Maîtriser les méthodes de prévision des ventes pour stimuler la croissance

Avez-vous déjà vu vos prévisions de vente passer du "vert" au "rouge" parce qu'un deal important était au point mort ou, pire encore, parce que les prévisions de votre tableur étaient défaillantes ? Pour éviter cela, la première étape consiste à choisir la bonne méthode de prévision.

Vous êtes peut-être submergé de données CRM, mais vous n'arrivez pas à déceler les tendances. Ou peut-être que votre intuition se heurte aux feuilles de calcul du directeur financier. Que vous soyez confronté à des fluctuations saisonnières, à des chocs soudains du marché ou à des commerciaux qui oublient (mystérieusement) de mettre à jour leur pipeline, nous sommes là pour vous aider. 

Décortiquons huit tactiques de prévision, et voyons comment de nouveaux outils transforment des prévisions désordonnées en plans de commission auxquels les commerciaux peuvent réellement se fier.

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Comprendre l'éventail des techniques de prévision

📊 Le chiffre à retenir

Selon une étude de PWC, 92 % des CFO déclarent que la précision des prévisions est un défi et 46 % la qualifient de défi important, ce qui explique que 28 % injectent déjà de l'IA dans leurs prévisions et que 39 % supplémentaires le feront dans les 12 mois.

Vos prévisions de revenus dépendent de votre capacité à adapter votre méthode à trois éléments : les données dont vous disposez, les fluctuations du marché et le fait que vous planifiez pour la semaine ou l'année prochaine.

Oubliez la théorie, voici une liste de huit tactiques qui ont fait leurs preuves (parce que deviner n'est pas une stratégie) :

Modélisation des séries temporelles

Un modèle de série temporelle projette les ventes futures en se basant uniquement sur des modèles historiques. Il saisit les tendances, la saisonnalité et le comportement cyclique au moyen de formules mathématiques telles que la méthode AR (autorégressive) ou les moyennes variables.

• Points forts : S'automatise facilement ; efficace lorsque les comportements antérieurs se répètent.
• Limites : Suppose que "l'avenir ressemble au passé" ; vulnérable aux chocs du marché (par exemple, perturbations dues à une pandémie).

Analyse de régression

La prévision par régression met en corrélation les ventes avec des variables explicatives, les dépenses de marketing, les indicateurs économiques, les prix pratiqués par les concurrents, afin de prédire les résultats futurs.

• Points forts : Quantifie l'impact de plusieurs facteurs ; s'adapte aux conditions changeantes.
• Limites : Nécessite des données fiables sur chaque facteur ; la complexité du modèle peut augmenter l'effort de maintenance.

Moyenne historique

En calculant les ventes moyennes sur des périodes comparables, les prévisions historiques constituent une approche simple et fondée sur des données.

• Points forts : Facile à mettre en œuvre dans Excel ou dans des outils de BI ; utile pour les entreprises stables et saisonnières (commerce de détail, banques).
• Limites : Ne tient pas compte des tendances émergentes et des chocs externes.

Prévisions en fonction des opportunités

Cette méthode s'appuie sur les mesures actuelles du pipeline : étapes du deal, taux de réussite et durée moyenne du cycle, pour anticiper les revenus.

• Points forts : Visibilité en temps réel de l'entonnoir des ventes ; alignement étroit des projections à court terme sur les activités des commerciaux.
• Limites : Sensible à l'hygiène du pipeline ; nécessite une gestion disciplinée de la relation client.

Prévision de la valeur des prospects

En évaluant les prospects en fonction de leurs caractéristiques démographiques, de leur engagement et de leurs taux de conversion historiques, les modèles de valeur des prospects permettent de prévoir le chiffre d'affaires à court terme des prospects existants.

• Points forts : Se concentre sur les personnes susceptibles de convertir ; précieux pour les équipes de vente à forte vélocité.
• Limites : Dépend de la qualité et de l'exhaustivité des données sur les prospects.

Modélisation de la durée du cycle de vente

Cette technique permet d'estimer le temps nécessaire à la clôture des opportunités, puis de projeter la vitesse du pipeline sur les revenus futures.

• Points forts : Fixe des délais réalistes ; améliore les capacités de planification.
• Limites : Les durées moyennes des cycles de vente peuvent masquer des données exceptionnelles de transactions B2B complexes.

Prévisions intuitives

Fondées sur l'expérience et le jugement des managers, les prévisions intuitives intègrent des informations qualitatives, telles que les promotions à venir, les événements organisés par les partenaires ou les changements soudains survenus sur le marché.

• Points forts : S'adapte rapidement aux changements ponctuels ou stratégiques.
• Limites : Sujet à la partialité ; manque d'objectivité basée sur les données.

Analyse multivariable

En combinant de multiples facteurs quantitatifs et qualitatifs, tels que la saisonnalité, la démographie, le calendrier des campagnes, les modèles multivariables identifient les corrélations et génèrent des prévisions précises.

• Points forts : Holistique ; révèle des interactions cachées.
• Limites : Exigences élevées en matière de données ; calibrage complexe.

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Critères pour choisir la bonne méthode de prévision des ventes

Le choix de l'approche optimale repose sur quatre facteurs clés :

1. Disponibilité des données

• Des données historiques riches ? Les séries temporelles et la régression.
• Données éparses ou brouillées ? Envisagez des prévisions intuitives ou basées sur la pipeline.

2. Horizon de planification

• Court terme (semaines/mois) : Stade de l'opportunité, valeur du lead ou durée du cycle.
• Long terme (trimestres/années) : Régression, multivariable ou moyenne historique.

3. Stabilité du marché

• Environnement stable : Les séries temporelles et les méthodes historiques donnent de bons résultats.
• Marchés volatils ou émergents : Les approches intuitives et multivariables s'adaptent plus rapidement.

4. Tolérance à la complexité

• Simplicité nécessaire : Séries historiques et temporelles.
• Des idées sophistiquées : Analyse de régression ou analyse multivariable.

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Un manuel de prévision étape par étape

La mise en œuvre d'une prévision efficace implique un processus structuré :

1. Évaluer les tendances historiques : Décomposez les ventes passées par commercial, par produit et par canal. Établissez un « taux d'exécution » de référence.
2. Intégrer les changements : Adaptez-vous aux changements de prix, à l'arrivée de nouveaux clients, aux promotions marketing ou à l'expansion des canaux de distribution.
3. Anticiper les tendances du marché : Tenez compte des perspectives macroéconomiques, des changements réglementaires et des mouvements de la concurrence.
4. Surveiller les concurrents : Suivez les lancements de produits, les guerres de prix et les nouveaux venus pour affiner vos hypothèses.
5. Inclure les plans d'entreprise : Alignez les embauches, la capacité de production et les initiatives stratégiques sur les projections de revenus.

Intégration des prévisions dans la planification des commissions

L'établissement d'un lien entre les prévisions et les plans de rémunération permet de s'assurer que les mesures d'incitation favorisent les bons comportements :

• Synchroniser les prévisions relatives aux pipelines avec Qobra pour simuler les résultats des commissions selon différents scénarios.
• Permettre aux commerciaux de visualiser leurs prévisions de revenus en temps réel, ce qui stimule leur motivation.
• Automatiser les pistes d'audit pour maintenir la transparence entre les ventes, les opérations et les finances.

💡 Bonne pratique

Des tableaux de bord automatisés vous permettent de suivre les prévisions par rapport aux réalisations au niveau du commercial, de l'équipe et de la région, améliorant ainsi la précision des prévisions au fil du temps.

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Avantages et inconvénients de chaque approche

Séries temporelles

• Avantage : Structure reproductible
• Inconvénient : Ne tient pas compte des changements soudains du marché

Régression

• Avantage : Analyse des facteurs de production
• Inconvénient : Intense en données, peut être excessivement adapté

Historique

• Avantage : Mise en place rapide
• Inconvénient : Ignore l'innovation

Opportunité

• Avantage : Agile, en temps réel
• Inconvénient : Dépendante de l'hygiène CRM

Intuitive

• Avantage : Flexible pour les cas particuliers
• Inconvénient : Risque de partialité

La maîtrise des méthodes de prévision des ventes vous permet de faire face à l'incertitude, d'aligner vos équipes et d'atteindre vos objectifs de croissance. En sélectionnant les bonnes techniques, vous transformerez la planification d'un jeu de devinettes en un avantage concurrentiel.

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FAQ - Prévision des ventes 

Qu'est-ce qui fait qu'une méthode de prévision est "la meilleure" pour mon entreprise ?

L'approche idéale consiste à équilibrer la maturité de vos données, la volatilité du marché et l'horizon de planification. Utilisez des méthodes simples (historiques, séries chronologiques) pour les contextes stables et des méthodes avancées (régression, multivariables) lorsque vous disposez d'un ensemble de données riches et de facteurs complexes.

Puis-je combiner deux techniques de prévision ?

Absolument. La combinaison d'une base quantitative (séries chronologiques) avec des ajustements de jugement (intuitifs) permet souvent d'obtenir les prévisions les plus fiables.

À quelle fréquence dois-je refaire mes prévisions ?

La meilleure pratique consiste à refaire les prévisions tous les mois ou à chaque fois qu'un événement important se produit sur le marché. La capacité de prévision en temps réel peut être un facteur de différenciation concurrentielle majeur.

Quels sont les pièges à éviter en matière de données ?

Assurez-vous que votre CRM est propre, que les indicateurs économiques sont à jour et que les calendriers promotionnels sont bien documentés. Le principe du "garbage in, garbage out" s'applique parfaitement aux prévisions.

Comment les outils peuvent-ils améliorer mes prévisions et l'alignement des commissions ?

Les outils d'automatisation se synchronisent directement avec votre CRM et vos outils de prévision, automatisent le calcul des commissions en fonction de différents scénarios et fournissent des tableaux de bord transparents, permettant aux ventes, aux finances et aux opérations de s'aligner sur les revenus et les résultats salariaux.