Prévision de la demande, cette grande négligée

Offert par Les Affaires


Édition du 13 Octobre 2021

Prévision de la demande, cette grande négligée

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Édition du 13 Octobre 2021

Par Emmanuel Martinez

(Photo: Campaign Creators pour Unsplash)

SPÉCIAL PME. Peu de PME font des prévisions afin de connaître la demande future pour leurs produits et services. Pourtant, cet exercice peut les aider à être plus efficaces et plus rentables quand il leur faudra choisir d’agrandir leur usine, de mettre en branle une promotion ou encore de lancer un nouveau produit.

« La prévision de la demande est considérée comme un processus complexe et les entreprises sont souvent à court de ressources qui pourraient s’y consacrer», explique la professeure Joëlle Bouchard, du Département de sciences économiques et administratives de l’Université du Québec à Chicoutimi.

« En pratique, les outils de prévision sont peu utilisés, car méconnus, poursuit-elle. On y va plutôt comme on l’a toujours fait, avec l’intuition et la connaissance de son industrie. Les prévisions sont donc fréquemment basées sur une impression qui peut être subjective.»

La spécialiste précise que prévoir la demande n’équivaut pas anticiper ses ventes.

« Sur le terrain, on mélange la projection de vente et la prévision de vente, remarque-t-elle. La projection, c’est un objectif, alors que la prévision se fait à partir d’outils mathématiques ou par comparaison, par analogie. »

 

De nombreuses variables

Si la demande est si difficile à prévoir, c’est que de nombreuses variables l’influencent. Selon le type de produit ou de service, elle peut par exemple être affectée par la météo ou la saison.

« La demande est tributaire de beaucoup de choses: la situation, les conventions, l’époque, la technologie et les tendances, énumère le professeur Jean-Luc Geha, directeur de l’Institut de vente de HEC Montréal. Pour la maximiser, cela prend un bon produit, au juste prix, au moment où le client le veut avec une bonne promotion pour le faire connaître. »

Pour évaluer, il faut s’appuyer sur ses propres données de ventes passées et ses commandes futures, ainsi que sur le potentiel plus général du marché dans lequel opère l’entreprise. Ce qui peut aussi causer des distorsions.

« On postule comme hypothèse que l’avenir sera comme le passé, mais, évidemment, il faut que le contexte d’affaires soit le même, rappelle Robert Pellerin, professeur titulaire au Département de mathématiques et de génie industriel de Polytechnique Montréal.

Mais si on change de produit ou de marché, on repart à l’aveugle. »

Pas étonnant, donc, que les modèles établis ne fonctionnent pas lors d’événements exceptionnels comme la pandémie de COVID-19. Il n’existe pas non plus de modèle ou d’outils qui fonctionnent partout; c’est souvent du cas par cas.

 

Décortiquer ses données

Pour arriver à faire des prévisions, les PME doivent d’abord mettre en place un système de collecte des données. Le recours à une infrastructure informatique de gestion est souvent essentiel, mais l’utilisation d’un fichier Excel peut aussi faire l’affaire.

«À petite échelle, un restaurant peut noter chaque jour le temps qu’il fait et le nombre de clients servis dans un fichier, illustre Joëlle Bouchard. Il peut évaluer le nombre d’employés nécessaires en fonction de la météo. Ce n’est pas compliqué, mais cela prend de la volonté et un peu d’organisation. »

L’entreprise a ensuite tout intérêt à développer des outils mathématiques pour mieux comprendre ce que les données révèlent.

«Dans des données statistiques, il y a toujours des variations, note Bernard Boire, consultant en stratégie manufacturière et numérique et chargé de cours à Polytechnique Montréal. Mais est-ce que les variations observées sont totalement aléatoires ou reflètent-elles un phénomène explicable, comme le temps de l’année ou des facteurs économiques indépendants de l’entreprise?»

Avec leurs données, les PME peuvent par exemple utiliser des moyennes pondérées de toutes sortes pour mieux comprendre comment réagit la demande et pour s’y ajuster.

Elles peuvent ainsi faire leurs prévisions, analyser les résultats de celles-ci et donc apprendre de leurs erreurs.

Les modèles diffèrent aussi selon la visée des prévisions. Si elles sont à long terme, l’entreprise devra par exemple intégrer davantage de variables liées aux tendances du marché et à l’évolution de la technologie que si elles sont à court terme.

Malgré toutes les embûches que comporte l’établissement d’un modèle de prévision de la demande, les entreprises qui embarquent dans l’aventure seront probablement mieux préparées que leurs concurrents et plus aptes à réagir, sachant mieux comment leur marché évolue. « Adopter une prévision de la demande, c’est se doter d’un avantage concurrentiel », affirme Martin Wiedenhoff, directeur de la croissance des revenus et de l’expansion à la Banque de développement du Canada.

Voilà qui n’est certainement pas négligeable.

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