La prévision de ventes

1-       La prévision des ventes ? Préférez la prévision de la demande !

Planifier et donc adapter les capacités logistiques (main d’oeuvre / moyens / capacités de transport / etc.) à la future activité est un prérequis à une organisation bien dimensionnée.

Le moyen le plus courant pour procéder à ces prévisions est de se baser sur des historiques d’activité aux quels peuvent être appliqués des variables exogènes (campagnes de publicité, promotion exceptionnelle, etc.). Cependant, se baser sur des historiques de ventes est trompeur !

En effet, les ventes (par définition) ne permettent pas de faire ressortir les situations de marché dans lesquelles la demande était supérieure à l’offre (cas des ruptures)...

Ainsi en se basant sur des historiques de ventes, on risque de se priver de ventes potentielles en n'adaptant pas correctement l’offre à la demande et donc répéter les mêmes erreurs génératrices de manque à gagner !

C'est pour çelà qu'il est préférable de construire les prévisions à partir d’historiques de demande et non d’historiques de ventes.

Reste cependant à être capable de mesurer ses fameuses ruptures à réintégrer dans les statistiques de ventes...

2-       Sélection de livres sur la prévision des ventes

Prévision des Ventes : Théorie et pratique de Régis Bourbonnais et Jean-Claude Usunier Lien de téléchargement : Lien (.pdf) Quelles sont les méthodes de prévision des ventes? Comment concevoir des systèmes intégrés de prévision? Comment les évaluer? A ces questions Régis Bourbonnais et Jean-Claude Usunier apportent des réponses opérationnelles. Après avoir présenté les notions statistiques et économiques indispensables, les auteurs proposent différentes méthodologies de prévision en fonction des secteurs d'activité. Une démarche spécifique est proposée pour les biens industriels, les biens de consommation durables, les produits de grande consommation. Cette quatrième édition est enrichie d'exemples récents illustrant dans chaque cas cette approche sectorielle. L'environnement du système de prévision est abordé en détail: la collecte.des données, la conception du système d'information, l'évaluation de la qualité de la prévision, les principaux choix informatiques. Afin que le lecteur puisse refaire les exercices et utiliser par lui-même les différentes méthodes de prévision, les données utilisées ainsi que les exercices corrigés sur tableur sont disponibles par téléchargement sur le serveur web : http://www.cip.dauphine.fr/bourbonnais/ Plus qu'un livre sur la méthodologie de la prévision des ventes, notre volonté est d'apporter des réponses à des problèmes concrets. Cet ouvrage s'adresse à tous les professionnels (fonctions marketing, logistique, commerciale...) concernés par la prévision des ventes, ainsi qu'aux étudiants en gestion des universités et des écoles de commerce.

3-       Saisonnalité

En regardant l’évolution de la courbe des ventes sur le premier graphique (période = 1 an), le néophyte sera certainement enthousiasmé devant une telle progression du chiffre d’affaires de notre société spécialiste dans la distribution de jouets !

Un rapide coup d’oeil au second graphique qui porte sur une période plus longue (période = 3 ans) devrait cependant lui remettre les idées en place... et par là même attirer notre attention sur le fait que la base de la prévision des ventes consiste à "neutraliser" l’effet trompeur de la saisonnalité sur l’étude de la tendance.

On ne doit donc pas baser des prévisions d’après l’étude de l’activité durant une seule période P (semaine, mois, année, etc.). Pour ne pas risquer de se voir tromper par la saisonnalité (et donc déterminer une tendance fausse), il est indispensable d’intégrer également les données de l’activité des périodes P-1, P-2, etc.

La saisonnalité constitue donc un "produit masquant" pour déterminer la vraie tendance. Reste alors à être capable de "neutraliser" les effets de la saisonnalité en la "lissant" grace à des méthodes telle que celle des moyennes mobiles, par exemple.

Une fois la tendance vraie déterminée reste alors à ré-affecter à celle-ci les variations saisonnières pour déterminer quelles seront les futures ventes en P+1 (cf graphique 3).

4-       Méthodes de Prévisions

On entend par méthodes de prévisions, l’ensemble des techniques, outils et méthodologies permettant d’établir des prévisions.

Ces méthodes doivent être orientées vers l’anticipation de situations futures sous la forme de scénarii construits sur la base d’hypothèses ou de données historiques.

En général, les méthodes de prévisions sont utilisées pour établir des prévisions de la demande d’un produit / service, pour établir des probabilités sur l’occurence d’une situation concrète ou pour déterminer les prévisions de ventes.

Les méthodes de prévisions doivent permettre de mesurer, avec une marge d’erreur contrôlée, des indicateurs pour tracer le comportement d’un individu /, d’une population / d’un échantillon.

Nous listons ci-dessous des méthodes de prévisions appliquées dans le domaine industriel et commercial de nos jours :

I) Méthodes quantitatives (basées sur des données historiques)

1. La Régression Linéaire
2. la Régression
3. la Moyenne Mobile Simple
4. la Moyenne Mobile Pondérée
5. Le Lissage Exponentiel
6. La Méthode de Winters

Cette dernière méthode est particulièrement intéressante car elle permet de décrire une tendance et donc une direction. Elle prend en compte la saisonnalité (répétition des événements dans une période. Par ex : un an) et permet l’interprétation des cycles (répétitiopn des évènements identiques dans des périodes supérieures à la durée de la période. Par ex : l’année) qui permettent de réajuster les projections.

II) Méthodes qualitatives (basées sur des appréciations ou des estimations. Ces méthodes sont appliquées lorsque des données historiques ne sont pas disponibles. Ex : changements économiques abruptes)

1. La Méthode Delphi (opinion des experts)
2. L'Analyse des Marchés
3. L'Enquête des groupes

Les prévisions sont principalement utilisées pour estimer la demande future. Dans ce cadre, deux types de demandes peuvent être analysées :
a. Demande dépendante : en fonction ou en dépendance de la Matière Première, des Ressources ou des Niveaux de Stocks
b. Demande indépendante : en fonction du Produit Fini ou du Niveau de Production

Autre regroupement de Méthodes de Prévisions :

I) Les Analyses de Séries des Temps :
1. La Moyenne Mobile Simple
2. La Moyenne Mobile Pondérée
3. Le Lissage Exponentiel
4. L'Analyse de régression f(t)

II) Les Analyses des relations de Causses à Effets :
1. Modèles Dynamiques
2. Software

III) Les Méthodes pour évaluer les Méthodes de Prévisions :
1. La Déviation Moyenne Absolue : addition des déviations 
DMA = ( I Déviation Réelle - Déviation Prévisionnelle I ) / (Nombre de périodes)
2. Le Signal de Traçabilité : mesure la direction de la déviation de la demande réelle :
ST = (Somme des erreurs des prévisions) / DMA 
ST = (Somme des Déviations) / DMA

5-       Progiciels de prévision des ventes

Progiciels (Editeur)	Fonctionnalités	Coûts	Particularités
SAP Demand planning (SAP)	Ce progiciel prend en compte : - La planification multi-niveaux : du concept initial à la fabrication finale, - La planification complexe : gestion des prévisions multiples, des promotions et des plans budget, - L’analyse des données : via des tableaux de planification ou des graphiques, avec la fonction glisser-déplacer et les options d’explosion de nomenclatures, - Les prévisions statistiques : via une boîte à outils de méthodes statistiques, il calcule des prévisions basées sur des données de dernière minute, - Les promotions sont intégrées dans les prévisions, - La gestion de la demande en mode collaboratif : permet aux groupes internes et externes de collaborer via Internet pour établir des plans de prévision consensuels.	Supérieur à 50 000 euros	Le module de prévision « Demand planning » possède toutes les fonctionnalités requises.
WALTER’S (BSK)	Les principaux modèles gérés par WALTER'S prennent en compte : - Les tendances,  - Les phénomènes saisonniers ou cycliques,  - Les phénomènes fréquentiels (comportements erratiques), - Les modèles de comportement à la vente (produits nouveaux). Le progiciel utilise une stratégie d’optimisation de sélection du modèle de prévision via : - Le choix du modèle, - Le test de la pertinence des modèles par une analyse des écarts entre le modèle et les données réelles à traiter, - L’adaptation des paramètres des modèles de façon à déterminer le modèle qui, par le passé aurait minimisé les écarts Prévisions / Réalisations. Les prévisions sont calculées sur la base : - Des données historiques disponibles, éventuellement, retravaillées par les utilisateurs pour corriger un historique de vente qu'ils savent faux (ruptures de stocks ayant entraîné une perte de C.A.) ou pour générer un historique pour des produits en phase de démarrage, - Du mois , de la semaine et du jour et donne une vision à 18 Mois, - Des ventes des Points de Vente. Elles peuvent se faire aussi sur la base des consommations ou des expéditions constatées des plate-formes.	Inférieur à 50 000 euros	Progiciel axé sur les approvisionnements, bien adapté à la grande distribution.
PREDICAST (APERIA)	Les prévisions sont calculées automatiquement : - A partir d’une analyse dynamique de la tendance et de la saisonnalité, - Tous les mois, avec 2 ans de prévisions glissantes, afin de visualiser la fin de l’année en cours et l’année suivante. L’outil de simulation interactif permet de procéder à des corrections (actions marketing, commandes spéciales, répartition hebdomadaire, forçage de la tendance ...) directement sur un graphique ou un tableur. Ces corrections entraînent un recalcul automatique de la prévision.	Inférieur à 50 000 euros	Progiciel bien adapté aux produits industriels. Forte pérennité du logiciel.
FUTURMASTER (FUTURMASTER)	Les prévisions tiennent compte de l’historique des ventes, de la saisonnalité, de la tendance, d’évènements exceptionnels (actions marketing, des concurrents), du calendrier, du budget prévisionnel de l’exercice. Résultats :  - Etat d’alerte pour vérifier les renversements de tendance, la stabilité de la saisonnalité, la présence d’un évènement exceptionnel - Calcul automatique des prévisions de ventes mensuelles, hebdomadaires et journalières	Inférieur à 50 000 euros	Progiciel bien adapté aux produits de grande consommation. Interfacé avec les principaux ERP du marché : SAP, BPCS, JDE, MOVEX, PEOPLESOFT,…
E3 TRIM (maintenant Modules analytiques et statistiques de JDA Portfolio) (JDA Software group)	JDA Portfolio permet : - L’ analyse des prévisions de la demande en distinguant les demandes standards, promotionnelles, perdues...  - Le calcul du taux de service optimal afin de maximiser la marge. Chaque organisation peut intervenir sur le taux de service client en fonction de sa stratégie, - Le calcul du cycle économique de commande produit et fournisseur, - L’intégration des promotions, des achats spéculatifs, des différés, des événements, des optimisations de remplissage, - Le pilotage, les analyses, les alertes afin de gérer les approvisionnements de façon stratégique en opérant par exceptions, - Les collaborations distributeurs / grossistes / industriels au travers de la gestion partagée des approvisionnements en totale sous-traitance ou en responsabilité partagée.	NC	En septembre 2001, JDA fait l’acquisition de la société E3, qui édite des solutions pour l’optimisation des approvisionnements et des stocks. E3 TRIM : Système automatisé d’optimisation et d’aide à la décision pour les achats d’approvisionnement et les stocks pour centres de distribution.
TXT-Demand Planning (Txtgroup)	Demand Planning combine des algorithmes de prévision avec des données commerciales historisées et actualisées, ainsi qu'avec des informations issues du marché. Les plannings peuvent être établis selon différents paramètres : - Les spécificités des produits sur le plan de la fabrication, de la commercialisation et de la logistique, - Les marques, zones géographiques, canaux de vente, réseaux de distribution - Les coûts des produits, prix, marges, remises. Ce progiciel tient compte des critères de volumes et offre des fonctions de simulation interactives.	Inférieur à 50 000 euros	Progiciel initialement axé sur les produits « modes » à durée de vie courte, qui est maintenant à vocation généraliste. Progiciel convivial.

6-       Le CPFR : Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment

Pour beaucoup, le CPFR est vu comme la continuité de l’actuel GPA (Gestion Partagée des Approvisionnements) à qui il pourrait à terme succéder.

Cette méthode est basée sur l’amélioration de la supply chain (chaîne d’approvisionnement) grâce à une collaboration accrue entre acteurs dont certains objectifs sont pourtant contraires (clients et fournisseurs) avec en particulier un partage des informations ayant trait aux prévisions des ventes et à la planification.

L'idée est de synchroniser les plans d’actions des entreprises en fonction de ce partage d’informations.

Le CPFR nécessite ainsi une évolution dans les mentalités avec l’adoption de stratégies de type « gagnant-gagnant » impliquant coordination, échange d’informations et homogénéisation des systèmes d’échange de données informatiques.

Le CPFR peut donc être considéré comme l’étape suivante dans la collaboration entre distribution et industrie. L’échange de prévision de ventes devrait permettre d’améliorer les performances en terme de réduction des stocks et d’amélioration de la qualité de service (réduction des délais et des ruptures).

La principale limite à la généralisation de cette méthode réside toutefois dans la nécessaire évolution des mentalités pour passer à une réelle « logique collaborative »

Source : faq-logistique