Définition des prévisions commerciales

Qu’est-ce que la prévision commerciale ?

Les prévisions commerciales impliquent de faire des suppositions éclairées sur certaines mesures commerciales, qu’elles reflètent les spécificités d’une entreprise, telles que la croissance des ventes ou des prévisions pour l’économie dans son ensemble. Les décisions financières et opérationnelles sont prises en fonction des conditions économiques et de l’avenir, bien qu’incertain.

Comprendre les prévisions commerciales

Les entreprises utilisent les prévisions pour les aider à développer des stratégies commerciales. Les données passées sont collectées et analysées afin que des modèles puissent être trouvés. Aujourd’hui, le big data et l’intelligence artificielle ont transformé les méthodes de prévision des entreprises. Il existe plusieurs méthodes différentes pour établir une prévision commerciale. Toutes les méthodes s’inscrivent dans l’une des deux approches principales : qualitative et quantitative.

Bien qu’il puisse y avoir de grandes variations au niveau pratique en ce qui concerne les prévisions commerciales, au niveau conceptuel, la plupart des prévisions suivent le même processus :

1. Un problème ou un point de données est choisi. Cela peut être quelque chose comme « les gens achèteront-ils une cafetière haut de gamme ? » ou « quelles seront nos ventes en mars l’année prochaine ? »
2. Des variables théoriques et un ensemble de données idéal sont choisis. C’est là que le prévisionniste identifie les variables pertinentes qui doivent être prises en compte et décide comment collecter les données.
3. Temps de l’Assomption. Pour réduire le temps et les données nécessaires pour faire une prévision, le prévisionniste fait des hypothèses explicites pour simplifier le processus.
4. Un modèle est choisi. Le prévisionniste choisit le modèle qui correspond à l’ensemble de données, aux variables sélectionnées et aux hypothèses.
5. Une analyse. À l’aide du modèle, les données sont analysées et une prévision est établie à partir de l’analyse.
6. Vérification. La prévision est comparée à ce qui se passe réellement pour identifier les problèmes, modifier certaines variables ou, dans les rares cas d’une prévision précise, se féliciter.

Une fois l’analyse vérifiée, elle doit être condensée dans un format approprié pour transmettre facilement les résultats aux parties prenantes ou aux décideurs. Les compétences en visualisation de données et en présentation sont utiles ici.

Types de prévisions commerciales

Il existe deux principaux types de modèles utilisés dans les prévisions commerciales : les modèles qualitatifs et quantitatifs.

Modèles qualitatifs

Les modèles qualitatifs ont généralement réussi avec des prévisions à court terme, où la portée de la prévision était limitée. Les prévisions qualitatives peuvent être considérées comme déterminées par des experts, dans la mesure où elles dépendent des experts du marché ou du marché dans son ensemble pour peser avec un consensus éclairé.

Les modèles qualitatifs peuvent être utiles pour prédire le succès à court terme des entreprises, des produits et des services, mais ils ont des limites en raison de leur dépendance à l’opinion sur des données mesurables. Les modèles qualitatifs comprennent :

1. Étude de marché : sondage d’un grand nombre de personnes sur un produit ou un service spécifique pour prédire combien de personnes l’achèteront ou l’utiliseront une fois lancé.
2. Méthode Delphi : demander des avis généraux à des experts sur le terrain, puis les compiler dans une prévision.

Modèles quantitatifs

Les modèles quantitatifs ne tiennent pas compte du facteur expert et tentent de supprimer l’élément humain de l’analyse. Ces approches ne concernent que les données et évitent l’inconstance des personnes qui sous-tendent les chiffres. Ces approches tentent également de prédire où se situeront à long terme des variables telles que les ventes, le produit intérieur brut, les prix des logements, etc., mesurées en mois ou en années. Les modèles quantitatifs comprennent :

1. L’approche par indicateur : L’approche par indicateur dépend de la relation entre certains indicateurs, par exemple le PIB et le taux de chômage qui reste relativement inchangé dans le temps. En suivant les relations, puis en suivant les indicateurs avancés, vous pouvez estimer les performances des indicateurs retardés à l’aide des données des indicateurs avancés.
2. Modélisation économétrique : Il s’agit d’une version mathématiquement plus rigoureuse de l’approche des indicateurs. Au lieu de supposer que les relations restent les mêmes, la modélisation économétrique teste la cohérence interne des ensembles de données au fil du temps et l’importance ou la force de la relation entre les ensembles de données. La modélisation économétrique est appliquée pour créer des indicateurs personnalisés pour une approche plus ciblée. Cependant, les modèles économétriques sont plus souvent utilisés dans les domaines académiques pour évaluer les politiques économiques.
3. Méthodes de séries chronologiques : les séries chronologiques utilisent des données passées pour prédire des événements futurs. La différence entre les méthodologies de séries chronologiques réside dans les détails fins, par exemple, donner plus de poids aux données plus récentes ou écarter certains points aberrants. En suivant ce qui s’est passé dans le passé, le prévisionniste espère avoir au moins une vision meilleure que la moyenne de l’avenir. C’est le type de prévision commerciale le plus courant car il est peu coûteux et ni meilleur ni pire que les autres méthodes.

Critique de la prévision

La prévision peut être dangereuse. Les prévisions deviennent un objectif pour les entreprises et les gouvernements qui limitent mentalement leur éventail d’actions en présentant l’avenir à court et à long terme comme prédéterminé. De plus, les prévisions peuvent facilement s’effondrer en raison d’éléments aléatoires qui ne peuvent pas être intégrés dans un modèle, ou elles peuvent être tout simplement fausses dès le départ.

Mais la prévision commerciale est vitale pour les entreprises car elle leur permet de planifier la production, le financement et d’autres stratégies. Cependant, il y a trois problèmes à se fier aux prévisions :

1. Les données seront toujours anciennes. Les données historiques sont tout ce que nous avons à faire, et il n’y a aucune garantie que les conditions du passé continueront à l’avenir.
2. Il est impossible de prendre en compte des événements uniques ou inattendus, ou des externalités. Les hypothèses sont dangereuses, telles que l’hypothèse selon laquelle les banques sélectionnaient correctement les emprunteurs avant l’effondrement des subprimes. Les événements de cygne noir sont devenus plus fréquents à mesure que notre dépendance aux prévisions s’est accrue.
3. Les prévisions ne peuvent pas intégrer leur propre impact. En ayant des prévisions, exactes ou inexactes, les actions des entreprises sont influencées par un facteur qui ne peut être inclus comme variable. C’est un nœud conceptuel. Dans le pire des cas, la direction devient esclave des données historiques et des tendances plutôt que de se soucier de ce que l’entreprise fait actuellement.

Les points négatifs mis à part, les prévisions commerciales sont là pour rester. Utilisées de manière appropriée, les prévisions permettent aux entreprises de planifier à l’avance leurs besoins, augmentant ainsi leurs chances de rester compétitives sur les marchés. C’est une fonction des prévisions commerciales que tous les investisseurs peuvent apprécier.