabilités de conversion. Comment ça se passe concrètement ? Un logiciel de gestion de ventes ou CRM va analyser le comportement d’un prospect à travers ses habitudes de navigation pour modeler ses prédictions.

Dans ce modèle de prévision des ventes, le machine learning peut être un véritable atout. Avec sa capacité d’apprentissage, il pourra plus rapidement mettre en lumière les tendances dans les habitudes de consommation des clients.

Toutes ces méthodes sont utilisées pour permettre aux dirigeants d’entreprises d’effectuer des prédictions précises en matière d’approvisionnement des stocks, d’assortiment et de fixation des prix. Néanmoins, certaines peuvent être plus adaptées que d’autres en fonction du secteur d’activité et des objectifs commerciaux que s’est fixée l’entreprise.

Quels sont les meilleurs logiciels de prévision des ventes ?

Dans une entreprise, les logiciels de prévision des ventes permettent d’analyser le flux de données provenant de sources internes et externes pour adapter au mieux les stratégies de ventes aux comportements d’achat des prospects. Il existe sur le marché de nombreux logiciels de prévision des ventes. Pour autant, ils ne sont pas tous performants.

Voici le top 5 des logiciels de prévision des ventes :

1. Forecast Pro
2. Anaplan
3. SedApta
4. Adaptive Planning
5. XactlyCorp

Forecast Pro

Cet outil d’analyse autonome des prévisions commerciales possède une interface intuitive. Facilement utilisable et rapide à mettre en œuvre, il associe des méthodes statistiques qui s’intègrent facilement dans les systèmes de planification.

Le logiciel développe un large éventail de calculs de prévisions en tenant compte de nombreuses variables comme les offres commerciales spécifiques à un produit, les variations saisonnières et les caractéristiques des produits. Il fournit des modèles personnalisés et propose un système de combinaison des prévisions. Cependant, Forecast Pro ne fournit pas de résultats allant au-delà de la prévision et n’est pas disponible en français.

Anaplan

La plateforme de gestion des ventes, Anaplan, permet de structurer les méthodes d’organisation autour d’outils et logiciels métiers présents dans l’entreprise et de les synchroniser.

Concrètement, Anaplan permet aux entreprises :

• d’unifier la collecte et l’analyse de données pour disposer d’informations globales et détaillées à partager avec toutes les parties prenantes à l’aide des API des connecteurs ETL et des intégrations imbriquées ;
• de gérer tous les changements en temps réel ;
• de transformer les entrées complexes en recommandations exploitables avec l’optimisation, les algorithmes prédictifs et les capacités d’IA intégrées ;
• de modeler les scénarios les plus complexes et d’anticiper les changements avec la modélisation multidimensionnelle.

SedApta

SedApta est une suite logicielle complète pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité, dédiée à la planification et à l’optimisation des ventes, mais également à l’ordonnancement de la production, à la gestion de la maintenance assistée par ordinateur GMAO, au suivi de production en temps réel.

Le volet prévision des ventes au niveau de SedApta est géré par l’outil de prévision des ventes : le « Demand Management ». Cet outil propose aux dirigeants :

• des courbes de prévision des ventes sur la base de statistiques historiques ;
• un calcul de prévision des ventes, impliquant l’ensemble des collaborateurs (prévisions consensuelles), généré par l’interface et par le module « Web Sales Collaboration ».

Adaptive Planning

La plateforme Adaptive Planning offre une solution de planification simple aux entreprises. Elle utilise des modèles de simulation en temps réel qui optimisent la capacité de la force de vente pour améliorer la prévisibilité des ventes. Cet outil de gestion des ventes met à la disponibilité des dirigeants des outils de reporting, de tableaux de bord et de prévision collaborative pour obtenir une vision claire des situations passées et futures.

Adaptive Planning a été développé pour remplacer les systèmes informatiques lourds et peu flexibles. Ainsi, le processus de prévision et de pilotage des ventes devient plus simple et plus efficace.

XactlyCorp

Ce logiciel de gestion des performances commerciales (SPM) de XactlyCorp aide les entreprises à prévoir leurs performances futures avec précision, à maintenir leur productivité et à anticiper les imprévus du marché. De manière concrète, la plateforme s’occupe, depuis le développement initial de la stratégie marketing de l’entreprise jusqu’à son exécution, de la gestion :

• des territoires et des quotas ;
• des incitations ;
• des pipelines et des prévisions.

Quelles sont les problématiques liées à la gestion des stocks et des approvisionnements ?

La gestion des stocks pose souvent problème sans une solution de stockage cohérente et structurée pour limiter les difficultés inhérentes à l’approvisionnement. La mise en place d’une telle solution devrait permettre aux entreprises de répondre efficacement à la demande. Quoique, ce qui est vraiment prioritaire, c’est le respect des fondamentaux de la prévision des stocks, notamment :

• adopter une méthode de gestion de stocks qui s’aligne sur les valeurs de l’entreprise et sur les objectifs commerciaux ;
• réaliser des inventaires réguliers pour éviter les erreurs d’inventaires fréquentes pouvant entraîner des retards dans la livraison ;
• faire en sorte de maintenir une quantité de stock optimal en évitant autant le sur-stockage que le sous-stockage (fournisseur) ;
• mettre à jour les stocks automatiquement ou automatiser les mises à jour des fiches produits et de l’état des stocks pour une synchronisation en temps réel des disponibilités (distributeur).

Comment améliorer la prévision des promotions ?

Les promotions revêtent une importance capitale dans la stratégie commerciale d’une entreprise. Une offre promotionnelle ciblée peut lui permettre d’augmenter son chiffre d’affaires. Cependant, certains facteurs contribuent à l’échec des stratégies de pilotage des promotions. Pour améliorer la prévision des promotions et maximiser ses ventes, une entreprise doit :

• utiliser un outil auto apprenant pour le traitement de ses données : le traitement automatisé des informations permet à l’entreprise de faire des prédictions fiables ;
• optimiser ses prix avec l’IA : grâce à la technologie du machine learning il est possible de mettre en place une stratégie de pricing adaptée à chaque point de vente ;
• personnaliser ses offres : le machine learning permet de prévenir les risques liés à la cannibalisation, à la détérioration de l’image de l’entreprise et à la baisse d’intérêt des consommateurs.

Comment faire des prévisions d’assortiment ?

Les solutions de prévision des ventes vont permettre à une entreprise d’optimiser ses stocks au niveau local, mais également d’affiner ses prix et assortiments en rayon en vue d’augmenter son chiffre d’affaires. Cependant, optimiser certaines applications d’une stratégie marketing, comme l’assortiment, peut également contribuer à maximiser les ventes.

Pour mettre en place une stratégie efficace d’optimisation de l’assortiment des produits, une technique consiste à obtenir des données statistiques sur les comportements de la clientèle à partir des segments classiques. Cependant, l’idéal c’est de se doter d’une technologie basée sur l’intelligence artificielle (IA) qui va procéder à l’analyse des données internes et externes de l’entreprise afin de fournir des statistiques fiables sur un client. Ceci donne lieu à des prédictions d’un haut niveau de précision concernant l’assortiment idéal pour un point de vente.

Comment élaborer une bonne stratégie de pricing ?

Élaborer une bonne stratégie de pricing suppose, pour une entreprise, une connaissance suffisante de l’environnement concurrentiel dans lequel elle évolue. Bien entendu, les objectifs commerciaux entrent également en ligne de compte dans la fixation des prix. Ainsi, différents scénarios de pricing peuvent être utilisés pour élaborer une bonne stratégie de pricing.

Certaines méthodes de fixation de prix, comme le cost-based pricing (tarification en fonction des coûts) et le value-based pricing (tarification en fonction de la valeur perçue par la clientèle), préconisent une stratégie basée sur des prix fixes. Toutefois, l’inconvénient avec ces techniques, c’est qu’elles ne tiennent pas compte de l’évolution du marché. Une entreprise qui adopte cette stratégie peut très vite se retrouver hors du marché sans une veille constante de la concurrence et des comportements de la clientèle.

Le mieux finalement pour elle c’est peut être d’opter pour une stratégie de tarification évolutive. Le principe est simple : proposer des prix en fonction de la demande. L’entreprise a alors le choix entre :

• la tarification dynamique : les prix augmentent lorsque la demande est forte et baissent lorsqu’elle est faible ;
• la tarification personnalisée : les prix sont fixés en tenant compte du profil de la clientèle ;
• le yield management : les prix sont augmentés pour baisser la demande et inversement.

En définitive, la prévision des ventes est un exercice qui ne manque pas d’intérêt. Les entreprises doivent s’y engager si elles veulent voir leur bénéfice augmenter au fil des années.