Planifier l'avenir de votre entreprise n'est pas quelque chose de nouveau pour vous. Cependant, vos talents de Nostradamus ne se sont pas améliorés avec le temps et vous avez du mal à identifier la méthode qui vous conviendrait le mieux. De plus, vous avez fait des recherches sur Google et il semble qu'il y ait autant de méthodes que d'étoiles dans l'univers... n'est-ce-pas ? Nous avons donc sélectionné les trois principales méthodes à garder à l'esprit lors de la préparation de cet exercice difficile. Remarque : il n'est pas nécessaire d'être un statisticien chevronné pour les comprendre.
Avant de commencer...
De la même manière que vous avez besoin de farine pour une recette de gâteau au citron, vous avez également besoin de certaines données pour effectuer cette série d'analyses :
- Ventes en valeur par mois (ou idéalement par semaine)
- Ventes en quantité par mois (ou idéalement par semaine)
- Stocks (hebdomadaires ou mensuels), éventuellement dans les magasins et les entrepôts (le cas échéant).
- Dates : veillez à ce que vos données soient correctement horodatées.
Vous pouvez télécharger notre template pré-rempli pour réaliser vous-même toutes les étapes mentionnées dans ce guide :
I. Moyennes mobiles – pour les débutants
Cette méthode constitue un bon début si vous n'avez jamais pratiqué cet exercice. Vous pouvez effectuer cette analyse sur un horizon de 3 mois et de 5 mois, pour les comparer.
Cette technique vous donnera une tendance au fil du temps, mais elle ne fonctionne que si les produits que vous vendez voient leurs ventes augmenter ou diminuer de façon constante. En d'autres termes, ce n'est pas un bon outil pour analyser les aspects saisonniers de vos ventes. C'est pourquoi vous devez combiner différentes techniques pour obtenir de meilleurs résultats.
II. Prévision dans notre bon vieux Excel
Oui, vous avez bien lu - Excel permet de faire des prévisions. En fonction de votre version d'Excel (avant ou après la version 2016) et de votre niveau de paresse, vous pouvez choisir entre :
- L'utilisation d'un ensemble de fonctions définies.
- L'utilisation de la feuille de calcul des prévisions fournie par nos soins(versions 2016 et suivantes).
Utilisation d'un ensemble de fonctions définies
Étape 1 : Prévoir en utilisant l'une de ces deux fonctions
- PREVISION.LINEAIRE() : c'est une régression linéaire de base. Cela signifie qu'elle va tout lisser et vous dessiner une simple ligne représentant une tendance (croissante ou décroissante bien sûr). Le principal problème est qu'elle ne fonctionne généralement pas en cas de ventes très saisonnières (la vente de bikinis en été et de manteaux en hiver a un impact saisonnier sur vos ventes annuelles de bikinis, par exemple, mais Excel ne verra pas la différence).
- PREVISION.ETS() : cette fois, Excel a bien fait. Cette fonction prend en compte la saisonnalité. Vous pouvez saisir manuellement la saisonnalité et d'autres entrées, mais ne le faites que si vous connaissez bien les prévisions et l'entreprise, sinon elle renverra une erreur ou une analyse incohérente.
Étape 2 : confirmer la prévision d'Excel avec cette dernière fonction
- PREVISION.ETS.CONFINT() : une fois que vous en avez terminé avec les deux fonctions de prévision précédentes, utilisez celle-ci pour confirmer que l'analyse est correcte. C'est comme si vous demandiez à une boule de cristal s'il va faire beau demain. Cette fonction renvoie un intervalle de confiance pour vos valeurs prédites à une date cible. Par défaut, le niveau de confiance est fixé à 95 % (une norme en statistique), ce qui signifie que 95 % des valeurs futures se situeront dans cet intervalle de valeurs.
Utilisation de la feuille de calcul des prévisions
Téléchargez notre fichier template, puis sélectionnez simplement vos données (à la fois les quantités/valeurs financières et les dates correspondantes). Cliquez sur "Données", "Prévisions" et "Feuille de prévisions". Rien à faire de votre côté, Excel gère tout cela pour vous.
Et voilà !
Alors, quel est le problème des prévisions dans Excel ?
Vous pensez peut-être que c'est magique et que vos résultats sont suffisamment solides pour être montrés au monde entier. Vous avez partiellement tort. Pourquoi ?
- Quoi que vous lisiez sur d'autres sources, ces prévisions toutes faites restent des régressions mathématiques. Quelque chose de linéaire. Mais les ventes et la vie de l'entreprise ne sont pas toujours linéaires. VOIRE MÊME JAMAIS.
- Il vous manque des données complémentaires - Excel prédit les valeurs futures pour un ensemble défini de valeurs qui sont, la plupart du temps, les ventes ou les quantités, mais ne prend pas en compte d'autres variables. Pour les détaillants par exemple, les stocks sont des données majeures à prendre en compte comme nous le verrons dans la partie suivante.
- La prédiction de vos ventes totales ne vous dit pas tout sur le comportement de chacun de vos produits - vous devez reproduire cette technique à tous les produits que vous vendez et imaginez faire cela avec vos 2.500 références de bikinis vendus sur votre site web !
Pour les stocks, le taux d'écoulement est un indicateur clé de performance
Pour les détaillants, il ne sera pas surprenant de mentionner que le taux d'écoulement est l'un des indicateurs de performance les plus importants que vous devez connaître dans vos activités quotidiennes.
Le taux d'écoulement correspond au pourcentage d'un produit qui est vendu aux consommateurs par rapport à la quantité totale disponible dans les magasins ou dans l'entrepôt.
La plupart des entreprises calculent leurs ventes sur une base mensuelle, mais cela peut être sur une échelle plus courte si l'entreprise évolue rapidement. En outre, vous devez envisager de retrancher les stocks invendus pour vous assurer de ne pas affecter vos calculs de ventes.
Si l'on se réfère à l'exemple ci-dessus, l'article D a le taux de vente le plus bas et les invendus restants pourraient être retirés de ce point de vue s'ils restent trop longtemps sur les étagères de la réserve. Dans ce cas, ils devraient être retranchés. Il n'y a pas de norme pour cette mesure mais un stock est considéré comme "dormant" lorsqu'il n'enregistre aucune vente (ou très peu) sur 3 mois d'activité.
Cependant, il est impossible d'interpréter correctement la performance de l'article D dans cet exemple. Un faible taux d'écoulement ne vous dira pas pourquoi un produit ne se vend pas. Il existe en fait un large éventail de facteurs qui affectent vos ventes plus que vous ne pourriez l'imaginer : les personas clients, les articles saisonniers ou permanents, les combinaisons d'upsell/cross-sell, etc.
On ne peut pas que se fier exclusivement à nos données de vente. Et la seule analyse humaine ne suffit pas à révéler le potentiel ou les faiblesses de vos produits.
Combiner toutes les techniques précédentes que nous avons couvertes ci-dessus est complexe. De plus, cela ne couvrirait même pas tout le champ de vos activités et leurs impacts sur vos ventes.
C'est là que des solutions alimentées par l'IA peuvent s'avérer utiles.
En prenant en charge le traitement de toutes vos données de vente existantes et en les transformant en prévisions exploitables, nos analyses prévisionnelles prêtes à l'emploi vous aident à obtenir les informations dont vous avez besoin... rapidement !
