Prévoir son chiffre d’affaires, et chiffrer le coût de l’inaction

Pourquoi prévoir son chiffre d’affaires

Une prévision de ventes sert à décider avant d’y être obligé : combien de stock commander avant un pic, quel budget publicitaire engager, quelle trésorerie prévoir, si l’objectif du mois est encore atteignable. Sans prévision, ces décisions se prennent au feeling, ou trop tard.

Trois méthodes, de la plus simple à la plus fiable

1. La même période l’an dernier

Prendre les ventes de novembre dernier pour prévoir novembre prochain. Simple, et ça capte la saisonnalité. Mais ça ignore votre croissance (ou votre décroissance) depuis, et ça reproduit les accidents de l’an passé : une rupture, une promo exceptionnelle, une panne.

2. La moyenne mobile

La moyenne des ventes des dernières semaines, projetée vers l’avant. Elle suit votre niveau actuel mais lisse tout : elle ne sait pas qu’un lundi ne ressemble pas à un samedi, ni que décembre ne ressemble pas à février.

3. Une base récente corrigée par des facteurs

La méthode la plus robuste combine les deux : une base calculée sur l’historique récent, pondérée pour donner plus de poids aux derniers jours, puis ajustée par des facteurs mesurés sur votre propre historique :

• l’effet jour de la semaine ;
• l’effet saison (mois de l’année) ;
• la tendance de fond ;
• les jours fériés, où l’on vend nettement moins qu’un jour normal.

Un détail qui change tout : exclure les jours de rupture de l’historique d’un produit. Un produit qui ne s’est pas vendu parce qu’il était épuisé n’a pas manqué de demande ; le compter comme une journée à zéro fait sous-estimer les ventes futures, et provoque la rupture suivante.

Mesurer la fiabilité d’une prévision

Une prévision sans mesure d’erreur ne vaut pas grand-chose. L’indicateur le plus courant est l’écart moyen en pourcentage (MAPE) : chaque jour, on compare la prévision au réalisé, et on fait la moyenne des écarts. Un écart de 10 % se lit facilement : en moyenne, la prévision se trompe d’un dixième.

Mesurer l’erreur permet aussi de s’améliorer : quand plusieurs méthodes tournent en parallèle, on peut donner plus de poids à celle qui s’est le moins trompée sur les dernières semaines.

De la prévision à la recommandation

Une prévision seule reste un graphique. Elle devient utile quand on la croise avec le reste de vos données pour détecter des signaux :

• un best-seller dont le stock ne couvrira pas les ventes prévues ;
• une marge qui dérive sur un produit ;
• des ventes anormalement basses ou hautes par rapport à la prévision ;
• une fiche très visitée qui convertit mal ;
• un produit à forte marge qui ne se vend plus ;
• des clients réguliers qui ne reviennent pas.

Chiffrer le coût de l’inaction

Dix signaux à la fois, c’est autant de raisons de ne rien faire. Pour prioriser, la question n’est pas « qu’est-ce qui ne va pas ? » mais « combien me coûte chaque jour sans agir ? ».

Prenons un produit qui a réalisé 4 200 € de chiffre d’affaires sur les 30 derniers jours, soit 140 € par jour, et dont le stock sera épuisé dans 5 jours. Une semaine de rupture représente environ 980 € de chiffre d’affaires en jeu. Une baisse de marge de 3 points sur un produit qui vend 10 000 € par mois coûte 300 € par mois tant qu’elle n’est pas corrigée. Un groupe de clients fidèles qui décroche représente la somme de ce qu’ils dépensaient habituellement.

Exprimé en euros, chaque signal se compare aux autres, et la liste se trie toute seule : on commence par ce qui coûte le plus et qui peut encore être évité.

Comment Lumexio s’y prend

Lumexio prévoit votre chiffre d’affaires et les ventes de chaque produit sur les 90 prochains jours, avec la méthode décrite ici : base récente pondérée, facteurs jour de la semaine, saison, tendance et jours fériés, jours de rupture exclus. Pour le chiffre d’affaires global, plusieurs sous-modèles sont ensuite combinés selon leur précision mesurée sur les dernières semaines.

Des détecteurs croisent ensuite prévisions, stock, marges, visites et clients pour produire des recommandations priorisées. Les ruptures à venir sont chiffrées en chiffre d’affaires en jeu, et les clients sur le départ en chiffre d’affaires à risque. Sur PrestaShop, une rupture proche sur un produit attendu par des clients inscrits aux alertes de retour en stock passe en tête de liste. Découvrez Lumexio pour PrestaShop ou pour Shopify.