Prévoir ses ventes en utilisant plusieurs méthodes qualitatives ou quantitatives

Les prévisions de ventes constituent un outil essentiel à la performance et à la rentabilité de l’entreprise. Dans le cadre de l’élaboration de son business plan, l’entreprise peut prévoir l’évolution de son volume de ventes et de son potentiel chiffre d’affaires pour ainsi prendre les bonnes décisions de gestion.

Grâce aux nombreuses méthodes de prévision des ventes, l’entreprise pourra rédiger une offre commerciale convaincante et déployer sa stratégie marketing. Ces méthodes qualitatives ou quantitatives se basent sur l’analyse de données présentes ou de données historiques. Le choix de la méthode doit se faire en fonction du secteur d’activité de l’entreprise, de son installation sur le marché et de l’horizon de prévision.

Méthode de prévision des ventes : le mix d'autres méthodes-1

Les variables de la demande pouvant affecter les données

Les méthodes de prévisions sont la plupart du temps basées sur les données. Cependant, ces données peuvent être affectées par les variations de la demande : si ces variables ne sont pas prises en compte dans les méthodes de prévisions, les informations obtenues seront erronées. Pour identifier les variables susceptibles d’avoir un impact sur la véracité des données, l’entreprise devra choisir le modèle de prévision des ventes le plus adapté qui minimisera les erreurs de prévision.

D’une part, il faut considérer la tendance générale de l’évolution des ventes. Cette tendance matérialise l’évolution des demandes sur le long terme. D’autre part, en fonction de la période de l’année, la demande et le volume de ventes d’un produit peuvent varier : on parle de saisonnalité de la demande. Deux autres variables peuvent avoir un impact sur les données : le cycle de la demande et les variations aléatoires.

Les méthodes qualitatives de prévision des ventes de produits

Si les données historiques des ventes sont pauvres, voire inexistantes, l’entreprise peut opter pour les méthodes de prévisions qualitatives, basées sur l’avis de différentes parties prenantes.

La méthode de sondage d’opinion

En l’absence de données historiques, notamment en début d’activité ou au lancement d’un nouveau produit, une première solution consiste à demander l’avis :

des effectifs des services clés de l’entreprise (commercial, marketing, etc.) ;
d’un panel d’expert (la méthode Delphi) ;
des consommateurs, par le biais d’enquêtes.

Au terme de tous ces sondages, un consensus sur la prévision peut être obtenu en rassemblant l’opinion des participants. Ces questionnaires présentés à plusieurs échantillons d’individus permettent à l’entreprise d’estimer la répartition de l’opinion de la population à plus grande échelle.

La méthode de comparaison ou méthode analogique

Au début du cycle de vie d’un produit (à son lancement), l’entreprise peut prévoir le volume de ventes de ce produit en se basant sur les données de vente d’un produit similaire. Ce produit voisin peut être vendu par cette même entreprise ou par une entreprise tierce, à condition que les structures du marché soient comparables. Cette méthode est davantage utilisée dans les secteurs où la durée de vie d’un produit est limitée, entraînant un faible historique de données.

La pertinence de ces deux premières méthodes de prévision est évaluée à postériori, grâce à des indicateurs d’écarts comme l’écart-type.

Les études de marché

Les études de marché permettent :

l’analyse de l’environnement et de la règlementation du secteur de l’entreprise ;
l’analyse du marché dans sa globalité ;
l’analyse de l’offre et de la demande ;
la compréhension des besoins, des attentes et des habitudes des consommateurs.

En fonction de leurs champs d’action, ces études de marché reposent sur la mise en place d’une stratégie commerciale ou d’un plan marketing. On distingue deux modèles d’études de marché selon l’approche avec laquelle sont évaluées les données présentes. Le modèle d’étude quantitative s’appuie sur des chiffres et des statistiques pour mesurer des informations.

Quant à l’étude qualitative, il s’agit d’un modèle d’étude qui se réalise sur un échantillon réduit de consommateurs, permettant d’approfondir les informations collectées notamment lors des premiers sondages d’opinion des consommateurs. L’entreprise peut ainsi se faire une idée des futures demandes d’un produit et adapter ses processus de gestion.

Méthode de prévision des ventes : le mix d'autres méthodes-2

Les méthodes quantitatives de prévision des ventes de produits

Tandis que la prévision qualitative est subjective, la prévision quantitative repose quant à elle sur des calculs objectifs et précis. Ces méthodes sont utilisées lorsque l’analyse des données historiques donne suffisamment d’informations pour construire un modèle de prévision des ventes performant. Les modèles quantitatifs consistent alors à reproduire la structure du passé pour prévoir le futur, par extrapolation des données passées.

Les méthodes quantitatives simples

Les méthodes quantitatives simples reposent sur l’utilisation de formules mathématiques relativement simple. Ne prenant pas en compte les variables de la demande pouvant affecter les données, elles permettent tout de même d’effectuer les premières prévisions approximatives pour prendre connaissance des possibles variations de la demande.

Pour y parvenir, l’entreprise peut utiliser une formule mathématique propre à l’une de ces trois méthodes de calcul :

la méthode des points extrêmes ;
la méthode des points moyens, dite méthode de Mayer ;
la méthode des moindres carrés.

La méthode des moyennes mobiles

La méthode de la moyenne mobile permet d’éliminer les fluctuations des données de vente liées aux variations saisonnières et aléatoires. Le calcul de la moyenne mobile consiste à diviser une période donnée (année, trimestres, mois, etc.) en plusieurs périodes et d’en calculer chaque moyenne. Par exemple, on peut calculer la moyenne de vente pour chaque période de trois mois sur une année. Pour prévoir les ventes de l’année suivante, il suffit de faire la moyenne des moyennes pour les mêmes périodes et ainsi de suite. Ce modèle de prévision est mieux adapté pour une entreprise étant déjà bien installée sur son marché et disposant d’un large historique de données.

Les méthodes de lissage exponentiel

Le lissage exponentiel d’une série de données repose sur l’idée selon laquelle l’avenir dépend davantage du passé récent que du passé plus lointain. En ce sens, la méthode de lissage donne un poids prépondérant aux données de vente les plus récentes. Ce modèle convient surtout aux entreprises en pleine croissance. Parmi les méthodes de lissage exponentiel, on retrouve :

le lissage exponentiel simple, uniquement adapté aux séries de données ne présentant ni tendance ni saisonnalité ;
le lissage exponentiel double, adapté aux séries de données présentant une tendance ;
la méthode de Holt, version améliorée du lissage double ;
la méthode de Winters, adaptée aux séries de données présentant une saisonnalité et une tendance.

Les méthodes de régression et de corrélation

La méthode de régression consiste à mettre en évidence l’évolution d’une variable par rapport à une autre variable (régression simple) ou à plusieurs autres variables (régression multiple). Par exemple, le modèle de régression peut analyser la relation entre le chiffre d’affaires lié aux ventes (variable dépendante) et les dépenses publicitaires (variable indépendante).

La corrélation exprime l’intensité de la liaison entre les variables étudiées. Le calcul du coefficient de corrélation permet alors de mesurer le degré de corrélation : si la corrélation est forte, la prévision des ventes sera d’autant plus précise et fiable.

Toutes ces méthodes de prévision qualitatives et quantitatives ne sont pas exclusives. En combinant les méthodes, l’entreprise s’assure de limiter les incertitudes et de maximiser la fiabilité des prévisions.

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