Prévision des ventes
I / INTRODUCTION
La prévision des ventes est une
nécessité pour l’entreprise. elle permet de choisir une stratégie,
d ‘élaborer un plan mercatique, de fixer des objectifs
commerciaux, d’adapter l’outil de production et de répondre aux besoins
des consommateurs. Outil de rentabilité, elle aide l’entreprise a
anticiper et à réagir aux fluctuations de l’environnement.
Etablir des prévision nécessite
cependant que l’on connaisse la demande actuelle et l’utilisation de
techniques appropriées.
En effet , il est indispensable de
prévoir la demande pour maîtriser au mieux l’avenir. Pour prévoir cette
demande, l’entreprise analyse les informations disponibles, tant
internes qu’externes, afin de connaître avec précision sa clientèle et
de simuler l’évolution des ventes.
L’intérêt de la prévision est de
réduire l’incertitude du futur.
Identifier les opportunités
présentes sur le marché est l’une des raisons majeures pour une
entreprise de faire appel aux études et recherches. Mesurer une demande
n’est jamais aisé. En effet il faut d’abord définir le marché à
mesurer. «
Un marché est constitué par l’ensemble des personnes susceptibles
d’acquérir un produit ou un service ».
cette définition implique que la taille réelle d’un marché ne dépend
pas des seuls effectifs démographiques, mais également de l’existence
d’un « pouvoir d’achat » et d’un « vouloir
d’achat ».
II / LES METHODES CHRONOLOGIQUES
L’observation des ventes passées
(séries chronologiques) permet d’effectuer des projections et d’estimer
les ventes à venir.
Trois méthodes peuvent être
utilisées. Elles visent toutes à établir une relation mathématique de
la forme y=ax+b où :
-y = le chiffre d’affaire
-x= le temps (mois, trimestre,
année)
-a= l’augmentation du chiffre
d’affaire par période.
1 / La méthode des
points extrêmes
Elle est conseillée lorsque le
nuage de points qui représente les ventes est relativement allongé.
C’est pourquoi il est judicieux de reporter les ventes sur un graphique
et d’observer préalablement le degré d’alignement des points avant
d’opter pour l’une des
méthodes.
Cette méthode consiste à :
-
Retenir
le 1er et le dernier point de la série
-
Déterminer
l’équation de la droite y=ax+b
-
Calculer
ensuite les ventes prévisionnelles.
2
/ La droite de Mayer ou méthode de la double moyenne.
Cette
méthode consiste à :
-
Scinder
la série des ventes en deux demi-séries sensiblement égales.
-
Calculer
l’équation de chacun des segments.
-
Résoudre
le système ainsi obtenu
-
Calculer
la prévision des ventes.
3
/ La méthode des moindres carrés
Approche
de cette méthode plus complexé mathématiquement à travers un exercice
|
MOIS |
ANNEE 1 |
ANNEE 2 |
|
Janvier |
11
000 |
13
000 |
|
Février |
12
000 |
15
000 |
|
Mars |
22
000 |
30
000 |
|
Avril |
21
000 |
29
000 |
|
Mai |
20
000 |
27
000 |
|
Juin |
18
000 |
25
000 |
|
Juillet |
12
000 |
23
000 |
|
Août |
10
000 |
15
000 |
|
Septembre |
20
000 |
32
000 |
|
Octobre |
20
000 |
35
000 |
|
Novembre |
15
000 |
20
000 |
|
Décembre |
25
000 |
38
000 |
Question :Quel sera le chiffre
d’affaires prévisionnel de
cette entreprise qui ne connait aucune saisonnalité pour le mois de
décembre de l’année 3 ?
Droite des moindres
carrés : y = ax + b pour
la réaliser on utilise les formules suivantes:
Pour trouver
« a » on utilise la formule : a = Σ
niyi – nxy
∑xi² -
nx²
Pour trouver
« b » on utilise la formule : b = y – ax
Calculs :
Total
des X = 300
Total
des Y = 508 000
Moyenne
de X : x = 300 =
12,5
x² = 156,25
24
Moyenne
de Y : y = 508 000
= 21 166,66
24
Somme
des xiyi : ∑ xiyi =
7 155 000
xi² = 4 900 000
Calcul de « a » : a = 7 155 000 – 24 (12.5 x 21 166) = 7 155 000 – 24(264 575) = 805 200 = 700,173
4 900 000 -
24 (156,25)
4 900 000 – 3 750
1
150
Calcul de
« b » : b =
21 166,66 – 700,173 (12.5) = 21 166,66 – 8752,16 =
12 414,50
La droite s’écrit donc
y = 700,173x + 12 414,5
Pour évaluer le chiffre d’affaires prévisionnel au 36ème mois : y = 700,173 (36) + 12 414,5
y = 37 620 Euros
III / LES METHODES PAR CORRELATION
Il
est également possible de prévoir l’évolution des ventes en fonction de
celle d’un élément, autre que le temps, avec lequel elles ont une forte
relation.
Il
s’agit là des méthodes causales de prévisions.
Exemples :
-
Le chiffre d’affaires d’une agence de tourisme qui s’accroit dans les
mêmes proportions que le nombre de retraités (séniors) dans sa zone de
chalandise
-
Les ventes d’une entreprise qui présentent une relation linéaire avec
son budget publicitaire.
-Le
chiffre d’affaires d’un franchiseur qui dépend du nombre de franchisé
de son réseau.
La
relation se valide par le calcul du coefficient de corrélation (appelé
communément r). Voir à ce sujet votre cours de statistiques. Ce
coefficient varie entre -1 et +1. La corrélation est dite forte lorsque
sa valeur absolue est comprise entre 0.9 et 1.
Pour
le prochain cours exercice sur la méthode par corrélation.
Une entreprise spécialisée dans la
fourniture de matériaux de construction pense avoir une corrélation
entre les devis réalisés et les ventes chantier avec un décalage de 4
mois. Pouvez-vous valider cette corrélation et, si cela se justifie,
lui indiquer son chiffre d’affaire de Mai de la troisième année.
|
|
Devis réalisés en K€ |
CA chantier en K€ |
|
janv-01 |
1 605
|
2 042
|
|
févr-01 |
1 653
|
1 015 |
|
mars-01 |
1 712
|
1 012
|
|
avr-01 |
1 904
|
960 |
|
mai-01 |
1 980
|
1 040
|
|
juin-01 |
2 052
|
1 057
|
|
juil-01 |
2 124
|
1 075
|
|
août-01 |
450 |
1 130
|
|
sept-01 |
1 975
|
1 150
|
|
oct-01 |
1 847
|
1 170
|
|
nov-01 |
1
772 |
1 190
|
|
déc-01 |
1 396
|
697 |
|
janv-02 |
1 846
|
1 154
|
|
févr-02 |
1 901
|
1 120
|
|
mars-02 |
1
969 |
1 098
|
|
avr-02 |
2 190
|
980 |
|
mai-02 |
2 277
|
1 115
|
|
juin-02 |
2 360
|
1 130
|
|
juil-02 |
2 443
|
1 151
|
|
août-02 |
518 |
1 217
|
|
sept-02 |
2 271
|
1 243
|
|
oct-02 |
2 124
|
1 268
|
|
nov-02 |
2
038 |
1 293
|
|
déc-02 |
1 605
|
715 |
|
janv-03 |
2 123
|
1 241
|
Résultat
à trouver :
R
= 0.985
CA
= 1197 K€
