Petites ou grandes, les entreprises qui aujourd’hui exploitent le mieux leurs prévisions des ventes ont tout simplement compris que « Plus les prévisions sont détaillées plus elles sont fiables. »
Il ne s’agit pourtant pas d’une évidence. On pourrait en effet penser que, au niveau élémentaire, les prévisions sont erratiques et que prévoir au niveau regroupé est aussi performant.
Or, ce n’est pas du tout le cas.
Des fondements mathématiques
Les « esprits statistiques » invoqueront d’abord la « loi des grands nombres » qui indique que, si vous sommez des prévisions sur des variables indépendantes, la somme des prévisions aura une variance moindre que la prévision de la somme.
Tous les autres préféreront l’illustration suivante.
Imaginez que depuis 5 ans vous vendiez strictement les mêmes quantités d’un produit XXXX et deviez prévoir vos ventes sur les 3 prochaines années.
A présent comparez les résultats.
Niveau regroupé (produit seul)
Niveau client-produit
Si vous aviez prévu au niveau regroupé, vous auriez continué à inscrire 5 pour les années à venir, ignorant peut-être les signaux d’une tendance positive…
Bien sûr, ce cas est très schématique et, dans la réalité, l’écart n’est pas de 20% par an comme ci-dessus, mais on observe couramment des écarts de quelques % entre des prévisions par produit et des prévisions au niveau client-produit (en B to B) ou client-magasin (en B to C).
Et quelques pourcents de vente à 20/30/40% de marge brute, c’est une masse considérable de résultat de perdu, si on ne règle pas l’outil de production, d’achat et de vente sur des prévisions précises et fiables (en termes d’approvisionnements, moyens humains,…)
Les commerciaux plus impliqués
A partir du moment où vous pouvez, comme dans l’exemple précédent, ventiler les prévisions des ventes par client/magasin, vous pouvez les distribuer à chacun des commerciaux ; à charge pour eux de les valider (cas le plus fréquent) ou de les infléchir sur tel client, telle catégorie de clients ou telle gamme de produits (cas d’une action commerciale localisée ou simple retour d’information d’un client que l’on vient de visiter).
Extrêmement rapide (quelques dizaines de minutes par mois), cette validation-inflexion associe activement les commerciaux au processus prévisionnel. Non seulement le processus, simple et réactif, leur consomme un temps minime, mais ils mesurent bien mieux les prévisions de leur secteur selon tous les axes d’analyse.
Beaucoup moins de temps perdu, plus d’association au processus d’élaboration, des analyses d’écart prévisions-réalisations plus performantes, le commercial adopte plus facilement et plus complètement la démarche prévisionnelle et améliore ainsi grandement le processus.
Un processus collectif et itératif dans toute l’entreprise, pour plus de fiabilité
Comme l’ont mis en évidence des universitaires canadiens (1) , la qualité d’une prévision est fonction du nombre et de la diversité de compétences des acteurs du processus prévisionnel.
Ainsi, les entreprises qui tirent le meilleur parti de leurs prévisions ont justement en commun d’avoir orchestré des processus itératifs impliquant de manière équilibrée experts, opérationnels et direction dans une vraie logique collaborative.
Etape 1
Les prévisions des ventes sont tout d’abord effectuées au niveau élémentaire client-produit sur la base des historiques de vente, sous un angle objectif, purement statistique. Une étape clé, qui permet de limiter, dans cette étape amont, les biais purement humains de la prévision (effets d’optimisme/pessimisme, prime à la nouveauté,…).
Si à ce stade les compétences des experts décisionnels, statisticiens ou prévisionnistes sont clés dans la qualité, le choix de l’outil l’est tout autant.
En effet, pour être pertinentes, les prévisions doivent être effectuées de façon indépendante au niveau élémentaire du couple client-produit (Bottom-Up) alors que la plupart des logiciels se contentent ‘’d’éclater’’ les prévisions réalisées au niveau produit (Top-Down), une erreur critique vis-à-vis de la loi des grands nombres.
Etape 2
Ces prévisions (en réalité des projections statistiques) sont ensuite revues et si besoin infléchies par les équipes opérationnelles et leurs managers.
Marketing, Commercial, Supply Chain, interviennent successivement pour apporter la vision terrain : gérer l’impact promotionnel (clé dans le domaine des produits de grande consommation), affiner la demande finale en fonction des signaux donnés sur leur portefeuille individuel de clients, valider la capacité à servir ces derniers au niveau produit dans la chaîne d’approvisionnement.
Là encore, seule une gestion client-produit permet d’établir nativement ce dialogue essentiel entre les divisions.
Etape 3
Elles deviennent dès lors de véritables prévisions d’entreprise, qui seront soit validées globalement, soit infléchies de quelques % par le comité de direction, avant d’être réintégrées par des processus automatisés dans les systèmes opérationnels de l’entreprise et servir de référence sur la période à venir, notamment pour optimiser les stocks et fixer les objectifs de vente.
Sous cette forme, elles restent disponibles pour consultation et analyse par chacun selon son prisme, en détail ou au niveau consolidé, tout en présentant un chiffre prévisionnel unique, partagé par tous.
En deux-trois jours pour une PME (une semaine pour une ETI ou une grande entreprise), l’ensemble du processus peut être déroulé avec un effort minime des participants.
Moins de temps (donc moins d’argent) tout en obtenant un niveau de qualité bien supérieur.
(1) Université de Laval, For@c Philippe Marier, Prévision de la demande, 2003
Lire les autres articles :
Bonne Pratique 1 : Des prévisions des ventes plus précises donc plus fiables
Bonne Pratique 2 : Des prévisions des ventes plus rapides, plus fréquentes et plus efficaces
Bonne Pratique 3 : Des prévisions des ventes moins onéreuses et plus rentables