Importance et méthodes pour le réaliser


Comment le prévision de la demande planifier et optimiser la production? Je l’explique ici en détail.

La tâche de prévision de la demande nécessite des ressources matérielles, humaines et organisationnelles et, par conséquent, il est immédiat de prioriser la prévision d’une plus grande « valeur ajoutée », des paramètres qui contribuent le plus à réduire l’incertitude des entreprises. La tâche de « prévision des ventes » semble, même à première vue, un besoin de premier ordre.

Qu’est-ce que la prévision de la demande?

La prévision de la demande Il s’agit de faire des estimations de la demande future des clients à l’aide de données historiques et d’autres informations.

Une prévision adéquate de la demande fournit aux entreprises des informations précieuses sur leur potentiel sur leur marché actuel et sur d’autres marchés, afin que les gestionnaires puissent prendre de bonnes décisions concernant les prix, les stratégies de croissance des entreprises et le potentiel du marché.

Il permet également la planification de la production, avec pour conséquence la réduction des déchets et la réduction des coûts de production.

Sans prévision de la demande, les entreprises risquent de prendre de mauvaises décisions concernant leurs produits et leurs marchés cibles.

prévision de la demande

Pourquoi la prévision de la demande est importante

Prévoir la demande, c’est prévoir le niveau d’activité à partir duquel une bonne partie du reste des paramètres de l’entreprise sont définis: coûts fixes, coûts variables, plans d’investissement, stratégie et modalités de financement, etc.

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles la prévision de la demande est un processus important pour les entreprises:

  • Il permet aux entreprises d’optimiser les stocks plus efficacement, d’augmenter les taux de rotation et de réduire les coûts de stockage.
  • Il donne un aperçu du prochain flux de trésorerie, ce qui signifie que les entreprises peuvent établir un budget plus précis pour payer les fournisseurs et d’autres coûts d’exploitation.
  • Anticiper la demande signifie savoir quand augmenter le personnel et les autres ressources pour assurer le bon fonctionnement des opérations aux heures de pointe.

Méthodes de prévision de la demande

La prévision de la demande implique non seulement la collecte aveugle de données permettant d’alimenter une « boîte noire » mais nécessite, par définition, le traitement de ces données, leur transformation en information.

Cela implique une tâche constante d’observation de l’environnement (marché, évolution économique, mouvements de concurrence, changements réglementaires, fonctionnement du système de vente, etc.) qui, en soi, est une riche source d’informations pour la prise de décision dans plusieurs portées.

Dans le même sens, elle nécessite un mécanisme formé d’accès, de transmission et d’échange global d’informations transverses et verticales entre les services, ce qui, comme dans le cas précédent, génère des synergies inestimables en termes d’intégration commerciale.

La spécification des statistiques en vue de l’avenir est une tâche complexe, car on pourrait dire que le comportement des consommateurs ou des utilisateurs évolue, il n’y a donc pas de méthode simple ou unique avec laquelle de telles estimations sont faites.

Cependant, les mathématiciens et les économistes ont développé certaines méthodologies présentant des avantages et des inconvénients, de sorte que la sélection d’une méthode correcte doit obéir à une combinaison de compétences statistiques et de jugement raisonnable.

En ce sens, si vous souhaitez faire une estimation des ventes avec la bonne méthode, il est nécessaire de suivre certains paramètres qui conditionneront vos statistiques: précision, fiabilité, disponibilité, économie, simplicité et cohérence.

Méthodes de prévision moyennes

Cette méthode est utilisée par les entreprises matures dans lesquelles les soi-disant pics et vallées se produisent à plusieurs reprises, générés par les fluctuations des ventes.

Plutôt que de déterminer un acheteur exact, il cherche à atténuer les anomalies et donc à refléter un comportement de vente plus linéaire, sans fluctuations sévères qui affectent négativement l’entreprise et en même temps ne génère pas de pression excessive en raison d’un « stock » élevé.

Celui qui l’étudie doit déterminer les quantités maximales et minimales du produit, ainsi que sa durée sur le marché.

Méthodes de régression

Il est généralement utilisé lorsque vous souhaitez déterminer l’augmentation de l’investissement publicitaire et le renforcement du coût des produits.

Son objectif est de déterminer clairement une tendance linéaire, basée sur la relation entre deux ou plusieurs facteurs spécifiques aux ventes.

Méthodes désaisonnalisées

Il est généralement utilisé lorsque les ventes représentent un comportement variable, conditionné par divers facteurs, tels que les changements climatiques, les saisons commerciales basses et hautes, les cycles politiques, entre autres. Il établit des tendances, mais est susceptible de changer en fonction des facteurs mentionnés précédemment.

Méthode de projection des tendances

C’est la méthode la plus utilisée de toutes, car elle est simple et peu coûteuse. Leurs données sont les plus proches des tendances de croissance.

Difficultés à prévoir la demande

Malgré le fait qu’il existe différentes méthodes pour prédire le montant des ventes, bon nombre d’entre elles échouent en raison de certains facteurs, notamment l’utilisation abusive des outils statistiques.

Souvent, le résultat est décevant, car les ventes ne reflètent que 40% de ce qui a été contribué à la prévision de la demande, il est donc considéré que les erreurs les plus courantes commises par les entrepreneurs dans cette pratique se réfèrent à l’innovation de produits qui, dans certains cas, n’ont aucun antécédent.

Une autre erreur courante est le manque de précision concernant les clients cibles, les applications de produits et leurs concurrents potentiels, de sorte que l’analyse peut fonctionner au début de l’entreprise, mais elle ne peut pas suivre un scénario changeant en raison du manque de données fournies.

Les opinions subjectives des dirigeants de l’entreprise (propriétaires, superviseurs, gestionnaires et experts supposés) sont un autre facteur négatif lors de la prévision d’une demande, car ils finissent par surévaluer le produit et à la fin, ils ne dépassent pas les attentes.

Enfin, les préférences exprimées par les clients dans les enquêtes peuvent également être biaisées et cela est démontré par les résultats obtenus qui montrent un comportement de vente différent. Autrement dit, s’ils achèteraient votre produit, mais sur le marché, ils en achètent un autre.

Données et prévisions historiques

Données et prévisions historiques sont les résultats obtenus à chaque période ou saison de ventes d’une entreprise. Ils constituent la base lors de l’élaboration de nouvelles prévisions, puisque vous connaissez déjà le comportement du produit dans la rue.

En ce sens, une fois la société établie, elle stocke les données historiques de la demande précédente et applique des méthodes fonctionnelles pour se rapprocher d’une demande future:

  • Moyenne simple– S’applique aux données de ventes historiques. Il est fonctionnel lorsque les demandes ne présentent pas de saisonnalité ou de tendance.
  • Moyenne pondérée: Ceci calcule les prévisions attribuées, le niveau d’importance ou le poids pondéré de l’un des éléments météorologiques au-dessus des autres.
  • Moyenne exponentielle– Nécessite les prévisions ci-dessus, la demande météorologique réelle et un soupçon de douceur, ce qui la rend applicable lorsque peu de données historiques sont disponibles.
  • Moyenne multiplicative: Ici, on considère que la demande ne varie pas et peut être répétée selon les périodes de temps, où elle implique également des facteurs saisonniers et la demande moyenne.

Autres méthodes de prévision des demandes

Avec le nombre de prévisions et de données fournies par le comportement des ventes des périodes passées, il est possible de recourir à d’autres méthodes qui fournissent des informations valables pour la saison future:

Méthodes quantitatives

  • Analyse des facteurs du marché: il est lié au comportement du marché, une estimation des ventes peut donc être établie en fonction de facteurs de marché externes.
  • Tests de marché: un court test est réalisé avec la vente d’un produit en tant que pilote et son impact sur le marché est étudié.

Méthodes qualitatives

  • Intentions de l’acheteur: Une enquête est menée sur le besoin des consommateurs pour un certain produit. Il comprendra des éléments sur les sujets avec lesquels le client se sent le plus lié.
  • Jugement exécutif: Cela peut réussir si les dirigeants sont objectifs dans leurs opinions. Dans ce type de méthode, Delphes: Les observations d’experts dans le domaine sont recueillies en secret, puis les estimations sont résumées et divulguées, puis une nouvelle prédiction est demandée.

Chaque méthode utilisée dans chaque cas aura des avantages et des inconvénients. Pour décider de la plus appropriée, vous devez vous asseoir pour évaluer vos possibilités d’adaptation à chaque situation et à chaque problème.

L’important n’est pas tant d’avoir un scénario correct, mais d’avoir plusieurs scénarios possibles dans lesquels les grandes forces du système, leurs interrelations et leurs incertitudes critiques agiront raisonnablement.

Afin de réduire le taux d’erreur dans les prévisions futures, il serait nécessaire de réaliser une étude de marché pour établir des relations entre les ventes et les facteurs les plus importants qui les affectent, dans le but de prévoir l’avenir.

Les facteurs les plus importants qui ont un impact plus spéculaire sur les ventes d’un
produit, puis estimer l’ampleur de cet impact sur les ventes futures. Avec cette technique, elle pourrait être de plus en plus affinée et on pourrait même prévoir des situations de crise ou de changements révolutionnaires, car il y a toujours des signes qui révèlent des tendances et des opportunités.

Une méthode qui fonctionne bien dans une situation peut ne pas être la meilleure pour une autre. Faire des erreurs est une erreur, mais ne pas rectifier est une erreur beaucoup plus grave. Toujours la deuxième prévision sortira mieux que la première.



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