Prévisions ERP : Guide Complet Pour Maximiser Vos Marges

Qu’est-ce que la prévision ERP ?

La prévision ERP est le processus qui consiste à exploiter les données passées et les tendances afin de formuler des hypothèses éclairées sur les conditions futures, vous fournissant ainsi un guide basé sur les données pour faciliter le processus de planification d’entreprise.

Cette approche basée sur les données offre des informations précieuses permettant de guider la prise de décision stratégique, menant ainsi à une entreprise plus performante.

Cela est possible car les systèmes ERP permettent de centraliser et de gérer tous les processus de l’entreprise—gestion des stocks, comptabilité, gestion de projets et gestion de la relation client—depuis une seule plateforme centralisée.

Ce dont vous avez besoin pour établir des prévisions pertinentes

Pour tirer le meilleur parti de la prévision ERP, il vous faut :

Des données fiables

Les prévisions ERP sont comme les prévisions météorologiques : vous comptez sur elles pour planifier, mais elles ne valent rien si elles ne sont pas appuyées par des données. Ainsi, collecter des données pertinentes, internes et externes, est la première étape vers une prévision efficace. Par exemple :

• Données d’inventaire : mouvements de stock, emplacements et niveaux de stock des produits. Cela est particulièrement utile pour les entreprises du secteur de la vente au détail, du commerce électronique ou de la fabrication.
• Données de vente : factures de vente, commandes clients et paiements clients. En incluant les rapports de tous les points de vente—systèmes de point de vente, transactions en ligne et ventes réalisées via les plateformes de réseaux sociaux.
• Données financières : Informations sur les profits, les revenus et les dépenses
• Coûts de production : temps de production, processus de production et coût de la main-d’œuvre
• Données sur les employés : paie, présence des salariés et rapports de performance.
• Rapports de retours clients : retours directs des clients via des enquêtes, avis ou tickets de support.
• Rapports d’études de marché : éclairages provenant d’analyses concurrentielles, d’études sur le comportement des consommateurs, ou de livres blancs sectoriels.
• Tendances sectorielles : évolutions globales comme les changements réglementaires, les avancées technologiques ou les événements mondiaux.

Qui est impliqué dans le processus de prévision ERP ?

Réponse courte : chaque membre de l’équipe qui agit sur la chaîne de revenus de votre entreprise et gère des indicateurs clés de performance intégrés à la prévision. Les membres concernés varient selon votre secteur d’activité, mais, en règle générale, on y trouve :

1. Représentants commerciaux

Les représentants commerciaux gèrent et concluent de nouvelles affaires, les renouvellements et les opportunités d’expansion. Comme ils sont des contributeurs individuels concentrés sur une ou plusieurs opportunités à tout moment, ils jouent un rôle primordial dans la recherche, la production et la révision des données d’opportunité nécessaires à la prévision ERP.

Ils figurent également parmi les plus grands bénéficiaires des fonctionnalités ERP, mais cela relève d’une autre histoire (sur une autre page).

2. Managers commerciaux

Les managers commerciaux sont les membres de l’équipe qui supervisent vos représentants commerciaux ; dans la plupart des organisations, ils sont désignés comme chargés de comptes ou responsables de comptes. Pour la prévision ERP, le manager commercial rassemble les données issues de tous les dossiers de vente des représentants pour créer un ensemble de données de prévision d’équipe. Ils assurent également le suivi des mises à jour de pipeline et apportent leur propre analyse sur les données.

3. Directeurs commerciaux

Les directeurs commerciaux sont des cadres dirigeants responsables du chiffre d’affaires et encadrent les managers commerciaux, jusqu’au directeur des revenus (CRO). Ils jouent un rôle clé dans la prévision ERP en apportant des données historiques de vente, des analyses sur les tendances du marché et des informations sur le comportement d’achat des clients. Ces informations permettent d’établir des prévisions réalistes qui soutiennent des objectifs de vente réalisables et guident les décisions stratégiques de l’entreprise.

4. Responsables des opérations de revenus (RevOps)

Le rôle d'un responsable des revenus est d’offrir une visibilité à l’ensemble de l’équipe chargée des revenus, d’améliorer l’efficacité du processus de génération de revenus, d’assurer la prévisibilité de ces revenus et de favoriser leur croissance. Concernant la prévision, ils pilotent le processus de prévision et prennent la main sur le déploiement auprès de l’équipe commerciale.

5. Analystes métier

Les analystes métier sont considérés comme des experts du secteur dans lequel ils évoluent. Ces professionnels maîtrisent la collecte, le nettoyage et l’analyse des données. Ils fournissent également de précieuses informations sectorielles pour une prévision, garantissant ainsi son exactitude.

Si vous ne disposez pas d’analystes métier en interne, il peut être intéressant d’envisager d’en faire appel — sous contrat — afin de vous aider à mettre en place vos prévisions ERP.

6. Directeur administratif et financier (DAF)

Le DAF fait office de comité de pilotage pour l’ensemble du processus de prévision ERP. Il est le point d’escalade pour les responsables des revenus, les responsables commerciaux et les analystes métier. De plus, il analyse les tendances dans la prévision et réalloue les ressources de l’entreprise en fonction de la situation globale.

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Comment faire des prévisions avec un ERP

Voici un processus simple en cinq étapes pour commencer à générer des prévisions ERP dès maintenant.

Étape 1 : Définir le problème 

C’est souvent la partie la plus difficile des prévisions ERP car elle repose moins sur le système ERP lui-même et davantage sur votre connaissance de votre entreprise. Ici, vous devez clairement expliciter trois points clés : 

1. À quoi sert la prévision
2. Comment fonctionne le marché sur lequel vous évoluez
3. Qui sont vos clients et vos concurrents 

Imaginons que vous dirigiez un magasin de détail et que vous deviez prévoir les ventes quotidiennes du prochain trimestre. En utilisant des techniques telles que la prévision de la demande, il vous faudra prendre en compte des éléments comme la saisonnalité (bonjour la ruée des fêtes), les promotions (comme cette opération éclair que vous préparez), ou encore des facteurs externes tels que l’évolution du marché ou des aléas logistiques.

Cela vous aidera à anticiper les besoins des clients et à ajuster vos stocks à la demande réelle, réduisant ainsi le gaspillage et les occasions manquées.

Étape 2 : Rassembler et préparer les données

Cette étape consiste à identifier les points de données pertinents au sein de votre ERP. Par exemple, l’historique des ventes, les délais de livraison, la capacité de production, les coûts et les niveaux de stock qui alimenteront votre tâche de prévision. 

Une fois votre liste en main, extrayez et consolidez les données issues des différents modules ERP.

L’interrogation de données simplifie le processus

Cela consiste à rédiger et à exécuter des requêtes sur la base de données centralisée de votre système ERP afin de récupérer les données nécessaires selon des paramètres prédéfinis.

Si le langage technique vous fait hésiter, pas d’inquiétude : les requêtes de données se font généralement dans le langage intégré à votre ERP. Il vous suffit de poser des questions précises sur les données — en langage naturel — pour extraire une information ou des réponses spécifiques à partir d’ensembles de données complexes dans votre ERP.

Une fois les données collectées pour la prévision, nettoyez-les et validez-les en repérant les valeurs manquantes, les doublons et les anomalies.

Par exemple, si vous deviez projeter les ventes d’une chaîne de magasins, nettoyer les données impliquerait de retirer les anomalies (ex. : ventes exceptionnellement hautes à cause d’une promotion) et de traiter les valeurs nulles (par exemple, à la suite de la fermeture temporaire de points de vente).

Enfin, étiquetez les données ainsi nettoyées pour les préparer à un traitement et une analyse poussés.

Étape 3 : Effectuer une analyse préliminaire des données

Jeter un coup d'œil aux données dès le début peut révéler beaucoup de choses. Vous pourriez repérer immédiatement des problèmes de qualité ou d'utilisabilité des données. Cette analyse peut également mettre en lumière des schémas ou tendances utiles.

Heureusement, les systèmes ERP sont équipés d'outils de visualisation des données. Ces outils transforment des ensembles de données complexes en cartes, graphiques, tracés et diagrammes clairs et concis, ce qui les rend beaucoup plus faciles à comprendre et à interpréter. Ainsi, comme première étape naturelle, commencez par visualiser vos données à l’aide de graphiques.

C’est également le bon moment pour rechercher et supprimer les doublons dans votre ensemble de données. Dans certains cas, selon votre compréhension du métier et des données, vous pourrez peut-être faire des hypothèses raisonnables pour combler de petites lacunes. En réduisant la quantité de données à analyser, vous pouvez rationaliser tout le processus de prévision.

Étape 4 : Choisir un modèle de prévision

Les logiciels ERP proposent souvent divers modèles de prévision, comme la moyenne mobile, le lissage exponentiel, les modèles saisonniers et même des options plus complexes telles que ARIMA et la vectorisation autorégressive.

Mais avec autant de choix, comment choisir le meilleur ?

Petit spoiler : il n’y a pas de solution miracle.

Le meilleur modèle pour votre prévision sera déterminé par son application prévue, la force des corrélations entre la variable prévisionnelle et les variables explicatives, ainsi que la disponibilité des données historiques.

Par exemple :

• Pour des tendances à court terme, une simple moyenne mobile pourrait suffire. 
• Pour des tendances à long terme, un modèle plus avancé comme le réseau de neurones ou Prophet pourrait être approprié.
• Si vous privilégiez l’interprétabilité et la simplicité, envisagez d’utiliser des modèles de prévision comme la moyenne mobile ou la régression linéaire.
• Vous manquez de données historiques ? Les approches qualitatives, telles que la méthode Delphi, sont très efficaces. 

Étape 5 : Analyser et interpréter les résultats

Voilà la partie passionnante. Une fois que vous avez choisi le modèle de prévision le plus adapté à vos objectifs, il est temps de le mettre à l’épreuve. Il suffit d’alimenter le modèle avec vos données et de le laisser faire son travail.

Author's Tip

Comparez votre prévision aux données réelles. Cela vous permet d’évaluer la précision non seulement du modèle, mais de l’ensemble du processus, et d’ajuster chaque étape en conséquence.

Par exemple, supposons que vous disposiez de données sur la satisfaction client, les dépenses marketing et les ventes. Grâce à une analyse de régression, vous pourriez déterminer s’il existe une relation entre les ventes et les dépenses marketing, et les ventes elles-mêmes. S’il existe une relation, vous pouvez alors commencer à prédire comment les variations des ventes seront impactées par les efforts marketing.

Comment améliorer la qualité de vos prévisions 

Il existe trois axes principaux sur lesquels se concentrer pour améliorer les prévisions ERP :

Approfondissez votre compréhension

Examinez de plus près votre logiciel ERP, en particulier ses capacités d’analytique croisée. Plus votre ERP s’intègre facilement avec des outils tiers tels que Google Analytics, plus la qualité de vos prévisions sera élevée.

Assurez-vous de disposer de bonnes données

Assurez-vous que les données reçues de vos partenaires concernant la logistique, les fournisseurs, la production et plus encore sont exactes. Des données fiables sont la base de prévisions fiables.

Passez votre système en revue

Vérifiez que vous disposez de tous les éléments nécessaires pour des prévisions de qualité. Si ce n’est pas le cas, envisagez de mettre en place des modules ERP supplémentaires ou de faire évoluer votre abonnement à mesure que vos besoins en prévision évoluent, afin d’accéder à des analyses avancées.

Cette personnalisation continue rationalise le processus de prévision pour toutes les parties impliquées.  

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Quand faire des prévisions 

Le calendrier de prévision ERP dépendra des cycles et de la saisonnalité de votre entreprise.

Par exemple, supposons que votre entreprise ait identifié une tendance à la hausse de la demande client durant l'été. Armé de cette connaissance, vous augmenteriez les niveaux de production en été pour répondre à la hausse de la demande et maximiser les ventes, ou lanceriez des campagnes de marketing ciblées durant ces mois pour attirer de nouveaux clients et augmenter encore davantage le chiffre d'affaires.

Pour la plupart des entreprises, il existe deux types de prévisions à prendre en compte, ayant des échéances différentes :

Meilleures pratiques pour la prévision ERP

Restez à jour

Planifiez des mises à jour régulières et de la maintenance de votre solution ERP. Un système bien entretenu évite les incohérences de données et protège l'intégrité de vos informations. Cela se traduit par des prévisions fiables, car elles sont fondées sur des données propres et précises.

Vérifiez votre travail

Comparez périodiquement vos prévisions aux résultats réels de l'entreprise. Ensuite, mettez à jour votre processus de prévision et vos modèles en fonction des évolutions du marché, de nouvelles données et d'autres circonstances imprévues.

Maîtrisez parfaitement votre système

Utilisez les ressources de formation fournies par votre éditeur de logiciel ou par un consultant ERP. De nombreux fournisseurs donnent des instructions pour exploiter au maximum les fonctionnalités de prévision de leur ERP.

Commencez simplement

Les prévisions avancées basées sur des statistiques peuvent paraître complexes au départ, commencez donc par une tâche plus simple, comme estimer la demande moyenne d'un produit sur la base de l'historique. Analysez ensuite dans quelle mesure cette prévision simple correspond à la demande réelle observée. Progressez ensuite vers des techniques tenant compte de facteurs tels que la saisonnalité et les tendances. 

Choisir le bon logiciel ERP

Les systèmes ERP diffèrent largement en termes de taille, de portée et de fonctionnalités. Il va donc de soi qu’un logiciel ERP standard ne conviendra pas forcément à vos besoins de prévision. Au minimum, vous devez tenir compte de l’évolutivité, du rapport coût-efficacité, des besoins d’intégration et des modèles de mise en œuvre avant de faire votre choix.

Pour de nombreuses entreprises, les ERP modernes offrent un soutien opérationnel immédiat sans personnalisation poussée. Cependant, certains nécessitent des fonctionnalités supplémentaires par rapport aux nombreuses options standards intégrées.

Si votre entreprise utilise de nombreux processus spécialisés, il serait judicieux d'opter pour un type de logiciel ERP extensible, qui s'intègre à des solutions existantes ou maison, ou qui permet à votre équipe informatique de développer des fonctionnalités sur mesure. 

Prévoir sans boule de cristal

Il n’existe pas de méthode mystique pour prédire l’avenir de votre entreprise. La prévision ERP aide votre société à transformer des données chaotiques en informations structurées et exploitables. Cela permet une meilleure gestion de la trésorerie, des décisions d’inventaire plus avisées et une réactivité accrue face aux changements du marché — autant d’éléments qui contribuent directement à des marges bénéficiaires plus saines.

Et lorsque vous intégrez des prévisions externes (comme les tendances sectorielles, les indicateurs économiques ou les délais des fournisseurs), vous donnez à votre ERP une vision plus large. Plutôt que de réagir à ce qui vient de se passer, vous anticipez ce qui vous attend autour du prochain virage.

Ainsi, que vous soyez une entreprise aguerrie ou une jeune startup, la prévision ERP devrait être un outil fondamental dans votre arsenal.

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