Prévisions commerciales: comprendre les principes de base
Qu’est-ce que la prévision commerciale?
Il n’est pas rare d’entendre la direction d’une entreprise parler de prévisions : «Nos ventes n’ont pas atteint les chiffres prévus» ou «nous nous sentons confiants dans notre croissance économique prévue et prévoyons dépasser nos objectifs». En fin de compte, toutes les prévisions financières sont des suppositions éclairées, qu’elles reflètent ou non les spécificités d’une entreprise, telles que la croissance des ventes ou des prévisions pour l’économie dans son ensemble. Dans cet article, nous examinons certaines des méthodes et processus qui sous-tendent les prévisions financières ainsi que les risques liés à la tentative de prédire l’avenir.
Points clés à retenir:
- Les prévisions sont précieuses pour les entreprises afin qu’elles puissent prendre des décisions commerciales éclairées.
- Les prévisions financières sont des suppositions fondamentalement informées, et il y a des risques à se fier à des données et des méthodes passées qui ne peuvent pas inclure certaines variables.
- Les approches de prévision comprennent des modèles qualitatifs et des modèles quantitatifs.
Comprendre les prévisions commerciales
Les entreprises utilisent les prévisions pour les aider à développer des stratégies commerciales. Les décisions financières et opérationnelles sont prises en fonction des conditions économiques et de l’avenir, bien qu’incertain. 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 par lesquelles une prévision commerciale est faite. Toutes les méthodes s’inscrivent dans l’une des deux approches principales: qualitative et quantitative.
Modèles qualitatifs
Les modèles qualitatifs ont généralement réussi avec les prévisions à court terme, où la portée de la prévision était limitée. Les prévisions qualitatives peuvent être considérées comme fondées sur des experts, en ce sens qu’elles dépendent des spécialistes du marché ou du marché dans son ensemble pour peser sur un consensus éclairé. Les modèles qualitatifs peuvent être utiles pour prédire le succès à court terme des entreprises, des produits et des services, mais présentent des limites en raison de leur dépendance à l’opinion sur des données mesurables. Les modèles qualitatifs comprennent:
- Étude de marché Sonder 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.
- Méthode Delphi : demander des avis généraux à des experts de terrain, puis les compiler dans une prévision.
Modèles quantitatifs
Les modèles quantitatifs écartent le 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 sous-jacentes aux chiffres. Ces approches tentent également de prédire où des variables telles que les ventes, le produit intérieur brut, les prix des logements, etc., seront à long terme, mesurées en mois ou en années. Les modèles quantitatifs comprennent:
- 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 restent relativement inchangés dans le temps. En suivant les relations, puis en suivant les indicateurs avancés, vous pouvez estimer la performance des indicateurs retardés en utilisant les données des indicateurs avancés.
- Modélisation économétrique : il s’agit d’une version mathématiquement plus rigoureuse de l’approche par indicateur. 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.
- Les séries chronologiques Méthodes: séries temps 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 une vision au moins meilleure que la moyenne de l’avenir. Il s’agit du type de prévision commerciale le plus courant, car il est peu coûteux et n’est ni meilleur ni pire que les autres méthodes.
Les éléments de la prévision
Il existe des variations substantielles sur le plan pratique en ce qui concerne les prévisions commerciales. Cependant, sur le plan conceptuel, toutes les prévisions suivent le même processus.
- 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 de l’année prochaine? »
- Des variables théoriques et un ensemble de données idéal sont choisis. C’est là que le prévisionniste identifie les variables pertinentes à prendre en compte et décide comment collecter les données.
- L’heure de l’hypothèse. Pour réduire le temps et les données nécessaires pour faire une prévision, le prévisionniste formule des hypothèses explicites pour simplifier le processus.
- Un modèle est choisi. Le prévisionniste choisit le modèle qui correspond à l’ensemble de données, aux variables sélectionnées et aux hypothèses.
- Analyse. À l’aide du modèle, les données sont analysées et une prévision est faite à partir de l’analyse.
- Vérification. La prévision est comparée à ce qui se passe réellement pour identifier les problèmes, modifier certaines variables ou, dans le cas rare d’une prévision précise, se féliciter.
Problèmes de prévision
La prévision commerciale est vitale pour les entreprises car elle leur permet de planifier la production, le financement et d’autres stratégies. Cependant, le fait de se fier aux prévisions pose trois problèmes:
- Les données seront toujours anciennes. Les données historiques sont tout ce dont nous disposons, et rien ne garantit que les conditions du passé continueront à l’avenir.
- Il est impossible de prendre en compte des événements uniques ou inattendus, ou des externalités. Les hypothèses sont dangereuses, comme les hypothèses selon lesquelles les banques contrôlaient correctement les emprunteurs avant l’ effondrement des subprimes. Les événements de cygne noir sont devenus plus courants à mesure que notre dépendance à l’égard des prévisions s’est accrue.
- 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 l’esclave des données historiques et des tendances plutôt que de s’inquiéter de ce que fait l’entreprise actuellement.
Considérations particulières
Les prévisions peuvent être dangereuses. Les prévisions deviennent un objectif pour les entreprises et les gouvernements qui limitent mentalement leur gamme d’actions en présentant l’avenir à court et à long terme comme prédéterminé. De plus, les prévisions peuvent facilement se décomposer en raison d’éléments aléatoires qui ne peuvent pas être incorporés dans un modèle, ou elles peuvent être tout simplement erronées dès le départ.
Mis à part les inconvénients, les prévisions commerciales sont là pour rester. Bien utilisées, les prévisions permettent aux entreprises de prévoir 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.