Cette formation permet aux participants de découvrir les méthodes de base de prévision de la demande (régression linéaire, moyenne mobile et moyenne mobile pondérée) et de les appliquer au travers d’exercices issus de cas réels.

Anticiper les volumes des ventes et planifier les besoins en ressources relèvent du bon sens pour toutes les entreprises soucieuses de répondre aux besoins de leurs clients.

A cet effet, il est nécessaire mettre en place des processus permettant une gestion efficace des prévisions de vente en s’appuyant sur des méthodes éprouvées.

Depuis quelques années, la gestion des prévisions peut s’appuyer sur des algorithmes de plus en plus sophistiqués capables d’apprendre et de s’améliorer en étant alimenté en données. A partir des historiques des ventes, il est possible de comprendre les ventes passées pour mieux anticiper les ventes futures. En ajoutant à cela des données externes, telles que les tendances du marché, la saisonnalité ou la zone géographique, il est possible de prédire au plus prêt les besoins des clients.

Cette formation va répondre principalement aux questions suivantes :

• Par où commencer pour mettre en œuvre de telles méthodes
• Quelles sont les outils existants et comment les appliquer

Objectifs de formation :

• Connaître l’importance et l’utilisation des prévisions de vente
• Etablir un processus de génération des prévisions de vente
• Analyser les données historiques et définir les facteurs d’influence
• Comprendre les enjeux pour la mise en œuvre de prévisions algorithmiques
• Réaliser des prévisions de vente à l’aide des méthodes appropriées
• Analyser les résultats obtenus et définir les actions correctives

Toute personne impliquée dans la prévision des ventes et / ou dans la gestion de production. Vendeurs; planificateurs; acheteurs; responsables logistiques; responsable du marketing; etc.

A noter que cette formation ne requière pas de compétences en analyse des données.

• Présentation des principales caractéristiques des prévisions de vente.
• Développement d’un processus de génération des prévisions de vente
• Etude de l’historique des ventes et des tendances
• Définition des facteurs et tendances pouvant influencer les prévisions de ventes
• Application de méthodes de calcul pour les prévisions de vente
• Processus de mise en œuvre des prévisions algorithmiques dans l’entreprise
• Evaluation des charges issues de la prévision des ventes
• Mesure de la qualité des prévisions par comparaison entre les valeurs planifiées et celles réalisées
• Etude de cas et exemples d’application