Progiciels de prévision des ventes et le système d’information

By 31 October 2012

3. Solution informatique et gestion du système d’information

Il existe de nombreux progiciels de prévision des ventes qui proposent de manière intégrée un gestionnaire de base de données qui fait office de système d’informations marketing et commerciales.

Le choix du progiciel adapté au problème de prévision de l’entreprise doit se faire en fonction de son organisation et du secteur d’activité. Il dépend du coût, de la mise en place, de son ergonomie, des fonctionnalités recherchées, de sa fiabilité, de son intégration au sein du système d’information de l’entreprise etc.

Voici une liste non exhaustive des différents progiciels de prévision des ventes disponibles sur le marché et utilisés par les grands groupes cosmétiques.

Progiciels(Editeur) Fonctionnalités Coûts Particularités
SAP Demand planning(SAP) Ce progiciel prend en compte :- La planification multi-niveaux : du concept initial à la fabrication finale,- La planification complexe : gestion des prévisions multiples, des promotions et des plans budget,- L’analyse des données : via des tableaux deplanification ou des graphiques, avec la fonction glisser-déplacer et les options d’explosion de nomenclatures,

– Les prévisions statistiques : via une boîte à outils de méthodes statistiques, il calcule des prévisions basées sur des données de dernière minute,

– Les promotions sont intégrées dans les prévisions,

– La gestion de la demande en mode collaboratif

: permet aux groupes internes et externes de collaborer via Internet pour établir des plans de prévision consensuels.

Supérieu r à 50000 euros Le module de prévision« Demand planning » possède toutes les fonctionnalités requises.
WALTER’S(BSK) Les principaux modèles gérés par WALTER’Sprennent en compte :- Les tendances,- Les phénomènes saisonniers ou cycliques,- Les phénomènes fréquentiels (comportements Inférieur à 50 000 euros Progiciel axé sur les approvisionnements bien adapté à la grande distribution.
Progiciels(Editeur) Fonctionnalités Coûts Particularités
erratiques),- Les modèles de comportement à la vente(produits nouveaux).Le progiciel utilise une stratégie d’optimisation de sélection du modèle de prévision via :- Le choix du modèle,

– Le test de la pertinence des modèles par une analyse des écarts entre le modèle et les données réelles à traiter,

– L’adaptation des paramètres des modèles de façon à déterminer le modèle qui, par le passé aurait minimisé les écarts Prévisions / Réalisations.

Les prévisions sont calculées sur la base :

– Des données historiques disponibles, éventuellement, retravaillées par les utilisateurs pour corriger un historique de vente qu’ils savent faux (ruptures de stocks ayant entraîné

une perte de C.A.) ou pour générer un historique pour des produits en phase de démarrage,

– Du mois , de la semaine et du jour et donne une vision à 18 mois,

– Des ventes des Points de Vente. Elles peuvent se faire aussi sur la base des consommations ou des expéditions constatées des plate-formes.

PREDICAST (APERIA) Les prévisions sont calculées automatiquement :- A partir d’une analyse dynamique de la tendance et de la saisonnalité,- Tous les mois, avec 2 ans de prévisions glissantes, afin de visualiser la fin de l’année en cours et l’année suivante.L’outil de simulation interactif permet de procéder à des corrections (actions marketing, commandes spéciales, répartition hebdomadaire, forçage de la tendance …) directement sur un graphique ou un tableur. Ces corrections entraînent un recalcul automatique de la prévision. Inférieur à 50 000 euros Progiciel bien adapté aux produits industriels. Forte pérennité du logiciel.
FUTURMASTE R(FUTURMAST ER) Les prévisions tiennent compte de l’historiquedes ventes, de la saisonnalité, de la tendance, d’évènements exceptionnels (actions marketing, des concurrents), du calendrier, du budget prévisionnel de l’exercice.Résultats :- Etat d’alerte pour vérifier les renversements de tendance, la stabilité de la saisonnalité, la présence d’un évènement exceptionnel- Calcul automatique des prévisions de ventes mensuelles, hebdomadaires et journalières Inférieur à 50 000 euros Progiciel bien adapté aux produits de grande consommation.Interfacé avec les principaux ERP du marché : SAP, BPCS, JDE, MOVEX, PEOPLESOFT,…

Progiciels

(Editeur) Fonctionnalités Coûts Particularités

E3 TRIM (maintenant Modulesanalytiques etstatistiques deJDA Portfolio)(JDA Software group) JDA Portfolio permet :- L’analyse des prévisions de la demande en distinguant les demandes standards, promotionnelles, perdues…- Le calcul du taux de service optimal afin de maximiser la marge. Chaque organisation peut intervenir sur le taux de service client enfonction de sa stratégie,- Le calcul du cycle économique de commande produit et fournisseur,

– L’intégration des promotions, des achats spéculatifs, des différés, des événements, des optimisations de remplissage,

– Le pilotage, les analyses, les alertes afin de gérer les approvisionnements de façon stratégique en opérant par exceptions,

– Les collaborations distributeurs / grossistes / industriels au travers de la gestion partagée des approvisionnements en totale sous-traitance ou en responsabilité partagée.

NC En septembre 2001, JDA fait l’acquisition de la société E3, qui édite des solutions pour l’optimisation des approvisionnements et des stocks.E3 TRIM : Système automatiséd’optimisation et d’aide à la décision pour les achatsd’approvisionnement etles stocks pour centres de distribution.
TXT-DemandPlanning(Txtgroup) emand Planning combine des algorithmes de prévision avec des données commerciales historisées et actualisées, ainsi qu’avec des informations issues du marché.Les plannings peuvent être établis selon différents paramètres :- Les spécificités des produits sur le plan de la fabrication, de la commercialisation et de la logistique,- Les marques, zones géographiques, canaux devente, réseaux de distribution

– Les coûts des produits, prix, marges, remises.

Ce progiciel tient compte des critères de volumes et offre des fonctions de simulation interactives.

Inférieur à 50 000 euros Progiciel initialement axé sur les produits « modes » à durée de vie courte, qui est maintenant à vocation généraliste.Progiciel convivial.
n.SKEP Demand Planning – Analyse de l’historique et calculs statistiques(tendance, saisonnalité, auto-sélection,…)- Elaboration de prévisions multi-niveaux et analyse par exception- Gestion détaillée des évènements marketing (promotions, cannibalisme) et prise en compte des facteurs exogènes (météo,..)- Gestion du cycle de vie du produit, classification ABC, calcul du stock de sécurité

– Analyse de la fiabilité des prévisions par rapport aux ventes réelles

– Fonction collaborative (prévisions consensuelle, consolidation des données, …)

– Intégration avec le Système d’Information de

l’entreprise

NC n.SKEP® Demand Planning est une solution de prévisions de ventes collaborativespermettant de calculer et de fiabiliser les prévisions logistiques, commerciales etbudgétaires et de boucler avec la demande ferme et tous les événements exceptionnels et promotionnels de la vente.

Source : http://www.marketing-strategique.com/Progiciels-previsions-des-ventes.htm
http://www.actors-solutions.com/n-SKEP-Demand-Planning

Il est à noter que cette liste n’est pas exhaustive et que certaines entreprises continuent d’utiliser Excel pour élaborer leurs prévisions plutôt qu’un progiciel de gestion intégré.

Voici le résultat de notre questionnaire parmi les firmes cosmétiques interrogées.

Société Logiciel utilisé pour l’élaboration des prévisions de vente
BOURJOIS Progiciel spécialisé
PROCTER& GAMBLE SAP
L’OREAL Excel, SAP, Saphir/Crystal (progiciels spécialisés)
GSK Santé Grand Public Excel
LABORATOIRES Right Stock (logiciel de prévisions des ventes statistiques pour la base demand)
BEIERSDORF SAP
UNILEVER SAP APO
HENKEL Logiciel spécialisé en prévision de vente

Source : réponses questionnaire en annexe

4. L’élaboration de la prévision en interne

Une fois le logiciel de prévision de vente adéquat choisi selon les besoins et les caractéristiques propres de l’entreprise, les prévisions sont calculées.

Comme expliqué précédemment, aussi bien les départements marketing, financier, logistique et commercial ont besoin des prévisions de vente à différents titres pour leur activité. Dans son article « Benchmarking sales forecasting management », J. Mentzer et al (1999)43 explique qu’il existe quatre approches différentes lors de l’élaboration des prévisions de vente par ces différents services :

– L’approche indépendante : chaque département impliqué dans le process de prévision des ventes va élaborer ses propres prévisions pour son usage exclusif, indépendamment des autres départements
– L’approche de la négociation : chaque département va faire indépendamment ses propres prévisions de vente mais un représentant de chacun de ces services va se réunir à intervalle de temps régulier afin d’atteindre un accord sur le montant prévisionnel.
– L’approche centralisée : un seul département a la charge d’élaborer les prévisions de vente et les autres services vont utiliser ces résultats pour leur activité.
– L’approche du consensus : un comité composé de représentants de chaque département utilisant les prévisions de vente va être en charge de les élaborer.

Ainsi chaque entreprise possède sa propre organisation interne afin d’élaborer et valider le montant de ses prévisions de vente.

5. Analyse des erreurs de prévision et mesure de leur fiabilité

Afin de maintenir et améliorer la qualité des prévisions, il est essentiel de mettre en place un contrôle des écarts de prévision ainsi qu’une évaluation de leur fiabilité. Ainsi, selon J. Mentzer, « le meilleur moyen d’affiner les prévisions de vente est de s’atteler à réduire les erreurs concernant ces prévisions »44.

Olivier Ardouin et Jean-Baptiste Delafoy45 expliquent cette analyse des erreurs et mesure de la fiabilité des prévisions par l’adage « on n’améliore que ce que l’on mesure ». Dès lors, seule la capacité de l’entreprise à mesurer de façon significative la fiabilité des prévisions permet d’améliorer les prévisions et donc par voie de conséquence ses résultats opérationnels.

Ainsi, de nombreux indicateurs existent pour mesurer la qualité des prévisions et analyser les erreurs de prévision. Parmi les plus importants, nous pouvons citer, à titre d’exemple en prenant A = demande réelle, F= prévision et n = nombre de périodes :
– Le forecast error = A-F
– Absolute percentage error (APE)= |A-F|/A*100
– MAPE = moyenne des erreurs absolues en pourcentage = (APE)/n*100
– MAD = mean absolute deviation = |A-F|/n
– Standard deviation = ( (A-F)²/n-1)
– Bias = (A-F)/n
– Tracking signal = Bias*n/MAD

Par ailleurs, la qualité de la prévision peut également être mesurée en détectant l’existence d’un biais ou donner lieu à la construction de graphique comme celui que R. Bourdonnais préconise qui propose d’afficher simultanément sous forme de graphique, l’erreur de prévision et le pourcentage du chiffre d’affaires ou des volumes concernés.

Enfin, parmi les Key Performance indicators (KPIs), on retrouve des KPIs relatives à la fonction de prévision des ventes. Ces KPIs sont listés dans le tableau ci-dessous.

Description Données clés Calcul détaillé si nécessaire
Ratio % de fiabilisé(avancement) Nombre de groupes de prévision fiabilisés / Nombre de groupes de prévision à fiabiliser
Ratio Ecart de la prévision de vente / Vente réalisée Somme des écarts de prévision des ventes en valeur absolue /Somme de la vente réalisée
Suivi opérationnel hebdomadaire Ratio Ecart de la prévision / Vente réalisée pour les articles à forte vente Somme de la vente des articles en écart de prévision de plus de y % entre prévu et réalisé et un réalisé > x unités (fortes ventes) / Somme de la vente des articles avec réalisé > x unités (fortes ventes)
Fiabilité à l’article Ratio Ecart de prévision généré par les articles à fort volume / Somme vente Vente des articles avec réalisé Somme de la vente des articles en écart de prévision de plus de y % entre prévu et réalisé et un réalisé > x unités (fortes ventes) / Somme de la vente des articles avec réalisé
Par hiérarchie produits ou géographique Ratio nombre d’articles avec réalisé / nombre d’articles total Nombre d’articles avec un réalisé / Nombre d’articles total
Ratio Réalisé fortes ventes / Total réalisé Somme de la vente des articles avec réalisé > x unités (fortes ventes) / Somme de la vente des articles avec réalisé
Ratio Nombre d’articles à forte vente et en fort écart / Nombre total d’articles Nombre d’articles en écart de prévision de plus de y % entre prévu et réalisé et un réalisé > x unités (fortes ventes) /
Description Données clés Calcul détaillé si nécessaire
Nombre total d’articles
Ratio volume de vente des produits à forte vente réalisée et en fort écart / vente réalisée totale Somme de la vente des articles en écart de prévision de plus de y % entre prévu et réalisé et un réalisé > x unités (fortes ventes) / Somme de la vente réalisée
Nombre de groupes de prévision
Vente bien prévue / Vente totale semaine S-1
Vente bien prévue / Vente totale semaine S
Tableau de bord hebdomadaire Ecart d’une semaine sur l’autre
Par hiérarchie produits ou géographique Historique hebdomadaire du volume trop prévu (Ecart de z%)
Historique hebdomadaire du volume trop peu prévu (Ecart de z %)
Historique hebdomadaire du volume bien prévu
Tableau de bord mensuel Evolution mensuelle du taux de fiabilité de la prévision auterme de l’horizon de prévision
Par hiérarchie produits ou géographique (comparaison de la prévision faite dans le passé à l’horizon et du réalisé dans la période correspondante à l’horizon)

Source : http://www.free-logistics.com/index.php/fr/Fiches-Techniques/KPI-Logistique-et-Supply-Chain- Indicateurs-de-Performance/KPI-Prevision-des-ventes.html

Par ailleurs, il est important de noter, que la fiabilité des prévisions de ventes aura un impact direct sur certains indicateurs tels que le taux de service.

Au sein du secteur des cosmétiques, du fait de la forte importance du suivi des nouveautés et des multiples promotions, les indicateurs sont généralement utilisés de manière à distinguer les lancements, le standard (fond de rayon) et les promotions (l’OS).

Voici une liste, non exhaustive, des indicateurs de prévisions de vente utilisés au sein des entreprises de cosmétiques que nous avons interrogées. Il apparaît qu’il n’y a pas de standardisation des indicateurs utilisés et que chaque entreprise mesure la qualité de ses prévisions différemment. Les indicateurs restent néanmoins très importants pour challenger la qualité des prévisions.

Société Indicateurs de fiabilité des prévisions de vente utilisés
BOURJOIS – KPI : la Forecast Accuracy
– Le biais
Tableau de bord : split standard – promotions pour cibler les axes d’amélioration
– Des graphiques d’évolution des Prévisions de M-3 à M-1 vs les ventes pour voir l’ajustement des prévisions dans le temps vs l’évolution des ventes
– Scorecard mensuelles
PROCTER& GAMBLE – Calcul statistique de SAP pour le fond de rayon
– Remontées promotionnelles et prévisions long terme des commerciaux pour les promotions
– Cannibalisation de la promotion sur le fond de rayon
– Impact des plans marketing et lancements
– Stockage éventuel prévu (avant augmentation de prix par exemple)
– Boycott
– Validation avec les ventes moyennes sur les derniers 3/6/12mois
L’OREAL – Concours interne commerce Prév Cup
– Ecart officiel Groupe : somme des écarts à la nuance
– Taux de qualité de prévision
– Taux de service
– Ruptures,
– Stocks

Société Indicateurs de fiabilité des prévisions de vente utilisés

– Déconditionnement des PLV
GSK Santé Grand Public – Forecast accuracy: variance en pourcentage de la prévision établie x mois avant la date t avec les volumes réellement vendus à la date t. x peut représenter le délai d’approvisionnement du produit en question.
– L’indicateur est généralement calculé sur les volumes, le même indicateur peut être utilisé avec la valeur pour étudier la variance et d’éventuels effets “prix” ou tarif
LABORATOIRESVENDÔME – KPI: calcul de MAPE
– BIAS à la marque et au groupement de clients.
UNILEVER – Forecast accuracy
– Forecast bias
HENKEL – écart Ventes / Prévision de ventes

Finalement, selon R. Bourbonnais et J.C.Usunier (2007, p. 26), « l’entreprise peut attendre beaucoup de la prévision à condition de bien l’utiliser ». Ils ajoutent qu’elle constitue « un outil d’aide à la décision : elle doit servir à l’entreprise à agir sur son futur et non à le subir. »46

Lire le mémoire complet ==> (Optimisation stratégique des prévisions de ventes au sein du secteur des cosmétiques)
Mémoire de fin d’études – Spécialité Logistique
Université Paris 1 Magalie CHICHE Panthéon-Sorbonne

_______________________________
43 Mentzer J. et al, « benchmarking sales forecasting management », Business Horizons, May-June 1999, p.48
44 Wallace T., Stahl R., sales forecasting: an new approach, T.F. Wallace & Company, 2002, p.35
45 http://www.consulting-xp.com/telechargement-pdf/15.pdf
46 Bourbonnais R., Usunier J.C(2007), Op. Cit., p.26