Méthodes de prévision des ventes

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1 Méthodes de prévision des ventes Il est important pour toute organisation qui souhaite survivre dans un environnement concurrentiel d adopter des démarches de prévision des ventes pour anticiper et agir sur l avenir. Cela permet de prendre des décisions. Cela prévaut aussi bien au niveau opérationnel que stratégique. A la base de tout système efficace de Revue Management (Yield Management) dont l objectif est de maximiser le CA par l utilisation de techniques d optimisation reposant sur une démarche de prévisions plus ou moins sophistiquées. (Ex : transports, régie pub, parcs etc. : de + en + d organisations) Une prévision efficace Trois critères : - L horizon temporelle : court/moyen/long terme (Un revenue manager travail en jours, 1an max) - La finesse : micro/macro économie - La technique : qualitative (appel au jugement humain)/quantitative (formalisation et estimation statistique). Les méthodes de prévisions des ventes doivent être quantitatives. Trois conditions : - Rechercher et adapter la ou les méthodes de prévision. Les données de base sont les historiques (BDD). - Valoriser avec justesse les données qui influencent significativement la variable prévoir. - Etablir une concertation avec les acteurs de l entreprise. Fonction transversale. Deux séries de paramètres : - Les facteurs exogènes (externes) à l entreprise, considérées comme des contraintes. (évolution comportement conso, conjoncture etc.) - Les variables (endogènes) internes qui sont autant de leviers sur lesquels l entreprise peut agir pour améliorer ses performances (innovation, campagnes de com etc.) Le souci de rechercher des variables exogènes et endogènes Le principe c est l extrapolation des tendances passées à partir de méthodes statistiques. Pour un nouveau produit, je ne peux pas faire de revenue management sauf si l innovation est incrémentale ou mineure. 4 types d innovation : L innovation de rupture (économique, véritable), incrémentale (modification), mineure ou organisationnelle. Selon Robert Cros, le Yield Management (Revenue Management) c est l art de vendre le bon produit au bon client, au bon moment et au bon prix.

2 Le Revenue Management (Tarification en temps réel) est une technique qui permet de calculer en temps réel les meilleurs prix pour optimiser le profit généré par la vente d un produit ou d un service (généralement un service) sur la base d une modélisation et d une prévision en temps réel du comportement de la demande par micro segment de marché. Une segmentation fine selon la clientèle. Une offre diversifiée au bon moment (notion de saisonnalité). Savoir dire non à un client parce que l on sait que le suivant rapportera davantage. Anticiper la demande et avoir l assurance de trouver le bon client. La surréservation (réserver plus que le stock), c est prévoir les no-shows (clients qui ne viennent pas) de dernière minute. La montée en charge actuelle des réservations est comparée aux tendances passées sur le même type de journée. La sélection de la clientèle dépend donc de la segmentation. Il faut donc garder des historiques de réservations et de refus pour évaluer les décisions et déterminer l impact des évènements sur l occupation. Les promotions doivent être ciblées. Sortes de barrières pour éviter qu un type de clients accède à une offre destinée à un autre type de client. 1. Les fondements de la prévision a. Définition La prévision recouvre un ensemble de méthodes, très diverses qui ont en commun de chercher à réduire l incertitude liée à la non connaissance du futur. «prévoir» c est se donner des moyens pour agir Les entreprises doivent s approprier la culture du temps b. Prévisions différent objectifs Confier la prévision à un prévisionniste et non à un commercial qui minimisera les prévisions pour dépasser ses objectifs et ainsi être mieux payé. Prévision du marché Fixation d un objectif en terme de part Objectif quantitatif c. Domaine de la prévision et de la finalité Dépendent du secteur d activité Les causalités économiques sous-jacentes sont différentes suivant : - Le secteur qui est plus ou moins proche de la demande finale - Le produit qui est standardisé ou non, stockable ou non - Le marché de renouvellement ou non d. La prévision : un rouage essentiel du processus de décision

3 Connaitre : - Les clients - Les concurrents - Les fournisseurs - L environneme nt - Prévoir : - Les évolutions - Les attentes - Les marchés porteurs Décider : - Les segments - Les cibles - L offre

4 Agir : - Produits - Prix - Distribution - Communication Contrôler : - Mesure de la satisfaction - Réalisation des objectifs Réagir : - Adapter - Modifier e. La démarche d une solution de prévision (à l exam) La démarche qu implique la construction d un système de prévision enchaîne un certain nombre d opération : - Les données à prévoir - La périodicité de la prévision et l horizon - Le choix d une méthode - La gestion et la mise à jour des données - La prévision et sa validation Endogène j extrapole, exogène (plus riche) je cherche des variables explicatives. Il existe des progiciels qui permettent la mise à jour des données. Donner Méthodologie prévisionnelle (mathématique ou non) Informatisation du traitement Gestion et mise à jour des données Prévision Introduction de la prévision f. Les différentes méthodes de prévision Deux grandes familles de méthode s opposent : - Les méthodes fondées sur une analyse du passé : la prévision (endogène) - Les méthodes tournées vers le futur ou qualitatives : intentions d achat, marchés test, méthode d Elphe Affirmer qu une méthode est meilleure qu une autre est difficile. Il n y a pas de comparaisons entre les méthodes. Tout dépend du contexte, horizon temporelle et du type de données. g. La qualité de la prévision Le réel contient une loi et une part de hasard. Il y a toujours un écart entre les valeurs prévues et ce qui s est passé. Il s agit de minimiser cet écart. Il faut retenir les erreurs en valeurs absolues, c est-à-dire l importance de l écart.

5 Le Revenue Management Le Yield Management est basé sur les trois principes de DAUDEL (89) Le chronogramme séquentiel L historique contient une loi qu il faut identifier pour pouvoir la reproduire dans le futur. Saisonnalité + tendance + volumes On part du principe que la relation est linéaire. Plusieurs démarches possibles : La méthode de Mayer Moindre carré Coef saisonnier La modélisation endogène Tendance : traduisant la forme générale de la courbe des ventes (ccroissante, décroissante, stationnaire) Saisonnalité : caractérisant les fluctuations observées périodiquement Aléa : c est-à-dire les fluctuations aléatoires ou correspondre à des causes externes Extrapoler cette forme dans le futur. Le progiciel va identifier la nature des diverses lois (horizontale, saisonnière, Les séries chronologiques combinent donc une tendance, une loi saisonnière et une loi cyclique. Il est préférable de présenter la moyenne avec un coefficient permettant de prendre en compte la dispersion. La dispersion autour de la moyenne est la variance^2/écart-type. Le coefficient de variation, la covariance, permet d interpréter l écart rapporté à la moyenne. Plus il est élevé, plus la variance est importante et plus la tâche (de prévision) est délicate. Plus l historique est ancien, moins il est fiable. La méthode de lissage exponentiel Faire évoluer alpha de 0 à 1 pour retenir le coefficient qui permet de réduire l erreur. Saisonnière sans tendance ni saisonnalité. Quasiment jamais utilisée. Le modèle de Holt-Winters ajoute 2 coefficients supplémentaires prenant en compte la tendance et la saisonnalité. Elle se fonde sur la valeur du ou des coef de lissage qui minimisent la somme des carrés

6 des erreurs de prévisions. Un peu mieux mais toujours en retard et seulement endogène. La méthode Box Jenkins (THE modèle endogène) Une analyse fine des données, qui s appuie sur des processus autorégressif et sur des moyennes mobiles et une combinaison des deux. Il repose non plus sur la moyenne mais sur la corrélation. Corrélation positive entre deux variables, elles évoluent dans le même sens. Corrélation négative, elles évoluent dans un sens opposées dans les mêmes proportions. Non corrélées, elles n ont pas d influence entre elles. Exclue pour les revenue managers car ne prévoit pas les retournements de conjoncture.

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