4 modèles basés sur vos données historiques


Dans cet article, nous discuterons des prévisions quantitatives les plus utilisées par les commerciaux sur le terrain. Mais avant de commencer, définissons quelques concepts. Lorsque vous parlez de prévisions de ventes, vous devez garder à l’esprit qu’il existe deux types de prévisions, les méthodes de prévision des ventes quantitatives et qualitatives:

Prévisions qualitatives

Méthodes basées sur des commentaires subjectifs, des hypothèses et des opinions d’experts et de personnalités de l’industrie en question. Ces prévisions incluent généralement des études de marché, des sondages d’opinion ou la méthode Delphi, qui est utilisée pour condenser l’opinion des experts en un seul consensus.

Prévisions quantitatives

Ces prévisions utilisent des modèles mathématiques qui analysent les résultats des ventes passées d’une entreprise. Ces modèles supposent que les données historiques sont pertinentes à l’avenir, il est donc nécessaire de connaître les données de ventes passées et les modèles de demande.

Dans cet article, je vais essayer d’illustrer la prévisions quantitatives le plus utilisé dans les ventes. Ces méthodes sont généralement plus précises que les méthodes qualitatives, car nous utilisons des données réelles et internes lors des prévisions. Cependant, aucune technique de prévision des ventes n’est parfaite et rapports de ventes ils ne peuvent pas non plus prédire en détail les résultats du mois prochain.
Même si le mot «commentTitative ‘s’accompagne de nombreuses connotations mathématiques (et inclut évidemment un peu de travail de calcul de votre part), il n’y a aucune raison pour que vous vous inquiétiez le moins du monde.
Je n’étais pas très bon en mathématiques non plus et j’ai pu faire face facilement à ces méthodes …
Essayons donc de ne pas compliquer nos vies et de ne pas compliquer les choses.
Ce que nous allons faire maintenant, c’est développer les 4 méthodes de prévision quantitative des séries temporelles les plus utilisées dans le secteur des ventes:
Permettez-moi de faire une dernière clarification, connue sous le nom de modèles de séries chronologiquesCes méthodes prédisent l’avenir des ventes d’un produit (bien ou service) à l’aide de modèles mathématiques qui s’appuient sur des données de demande historiques pour projeter la demande future.

Taux de croissance moyen

La première prévision quantitative dont nous parlerons est le taux de croissance moyen. À des fins pratiques, ce que cette méthode utilise, ce sont des données d’une période précédente; des semaines, des mois ou même des années, selon la période de croissance que vous souhaitez prévoir.
Par exemple, si vous souhaitez prévoir les ventes du mois prochain, vous devez multiplier les ventes de ce mois par 1 plus le taux de croissance des ventes mensuelles.
La formule doit être:
(x) ventes mensuelles x (1 +% de croissance des ventes) = ventes du mois prochain

Donc, si vous avez une augmentation de 20% des ventes par rapport au mois dernier, soit 25 000 € de la valeur du produit, alors vos prévisions de ventes pour le mois suivant sont:

25 000 € x (1 + 20%) = 30 000 €

C’est aussi simple que ça!

Régression linéaire

Une autre des méthodes de prévision des ventes quantitatives que je voudrais vous enseigner est l’analyse de régression ou la régression linéaire. Cette méthode regroupe une variable dépendante (demande) avec une variable indépendante (dans ce cas, le temps) via une équation linéaire. En d’autres termes, pour vous faciliter la tâche, disons qu’il s’agit d’ajouter vos données de vente historiques sur un graphique, de tracer une ligne les reliant et de prolonger cette ligne à l’avenir.

Commençons par ouvrir Excel et ajouter les données de vente sur un graphique linéaire:

tableau des prévisions de ventes

L’axe vertical (y) est le chiffre d’affaires, représenté avec une augmentation de 10 000 € à chaque niveau.

L’axe horizontal (x) fait référence à la période de temps, dans ce cas représentée par des mois; chaque niveau est d’un mois et demi.

Afin de prévoir les ventes pour le mois prochain, vous pouvez utiliser la fonction Excel «Trend» (je vous laisse ici un tutoriel) ou vous pouvez cliquer sur la ligne de données indiquée dans le graphique et une petite fenêtre apparaîtra à droite de votre feuille Excel. Cliquez sur l’icône «graphique à barres» et un menu apparaîtra avec les options pour étendre la ligne de tendance en fonction des données.

Si vous avez suivi toutes les étapes, votre graphique devrait ressembler à ceci:

graphique des prévisions de ventes 2

Comme vous pouvez le voir sur le graphique, les prévisions de ventes pour le mois 6 en utilisant la méthode linéaire sont de 172 200 €
Cependant, la méthode de régression linéaire a ses inconvénients. La plupart des gestionnaires affirment que leur revenu augmente rarement de façon linéaireAutrement dit, « ce qui a été réalisé en avril augmentera en (x) quantité en mai car il y a eu la même tendance entre mars et avril ».

En effet, cette méthode n’explique pas la saisonnalité. Si, par exemple, votre entreprise est basée sur des tissus en laine, vous vous attendez à une augmentation de vos ventes à mesure que les températures baissent et que l’hiver commence. Par conséquent, l’utilisation de données extrapolées de vos vêtements vendus entre les mois de mai à septembre ne reflète en aucune façon cette augmentation des ventes (sauf s’il s’agit d’un été de douches et de froid polaire!).

Taux d’exécution

Le Taux d’exécution Il s’agit d’une autre méthode simple pour calculer les ventes sur la base de l’année précédente.
Pour le calculer, vous devez faire une moyenne entre:
Revenu total à ce jour / Ventes totales des périodes précédentes
Imaginez que vous êtes en avril et que vos périodes de ventes sont divisées en mois, et à ce jour vous avez vendu 320 000 €.
Cela signifie que la moyenne de votre revenu mensuel est de 80 000 €
Maintenant, afin de prédire le revenu annuel total, vous devrez calculer le montant attendu vendu pour les 8 mois restants.

Si votre moyenne est de 80 000 € par mois

8 x 80 000 € = 640 000 €

Avec une somme annuelle totale de:

640 000 € + 320 000 € = 960 000 €

Comme vous pouvez le voir, la méthode Run Rate fonctionne mieux lorsque vous essayez de prévoir les revenus restants pour une période de heure précise. Par exemple, si le PDG de l’entreprise vous a donné un objectif (x) que vous devez atteindre en (y) mois, vous pouvez utiliser la technique Run Rate pour savoir si vous arriverez ou non.

Moyenne mobile simple

Enfin, une autre des prévisions quantitatives utilisées dans la gestion des ventes est la moyenne mobile simple, à travers laquelle nous faisons une moyenne arithmétique d’un certain nombre de données historiques pour obtenir avec elle les prévisions pour la période suivante. Cette technique, similaire à la précédente, peut être très utile si la demande reste stable, sans tendance ni saisonnalité, dans le temps.

Je vous donne un exemple:

Si votre objectif est de prévoir les ventes pour les 6 prochains mois, vous pouvez utiliser les résultats des données de vente des 3 dernières années (dans ce cas, divisés en périodes de 6 mois):

moyenne mobile simple 1

  • Colonne 1: périodes de 6 mois des dernières années
  • Colonne 2: somme des revenus pour chaque période
  • Colonne 3: somme totale des 3 périodes de 6 mois (18 mois)
  • Colonne 4: Moyenne mobile simple: revenu pour les 18 mois / 3

Comme vous pouvez le voir sur le graphique, la moyenne mobile simple pour les périodes de 1 à 3 mois est de: 138 866,67 €.
Nous l’avons calculé en additionnant le revenu des 3 premières périodes de 6 mois: 125 000 € + 145 600 € + 146 000 € = 416 600 € puis nous l’avons divisé par 3 (pour qu’il nous donne la moyenne) = 138 866,67 €

moyenne mobile simple 2

Puisqu’il s’agit d’une simple moyenne mobile, tout passe de 1 à 1 (dans ce cas, période de 6 mois). Nous répéterons donc le même processus pour les périodes 2 à 4, et à nouveau pour les périodes 3 à 5.

moyenne mobile simple 3

Ainsi, les prévisions de revenus pour la période 6 sont le résultat obtenu en période 5 une fois la moyenne établie:

moyenne mobile simple 4
Sur la base de cette méthode de prévision quantitative des ventes, vous avez peut-être observé que les mouvements ont tendance à être plus précis car une moyenne dynamique est utilisée. Le revenu total augmente régulièrement au cours de chaque période de 6 mois. Si nous n’utilisions que le
taux de départ des projections de ventes (Run Rate) des périodes 1 à 3, nous ne remarquerions pas l’augmentation régulière des revenus des périodes 3 à 5, laissant les prévisions pour la période 6 bien en dessous des revenus probables.

Tester les prévisions quantitatives

Une fois que chaque méthode est définie avec des exemples, nous voyons que ces prévisions de ventes quantitatives ont leurs aspects positifs et négatifs. Pour savoir lequel convient le mieux à votre processus de vente, vous devrez passer une partie de votre temps à travailler avec eux. Si le secteur dans lequel vous vous trouvez est assez stable et sans trop de fluctuations annuelles, vous pourrez utiliser la plupart de ces prévisions quantitatives car elles sont basées sur des séries chronologiques, c’est-à-dire qu’elles dépendent dans une large mesure des données historiques de la demande. D’un autre côté, si vous travaillez dans le monde de la mode, par exemple, vous pouvez avoir plus de fluctuations. Ce serait une bonne idée d’utiliser une prévision des ventes qui utilise des données historiques pour des variables saisonnières ou de tendance, par exemple. Dans les deux cas, les prévisions nous aident à obtenir une estimation de la demande future de produits ou de services pour une entreprise. Assurez-vous donc de rechercher ces méthodes et de commencer à prévoir quantitativement vos ventes!



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