Le guide pratique de la prévision des ventes

La pr√©vision des ventes joue un r√īle essentiel dans le d√©veloppement d’une entreprise. Une √©tude montre que les entreprises qui √©tablissent des pr√©visions fiables sont 10 % plus susceptibles de profiter d’une croissance annuelle et 7,3 % plus susceptibles d’atteindre leurs quotas. En d√©pit de ces avantages, de nombreux commerciaux peinent √† estimer les ventes √† venir.

Ce guide approfondi est conçu pour vous aider à formuler des prévisions de vente concrètes, réalistes et surtout réalisables.

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Les rapports de pr√©vision sont g√©n√©ralement transmis √† la direction de l’entreprise, ainsi qu’au conseil d’administration et aux actionnaires, le cas √©ch√©ant.¬†La pr√©vision des ventes est une activit√© sensible qui donne la cadence √† de nombreuses op√©rations au sein de l’entreprise. Elle indique notamment les directions √† prendre pour les futures ann√©es, et se voit souvent g√©r√©e par des sp√©cialistes en la mati√®re, √† l’image d’un demand planner.

Pourquoi la pr√©vision des ventes est-elle importante‚ÄČ?

Les pr√©visions permettent d’anticiper de potentiels probl√®mes. Par exemple, si une √©quipe n’atteint que 35 % de son quota, il est possible d’analyser la situation pour envisager des solutions. Peut-√™tre un concurrent a-t-il baiss√© les prix de mani√®re agressive ou bien la nouvelle strat√©gie commerciale de l’entreprise produit des effets secondaires inattendus. Plus un probl√®me est d√©couvert t√īt, plus il est facile de le r√©soudre.

La pr√©vision des ventes influence de nombreuses d√©cisions, du recrutement √† la gestion des ressources, en passant par la d√©finition des objectifs et du budget. Par exemple, si les pr√©visions annoncent 26 % d’opportunit√©s de vente en plus, des recrutements doivent √™tre envisag√©s pour faire face √† la demande. Si, au contraire, une baisse d’activit√© est anticip√©e, les ressources humaines doivent √™tre g√©r√©es en cons√©quence. De plus, il pourra s’av√©rer judicieux d’investir du temps dans le marketing et dans la prospection afin de contrer cette baisse.

La pr√©vision des ventes peut √©galement √™tre vectrice de motivation. Par exemple, il est possible de publier des pr√©visions de chiffre d’affaires¬†par trimestre afin d’encourager l’√©quipe commerciale √† atteindre ses objectifs. Des pr√©visions quotidiennes peuvent √©galement aider un commercial en difficult√© √† am√©liorer ses performances.

En mati√®re de pr√©vision des ventes, le perfectionnisme est inutile. En effet, il est pratiquement impossible d’√©tablir des pr√©visions exactes. S’appuyer sur des donn√©es fiables et une m√©thodologie ad√©quate permet n√©anmoins d’√©tablir des pr√©visions r√©alistes, afin de faciliter la planification et de soutenir la croissance.

Les données nécessaires à la prévision des ventes

D√©terminer des pr√©visions de ventes fiables est primordial pour une entreprise. En effet, celles-ci vont d√©finir les moyens humains, mat√©riels et financiers √† mettre en Ňďuvre pour atteindre les objectifs fix√©s. Les pr√©visions de vente doivent donc imp√©rativement s’appuyer sur les √©l√©ments suivants :

  • Des quotas individuels et d’√©quipe : les performances ne peuvent √™tre √©valu√©es que par rapport √† des objectifs mesurables.
  • Un processus de vente structur√© et suivi : pour pouvoir calculer des probabilit√©s de conclusion de transactions, tous les commerciaux doivent respecter les m√™mes √©tapes de traitement d’une opportunit√©.
  • Des d√©finitions standards pour chaque √©tape du processus de vente : chacun doit pouvoir identifier un lead, un prospect et une opportunit√©, afin de comptabiliser les entr√©es et les sorties de l’entonnoir.
  • Un CRM : l’√©quipe commerciale doit disposer d’une base de donn√©es pour le suivi des opportunit√©s.
  • Des engagements concrets : lorsqu’un commercial n’atteint pas ses objectifs, il est n√©cessaire de vous documenter et d’analyser la situation. Dans le cas contraire, la pr√©vision des ventes restera un exercice th√©orique.

Facteurs influençant la prévision des ventes

Pour b√Ętir des pr√©visions de ventes solides, il est tr√®s important de contr√īler, dans la mesure du possible, ce qui se passe en interne dans l’entreprise et √©galement les √©l√©ments externes du march√©. Les facteurs suivants peuvent fortement influencer les pr√©visions et ne doivent surtout pas √™tre n√©glig√©s.

Facteurs internes

Recrutements et fins de contrat : lorsqu’un commercial quitte l’entreprise, le chiffre d’affaires baisse, √† moins de disposer d’un vivier de nouveaux candidats. Inversement, suite √† une campagne de recrutement, l’activit√© augmente d√®s que les nouveaux membres de l’√©quipe sont op√©rationnels.

Changements affectant la r√©mun√©ration : toute modification en mati√®re de commissions a un impact sur la pr√©vision des ventes. Si l’entreprise d√©cide par exemple que celles-ci seront conditionn√©es par le taux de r√©tention des clients, le chiffre d’affaires est initialement susceptible de baisser, car l’√©quipe commerciale se montrera plus s√©lective dans la conclusion des ventes. Une fois ces nouveaux clients fid√©lis√©s, les b√©n√©fices devraient remonter.

Autre exemple : si l’√©quipe commerciale n’est pas autoris√©e √† accorder des remises apr√®s le 15 du mois, les ventes seront g√©n√©ralement plus √©lev√©es au cours des deux premi√®res semaines de chaque mois.

Changements de territoire : un commercial a besoin de temps pour se familiariser avec un nouveau territoire et construire un pipeline. Dans ces circonstances, le taux de conclusion conna√ģt une baisse avant de remonter, √† condition que les nouveaux territoires aient √©t√© ad√©quatement planifi√©s.

Facteurs externes

√Čvolution de la concurrence : la strat√©gie des concurrents d’une entreprise a un impact sur son chiffre d’affaires. Si un concurrent direct casse les prix, l’√©quipe commerciale doit s’adapter rapidement. Inversement, en cas de disparition d’un concurrent, un afflux de nouveaux clients peut √™tre observ√©.

Environnement macro-√©conomique : en p√©riode de croissance √©conomique, les entreprises investissent davantage. √Ä l’inverse, lorsque l’√©conomie stagne, le cycle de vente tend √† s’allonger et les n√©gociations √† se resserrer.

√Čvolution du march√© : il est important de consid√©rer le march√© cible des clients. Par exemple, si une entreprise est sp√©cialis√©e dans le conseil aux h√ītels, les tendances du march√© du tourisme auront un impact sur son chiffre d’affaires.

√Čvolutions sectorielles : le secteur d’activit√© doit √™tre envisag√© au sens large. L’√©volution de la demande dans un secteur compl√©mentaire a en effet des cons√©quences.

Changements l√©gislatifs : les lois et les r√©glementations ont un impact sur l’activit√© des entreprises. Selon les cas, celui-ci peut √™tre positif pour la demande ou au contraire d√©courager l’investissement.

√Čvolution de l’offre : une nouvelle fonctionnalit√©, un nouveau mod√®le de tarification ou une nouvelle option peut avoir des cons√©quences sur la valeur moyenne des transactions, la dur√©e du cycle de vente et le chiffre d’affaires.

Saisonnalité : il existe des tendances saisonnières, que les entreprises peuvent anticiper avec certains indicateurs, comme le coefficient saisonnier. Par exemple, les établissements scolaires envisagent généralement les achats au printemps pour passer commande à la rentrée.

Comment effectuer une pr√©vision des ventes‚ÄČ?

Les strat√©gies de pr√©vision des ventes sont d√©finies par un ensemble de techniques, d’outils et de m√©thodologies. Les approches les plus courantes sont d√©crites ci-dessous.

1 РPrévisions basées sur la phase du cycle de vente

Cette m√©thode tient compte de la position de chaque opportunit√© dans le pipeline de vente. Les probabilit√©s de conclusion augmentent au fil du processus. Par exemple, il est possible de d√©terminer que 10 % des prospects sont susceptibles de devenir clients √† l’issue de l’appel de d√©couverte et 30 % √† l’issue d’une d√©monstration.

La p√©riodicit√© des pr√©visions est √©tablie en fonction de la dur√©e du cycle de vente et des quotas de l’√©quipe commerciale : le plus souvent, elle est mensuelle, trimestrielle ou annuelle. La valeur potentielle de chaque transaction est simplement multipli√©e par la probabilit√© de conclusion. Par exemple, une transaction estim√©e √† 1‚ÄČ000 ‚ā¨ pour une probabilit√© de conclusion de 40 % sera valoris√©e √† 400 ‚ā¨. Il suffit d’additionner la valeur pond√©r√©e de chaque transaction pour obtenir le total pr√©visionnel des ventes.

Cette m√©thode est facile d’application, n√©anmoins les pr√©visions g√©n√©r√©es sont rarement viables, car l’anciennet√© des opportunit√©s n’est pas prise en compte. Une transaction qui se trouve dans le pipeline depuis trois mois se verra attribuer la m√™me probabilit√© de conclusion qu’une opportunit√© r√©cente.

Cette m√©thode est par ailleurs tr√®s d√©pendante des donn√©es historiques. Les √©volutions du marketing, de l’offre, ou encore du processus de vente ont pourtant un impact sur les probabilit√©s de conclusion. Sans donn√©es historiques, l’estimation de ces probabilit√©s repose sur des suppositions.

2 РPrévisions basées sur la durée du cycle de vente

Cette m√©thode de pr√©vision s’appuie sur l’anciennet√© des opportunit√©s pour √©valuer leur probabilit√© de conclusion. Par exemple, si le cycle de vente dure en moyenne six mois, un compte qui se trouve dans le pipeline depuis trois mois peut se voir attribuer une probabilit√© de conclusion d’environ 55 %.

Ce calcul reposant sur des donn√©es objectives plut√īt que sur l’avis de l’√©quipe commerciale, les pr√©visions obtenues sont g√©n√©ralement plus prudentes. Ainsi, si un prospect se voit proposer une d√©monstration de mani√®re pr√©matur√©e, cette d√©cision n’aura pas d’impact sur les pr√©visions, qui tiennent compte de l’anciennet√© du lead plut√īt que de l’optimisme du commercial.

De plus, cette m√©thode permet de couvrir diff√©rents cycles de vente. L√† o√Ļ un prospect standard aura besoin de six mois pour passer √† l’achat, il est possible qu’une vente sur recommandation soit trait√©e en un mois, tandis qu’un lead issu d’un salon professionnel deviendra client huit mois plus tard. Les transactions peuvent ainsi √™tre segment√©es en fonction de la dur√©e moyenne du cycle de vente.

Pour obtenir des pr√©visions fiables, il est n√©cessaire de suivre avec pr√©cision la provenance et la date d’entr√©e de chaque prospect dans le pipeline. Pour √©viter √† l’√©quipe commerciale de saisir ces donn√©es manuellement, il est conseill√© d’int√©grer le CRM de l’entreprise avec la plateforme marketing utilis√©e, afin que les interactions soient enregistr√©es automatiquement.

3 РPrévisions intuitives

Certains responsables se contentent de demander √† l’√©quipe commerciale d’estimer la probabilit√© de conclusion. Ils obtiennent alors des r√©ponses comme ¬ę‚ÄČJe pense que le client va signer d’ici 14 jours, pour un montant de X.‚ÄȬĽ

Cette m√©thode pr√©sente l’avantage de tenir compte de l’opinion des commerciaux, qui connaissent le mieux les prospects. En revanche, l’optimisme pousse bien souvent ces derniers √† surestimer les probabilit√©s de conclusion.

Ces intuitions ne peuvent pas non plus √™tre v√©rifi√©es de mani√®re syst√©matique √† grande √©chelle. Pour √©valuer leur fiabilit√©, un responsable devrait en effet √©couter les appels, assister aux r√©unions et consulter les √©changes d’e-mails.

La m√©thode s’av√®re n√©anmoins utile apr√®s le lancement d’une entreprise ou d’un produit, en l’absence de donn√©es historiques.

4 РPrévisions basées sur des données historiques

Un moyen rapide et efficace d’esquisser des pr√©visions mensuelles, trimestrielles ou annuelles consiste √† consulter les donn√©es correspondant √† la p√©riode pr√©c√©dente, en supposant des r√©sultats identiques ou sup√©rieurs.

Par exemple, une √©quipe commerciale ayant g√©n√©r√© 80‚ÄČ000 ‚ā¨ de revenu r√©current mensuel en octobre peut pr√©voir de r√©p√©ter ou d’am√©liorer cette performance au mois de novembre.

Les pr√©visions peuvent √™tre affin√©es √† l’aide de donn√©es relatives √† la croissance historique. Par exemple, si les ventes augmentent de 6 % par mois, le revenu de novembre pourrait √™tre √©valu√© √† 84‚ÄČ800 ‚ā¨.

Cette m√©thode pr√©sente toutefois plusieurs d√©savantages. Premi√®rement, elle ne tient pas compte de la saisonnalit√©. Or le mois de novembre pourrait repr√©senter une p√©riode de creux dans le secteur d’activit√© vis√©, g√©n√©rant seulement 70‚ÄČ000 ‚ā¨ de revenu. Deuxi√®mement, la demande est suppos√©e constante. En cas d’√©v√©nement exceptionnel, le mod√®le n’est plus valable. Enfin, il est pr√©f√©rable de traiter la demande historique comme une valeur de r√©f√©rence plut√īt que comme une base de calcul.

5 РPrévisions basées sur une analyse à plusieurs variables

La m√©thode de pr√©vision la plus sophistiqu√©e s’appuie sur les analyses pr√©dictives, et int√®gre plusieurs des facteurs mentionn√©s pr√©c√©demment, comme la dur√©e moyenne du cycle de vente, la probabilit√© de conclusion par type d’opportunit√©, et la performance individuelle des commerciaux.

Par exemple, une entreprise peut disposer de deux commerciaux travaillant sur un m√™me compte. Le premier a rendez-vous avec les acheteurs du prospect vendredi, tandis que le second vient de pr√©senter une premi√®re offre au comit√© d’achat.

Le taux de conclusion du premier commercial, le montant de la transaction pr√©vue et le nombre de jours restants dans le trimestre permettent d’estimer la probabilit√© de conclusion √† 40 % pour la p√©riode analys√©e, avec une valeur pr√©visionnelle de 9‚ÄČ600 ‚ā¨. Le second commercial est moins avanc√© dans le processus de vente, mais il est performant et le montant en jeu est inf√©rieur. Avec une probabilit√© de conclusion s’√©tablissant √©galement √† 40 %, la valeur pr√©visionnelle de la vente est estim√©e √† 6‚ÄČ800 ‚ā¨. Les ventes pr√©visionnelles pour le trimestre en cours sont donc √©valu√©es √† 16‚ÄČ400 ‚ā¨.

Cette m√©thode est souvent la plus pr√©cise. Cependant, elle n√©cessite des solutions d’analytics avanc√©es qui ne sont pas √† la port√©e de toutes les entreprises. Pour obtenir des donn√©es fiables, l’√©quipe commerciale doit en effet avoir les moyens de suivre la progression des transactions avec exactitude et efficacit√©.

6 РPrévisions basées sur le pipeline

Cette m√©thode peut s’av√©rer chronophage, notamment en l’absence d’outils de calcul adapt√©s. Pour chacune des opportunit√©s du pipeline, il s’agit d’√©valuer les probabilit√©s de conclusion en fonction de variables propres √† l’entreprise, dont le taux de conclusion du commercial et la valeur de l’opportunit√©.

Ainsi, si une √©quipe commerciale g√©n√®re en moyenne 5‚ÄČ000 √† 8‚ÄČ000 ‚ā¨ de transactions en 60 jours, l’ensemble des opportunit√©s du pipeline se verront attribuer une forte probabilit√© de conclusion. Ces donn√©es sont ensuite extrapol√©es pour obtenir des pr√©visions mensuelles ou trimestrielles.

La fiabilit√© de cette m√©thode repose sur la qualit√© des donn√©es. Pour obtenir des pr√©visions viables, l’√©quipe commerciale doit donc s’engager √† saisir r√©guli√®rement des donn√©es pr√©cises dans le CRM.

Modèle de prévision des ventes

Toutes les m√©thodes de pr√©vision des ventes s’appuient sur les donn√©es. M√™me les approches les plus intuitives se basent sur le nombre d’opportunit√©s dans le pipeline et sur la probabilit√© de conclusion.

Il est donc recommandé de créer un modèle de suivi comprenant par exemple :

  • Une feuille de calcul permettant d’estimer la probabilit√© de conclusion de chaque transaction pendant le mois en cours.
  • Un rapport pr√©visionnel mensuel automatiquement actualis√© avec les donn√©es saisies dans la feuille de calcul.
  • Un outil de suivi annuel permettant d’√©valuer les performances par rapport aux objectifs.

Ce type de mod√®le est adapt√© aux entreprises qui viennent de lancer leur activit√©. Il est recommand√© aux entreprises √©tablies d’adopter un CRM pour automatiser le processus. En plus de suivre le chiffre d’affaires r√©el et pr√©visionnel, un tel logiciel enregistre automatiquement toutes les interactions de l’√©quipe commerciale avec les prospects. L’entreprise dispose ainsi des donn√©es n√©cessaires pour √©tablir des pr√©visions pr√©cises et fiables.

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