Auteur : Patrice LEPISSIER La prévision de la demande  Définitions Définitions  Méthodes qualitatives Méthodes qualitatives  Méthodes quantitatives.

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1 Auteur : Patrice LEPISSIER La prévision de la demande  Définitions Définitions  Méthodes qualitatives Méthodes qualitatives  Méthodes quantitatives Méthodes quantitatives

2 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions est le volume total des ventes du produit. La demande globale d’un produit On distingue la demande : Passée = quantités achetées dans le passé Actuelle = ventes actuelles Future = prévision des ventes

3 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions On distingue également la demande : A court terme = de quelques jours à 1 un an, selon la durée des actions commerciales A moyen terme = de quelques semaines à 2 ou 3 ans, selon la durée des plans commerciaux A long terme = de quelques mois à plusieurs années, selon la « visibilité du marché »

4 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions On appelle demande actuelle du produit pour une entreprise, les ventes qu’elle fait auprès de ses clients On analyse cette demande : Par comparaison aux autres produits de l’entreprise Par une analyse 20x80 des clients Par une analyse géographique des ventes

5 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions La population totale se divise en 4 catégories : Consommateurs POPULATION TOTALE Non-Consommateurs De l’entreprise La concurrence relatifsabsolus Cette répartition permet de calculer le marché potentiel

6 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions Pour calculer le marché potentiel global on soustrait les non-consommateurs absolus à la population totale. Consommateurs POPULATION TOTALE Non-Consommateurs De l’entreprise La concurrence relatifsabsolus Marché potentiel global

7 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions Pour calculer le marché potentiel de l’entreprise on soustrait les consommateurs de la concurrence au marché potentiel total. Consommateurs POPULATION TOTALE Non-Consommateurs De l’entrepriserelatifs La concurrence absolus Marché potentiel de l’entreprise +

8 Auteur : Patrice LEPISSIER La demande : Définitions Pour calculer le marché potentiel en valeur Consommateurs POPULATION TOTALE Non-Consommateurs De l’entrepriserelatifs La concurrence absolus Marché potentiel de l’entreprise + X Consommation moyenne par habitant

9 Auteur : Patrice LEPISSIER La prévision de la demande Définitions  Méthodes qualitatives Méthodes qualitatives  Méthodes quantitatives Méthodes quantitatives

10 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives  Étude documentaire Étude documentaire  Méthode DELPHI Méthode DELPHI  Prévisions internes Prévisions internes  Analogie historique Analogie historique Les méthodes de prévision qualitative de la demande s’appuient sur l’étude documentaire et sur l’analyse des opinions. Elles sont surtout utilisées pour des prévisions à long terme.

11 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives : Étude documentaire L’étude documentaire consiste à réunir toutes les informations sur le produit, le marché à étudier, puis d’en faire la synthèse. Cette synthèse servira à élaborer des hypothèses.

12 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives Étude documentaire  Méthode DELPHI Méthode DELPHI  Prévisions internes Prévisions internes  Analogie historique Analogie historique

13 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives : Méthode DELPHI On demande à plusieurs experts de faire une prévision. Puis on réunit les experts et on leur demande de confronter leurs analyses. C’est la méthode qui a été utilisée pour les prévisions de vente de la Smart.

14 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives Étude documentaire Méthode DELPHI  Prévisions internes Prévisions internes  Analogie historique Analogie historique

15 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives : Prévisions internes C’est la méthode la plus utilisée. On demande aux commerciaux de se fixer des objectifs personnels. Cette méthode présente un inconvénient : les vendeurs peuvent avoir tendance à minimiser leurs prévisions pour pouvoir les atteindre …

16 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives Étude documentaire Méthode DELPHI Prévisions internes  Analogie historique Analogie historique

17 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes qualitatives : L’analogie historique C’est la méthode la plus classique. On s’appuie sur des évènements passés, sur des produits similaires ou sur le développement dans d’autres pays, et on transpose le raisonnement. C’est la méthode qui a été utilisée par Mac Donald avant de s’installer en France.

18 Auteur : Patrice LEPISSIER La prévision de la demande Définitions Méthodes qualitatives  Méthodes quantitatives Méthodes quantitatives

19 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives  Méthode de Mayer Méthode de Mayer  Méthode des moindres carrés Méthode des moindres carrés  Moyennes mobiles Moyennes mobiles  Coefficients saisonniers Coefficients saisonniers  Coefficient de corrélation Coefficient de corrélation Ce sont les méthodes qui s’appuient sur les statistiques. Elles permettent de faire des prévisions à court terme.

20 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Méthode de Mayer Elle consiste à calculer l’équation de la droite qui passe par 2 points moyens de la série. Méthode : - séparer la série statistique en 2 groupes (égaux si possible) - calculer les points moyens de chaque groupe - établir l’équation de la droite qui passe par ces 2 points - calculer la prévision à partir de cette équation Exemple - 

21 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Méthode de Mayer Exemple : soit les ventes des 6 dernières années (en milliers d’euros) Calculer la prévision de C.A. pour 2005. Exemple : 133128132129125130 200420032002200120001999 Solution - 

22 Auteur : Patrice LEPISSIER Après avoir séparé le tableau en 2 séries, on calcule la moyenne des X et des Y pour chaque série. Méthodes quantitatives : Méthode de Mayer 133128132129125130 200420032002200120001999 Suite -  X Y DoncX 1 = 2000 Y 1 = 128 X 2 = 2003 Y 2 = 131

23 Auteur : Patrice LEPISSIER Ensuite on résout le système d’équation permettant de calculer les coefficients « a » et « b » de la droite d’ajustement. Méthodes quantitatives : Méthode de Mayer Suite -  Soit le système Y 1 = aX 1 + b Y 2 = aX 2 + b -> 128 = 2000a + b 131 = 2003a + b Par soustraction on obtient3 = 3a Donc a = 1 et en remplaçant dans les équations, b = - 1 872

24 Auteur : Patrice LEPISSIER Cela permet d’obtenir l’équation d’ajustement : Méthodes quantitatives : Méthode de Mayer Y = X - 1872 Donc pour l’année 2005, cela donne : Y = 2005 - 1872 Soit Y = 133, Chiffre d’affaires prévisionnel pour l’année 2005

25 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives Méthode de Mayer  Méthode des moindres carrés Méthode des moindres carrés  Moyennes mobiles Moyennes mobiles  Coefficients saisonniers Coefficients saisonniers  Coefficient de corrélation Coefficient de corrélation

26 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moindres carrés La méthode consiste à calculer l’équation de la droite qui a les plus faibles écarts à la moyenne. Cette droite passe par le point moyen (x, y). Exemple -  La formule du coefficient directeur est

27 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moindres carrés Exemple : soit les ventes des 6 dernières années (en milliers d’euros) Calculer la prévision de C.A. pour 2005. Exemple : 133128132129125130 200420032002200120001999 Solution - 

28 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moindres carrés Construction du tableau : Suite -  Xi²Xi²XiYiXiYi YiYi XiXi yx VentesRangAnnées Moyennes 13362004 12852003 13242002 12932001 12522000 13011999 3,5 129,5 2,5 1,5 0,5 -0,5 -1,5 -2,5 3,5 -1,5 2,5 -0,5 -4,5 0,5 13,5 8,75 -2,25 1,25 0,25 6,75 -1,25 17,5 6,25 2,25 0,25 2,25 6,25

29 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moindres carrés Calcul du coefficient directeur : Suite - 

30 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moindres carrés Calcul de b : Suite -  Il faut se rappeler que la droite passe par la moyenne (x,y). Donc : Y= aX + b Soit : 129,5 = 0,7714x3,5 + b b = 126,80

31 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moindres carrés Calcul de la prévision : L’équation de la droite d’ajustement est : Y = 0,7714X + 126,80 Donc en 2005, X sera égal à 7 Donc Y = 132,20 : Chiffre d’affaires prévisionnel

32 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives Méthode de Mayer Méthode des moindres carrés  Moyennes mobiles Moyennes mobiles  Coefficients saisonniers Coefficients saisonniers  Coefficient de corrélation Coefficient de corrélation

33 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Cette technique permet de « lisser » les variations saisonnières ou exceptionnelles, et d’obtenir une nouvelle série statistique à partir de laquelle pourront être faites des prévisions par la méthode de Mayer ou des moindres carrés. Exemple -  Il existe en fait 2 techniques (qui donnent le même résultat) : les totaux mobiles (technique utilisée pour faire les prévisions) les moyennes mobiles (technique utilisée pour les représentations graphiques)

34 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Méthode -  1 e trimestre2 e trimestre3 e trimestre4 e trimestreTotal 199940352530130 200035321741125 200140302039129 200242382329132 200335302142128 200444362033133 A partir des statistiques de ventes trimestrielles ci-dessous, calculer, par la méthode des moindres carrés, la prévision des ventes pour chaque trimestre de 2005. Faire la représentation graphique.

35 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Méthode -  Méthode : Commencer par réécrire la série en ordre chronologique Calculer les totaux mobiles (total des ventes des 12 derniers mois, ou 4 derniers trimestres) Calculer les moyennes mobiles (totaux mobiles divisés par 12 si mensuels ou par 4 si trimestriels) Calculer l’équation de la droite d’ajustement à partir des totaux mobiles.

36 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Suite -  Extrait du tableau : 35,001e T 00 30,004e T 99 25,003e T 99 35,002e T 99 40,001e T 99 Xi²XiYiYiXiMoyenne Mobile Total Mobile VentesRangPériodes 130,00 32,50 1 125,0031,252 Solution

37 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Suite -  Calcul de l’équation de la droite d’ajustement : 1.Calcul du coefficient directeur : 1.Calcul de b : Soit : 129,43 = 0,5325x11 + b b = 123,57

38 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Et ainsi de suite -  Calcul des prévisions 1.L’équation est donc : Y = 0,5325X + 123,57 1.Calcul du CA prévisionnel du 1e trimestre 2005 : Le rang 22 donne le CA cumulé des 4 derniers trimestres, soit : Y = 0,5325x22 + 123,57 = 135 Donc le CA du 1e trimestre 2005 sera de : 135 – (36 + 20 + 33) = 46

39 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Et le graphique -  On obtient donc, par calculs successifs : 1e trimestre 2005 = 46 2e trimestre 2005 = 36 3e trimestre 2005 = 21 4e trimestre 2005 = 34

40 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les moyennes mobiles Ventes trimestrielles et moyennes mobiles

41 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives Méthode de Mayer Méthode des moindres carrés Moyennes mobiles  Coefficients saisonniers Coefficients saisonniers  Coefficient de corrélation Coefficient de corrélation

42 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les coefficients saisonniers Les coefficients saisonniers permettent d’exprimer le « poids » de chaque période par rapport à l’année. Exemple -  Il existe 2 types de coefficients : Coefficients « simples » qui expriment le montant des ventes d’une période (mois par exemple) en pourcentage des ventes annuelles Coefficients « moyens » qui expriment le montant des ventes d’une période en indice par rapport à la moyenne annuelle.

43 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les coefficients saisonniers Méthode -  1 e trimestre2 e trimestre3 e trimestre4 e trimestreTotal 199940352530130 200035321741125 200140302039129 200242382329132 200335302142128 200444362033133 Calculer les coefficients saisonniers « simples » et « moyens » de la série ci-dessous :

44 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les coefficients saisonniers Application -  1 e trimestre2 e trimestre3 e trimestre4 e trimestreTotal 199940352530130 200035321741125 200140302039129 200242382329132 200335302142128 200444362033133 Calculer la moyenne trimestrielle des ventes, puis les coefficients : 129,5035,6721,0033,5039,33 Moyenne 100%27,54%16,22%25,87%30,37% K Simples 4,001,100,651,031,21 K Moyens

45 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les coefficients saisonniers Application -  Les coefficients saisonniers permettent de calculer la prévision des ventes pour une période (mois ou trimestre) si l’on connaît la prévision annuelle. En repartant de la prévision annuelle calculée par la méthode des moindres carrés pour l’année 2005 (132), calculer la prévision trimestrielle par les coefficients simples et moyens.

46 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les coefficients saisonniers Prévisions trimestrielles à partir des coefficients simples : 13236223440 Prévision 100%27,54%16,22%25,87%30,37% K Simples Prévisions trimestrielles à partir des coefficients moyens : 13236223440 Prévision 4,001,100,651,031,21 K Moyens Vous remarquerez que l’on obtient les mêmes résultats, à l’arrondi près. Les indices 

47 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les indices Les indices permettent d’actualiser une valeur (un prix par exemple). Ils sont utilisés pour revaloriser les contrats renouvelables par tacite reconduction (contrats d’entretien, contrats de location, etc.) Exemple  La formule est :

48 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Les indices Soit le montant d’un loyer de 300 € au 1e janvier 2004, l’indice de base étant de 1 435. Quel sera le montant du loyer au 1e janvier 2005 si l’indice est de 1634. Le calcul est :

49 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives Méthode de Mayer Méthode des moindres carrés Moyennes mobiles Coefficients saisonniers  Coefficient de corrélation Coefficient de corrélation

50 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Le coefficient de corrélation permet de déterminer s’il existe une relation entre deux variables statistiques, et si cette relation existe, de faire une prévision. Interprétation -  La formule du coefficient de corrélation est :

51 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Exemple -  Interprétation du coefficient de corrélation : –1< r <-0,8la corrélation est significative, elle est inverse –0,8< r <0,8il n’y a pas de corrélation 0,8< r <1la corrélation est significative, elle est directe

52 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Exemple -  A partir des statistiques ci-dessous, calculer le coefficient de corrélation entre le nombre de visites faites par les commerciaux et le chiffre d’affaires. 281160Juin 272157Mai 272155Avril 268152Mars 265152Février 256148Janvier Chiffre d’affairesNombre de visitesMois

53 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Suite  Calcul du tableau : XiYiYiXi²Xi 281 272 268 265 256 C.A. y 160 157 155 152 148 Yi² Nb Vis. x 269154Moyennes + 6 + 3 + 1 -2 - 6 + 12 + 3 - 1 - 4 - 13 172 72 9 3 2 8 78 90 36 9 1 4 4 348 144 9 9 1 16 169

54 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Utilisation  Calcul du coefficient de corrélation : Conclusion : il existe une corrélation directe

55 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Suite  Calculer : 1.Le Chiffre d’affaires prévisionnel pour 180 visites 2.Le nombre de visites nécessaires pour un chiffre d’affaires de 300 Il faut commencer par établir l’équation de la droite d’ajustement entre le nombre de visites et le chiffre d’affaires, par la méthode des moindres carrés.

56 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Suite -  Calcul de l’équation de la droite d’ajustement : 1.Calcul du coefficient directeur : 1.Calcul de b : Soit : 269 = 1,91*154 + b b = -25,14

57 Auteur : Patrice LEPISSIER Méthodes quantitatives : Le coefficient de corrélation Soit l’équation : Y = 1,91X – 25,14 1.Pour 180 visites, nous aurons 1.Pour 300 de CA, il faut : 300 = 1,91X – 25,14 Donc X = 170 Y = 1,91 * 180 – 25,14 Donc Y = 319