La prévision des ventes client est une activité sensible qui rythme de nombreuses opérations de l’entreprise. Il s’agit d’un exercice difficile à aborder à cause de sa dimension technique. En effet, prévoir les ventes revient à modéliser les comportements clients et la complexité relative des marchés étudiés. Il s’agit alors de réaliser des modèles requérant des équations mathématiques complexes et le paramétrage d’outils statistiques puissants. Bref dans l’univers du marketing, souvent commandé par le bon sens, la prévision est exactement la discipline qui requiert une méthodologie fine, une maîtrise d’outils scientifiques.

Par ailleurs, cette activité est souvent critique pour l’entreprise car de nombreuses opérations en découlent. Ces opérations sont souvent contradictoires. D’un côté le directeur commercial voudra maximiser la présence des produits pour éviter la rupture de stock, tandis que le directeur marketing pourra arguer de la pertinence de jouer sur la rareté, le directeur des achats expliquera doctement qu’une seule référence permet de faire de meilleures négociations avec les fournisseurs, le directeur financier s’inquiétera du coût économique et financier des stocks, etc.

Pendant qu’une entreprise reçoit les commandes de ses clients à une semaine, elle doit planifier sa production à un mois et passer ses demandes d’approvisionnements à deux mois voir à un an auprès de ses fournisseurs. Mais au moment de sa propre planification ou lors du passage de ses approvisionnements, elle n’a pas encore de visibilité sur son carnet de commandes… Elle est obligée d’anticiper ses besoins à venir à travers des prévisions de ventes.

Généralement, les prévisions alimentent plusieurs fonctions clés de l’entreprise. Le dimensionnement des moyens et ressources (financières, de production, d’expédition, d’entreposage…) est souvent corrélé à ces prévisions. La négociation des contrats d’approvisionnement avec les fournisseurs (engagement prix/volumes prévisionnel) est dépendante des prévisions. Dans la partie production, le passage des commandes de matières premières, de matériaux de conditionnement et des sous-ensembles est soumis aux prévisions de même que la planification de la production, à partir de ressources industrielles et de composants disponibles. Pour la logistique, la planification des expéditions, c’est-à-dire des moyens de transport nécessaires pour livrer la production vers les entrepôts et les clients, est aussi construite à partir de ces prévisions.

Des enjeux multiples et cruciaux

Plusieurs enjeux fondamentaux de la vie des entreprises sont donc liés aux prévisions de ventes. Tout d’abord, les prévisions impactent directement la disponibilité des produits. Dans de nombreux secteurs, en dehors de pénuries pilotées dans le luxe ou les high-tech, un produit non disponible fait rater des ventes, donc du chiffre d’affaires, sans report des ventes. Souvent considéré comme un mal à éradiquer, le stock est en réalité la conséquence directe d’une activité économique. Ainsi, dans de nombreux secteurs, le stock est constitué de manière à pouvoir répondre immédiatement à la demande d’un client. On sert le client à partir de son stock. En réalité, le stock comprend de nombreuses composantes telles que le stock en transit (stock roulant entre deux sites) ou le stock d’anticipation (stock constitué en avance de la date de livraison pour sécuriser une livraison à l’heure). Une part importante du stock, le stock de sécurité, est constituée de manière à couvrir les aléas de la demande (demande réelle ou écarts de prévisions) durant le délai de réaction de l’activité (délai de fabrication ou délai de réapprovisionnement auprès du fournisseur). Dimensionné en fonction du taux de service cible recherché, ce stock de sécurité dépend directement de la qualité des prévisions. Leur amélioration permet alors de réduire les stocks, tout en améliorant le taux de service !

Des données critiques. 

La construction des prévisions s’appuie sur des modèles statistiques. Ces modèles utilisent les mesures du passé pour estimer le futur, en calculant la tendance modulée par la saisonnalité.

Les enjeux d’une bonne prévision des ventes sont cruciaux pour l’entreprise :

dimensionnement des moyens opérationnels : négociations avec les fournisseurs et planification de la production en dépendent.

Les outils utilisés pour modéliser les ventes futures

sont souvent construits à partir des données du passé et se révèlent du coup très imparfaits. D’ailleurs un bon exemple est le cas du lancement d’un produit. Sur quelles données s’appuyer ?

La meilleure façon de replacer le client au cœur de l’entreprise n’en consiste pas moins à affiner autant que possible l’art de la prévision.

Le pilotage de la chaîne logistique (supply chain) est soutenu par un ensemble d’outils impactés par les prévisions de ventes :

  • le PDP (plan directeur de production) permet de planifier la production
  • les plans d’approvisionnement à partir du PDP permettent de calculer les besoins nets)
  • l’ordonnancement permet de programmer les lignes de production ;
  • le DRP (distribution ressource planning) planifie le transport et le déploiement des marchandises.

Derrière ces acronymes, ce système est composé d’un ensemble de process et d’outils, synchronisés à travers des instances de pilotage. Comme tout ce système est alimenté par les prévisions de ventes, celles-ci constituent des données critiques car elles représentent le principal point d’entrée. Elles requièrent donc une attention particulière.

Des outils imparfaits par nature. 

Tout irait bien s’il n’y avait un léger détail : chacun sait que les prévisions sont toujours fausses ! La prévision consiste à projeter ce qui ne s’est pas encore produit, et qui ne se passera certainement jamais. Compte tenu de l’importance de ces prévisions sur le reste du pilotage, ces erreurs peuvent avoir des répercussions importantes à travers des ruptures ou des surstocks. Réactif et basé sur l’anticipation, le système de pilotage doit permettre une détection des écarts de prévision et les manager de l’entreprise doivent pouvoir avoir une prise de décision rapide. C’est pour cela qu’au-delà des outils statistiques et mathématiques, un des enjeux majeurs des prévisions en entreprise consiste à avoir les bonnes structures de gouvernance pour piloter les écarts entre réalité constatée (le vrai usage client) et réalité anticipée (la prévision de l’acte client). La gestion de ces écarts est donc l’enjeu clé des rapports entre les différentes directions concernées (commercial, marketing, logistique, achats, production, finance, etc.).

Pour cela, divers outils (reportings…) sont utilisés dans la construction des indicateurs de pilotage tels que la détection des écarts de prévision, la projection des stocks et l’anticipation des crises (surstocks, ruptures…). Tous ces écarts doivent être anticipés afin de permettre une bonne gouvernances. Le rôle des instances de gouvernances au sein des entreprises consiste donc à gérer l’imperfection naturelle des prévisions de vente.

Composition de la prévision

La prévision de ventes est constituée de plusieurs composantes dont la principale est la base-line. 

Elle représente la mesure des ventes réelles, nettoyées de tous les événements perturbateurs (promotions, impacts des ruptures et autres effets collatéraux internes ou externes à l’entreprise…). Une base line propre est clairement l’un des premiers facteurs clés de succès pour une bonne prévision.

A cette base line, on ajoute d’abord les événements globaux, modifiant l’ensemble des ventes d’une référence. Ces événements sont de natures variées telles que : promotions nationales, lancement de références avec une substitution, effets des ruptures de stocks, activité concurrentielle…
Pour fiabiliser les prévisions par circuit de distribution, on ajoute ensuite les impacts des événements locaux qui ne modifient les ventes que sur le périmètre considéré : promotions distributeurs, etc.

Ces outils fonctionnent à plusieurs niveaux : stratégique, tactique et opérationnel. Pour le pilotage stratégique, un reporting synthétique (famille de produits, clients, etc.), réalisé pour l’aide à la décision de l’équipe de direction, permet de détecter les écarts entre la stratégie et la réalité et de modifier l’allocation des moyens nécessaires pour atteindre les objectifs. Pour le pilotage tactique un reporting multi-échelle à destination des managers opérationnels est mis en place. Il permet une analyse macro de la situation en faisant le point sur les références à risques afin d’anticiper les crises. Enfin, pour piloter les opérations,un reporting d’exécution permet de suivre de manière instantanée les écarts entre le prévu et le réalisé afin de recaler les opérations à venir.

Un jeu d’acteurs à réguler. La difficulté consiste en fait non pas à anticiper ces « deltas » de prévisions mais les répercussions d’un niveau à l’autre, ce qui suggère que chaque niveau communique avec les autres… Or c’est souvent là que le bât blesse !

Un fabricant de couches a posé la question suivante à ses consultants : « Compte tenu de la régularité de la consommation de mon produit par le client final, pourquoi les commandes qui arrivent à mes usines sont-elles erratiques, et couvrent-elles à chaque fois trois mois de besoins de mon client ? »

Les consultants ont alors proposé le jeu suivant : il s’agissait de simuler une chaîne logistique de caisses de bière, en positionnant leurs clients sur la planification de quatre maillons de la chaîne : le site de production, l’entrepôt du fabricant, le centre de distribution et le point de vente. Le fonctionnement du jeu est simple : les acteurs n’ont pas le droit de communiquer entre eux et, chaque semaine, ils reçoivent la commande provenant du maillon en aval et transmettent leurs propres besoins au maillon amont, avec une semaine de retard. Le responsable du point de vente voit la demande du client final. Lors de cette simulation, la demande est stable sur les premières semaines, après quoi elle double et reste stable sur les semaines suivantes. Lors du doublement des besoins, on observe généralement chez les participants une forte hausse de la demande qui se propage et s’amplifie à tous les maillons de la chaîne. En voyant la hausse de la demande, chaque responsable va augmenter ses propres besoins de manière à couvrir la demande, mais également pour reconstituer son stock… Il aggrave ainsi la situation de pénurie. Et lorsque les stocks reviennent, tous les acteurs coupent leurs approvisionnements. Mais avec une semaine du délai de livraison entre les maillons, les volumes continuent à arriver, et provoquent un accroissement des surstocks !

Cet exemple montre que, sans communication, chaque acteur interprète la situation et finalement aggrave les situations de rupture et de surstock. Cet effet d’amplification est également appelé bullwhipe effect, ou effet coup de fouet. Pour réguler ces systèmes complexes, une communication adaptée doit être partagée avec tous les acteurs de la supply chain afin de la réguler.

Pour essayer de faire communiquer ces niveaux, il convient alors de considérer comme tels les horizons décisionnels complémentaires correspondant à des problématiques différentes. Les trois horizons déjà cités sont pertinents : l’horizon stratégique, permettant de définir les objectifs stratégiques et les moyens associés pour les atteindre ; l’horizon tactique, celui du pilotage, permettant de décliner les objectifs stratégiques en actions opérationnelles ; enfin l’horizon opérationnel (approvisionnements, production, distribution).

Pour conclure, une bonne gestion des prévisions de vente consiste à se doter d’outils permettant dans chacun des services d’avoir l’approche la plus rationnelle possible. Par essence, les prévisions sont imparfaites. Par conséquent, une fois le travail effectué dans chacun des départements, il convient comme on dit de challenger son approche avec les autres services qui ont des intérêts divergents. De ce travail sortira un consensus qui servira de base pour l’entreprise.

Et enfin se doter, au niveau de la gouvernance d’outils d’aide à la décision qui facilitent la détection des écarts pour avoir une prise de décision rapide.