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  • Publié le : 7 décembre 2009
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Chapitre 8 : Prévisions des ventes et modélisation
Nous avons vu au chapitre 4 que le plan de marketing Btait fonde sur des previsions (1” parue du plan) dont il fallait déduire des objectifs de vente (1 partie du plan). La prévision des ventes (ou PV) que nous aborderons maintenant peut-être consid&e. comme une forme particulière des études de marche dont il a éd question au chapitre 7. Elles’en differencie cependant par son champs temporel : la plupart des ttudes de marché visent a la connaissance du marché actuel, alors que la PV veut anticiper et explorer le marché futur (il est vrai, comme nous le verrons, que certaines études de marché « classiques » sont consacrées aussi à cette exploration de l’avenir, et rentrent alors dans le champ de la PV). Examinons d’abord les techniques lesplus usuelles de PV, les méthodes dites « endogénes » ou de decomposition. Nous aborderons ensuite d’autres memodes, exogènes et qualitatives, et terminerons par les modeles de simulation, plus ambitieux.

8.1. MÉTHODES

ENDOGÈNES

ET DÉCOMPOSITION

Ces méthodes sont appel& « endogènes » et «passéistes » parce qu’elles sont fondées sur l’examen d’un historique des ventes passées. Ellessont de nature quuntifufive car elles consistent essentiellement à analyser statistiquement des chiffres de vente (en C.A. ou en quantités), Ic plus souvent sur ordinateur.

8.1.1. PRINCIPES

DE DÉCOMPOSITION

Si l’on porte sur un graphique une série de chiffres de ventes passées, on s’aperçoit qu’il est souvent difficile d’extrapoler, sinon grossierement : la série se pr&ente comme une ligneen zig-zag que l’on ne sait comment prolonger. On va donc essayer de décomposer la série, d’analyser un certain nombre d’éléments ou « lois » qui la gouvernent, puis de la « purger » de ces éléments pour arriver à une ligne (presque) droite qu’il sera facile, alors, de prolonger ; connaissant les lois internes qui expliquent les variations passées, on les réintroduira ensuite pour arriver à uneprévision aussi précise que possible. La méthode se fonde sur deux postulats empiriques (et, malheureusement pour le prévisionniste, pas toujours rigoureusement vrais) : - l’un est que « favenir est contenu dans le passé 3, - l’autre, que « la nature ne fait pas de saut », axiome du philosophe allemand Leibniw exprimant que le changement procède par évolutions et que toute variation brusque estprécédée de tcnsions annonciatrices que l’on peut détecter par une observation attentive. Dans une décomposition classique, on analysera au moins les facteurs de base suivants : - La tendance (ou « trend X) T - Les variations saisonnières S - Le cycle C - Les événements exceptionnels E - L’aléa A

PRÉVISIONS

DES VENTES ET MODÉLISATION

Dans le cas (de loin le plus frkptent) de mod8lemultiplicatif où les évolutions restent constantes en valeur relative, on aboutit a une @uation de ventes de forme suivante : Y(ventes)=TxSxCxA de laquelle on retranchera (pour le passé) ou ajoutera (pour l’avenir) les événements exceptionnels E.

8.1.2. LES ÉVÉNEMEh’TS

EXCEPTIONNELS

Nous commençons par ceux-ci car il est indispensable de « purger » de leur influence notre série d’observations avantde calculer notre équation de vente. Il s’agit d’événements qui ont affecté de façon importante les ventes, et qui ne se produisent pas normalement, ou pas fréquemment : coupe africaine de foot qui a entraîné un grand afflux de population et des dépenses exceptionnelles ; catastrophe rare ; grève ou rupture exceptionnelle dans les approvisionnements, etc. On estimera ce que les ventes auraient étési cet événement n’avait pas eu lieu (sur une pkiode, ou sur plusieurs si on constate des « effets de rattrapage >>); et on remplacera, dans la skie, les ventes « anormales » par ces estimations. Sinon, les calculs de tendance, de coefficients saisonniers ou cycliques et d’akw « normaux » seraient faussés. Les événements exceptionnels ne sont pas forcément imprévisibles (match de coupe...
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