PREVISIONS DE VENTES

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Transcription:

PREVISIONS DE VENTES Intérêts : intérêt économique puisque la sécurité sociale indique que la fixation des prix des médicaments remboursables tient compte principalement : - du service médical rendu (SMR) - des prix des médicaments à même visée thérapeutique, - des volumes de ventes prévus et constatés, - des conditions réelles et prévisibles d utilisation des médicaments. 1

ELEMENTS DECISIFS DE LA PRISE DE DECISION Prévisions de ventes Usine Force de vente Direction Marketing DG DAF Définir le planning de production (prévisions mensuelles sur 18 ou 24 mois) Calculer les objectifs de ventes individuels (base de calcul des primes de VM) par cycle de campagne ou par mois Intégration au plan opérationnel -allouer les ressources, - décider des accords et licences, prévoir les investissements, -communiquer aux actionnaires. 2

REALISATION DES PREVISIONS DE VENTES On utilise des statistiques chronologiques ou séries chronologiques. C est une suite d observations chiffrées, ordonnées dans le temps. Y - un stock (exemple : population, clientèle) - une intensité (prix, part de marché, taux de réussite) - un flux se rapportant à un intervalle de temps (ventes, nombre de prescriptions, nombre de diagnostics) X horizon de prévision (h) : c est l intervalle de temps qui sépare le moment où la prescription est effectuée (origine de la prévision) et le moment pour lequel on désire la prévision (fin de la prévision). Selon cet horizon, on distinguera les prévisions à court terme, moyen et long terme. Temps 3

Y S Tendance S A C Temps 1) Tendance : mouvement de long terme («trend» en anglais). Cela traduit l allure d ensemble du phénomène. 2) Variations saisonnières (S) : répétition d un profil particulier de la variable autour d un axe déterminé. On parle de pointes saisonnières et de creux saisonniers, plus ou moins réguliers. 3) Composante cyclique (C) : cela traduit la vie économique du produit, l amplitude de plusieurs années. (voir cycle de vie du médicament) 4) Variations accidentelles (A) : période qui correspond à des aléas (modifications législatives, sociales ou économiques) Y = f ( T, S, C, A) 4

Techniques qualitatives METHODES DE PREVISIONS DE VENTES méthodes delphi : interrogation de plusieurs experts. Les réponses à un premier questionnaire sont utilisées pour établir le questionnaire ultérieur. Ce procédé permet à tous les participants d avoir toutes les informations. enquêtes d intentions d achat : interview des consommateurs (par exemple à l entrée ou à la sortie d une pharmacie) sur leurs intentions d achat d un médicament en vente libre. Les responsables marketing vont évaluer les probabilités que l on peut accorder à chacune des réponses. scenario : imaginer l avenir à partir des connaissances ou des intuitions que peuvent avoir les participants interrogés. analogies historiques : procéder à des études comparatives concernant le lancement et la croissance des produits anciens, comparables à ceux que l on projete de créer. 5

TECHNIQUES QUANTITATIVES Méthodes de calcul : technique des moyennes mobiles On observe une série de valeurs, on calcule la moyenne de ces résultats et on utilise finalement cette moyenne comme base de la prévision pour la prochaine période. Janvier 200 000 Février 180 000 Mars 150 000 Avril 190 000 Mai 185 000 Juin 175 000? 181 000 Juillet 155 000? 180 000 Aout 140 000? 176 000 Septembre 170 000? 171 000 Octobre 180 000? 171 000 Novembre 190 000? 172 000 Décembre 190 000? 174 000 Valeur de juin = Moyenne (valeurs de janvier à mai) La limite de cette méthode, c est qu on donne autant d importance aux observations récentes qu aux anciennes. 6

Méthode de calcul : lissage exponentiel. Ce procédé ressemble au précédent. Toutefois on donne plus d importance aux observations récentes qu aux anciennes. P (t+1) = Pt +a (Ot-Pt) P(t+1) prévision de la période à venir (ex mars) Pt prévision de la période (ex février) Observation de la période (février année précédente) a = coefficient de lissage = 1/n = 1/12 = 0,083 Janvier 200 000 200 000 Février 180 000 200 000 Mars 150 000 201 660 Avril 190 000? Mai 185 000? Juin 175 000 Juillet 155 000 Aout 140 000 Septembre 170 000 Octobre 180 000 Novembre 190 000 Pour janvier aucune prévision plus ancienne n est disponible, on utilise donc la valeur observée. Décembre 190 000 P mars = 200 000 + v abs (0,083 * (180 000-200 000)) = 201 660 7

Méthode de calcul de détermination analytique de «trend» (tendance) : Equation d une courbe de tendance : y = ax + b La méthode d ajustement la plus courante pour calculer a et b est la détermination de la droite des moindres carrés. (x= années) et y= CA Pour chaque année : calculer X = x - (Somme xi)/n ; Y = x - (Somme yi)/n ; X* Y et X 2 Puis calculer : a= (Somme X*Y)/ (Somme X 2) et b = y - ax Réponses : 2004, un CA de 390 M et 2005 une CA de 404,2 M 8

En pratique : Prévisions de lancement Connaître la maladie (DOREMA) : Nombre de diagnostics (Dx), Nombre de prescriptions (Px), Ratios (Dx / Px) Intégrer les initiations et renouvellements Quels sont les prescripteurs (DOREMA) MG, Spécialistes (quels spécialistes?) Cas patients (qualitatif) Evaluer les nouveaux patients (initiation) Evaluer les switchs (changement de prescription) Faire des projections (quantitatif) en fonction incidence et prévalence. Les produits concurrents Analyse historique (premiers produits lancés; conquête de PDM) Analyse du poids de la concurrence (VM, Publicité, Communication, ) Hypothèses de prise de part de marché Réconciliation des approches «patients» et «historique». 9