La prévision commerciale est un processus utilisé pour estimer ou prédire les tendances futures. Les dirigeants, les gestionnaires et les analystes utilisent les résultats prévus pour aider à prendre des décisions commerciales mieux informées. Par exemple, les prévisions commerciales sont utilisées pour estimer les ventes trimestrielles, les niveaux de stocks, les commandes de la chaîne d’approvisionnement, le trafic sur le site Web et l’exposition aux risques. Alors que les prévisions commerciales sont généralement réalisées à l’aide de techniques statistiques, l’exploration de données s’est également avérée être un outil utile pour les entreprises disposant de nombreuses données historiques.
Les outils utilisés pour les prévisions commerciales dépendent des besoins de l’entreprise et de la quantité de données impliquées. Ces outils comprennent des feuilles de calcul, la planification des ressources d’entreprise, des systèmes avancés de gestion de la chaîne d’approvisionnement et d’autres technologies de réseau ou Web. En général, les outils utilisés doivent permettre un partage facile des données entre les départements ou les unités commerciales, le téléchargement de données provenant de sources multiples, un assortiment de techniques d’analyse et une visualisation graphique des résultats.
Trois méthodes de prévision commerciale sont disponibles pour différents types de données et d’analyses. Le modèle de série chronologique est le plus courant, où les données sont projetées vers l’avant. Les calculs statistiques pour ce modèle incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et les méthodes de Box-Jenkins. Les modèles de séries chronologiques sont simples en ce sens qu’une fois la formule déterminée, l’insertion de données historiques produira les résultats prévus. Cela n’est utile que lorsque les données historiques montrent une tendance forte, sans anomalies.
Les modèles explicatifs sont une autre méthode de prévision commerciale. Ces modèles n’ont pas besoin d’autant de données historiques que l’analyse de séries chronologiques pour recevoir des prévisions commerciales utiles. Les régressions linéaires, les régressions additives non paramétriques et les régressions par décalage sont des méthodes couramment utilisées. Par exemple, une régression linéaire peut être utilisée pour déterminer combien de trafic sur le site Web générera pour les revenus publicitaires souhaités.
L’exploration de données est une troisième méthode de prévision commerciale, et elle gagne en popularité à mesure que les entreprises collectent et enregistrent davantage de leurs données au format numérique. Cette méthode repose sur le tri des données historiques pour les modèles. Ces données sont généralement récupérées et combinées à partir de différents services, e-mails et rapports. Les algorithmes peuvent être basés sur l’exploration de données pour faire des prédictions automatiquement, comme le système d’Amazon.com qui propose à ses clients des livres recommandés.
Les erreurs dans les prévisions commerciales sont courantes en raison de problèmes logiciels, d’erreurs mathématiques, d’ajustements inutiles et de biais. La réduction ou l’élimination des erreurs peut être accomplie en recalculant, en comparant les résultats lors de l’utilisation d’une formule ou d’une méthode différente, en minimisant les ajustements et en supprimant les possibilités de biais. Les estimations doivent être clairement identifiées avec une explication de la façon dont l’estimation a été créée. Les prévisions initiales peuvent s’avérer inexactes par rapport aux résultats réels, donc des ajustements constants peuvent être nécessaires afin de produire des prévisions futures plus solides.