Commerciaux, directeurs commerciaux, directeurs des opérations et directeurs financiers élaborent tous des prévisions de ventes. Celles-ci reposent sur les chiffres issus de l'historique des ventes, sur le nombre de clients, ainsi que sur la connaissance qu'ont les responsables des produits et du marché. Pour construire ces prévisions, ils s'appuient sur des outils spécifiques et sur une variété de techniques éprouvées.
L'historique des ventes
L'historique des ventes constitue un outil fondamental en matière de prévision. Il sert de base à la planification des stocks, du personnel et des ressources de l'entreprise. Connaître les ventes des années précédentes permet d'établir une référence, autrement dit un point de départ, pour fixer des objectifs réalistes.
Analysé à la lumière de la connaissance du marché, des clients, du secteur d'activité et des produits, l'historique des ventes représente le principal indicateur des opportunités commerciales futures.
Les techniques de séries chronologiques à modèle ouvert
Ces techniques consistent à analyser les données de l'historique des ventes afin d'y détecter des schémas exploitables pour la prévision. On distingue trois composantes principales — le niveau, la tendance et la saisonnalité — auxquelles s'ajoute le « bruit » :
- Le niveau : il correspond à l'historique des ventes hors tendance.
- La tendance : elle désigne une hausse ou une baisse des ventes qui se poursuit d'année en année.
- La saisonnalité : il s'agit d'un schéma de vente de certains produits à des périodes précises de l'année, comme les œufs en chocolat à Pâques ou les radiateurs électriques au début de l'hiver.
- Le bruit : il regroupe les effets aléatoires des ventes qui ne présentent aucun schéma répétable dans les données passées.
L'analyse des tendances et des raisons des variations de ventes permet aux équipes commerciales d'établir des prévisions nettement plus précises.
Le lissage exponentiel
Le lissage exponentiel est une technique de prévision qui compare une prévision antérieure aux résultats réellement obtenus, afin de calculer un chiffre d'erreur à intégrer dans les prévisions actuelles et futures.
Prenons un exemple concret : si 50 000 € de ventes de gadgets avaient été prévus pour le mois de janvier dernier, alors que seuls 41 000 € ont été effectivement réalisés, le facteur de lissage exponentiel — c'est-à-dire l'erreur — s'élève à −9 000 €. Ce chiffre est ensuite utilisé pour affiner et fiabiliser les prévisions suivantes.
La tendance
Une tendance correspond au mouvement à la hausse ou à la baisse des chiffres de la référence au fil du temps. Elle signale qu'une action est nécessaire : par exemple, commander suffisamment de stock et mobiliser assez de personnel logistique pour les mois de forte activité, ou renforcer les efforts commerciaux et marketing pendant les mois creux.
Les tendances constituent ainsi des outils de prévision indispensables pour anticiper, planifier et préparer l'activité de l'entreprise.
Excel : l'outil incontournable
Excel est un tableur qui permet d'organiser efficacement les données de l'historique des ventes en vue de la prévision. Listes de clients, effectifs commerciaux, catalogues de produits et historique des ventes par année et par mois y sont structurés pour afficher les chiffres clés, analyser les tendances et projeter les ventes futures, afin de préparer les stocks, le personnel et les modes de livraison.
Excel offre de nombreuses fonctionnalités particulièrement utiles pour la prévision des ventes, telles que les tableaux croisés dynamiques, les outils de calcul de moyennes et les graphiques.
En résumé
Une prévision des ventes fiable repose sur la combinaison de plusieurs approches : l'exploitation rigoureuse de l'historique, l'analyse des séries chronologiques, l'application du lissage exponentiel et le suivi attentif des tendances. Associées à des outils performants comme Excel, ces techniques permettent aux entreprises d'anticiper la demande, d'optimiser leurs ressources et de sécuriser leur croissance.
Source : https://jardin.98905.com/building-remodeling/architecture/1007032334.html