Prévision des ventes

Secrets de la prévision des ventes avec des techniques professionnelles

Analyse Marketing 4.6(57)4h 1min26 leçons2 sections

Ce que vous apprendrez

Comprendre l'importance de l'analyse des données dans la prévision des ventes
Analyser les données historiques de ventes dans Excel
Faire la différence entre les méthodes quantitatives et qualitatives
Prévoir avec la méthode du lissage exponentiel
Prévoir avec la méthode de la projection de tendance
Utiliser les fonctions Excel dans la prévision
Combiner les méthodes quantitatives et qualitatives
Utiliser l'intelligence artificielle dans la prévision des ventes
Traiter l'incertitude et le risque

À propos du cours

Ce cours enseigne la prévision des ventes, c'est-à-dire anticiper le volume des ventes à venir à partir de données et de méthodes fiables pour prendre des décisions plus précises. Il commence par une introduction et l'importance de l'analyse des données dans la prévision des ventes, avec une application pratique sur Excel, puis les sources de données historiques de ventes et les étapes pour les analyser correctement, avec des cas réels. Vous apprenez ensuite la différence entre les méthodes quantitatives et qualitatives et quand utiliser chacune, et vous apprenez la prévision par lissage exponentiel (Exponential Smoothing) et par projection de tendance (Trend Projection), les principales méthodes qualitatives et les facteurs qui influencent le choix de la plus adaptée. Vous apprenez ensuite à combiner les méthodes quantitatives et qualitatives et à prévoir avec les fonctions d'Excel. Dans la dernière partie, vous découvrez l'intelligence artificielle et son lien avec la prévision, vous traitez l'incertitude et le risque, et vous réalisez le projet de fin de cours, avec le cahier de travail et le fichier des fonctions Excel. Le cours convient aux professionnels de la vente, du marketing et de la gestion, et aux chefs de projet. Ensuite, vous saurez construire des prévisions de ventes appuyées sur les données.

Résultats attendus

Maîtriser les compétences d'analyse de données et de prévision des ventes avec précision.
Capacité à appliquer des méthodes de prévision avancées pour une prise de décision réussie.
Compétent dans l'intégration des méthodes quantitatives et qualitatives et l'utilisation de l'IA.
Améliorer l'efficacité de la planification stratégique et atteindre les objectifs de vente.

Avis des apprenants

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Contenu du cours

Prévision des Ventes

24 leçons

Introduction au coursPrésente le cours de prévision des ventes et ses objectifs avec pratique sur Excel, de l'analyse des données historiques aux méthodes quantitatives et qualitatives, leur combinaison, l'IA, l'incertitude et un projet final.5:03
L'importance de l'analyse des données dans la prévision des ventesExplique l'importance d'analyser les ventes historiques pour comprendre tendances, saisons et habitudes d'achat, planifier le stock et fixer des objectifs réalistes, ainsi que les risques de prévoir sans analyse.10:39
Application pratique de l'analyse des données avec ExcelExercice pratique sur Excel : saisir mois et ventes dans un tableau et le transformer en graphique pour lire la tendance, les pics et les creux, et en tirer des constats pour bâtir les plans.4:49
Sources de données historiques sur les ventes et leur importanceExplique les sources de données de ventes historiques comme les systèmes de point de vente et les feuilles Excel, les exigences de qualité comme couvrir au moins douze mois et être exactes, et l'identification des indicateurs clés et de la saisonnalité.12:46
Application pratique en direct pour l'extraction et l'analyse des données dans ExcelExercice pratique sur Excel d'extraction et d'analyse : tableau mois, valeur des ventes, nombre de factures et unités, calcul de la facture moyenne et des unités par facture pour décider d'augmenter les ventes.12:38
Étapes pour analyser correctement les données historiques de ventesExplique les étapes d'analyse des ventes historiques : nettoyer les données (doublons, lignes vides, erreurs de saisie) et uniformiser les formats, puis les visualiser en courbes, colonnes et secteurs pour repérer les schémas récurrents.12:25
Cas pratiques et appliqués de la vie réelleCas pratique sur Excel : saisir quatre mois de ventes et tracer une courbe pour lire hausses et baisses, puis chercher les causes comme les saisons et les campagnes, et l'importance de données exactes.6:39
La différence entre les méthodes quantitatives et qualitatives pour la prévision des ventesExplique la différence entre les méthodes de prévision quantitatives, fondées sur les chiffres et modèles statistiques, et qualitatives, fondées sur l'avis d'experts et le jugement personnel, avec avantages, limites, outils et coûts.14:09
Quand utiliser les méthodes quantitatives et quand utiliser les méthodes qualitatives ?Explique quand utiliser les méthodes qualitatives, comme pour un produit nouveau ou un marché instable, et quand utiliser les quantitatives avec des données historiques organisées et un marché stable, avec des exemples : nouveau téléphone, boutique en ligne, médicaments chroniques.7:48
Exemples pratiques de la réalitéExemples pratiques montrant la différence entre les deux approches : une marque de vêtements prévoyant de façon quantitative via la moyenne des ventes d'été, et une jeune entreprise au produit nouveau sans données s'appuyant sur un sondage de l'équipe de vente et une étude de marché.5:51
Prévision en utilisant la méthode de lissage exponentielExplique le lissage exponentiel comme méthode de prévision quantitative : une formule additionnant le coefficient de lissage multiplié par les ventes réelles et son complément multiplié par la prévision précédente, et comment ce coefficient pondère les données récentes.15:42
Prévision en utilisant la méthode de projection de tendanceExplique la projection de tendance : dégager la tendance générale des ventes avec un nuage de points et une courbe de tendance dans Excel, puis utiliser l'équation de la droite pour prévoir un mois futur, avec ses limites comme l'oubli de la saisonnalité.11:10
Les méthodes qualitatives les plus importantes dans la prévision des ventesExplique les principales méthodes qualitatives de prévision des ventes, fondées sur l'expérience plutôt que sur les données : sondage de l'équipe de vente, étude de marché, comités d'experts et méthode Delphi avec tours répétés pour rapprocher les estimations.14:38
Facteurs influençant le choix de la méthode la plus appropriée pour la prévision des ventesExplique les facteurs qui influencent le choix de la bonne méthode de prévision, comme la disponibilité des données historiques, la stabilité du marché, la saisonnalité et la nouveauté du produit et l'objectif, en comparant méthodes quantitatives, qualitatives et IA.14:51
Pourquoi devrions-nous combiner les méthodes quantitatives et qualitatives dans la prévision ?Explique pourquoi combiner méthodes quantitatives et qualitatives : chacune compense les faiblesses de l'autre, les chiffres limitant le biais personnel et l'expérience captant les facteurs non chiffrés comme les concurrents, avec plus de souplesse sur les marchés changeants et les produits nouveaux.7:27
Les techniques les plus célèbres pour fusionner les méthodes quantitatives et qualitatives dans la prévisionExplique les approches les plus courantes pour combiner méthodes quantitatives et qualitatives : l'approche hybride, la révision des estimations par les experts après examen des données chiffrées, la pondération relative et l'ajustement manuel d'un résultat chiffré pour une campagne publicitaire.9:52
Activité pratique pour fusionner les méthodes quantitatives et qualitatives dans la prévisionExercice pratique combinant deux méthodes pour une marque de costumes pour hommes : la moyenne de six mois comme prévision quantitative, la prévision plus haute de l'équipe de vente (campagnes, salon, Ramadan), puis une moyenne pondérée pour obtenir la prévision finale.5:10
Prévision en utilisant les fonctions ExcelExplique la prévision avec les fonctions Excel après préparation du tableau des ventes historiques, dont TREND, GROWTH et FORECAST.ETS qui tient compte de la saisonnalité, et quand chaque fonction convient selon la croissance des ventes.13:35
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et quelle est sa relation avec la prévision des ventes ?Explique ce qu'est l'IA dans le contexte de la prévision : simuler l'intelligence humaine pour analyser de grandes données et apprendre des schémas, avec des exemples comme les recommandations d'Amazon, la gestion des stocks de mode et la segmentation des clients Netflix.7:24
Prévision des ventes en utilisant l'intelligence artificielle (partie un)Explique les premières étapes de la prévision par IA : collecte des données via API, SQL et Web Scraping, nettoyage et traitement des valeurs aberrantes et manquantes, puis choix du modèle adapté à l'objectif et au type de données.13:41
Prévision des ventes en utilisant l'intelligence artificielle (partie deux)Poursuit les étapes de la prévision par IA : modèles courants comme la régression linéaire et ARIMA, évaluation du modèle en comparant prévision et ventes réelles et taux d'écart, puis amélioration continue au fil des changements du marché.7:44
Comprendre les sources d'incertitude et les risques dans la prévision des ventesExplique la différence entre les risques, dont la probabilité peut être estimée et calculée, et l'incertitude, incalculable comme la pandémie de COVID, et leurs sources dans la prévision des ventes : concurrents, pannes techniques, qualité des données et prix des matières.9:10
Outils et techniques pour gérer l'incertitude dans la prévisionPrésente les outils pour gérer l'incertitude dans la prévision des ventes : planification par trois scénarios, analyse de sensibilité dans Excel pour mesurer l'effet du prix et du nombre de clients sur le chiffre d'affaires, et prévision probabiliste par loi normale.14:50
Projet de fin d'étudesProjet de fin de cours : construire dans Excel un modèle de prévision des ventes pour une boutique en ligne d'électronique, avec analyse descriptive, fonctions de prévision, scénarios optimiste, pessimiste et réaliste, sensibilité du taux de conversion, probabilités et recommandations.3:47