La prévision de la demande est un exercice redoutable pour le responsable mercatique mais cependant indispensable pour la bonne gestion de l’entreprise.
Il existe deux types de méthodes de prévisions :
* celles dites prospectives ou qualitatives tournées vers le futur et qui s’appuient sur des données issues de spécialistes, d’experts …pour tenter de prévoir les grandes tendances futures. Elles sont destinées à des prévisions générales de conjoncture.
* celles dites rétrospectives ou quantitatives qui partent du postulat que l’avenir n’est qu’une projection plus ou moins du passé. Elles font appel aux techniques statistiques s’appuyant sur des données externes (analogie historique, indices) et internes (évolution des ventes ….).
Parmi les outils statistiques, on retrouve la méthode Mayer (doubles moyennes), les moindres carrés, les coefficients saisonniers, et le coefficient de corrélation.
LA MÉTHODE MAYER
Cette méthode consiste à déterminer l’équation de la droite d’ajustement y = ax +b caractéristique de la tendance de la série étudiée et passant par deux points moyens représentatifs de la tendance des ventes passées décrivant la demande.
Cette méthode rapide de tendance manque cependant de précision puisqu’elle ne tient compte QUE de la moyenne des valeurs de la variable étudiée.
LA MÉTHODE DES MOINDRES CARRÉS
Cette méthode est plus précise car elle minimise la somme du carré des écarts entre les valeurs de la série étudiée et celles obtenues par la droite d’ajustement y = ax + b.
LES COEFFICIENTS SAISONNIERS
De nombreuses méthodes existent. Je ne vous présente ici que la méthode des rapports à la tendance, la plus utilisée quand la tendance est linéaire. Il faut alors déterminer la tendance par la méthode Mayer ou les moindres carrés et calculer les coefficients partiels et moyens.
LE COEFFICIENT DE CORRÉLATION
Ce calcul permet de vérifier la qualité de l’ajustement linéaire et l’intensité de la relation entre deux variables linéaires (les dépenses publicitaires ont-elles un impact sur les ventes et donc le CA ?).