Logiciel de prévision des ventes : utilisation et sélection
La prévision des ventes, lorsqu’elle est bien menée, permet d’éviter les coûts de stockage inutiles, l’immobilisation de capitaux et de mieux anticiper les besoins de votre entreprise en termes de personnel, entre autres. Des solutions logicielles de prévisions de ventes SaaS existent aujourd’hui afin d’accompagner les entreprises de toutes tailles dans l’élaboration de leurs plans de ventes.
Ces solutions informatiques sont aujourd’hui de fidèles alliées pour l’entreprise. Elles permettent, non seulement d’anticiper les ventes, mais également de planifier la trésorerie, d’optimiser les stocks et d’aider l’entreprise dans son développement. Ces outils prédictifs participent ainsi au lancement de nouveaux projets. Leurs fonctionnalités technologiques où se mêlent intelligence artificielle et puissance logicielle deviennent indispensables à l’entreprise d’aujourd’hui et de demain. Comment choisir son logiciel de prévision des ventes et quelle est son utilité pour les entreprises ?
La prévision de ventes : définition
La prévision des ventes s’applique à tous les niveaux de l’entreprise. Autrefois plus particulièrement réservée au service commercial, elle est aujourd’hui intégrée dans les différentes strates de celle-ci. Nous allons voir, sur cette page, que la prévision des ventes mêle à la fois les données connues de l’entreprise, la tendance du marché, le positionnement de la concurrence et d’autres facteurs externes comme la courbe statistique des clients potentiels, la saisonnalité ou le prix de vente.
On peut donc résumer la prévision des ventes comme étant une analyse très poussée d’un ensemble d’éléments internes et externes à l’entreprise, menant à une prédiction affinée de la gestion des ventes à venir. Une solution logicielle dédiée permet ainsi de réaliser ces prévisions de façon fiable, ce qui apporte une solution personnalisée et adaptée dans la gestion du lancement d’un nouveau produit ou dans la poursuite du business de l’entreprise.
La prévision des ventes regroupe, par ailleurs, un ensemble de méthodes mathématiques et statistiques ou de machine learning permettant d’anticiper les commandes sur un intervalle de temps donné (une année, un trimestre, etc.), les coûts logistiques, les ressources humaines à allouer pour assurer la croissance des entreprises. Parmi les méthodes utilisées, nous pouvons citer : le forecasting, la régression linéaire, la méthode Winters, etc.
Le rôle d’un logiciel de ventes
Un logiciel de prévision de ventes prend en entrée un ensemble de données lui permettant par la suite de dresser un portrait des performances de votre entreprise. Le but derrière cette analyse est de modéliser les opportunités et les tendances à suivre dans le futur. La data prise en entrée peut comprendre :
- des données macroscopiques liées à l’entreprise (chiffres d’affaires, clients, points de vente, etc.) ;
- l’information structurée liée aux points de vente permettant de considérer leurs spécificités et permettre de gagner en précision ;
- de la data issue de la chaîne logistique dans son entièreté (fournisseurs, transporteurs, coûts logistiques, évolution des matières premières, etc.) ;
- de la data exogène liée à la concurrence, à l’évolution du marché ou au contexte macro-économique ;
- des informations supplémentaires permettant d’englober les effets de saisonnalité, climatiques, de météo.
Les prévisions générées en aval de l’analyse établie par le logiciel de prévisions de ventes conduisent à une meilleure compréhension des commandes à mettre en place, des stocks minimaux, de sécurité ou d’alerte à prévoir et des effectifs humains à allouer pour atteindre les objectifs business de votre structure.
Les critères de choix d’un logiciel de prévisions des ventes
Cloud et gouvernance des données
Dans le cas des solutions de prévisions de ventes en SaaS (Software as a Service), il est important de questionner les modalités d’hébergement des données. Afin de respecter la politique de gouvernance des données de votre entreprise, un dialogue sur cette question doit être établi entre votre structure et l’hébergeur de la solution cloud de prévision des ventes.
Méthode d’analyse implémentée dans l’outil
Choisir un outil de prévision des ventes nécessite de comprendre la méthode de calcul des prévisions sur laquelle il se base. Les prédictions sont-elles basées sur des méthodes d’analyse statistique ou d’intelligence artificielle ? Le logiciel prend-il en compte différentes sources données ou se contente-t-il de la data historique de l’entreprise ? Est-ce que la solution est capable de générer des prédictions par article et par point de vente (physique ou électronique) ?
Période d’essai, support et facilité d’utilisation
Avant de faire le choix d’acquérir un logiciel de prévisions de ventes, il est nécessaire de se pencher sur l’ergonomie de l’outil. Est-il facile à prendre en main ? Propose-t-il une interface intuitive et facile d’utilisation ? Les rapports générés par l’application sont-ils faciles d’interprétation ? Avant de se lancer dans l’acquisition d’un logiciel de prévision des ventes, envisagez une phase de test afin de comprendre s’il correspond à vos besoins ou non et de déterminer ses points forts et ses limites. Enfin, vérifiez la disponibilité des équipes de support de l’entreprise proposant la solution logicielle en question.
Interopérabilité et scalabilité
Les applications de prévisions de vente en SaaS peuvent se connecter à vos outils internes afin de faciliter l’extraction des données. Tous les outils de prévision de ventes ne peuvent assurer cette interopérabilité. Par ailleurs, selon la taille de votre entreprise et celle des données à mettre en entrée du logiciel, la scalabilité peut devenir un critère important. Est-il possible d’ajouter de nouvelles données facilement ? Pouvez-vous intégrer de nouvelles sources de données, notamment exogènes, à l’outil ? Est-il facile de lier la solution à chacun de vos points de vente ? Toutes ces questions doivent être prises en compte avant de choisir la solution la plus adaptée aux besoins de votre organisation.
Tarification, évolutivité et mises à jour logicielles
Les logiciels de prévisions de vente en SaaS proposent différentes modalités de paiement. La tarification peut se faire sur des abonnements annuels ou semestriels. Par ailleurs, une fois adopté, le prestataire de la solution doit veiller au suivi des bugs et à l’évolutivité et mise à jour de l’outil à travers le temps.
Le machine learning et la personnalisation
Des solutions de prévisions de ventes basées sur le machine learning ont émergé depuis quelques années et ont atteint un niveau de maturation intéressant. Elles permettent, grâce à l’apprentissage automatique, de pousser l’analyse de vos données de façon personnalisée. Les projets de déploiement de ces solutions prennent en compte différentes sources de données afin de mieux comprendre le fonctionnement historique de vos ventes, de vos équipes, de vos clients ainsi que celui de l’écosystème dans lequel évoluent vos points de vente.
Ces solutions interopérables, scalables et évolutives autorisent la génération de ligne de prédictions dynamiques et en temps réel. Elles offrent également la possibilité de personnaliser les prévisions par SKU pour chaque point de vente (web, mobile, magasin, etc.). Ces solutions peuvent être exploitées en deux phases : une première de test (POC) et une deuxième d’industrialisation et de déploiement sur l’ensemble des unités de vente.
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