prévisions des ventes

2ème An née INGENIEUR CHEF DE PRO DUIT or 15 Sni* to View COUR PREVISIONS DE LA DEMANDE Définition de la prévision Prévision : « Fonction permettant d’estimer la demande future po ur les biens et les services offerts par l’entreprise, qui est établie soit mathématiquement (d onnées numériques), soit intuitivement (connaissance du marché), soit en combinant les de ux méthodes ACGPS, « Dictionnaire de la gestion de la production et des stocks (1993) pourquoi prévoir? Réduire l’incertitude Anticiper les changements Améliorer la communication avec les autres interlocuteurs Anticiper la demande et les délais

Projeter les coûts afin d’améliorer la compétitivité LES PERIODES DE PREVISIONS LONG TERME : supérieur à 3 ans Déterminer les meilleures stratégies de l’entreprise • (Diversification, Produits nouveaux, Investissements ou désinvesti ssements en équipements) MOYEN TERME: de 6 à 24 mois Définir et maitriser la capacité globale de production et d’approvis ionnement : (Acquisition de machine, l’embauche de personnel, approvisionnement d’article à long délais d’acquisition) 15 Bienfaits d’une bonne prévision C’est le point de départ nécessaire pour une bonne planification Moins de rupture et de surstocks

Des clients satisfaits car leurs besoins ont été anticipés une maitrise des coûts car moins d’urgence Les règles de la prévision La prévision est presque toujours fausse ! Indépendamment du model ou de la qualification des experts, pr évision parfaite est simplement impossible Les prévisions détaillées sont plus mauvaises que les prévisions a grégées ! La variance de la prévision par familles de produits est plus faible que celle par produits finis Plus on s’éloigne dans le temps, moins la prévision est juste !

Plus on s’éloigne dans le temps, plus les changements du marché sont Importants Les sources de données Les sources de données correspondent aux deux familles de mét hodes de prévisions . 1 . Celles fondées sur des données relevées dans le passé que l’on modélise. 2. Celle établies par des experts interrogés et elles sont purement prédictives ; 1. Les données relevées dans le passé Se sont les sources privi PAGF 15 permettent d’effectuer compter que si l’on ne dispose pas d’historique, c’est la seule sour ce utilisable.

TYPOLOGIE DE LA DEMANDE LES ACTIVITEES DE LA LOGISTIQUE Prévision de la demande Traitement des commandes Gestion des stocks Approvisionnements Emballage Manutention lanification de la production Transport Conception de réseaux logistiques Localisation Service à la clientèle Distribution Ce qui caractérise une prévision Pour envisager une typologie des problèmes de prévision il est utile de dégager quelques traits qui d fférencient fondamentalement : Le secteur d’activité L’utilisation opérationnelle 5 (Efforts promotionnels, effets de mode… Ce qui caractérlse une solution de prévision La démarche qu’implique la construction d’un système de prevision enchaine un certain nombre d’opération. Lorsque se pose un problème de prévision dans une entreprise, il onvient de s’interroger sur un certain nombre d’éléments qui vo nt conditionner le choix de la solution : Démarche d’une solution prévision PAGF s 5 Produits de consommation courante Mensuelle 6 à IO mois Produits frais Hebdomadaire Jusqu’à 15 semaines produits ultra frais — péage d’autoroute journalière 30 jours max Méthodologie Deux techniques possibles : Endogènes et Exogènes.

Solution informatique et système d’informations Ces deux notions sont regroupées car elles sont étroitement liées lors de leur realisation. Il existe des progiciels, soit spécifiques de la prévision des ventes, s Oit plus intégrés répondant à la problématlque de roptimisation logistique globale. (Concept de Supply chain). e plus souvent, ils proposent, de manière intégrée un gestionnaire de base de données qui fait office de système d’information marketing et commercial. Qui prévoit ?

La responsabilité d’élaboration de la prévision est très variable d’une entreprlse ? l’autre : Voici quelques phrases issues d’interviews en entreprise Les commerciaux sont les mieux placés car ils sont en contact per manent avec les clients, cependant leur manque de recul et, surtout, de motivation ar rapport aux travaux administratifs fait que nous ne tenons plus compte de leur avis. Les hommes du marketing connaissent bien leur marché, malheureusement ils confondent leurs désirs avec la réalité.

Les logisticiens sont isolés du marché et des clients. Ils ont l’œil rivé sur les stocks et préfèrent la rupture aux surstocks. Cependant par leur habitude de mesurer les flux de sortie, ils ont un sens aigu des chiffres. Ce sont les seuls réelleme nt obligés à élaborer des prévisions. De manière idéale, l’élaboration de la prévision doit se faire en commun au sein d’un omité réunissant l’ensemble des fonctions citées précédemment . Chacun doit s’engager sur des chiffres et à ce titre en est responsable.

Ai nsi, le risque de focaliser tous les problèmes – ruptures ou surstocks – auprès d’une unique personne « le prévisionniste » est très fortement diminué. Exemple de processus d’élaboration de la prévision 7 5 Techniques de prévision Méthodes Quantitatives Séries chronologiques Modèles de causalité Méthodes qualitatives Dans quelles circonstances les méthodes qualitatives sont- elles appropriées ? Si aucune donnée chiffrée n’est dlsponible. Si les données du passé ne sont pas fiables.

S’il y a des changements majeurs dans les valeurs et les comport ements qui empêchent l’utilisation des données existantes. 1. Étude de marché Questionnaires, contacts par téléphone, entrevues personnelles ou du personnel clé pour amasser des données. Utilisées surtout en planification stratégique, par exemple, pour information sur de nouveaux produits. Recours à une analyse statistique des résultats pour tester les hy pothèses concernant le comportement des consommateurs. Méthode coûteuse à cause du personnel requis, de la poste, etc. eut être sujet à un bials élevé. 2.

Prévisions visionnaires Basées sur la préparation de révisions par les vendeurs selon leu rs connaissances du Prévisions de la demande Mohamed EL MESKINI 1 . Méthodes exogènes (causales) Prévisions associatives : établir des relations de cause ? effet entre certaines variables de l’environnement et la demande Utilisées pour mettre en relation les facteurs explicatifs qui influencent l’évolutlon d’une variable à prévoir. On injecte dans le modèle : Nos décisions (paramètres sous contrôle) Nos anticipations (paramètres hors contrôle). De cette anticipation on dégage un objectif. Exemples : Budget Pub et CA… ) 2. Méthodes endogènes Séries chronologiques = Méthodes naiVes, ne nécessitant aucune information sauf celle des observations passées (Historique). L’idée est que l’infor mation peut être déduite du modèle de comportement du passé et peut ainsi être utilisée pou r prévoir le futur. La notion d’historique Un historique doit réunir certaines ro riétés : Il ne se compose que d nues et calculées, qui des prévisions de périodicité mensuelle à un horizon de 6/12mois, nous considérons que le minimum de valeur disponible est de 3 ans. ur une prévision hebdomadaire à un horizon de 15 semaines, il faut disposer de 4/5 ans. Pour des périodicités différentes (bimestre, trimestre, quadrimestre, annuel). Nous pourrons retenir moins de réalisations, car une valeur plus agrégée représente une quantité d’informations supérieure. En d’autres termes, une donnée annuelle est moins fine que les d ouze données qui la composent. Mais elle contient une quantité d’informations, disponible pour fanalyse, infiniment supérieure à n’importe quel chiffre mensuel. Rappel Statistiques ESITH ING CP2 de la demande ESKINI 10 Prévisions Mohamed EL M