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Introduction : Nous savons que le plan de marketing est fondé sur des prévision

Introduction : Nous savons que le plan de marketing est fondé sur des prévisions dont il fallait déduire des objectifs de vente . La prévision des ventes (ou PV) que nous aborderons maintenant peut être considérée comme une forme particulière des études de marché . Examinons d’abord les techniques les plus usuelles de PV, les méthodes dites « endogènes » ou de décomposition. Nous aborderons ensuite d’autres méthodes, exogènes et qualitatives, et terminerons par les modèles de simulation, plus ambitieux. Les prévisions des ventes et l’étude de marché : Comme on a dit que les révisions des ventes représente une image d’une étude de marché, Elle s’en différencie cependant par son champs temporel : la plupart des études de marché visent à la connaissance du marché actuel, alors que la PV veut anticiper et explorer le marché futur (il est vrai, comme nous le verrons, que certaines études de marché « classiques » sont consacrées aussi à cette exploration de l’avenir, et rentrent alors dans le champ de la PV) La définition du prévisions de ventes : Selon la définition donnée par l’un des médias leaders de l’information et de l’animation B to B, la prévision des vente correspond « au volume et chiffres d’affaires attendus correspondant à un plan marketing donné dans des conditions de marché supposées ».Elle fait alors partie intégrante du plan marketing de l’entreprise, et donc de la stratégie d’entreprise. L’importance de prévisions des ventes : Grâce à cet outil, l’entreprise est en mesure de : - prévoir le CA (chiffre d’affaires) à venir sur 1, 3, 6 ou 12 mois ; - anticiper les besoins internes et externes de l’entreprise pour atteindre les objectifs fixés ; - prévoir les budgets et les ressources nécessaires au développement des projets ; - instaurer des projets additionnels afin d’accompagner la croissance de l’entreprise. les techniques de prévisions de ventes :  Techniques endogènes et décomposition : Ces méthodes sont appelées « endogènes » et «passéistes » parce qu’elles sont fondées sur l’examen d’un historique des ventes passées. Elles sont de nature quantitative car elles consistent essentiellement à analyser statistiquement des chiffres de vente (en C.A. ou en quantités), Ie plus souvent sur ordinateur. Les principes de cette techniques :  l’un est que « l’avenir est contenu dans le passé »  l’autre, que « la nature ne fait pas de saut », axiome du philosophe allemand Leibniz exprimant que le changement procède par évolutions et que toute variation brusque est précédée de tensions annonciatrices que l’on peut détecter par une observation attentive Dans une décomposition classique, on analysera au moins les facteurs de base suivants : - Les événements exceptionnels E Nous commençons par ceux-ci car il est indispensable de « purger » de leur influence notre série d’observations avant de calculer notre équation de vente. Il s’agit d’événements qui ont affecté de façon importante les ventes, et qui ne se produisent pas normalement, ou pas fréquemment . On estimera ce que les ventes auraient été si cet événement n’avait pas eu lieu et on remplacera, dans la série, les ventes « anormales » par ces estimations. Sinon, les calculs de tendance, de coefficients saisonniers ou cycliques et d’aléas « normaux » seraient faussés. Moyen mobile : ce qui permettra d’éliminer les deux causes les plus importantes de variations : les variation saisonnières totalement, et l’aléa en grande partie (par compensation). - La tendance (ou « trend ») T : Une méthodes géométriques ; moindre carrée , méthode de Mayer , points extrême Les preneurs de décision - Les variations saisonnières S L’activité de la grande majorité des entreprises est affectée de variations saisonnières, parfois importantes. C’est l’ampleur de celle-ci qu’il convient de calculer, soit pour éliminer les effets dans le passé (dessaisonalisation) soit pour en prévoir les fluctuations à l’avenir Nous proposons une méthode simple de calcul de coefficients saisonniers. Reprenons, pour l’exemple, notre série d’observations de vente ci-dessus , et arrangeons les différemment Ventes saisonnalités = coéffitions saisonnières * ventes désaisonnalisés - Le cycle C Dans de nombreuses industries, on constate l’existence de cycles, variations d’activité à la périodicité plus espacée (et moins régulière) que les variations saisonnières. Leur importance est en général bien moins grande que ces dernières, et ils influencent peu le court terme. Il n’est cependant pas inutile de les repérer car ils peuvent expliquer les retournements de tendance, Comme nous l’avons noté en présentant la moyenne mobile, celle-ci permet d’éliminer à peu près deux causes importantes de variations : les variations saisonnières et l’aléa. Il reste à éliminer la troisième cause : la tendance, pour retrouver l’influence du cycle. On applique la formule MM/T - L’aléa A Il s’agit de fluctuations erratique des ventes, imprévisible par définition. Mais on peut calculer l’ampleur de cet aléa dans le passé, et prévoir ainsi avec une certaine probabilité les bornes entre lesquelles fluctueront les ventes futures. Pour cela, on calculera l’écart-type de la série chronologique de ventes, suivant la formule La méthode que nous avons exposée ici n’est pas la seule : il en existe d’autres, mathématiquement plus complexes (et nécessitant l’emploi d’un ordinateur) : par exemple le modèle de Box-Jenkins, généralisation du lissage exponentiel permettant d’ajuster à la série chronologique un modèle optimal qui minimise les écarts avec les points existants ; on procède par une série de traitements. À la fin, les variations résiduelles non expliquées sont devenues très faibles, et complètement aléatoires. Le filtrage adaptatif procède du même esprit. Les modèles dynamiques de prévision, comme ceux de Brown ou de Lewandowski, sont fondés sur le principe d’un contrôle par les erreurs- type : ces modèles s’ajustent automatiquement, ou s’auto-régulent, en fonction de l’évolution de la série Autres méthodes de prévision ; 1. Méthodes exogènes Ces méthodes, appelées aussi « causales », ou « explicatives », ou «à variable exogène » sont bien moins utilisées dans la PV que les méthodes endogènes nous les passerons donc rapidement en revue. Elles sont «passéistes » comme les méthodes endogènes, en ce qu’elles s’appuient comme elles sur des données passéistes ; mais elles ne se contentent pas d’analyser les ventes passées, elles les comparent à des variables extérieures causales dont on a pu déterminer qu’elles les influenceraient Indice précurseur et méthode analogique : Indice précurseur: L’indice précurseur peut être utilisé lorsque les ventes d’un produit dépendent de celles d’un autre produit, en amont. Exemple : les ventes de pneus dépendent des ventes de voitures, avant. Connaissant la durée de vie moyenne des pneus (par exemple, trois ans), la proportion d’utilisateurs de pneus réchappés, l’importance et la composition du parc, les quantités des divers modèles de nouvelles voitures mises sur le marché (en général importées, en Afrique) et la proportion du parc qui sort chaque année du marché (voitures mises à la casse), on peut élaborer un modèle de prévision basé sur un indice précurseur (nouvelles entrées plus 1/3 du parc moins sorties) «expliquant » les ventes trois ans a l’avance, et passer ses commandes en conséquence. Méthode analogique ; La méthode analogique. pour un nouveau produit peutêtre utilisée lorsque le même produit a déjà été en vente dans un autre pays où les structures fondamentales du marché sont comparables Exemple : si la marque de cigarettes Viking a été introduite au Sénégal 30 mois avant de l’être au Congo, connaissant la population des deux pays et leurs proportions respectives de fumeurs dans ce segment du marché, on peut assez bien, connaissant la courbe de montée des ventes au Sénégal, en déduire ce qu’elle sera au Congo, à condition que le marketing- mix appliqué (prix, effort publicitaire et promotionnel) y soit similaire. Modèles économiques à corrélation et régression multiple Ces modèles sont fondés sur la sélection de variables explicatives, puis l’analyse des corrélations entre les séries chronologiques de ces variables et celle des ventes du produit qu’on veut prévoir; on peut alors construire un modèle mathématique de régression Exemples : la vente de climatiseurs de bureau dépendra du nombre de m² de bureaux construits annuellement, de l’évolution de l’activité économique, des investissements etc Méthodes Qualitatives : On sort ici des méthodes passéistes pour entrer dans le domaine des méthodes futuristes de prévision: en effet, on y cherche à prévoir directement l’avenir, sans passer par l’intermédiaire d’une analyse du passé Ces méthodes sont précieuses dans le cas de nouveaux produits : ce sont alors les seules utilisables, car évidemment on ne dispose pas de séries chronologiques de ventes. Elles sont aussi valables pour la prévision à long terme (au-delà de 2-3 ans) où la référence au passé est peu utile, les structures du marché pouvant évoluer assez considérablement Etude de marché C’est la méthode à laquelle on a le plus largement recours pour la PV de nouveaux produits. On sélectionne un échantillon représentatif de la clientèle actuelle et potentielle du nouveau produit, et on s’efforce d’évaluer - et de chiffrer - son intérêt pour celui-ci, compte tenu de son prix et de ses caractéristiques. Estimation des vendeurs : Il peut paraître de prime abord surprenant de demander uploads/Marketing/ previsions-des-ventes-bo3nani.pdf