Réussir dans l’environnement commercial moderne, complexe et concurrentiel, exige une stratégie tournée vers l’avenir. En s’appuyant sur les performances historiques, les études de marché et les tendances actuelles, les modèles de prévision financière fondés sur les données peuvent aider les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel.
Il existe de nombreux modèles de prévision différents, ainsi qu’encore davantage de solutions logicielles pour les mettre en œuvre. Dans ce guide, je vais présenter quelques modèles de prévision utiles et expliquer comment vous pouvez les utiliser pour prendre l’avantage dans votre secteur.
Qu’est-ce qu’un modèle de prévision ?
Les modèles de prévision sont des outils utilisés pour prédire les performances futures à partir de données historiques et actuelles. Dans le monde des affaires et de la finance, le terme prévision fait presque toujours référence aux prévisions financières.
Un modèle de prévision utilise une méthodologie statistique, ou des formules et des hypothèses, pour prédire les performances futures, notamment le chiffre d’affaires, la demande des clients et les taux d’attrition.
Plus précisément, ces modèles servent à déterminer dans quelle mesure les variations de certaines variables et de certains paramètres sont susceptibles d’influencer les performances (contrairement aux budgets, qui vous aident à affecter vos flux de trésorerie). Par exemple, une chaîne de restaurants pourrait utiliser un modèle pour déterminer comment les changements des heures d’ouverture d’un établissement ou les variations saisonnières affecteront le chiffre d’affaires.
Il existe toutes sortes de modèles de prévision (présentés en détail ci-dessous), mais ils ont tous le même objectif : utiliser les données historiques, les hypothèses et les tendances actuelles pour prédire les performances futures.
Ces outils peuvent être appliqués à une infinité de scénarios potentiels et sont essentiels pour les équipes financières, marketing et dirigeantes. Pour la suite de ce guide, je vais laisser de côté le reste et me concentrer explicitement sur les modèles de prévision financière.
Méthodes de prévision
Choisir le bon type de technique de modélisation (ainsi que le modèle de prévision approprié) est très important. Mais avant de pouvoir faire ce choix, vous devez disposer de quelques informations de base sur ces modèles et leur fonctionnement.
Il existe deux grandes catégories de modèles de prévision : quantitatifs et qualitatifs.
Méthodes de prévision qualitative
La prévision qualitative repose sur les opinions et le jugement d’experts. Elle est :
- De nature subjective
- Non fondée sur les données ou tendances passées
- Utilisée pour analyser des données non numériques
Les méthodes qualitatives sont utilisées lorsque l’objet de l’analyse ne peut pas être mesuré ou compté. Par exemple, si une entreprise souhaite comprendre les motivations et les convictions qui influencent le comportement des consommateurs et ont un impact sur leurs décisions d’achat, aucune donnée quantitative ne peut révéler ces éléments. La prévision qualitative repose sur les opinions individuelles, les recherches et les études.
Méthodes de prévision quantitative
La prévision quantitative utilise les tendances numériques des données historiques pour prévoir les performances futures. Les modèles quantitatifs :
- Sont plus objectifs par nature
- S’appuient sur des données historiques (par exemple, le chiffre d’affaires, les effectifs, etc.)
- Analysent des données numériques
Dans la catégorie quantitative, on distingue deux sous-catégories supplémentaires :
Séries chronologiques
Les modèles de séries chronologiques se concentrent sur les tendances et leurs variations, en s’appuyant sur des données historiques.
Par exemple, une entreprise qui se prépare à lancer ses activités dans un nouveau pays pourrait utiliser les données de son lancement précédent (notamment les données de ventes, les tendances concernant les effectifs, etc.) pour préparer un budget pour ce nouveau lancement.
Associatifs/causaux
Les modèles associatifs, également appelés modèles causaux, sont plus avancés et se concentrent sur plusieurs ensembles d’informations très précises et affinées. Ils utilisent les données passées et excellent lorsqu’il s’agit de prendre des données apparemment disparates et de les relier à l’objectif visé par la prévision.
Ils peuvent également être utilisés pour établir des relations d’association entre les indicateurs financiers d’une entreprise et des variables externes. Par exemple, un fabricant d’appareils électroménagers pourrait créer un modèle qui prédit les ventes d’appareils en fonction du nombre de permis de construire délivrés dans une zone donnée.
Ci-dessous, je vais présenter les bases de certains des modèles de prévision les plus couramment utilisés aujourd’hui par les entreprises.
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Modèles courants de prévision quantitative
Les modèles de prévision quantitative s’appuient sur des données historiques pour faire des prédictions concernant l’avenir.
Par exemple, un détaillant pourrait examiner les données de ventes du quatrième trimestre des trois dernières années afin de prévoir le volume des ventes pendant la période de pointe des achats de fin d’année.
Si vous ne disposez pas de données internes (par exemple, si vous êtes un détaillant qui vient de démarrer son activité), vous pourriez tout de même utiliser la prévision quantitative ; il vous faudrait simplement avoir accès à des données comparables provenant de votre secteur d’activité.
Dans le domaine de la prévision quantitative, plusieurs modèles populaires peuvent être utilisés — je vais les expliquer ci-dessous.
Séries chronologiques
Les modèles de séries chronologiques sont utilisés lorsqu’on dispose de plusieurs années de données. Ils sont particulièrement utiles lorsque les relations entre les points de données (le prix moyen et le volume des ventes, par exemple) sont relativement stables et que les tendances sont facilement identifiables.
Par exemple, une entreprise peut choisir d’utiliser des modèles de séries chronologiques pour projeter la croissance d’une gamme de produits existante.
Imaginons que la gamme de produits concernée ait été lancée il y a quatre ans et qu’elle ait connu une croissance régulière depuis. L’entreprise pourrait utiliser ces données, puis appliquer un modèle de série chronologique pour prédire quel pourrait être le volume des ventes l’année prochaine (ou plusieurs années plus tard).
Ligne droite
La modélisation en ligne droite est une technique simple qui fournit des estimations des revenus futurs ou d’autres indicateurs financiers en tenant compte des chiffres passés et en supposant que ces tendances se poursuivront.
Par exemple, si une entreprise a connu une croissance annuelle de ses ventes de 3.6% au cours des quatre dernières années et s’attend à ce que les tendances actuelles se poursuivent, elle peut utiliser un modèle en ligne droite pour prédire le montant des revenus de ventes qu’elle est susceptible de générer à l’avenir.
Comme son nom l’indique, le modèle en ligne droite suppose une évolution constante et prévisible. Il est simple, mais peut néanmoins constituer un bon point de départ pour prévoir un éventail d’indicateurs financiers et de scénarios.
Quelle est la différence entre les prévisions par séries chronologiques et les prévisions en ligne droite ?
Les modèles de séries chronologiques sont généralement utilisés pour comprendre les cycles de tendance, les fluctuations cycliques et la saisonnalité, tandis que les prévisions en ligne droite servent généralement à prédire une croissance (ou une baisse) stable.
Imaginez les prévisions par séries chronologiques comme un cercle ou une spirale autonome ; pour la ligne droite, pensez à une ligne, eh bien, droite !
Moyenne mobile
Le modèle de moyenne mobile est quelque peu similaire au modèle en ligne droite décrit ci-dessus, mais il fonctionne avec des ensembles de données plus restreints et se concentre sur des périodes à court ou moyen terme.
Les entreprises peuvent utiliser des modèles de prévision par moyenne mobile pour prédire la demande pendant les fêtes, par exemple. L’entreprise pourrait alors prendre en compte les chiffres de revenus des ventes calculés par moyenne mobile pour le quatrième trimestre de 2019, 2020, 2021 et 2022, respectivement.
Elle pourrait appliquer une formule simple pour obtenir la moyenne mobile :
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
où
A = Moyenne pour une période donnée
et
N = Nombre total de périodes
L’entreprise pourrait ensuite utiliser cette moyenne mobile pour établir une prévision des chiffres de ventes attendus pour les fêtes de cette année.
Cette formule nécessite un ensemble de données de qualité. Dans l’exemple utilisé ci-dessus, quatre années de données sont prises en compte. Mais surtout, elle ignore les données de ventes hors quatrième trimestre, qui sont largement sans intérêt lorsqu’il s’agit de prévoir spécifiquement les ventes de fin d’année.
Lissage exponentiel
Les modèles de lissage exponentiel sont similaires aux modèles de moyenne mobile, mais ils appliquent une méthode de pondération afin d’accorder davantage de poids aux données récentes.
Reprenons par exemple le même cas que précédemment. L’entreprise dispose de quatre années de données historiques sur les ventes de fin d’année, mais elle a connu une croissance régulière au cours de cette période.
Par conséquent, les données des années les plus anciennes sont moins pertinentes que les données récentes des deux dernières années.
Les modèles de lissage exponentiel accordent un poids plus important aux données les plus récentes. Cela est utile, car les entreprises peuvent ainsi adapter leurs prévisions afin de refléter les tendances les plus récentes des données.
Bien qu'il puisse être tentant d'utiliser des données plus anciennes si elles présentent une situation plus favorable (valorisations de 2021 contre valorisations de 2022, par exemple), il est impératif d'utiliser les données les plus appropriées pour avoir une bonne idée de ce qui nous attend.
Projection des tendances
La projection des tendances ajuste une droite de tendance à une équation mathématique, puis utilise cette équation pour projeter cette tendance dans l'avenir.
Un modèle de projection des tendances examine les données passées — comme les chiffres des ventes des week-ends, des jours de semaine ou de certaines saisons, par exemple — afin de faire des prévisions sur la demande future pendant ces périodes.
Il peut être appliqué de manière similaire à la modélisation linéaire, selon les ensembles de données sur lesquels vous travaillez. Les projections de tendances comprennent plusieurs sous-catégories, notamment les logarithmes, les polynômes et la méthode des caractéristiques de pente.
Modèles associatifs
Les modèles associatifs, également appelés modèles causaux, relient un indicateur commercial donné (comme le chiffre d'affaires) à une variable indépendante distincte (comme la croissance démographique d'une ville).
Les modèles causaux sont utiles pour relier les prévisions relatives aux futures activités de l'entreprise à des variables distinctes, à l'intérieur comme à l'extérieur de celle-ci.
Par exemple, le propriétaire d'un camion-restaurant pourrait utiliser un modèle pour prévoir la demande lors d'une fête estivale en fonction des prévisions météorologiques pour le week-end. De même, une société de promotion immobilière pourrait utiliser la modélisation causale pour prévoir la demande future de logements récemment construits dans une collectivité, en fonction de la croissance démographique prévue dans la région.
Cela dit, les modèles associatifs peuvent également être utilisés pour prévoir une variable donnée en fonction de sa relation avec d'autres variables connexes. Par exemple, une entreprise pourrait utiliser la modélisation causale pour prévoir la marge bénéficiaire estimée qui résulterait d'une augmentation des dépenses publicitaires.
Par définition, les modèles associatifs sont plus complexes que les modèles de séries chronologiques.
Les modèles associatifs peuvent intégrer des données externes et tenter d'établir une relation entre un indicateur commercial relativement courant (p. ex. le chiffre d'affaires) et un indicateur que de nombreuses entreprises pourraient même ne pas prendre en compte (p. ex. le revenu annuel typique des ménages d'une ville).
Bien qu'ils soient plus complexes, les modèles causaux peuvent être extrêmement utiles pour établir des prévisions plus précises — et garder une longueur d'avance sur les concurrents.
Régression linéaire simple
La régression linéaire simple aide les entreprises à examiner la corrélation entre une variable dépendante (comme le chiffre d'affaires) et une variable indépendante (comme les dépenses publicitaires).
Ou, en reprenant l'exemple des données externes, la régression linéaire simple pourrait également être utilisée pour déterminer la corrélation entre une variable dépendante (comme le chiffre d'affaires par établissement) et une variable indépendante (comme le revenu des ménages dans un comté donné).
La régression linéaire simple peut être représentée en traçant un graphique linéaire avec un indicateur sur l'axe Y et un autre sur l'axe X. Mais comme son nom l'indique, il faut rester simple : ces modèles ne permettent de comparer que deux variables.
Régression linéaire multiple
Comme vous l'avez peut-être deviné, la régression linéaire multiple s'appuie sur la régression linéaire simple en ajoutant plusieurs variables commerciales à l'équation.
Il y a toujours une seule variable dépendante (p. ex. le chiffre d'affaires), mais il peut y avoir plusieurs variables indépendantes provenant de sources de données internes, externes ou des deux.
La régression linéaire multiple est complexe et nécessite généralement un logiciel d'analyse statistique pour être réalisée. En outre, les données utilisées (nombre d'éléments de données, durée analysée, décisions prises lors de la phase de nettoyage des données) sont importantes pour la précision de la formule de régression obtenue.
La prévision par régression linéaire exige d'examiner attentivement les résultats afin de prendre en compte les variables qui ne sont pas représentées dans les données utilisées pour la régression et de déterminer si ces variables manquantes amèneront le modèle à surestimer ou à sous-estimer l'impact d'une variable indépendante.
Author's Tip
Il convient de noter que les modèles de régression linéaire simple et multiple supposent que le passé peut aider à prédire l’avenir. Bien que cela puisse être utile, par exemple, pour les entreprises qui souhaitent prévoir leurs revenus futurs (en supposant une croissance continue), ce ne serait pas une bonne méthode pour prédire l’efficacité de futures embauches sur la base des performances des recrutements passés.
Modèles courants de prévision qualitative
Les modèles de prévision qualitative utilisent des données subjectives et qualitatives. Ils sont souvent employés lorsque les données quantitatives ne sont pas disponibles.
Par exemple, un modèle qualitatif peut dépendre des informations fournies par un expert ou des résultats d’une enquête menée auprès de clients potentiels.
Les prévisions qualitatives sont de nature plus subjective, mais elles restent très utiles, en particulier dans les situations où il n’existe pas de données solides sur lesquelles s’appuyer. PS : je trouve toujours étrange que « données » soit le pluriel.
Quoi qu’il en soit.
Tous les modèles de prévision qualitative nécessitent un certain type de collecte de données (entretiens avec des experts, panels, enquêtes, etc.), mais ils diffèrent par la manière dont ces données sont recueillies puis utilisées pour étayer les prévisions. Ils sont généralement moins utiles pour les prévisions financières, car avec chacun d’entre eux, vous jetez en quelque sorte des spaghettis contre un mur pour voir ce qui tient ; certains sont simplement plus précis que d’autres.
Méthode Delphi
Avez-vous déjà entendu parler de l’oracle de Delphes ? Son travail consistait entièrement à faire des prédictions sur l’avenir — ce qui n’est pas très différent de celui d’un directeur financier… n’est-ce pas ?
Oui, vous pouvez commencer à vous présenter comme l’oracle de votre entreprise. Non, vous ne pouvez pas dire que je vous en ai donné la permission.
La méthode Delphi s’appuie sur les opinions d’experts, généralement au moyen d’un petit groupe de spécialistes du sujet. Par exemple, un établissement d’enseignement privé peut consulter un groupe de professeurs afin de recueillir des données sur les habitudes des étudiants.
Dans la méthode Delphi, les experts sont interrogés afin de recueillir des données. Point essentiel, chaque expert est interrogé indépendamment, puis les données sont agrégées a posteriori. Cela contribue à prévenir les biais de groupe et permet une totale liberté d’expression.
La méthode Delphi utilise des « tours » de collecte de données. Le premier tour est individuel, mais les suivants sont collectifs. Les réponses de chaque expert sont partagées avec l’ensemble du groupe, ce qui ouvre la voie à la discussion. Les experts sont libres de modifier leurs opinions ou leurs estimations lors des tours suivants.
Comme la méthode Delphi repose généralement sur de petits groupes d’experts, il est important de sélectionner les bonnes personnes à interroger, car la qualité des données dépend uniquement des connaissances des experts.
Étude de marché
Je parie que vous n’avez jamais entendu parler de celle-ci auparavant — hé, je vous vois lever les yeux au ciel !
Les études de marché constituent une méthode de prévision très courante, utilisée par les entreprises pour recueillir l’opinion de clients potentiels. Par exemple, un fabricant de produits alimentaires qui lance une nouvelle marque de glaces hypocaloriques pourrait interroger ses clients sur leurs objectifs de perte de poids et leurs choix alimentaires au moyen d’une enquête en ligne.
Les études de marché sont généralement une question de volume ; plus vous pouvez obtenir de réponses du public, mieux c’est.
Les études de marché peuvent être menées par téléphone, par e-mail, par SMS, lors d’entretiens en personne, et bien plus encore. Elles sont souvent réalisées avec l’aide de cabinets d’études de marché, qui se chargent des entretiens et de la collecte des données.
Consensus d’un panel
Le consensus d’un panel s’appuie sur un groupe de discussion qui recueille les opinions d’experts et de salariés. Il est souvent constitué d’un panel de salariés issus de tous les niveaux de l’entreprise, plutôt que de seuls dirigeants.
Cette méthodologie combine de manière unique — et leur accorde le même poids — les opinions de véritables experts et celles de « semi-experts ». Par exemple, une équipe cherchant à prévoir la demande saisonnière pour une boisson d’une certaine saveur peut inclure des employés des ventes, du marketing, voire du personnel en magasin.
Comme son nom l’indique, le panel doit parvenir à une estimation consensuelle. Le groupe peut partager ses opinions et débattre, mais il doit finalement parvenir à un consensus.
Prévision visionnaire
Les prévisions visionnaires reposent sur les connaissances et les opinions d’une seule personne — j’ai trouvé intéressant que celle-ci ne soit pas appelée la méthode Delphi, puisqu’il ne s’agit que d’une seule personne… mais après tout, elle bénéficiait de l’aide des dieux (et personne ne m’a demandé mon avis).
La personne visionnaire en question peut être vous, un autre membre de votre équipe dirigeante, un consultant externe ou un expert du secteur.
Comme ce modèle de prévision repose sur une seule personne visionnaire, il est sujet au biais de confirmation et doit être utilisé de préférence en association avec d’autres méthodes.
Prévision composite de la force de vente
Les prévisions composites de la force de vente se concentrent sur la collecte de données qualitatives auprès du personnel commercial. Elles s’appuient généralement sur les opinions de plusieurs membres de l’équipe, idéalement ceux qui travaillent dans le type de ventes lié au produit concerné.
Par exemple, si un constructeur automobile envisageait un nouveau modèle, il pourrait mener une enquête auprès de son personnel commercial afin de recueillir des informations sur l’opinion des clients, leurs besoins, les questions fréquemment posées, leurs budgets, etc.
L’idée est que les représentants commerciaux disposent d’une expérience pratique des interactions avec les clients (et savent ce qui stimule réellement les ventes) et possèdent donc des connaissances plus précieuses sur le comportement et les attentes réels des clients.
La modélisation composite de la force de vente peut également être utile pour identifier les tendances régionales et locales.
Bien que la liste ci-dessus ne soit pas exhaustive, elle couvre bon nombre des modèles de prévision les plus couramment utilisés. Cela dit, certains sont certainement plus populaires que d’autres.
Quels sont les modèles de prévision les plus courants ?
Dans l’ensemble, la modélisation des séries chronologiques (notamment les modèles linéaires et de moyenne mobile) tend à être la plus utilisée.
Cela s’explique en partie par le fait que les modèles de séries chronologiques permettent d’effectuer des prévisions plus objectives à partir de données historiques. Ils ne reposent pas sur l’avis d’experts ou les retours des clients, qui peuvent être changeants et sujets à des biais. Ils utilisent plutôt des données concrètes pour construire des modèles fiables des indicateurs de performance futurs.
Ces modèles sont également populaires parce qu’ils sont relativement simples à utiliser et ne nécessitent souvent aucun logiciel spécialisé. Certains logiciels que vous utilisez peut-être déjà, comme votre système de planification des ressources de l’entreprise, disposent probablement de ces fonctionnalités de modélisation statistique intégrées. La modélisation linéaire peut même être réalisée assez facilement à la main dans Excel.
La modélisation causale est également couramment utilisée, mais elle est un peu plus complexe et nécessite souvent un logiciel ou un certain niveau de formation. Elle est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de suivre les relations entre des variables très distinctes, qu’il s’agisse d’une seule variable indépendante (régression linéaire simple) ou de plusieurs (régression linéaire multiple).
En ce qui concerne les modèles de prévision qualitatifs, les études de marché sont généralement les plus courantes. De nombreuses entreprises réalisent des enquêtes, recueillent les retours des clients et utilisent ces données pour éclairer leurs décisions stratégiques à venir. D’autres choisissent de faire appel à des sociétés d’études de marché externes pour mener des enquêtes plus complètes sur les clients.
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Pourquoi les prévisions sont-elles importantes ?
Comme je l’ai évoqué tout au début de cet article, les prévisions sont essentielles pour vous éviter de :
- Perdre des investisseurs, puis
- Être licencié
Je plaisante. Enfin, un peu.
Les prévisions sont importantes parce qu’elles permettent aux entreprises de planifier l’avenir. L’idée générale des prévisions est de recueillir des informations auprès de diverses sources, puis de les utiliser pour prendre de meilleures décisions.
Par exemple, une entreprise qui fournit des produits spécialisés aux détaillants peut utiliser un modèle de prévision pour anticiper la demande pendant la période chargée des achats de fin d’année. Ses efforts de modélisation pourraient améliorer les estimations de la demande, ce qui lui permettrait d’augmenter ses stocks afin de répondre à la demande saisonnière.
Une entreprise peut également choisir d’utiliser un modèle de prévision pour analyser l’impact financier des différents niveaux de prix ou des stratégies commerciales envisagés pour le lancement prochain d’un produit. Elle pourrait associer ces travaux à des prévisions de la demande saisonnière afin de déterminer non seulement la meilleure stratégie commerciale, mais aussi le moment idéal pour lancer les ventes et promotions saisonnières.
En définitive, quel que soit l’indicateur examiné, l’objectif des prévisions est d’obtenir un aperçu des tendances ou des indicateurs financiers futurs afin de se préparer à ce qui nous attend.
Comment utiliser les modèles de prévision
Chaque modèle de prévision est déployé d’une manière différente. Toutefois, la stratégie générale est la suivante :
- Définissez clairement votre objectif. L’objectif est-il de déterminer quand vous devez lever votre prochain financement ? Concentrez-vous alors sur les prévisions de trésorerie et formulez des hypothèses prudentes.
- Sélectionnez le modèle approprié. J’ai présenté les cas d’utilisation spécifiques des modèles de prévision financière mentionnés ci-dessus. En définitive, de nombreuses entreprises choisiront d’utiliser plusieurs modèles, mais il est utile de se limiter à un ou deux modèles pour commencer.
- Rassemblez les données. Les modèles quantitatifs utilisent des données historiques (généralement les données financières de l’entreprise), tandis que les modèles qualitatifs utilisent des données subjectives recueillies auprès des clients ou d’experts du secteur.
- Construisez le modèle. Ce processus varie considérablement selon le modèle spécifique utilisé. De nombreux modèles peuvent être configurés dans Excel ou dans des outils similaires très répandus. D’autres peuvent nécessiter un logiciel statistique ou un logiciel de prévision spécialisé.
- Déterminez votre niveau de confiance. Les intervalles de confiance servent à exprimer le niveau d’incertitude associé à une prévision. Les intervalles de confiance les plus utilisés sont de 90 %, 95 % et 99 %. Plus le niveau de confiance est élevé, plus la prévision est fiable. Comme on peut s’y attendre, plus les données sont objectives, plus le niveau de confiance tend à être élevé.
- Déployez le modèle. Déployez ensuite le modèle en suivant le protocole recommandé pour ce modèle particulier et en vous appuyant sur les données les plus pertinentes que vous pouvez rassembler.
- Analysez les résultats. Prenez les résultats obtenus et comparez-les aux autres estimations ou prévisions dont vous disposez peut-être déjà. Vous pouvez également exécuter d’autres modèles à partir des mêmes données afin de détecter les différences.
Certains modèles de prévision nécessitent une formation de niveau expert en statistiques ou en prévisions financières, tandis que d’autres sont beaucoup plus simples à utiliser. En définitive, les complexités et les difficultés des prévisions dépendent du modèle choisi et de la quantité et de la qualité des données avec lesquelles vous travaillez.
Quels logiciels sont utilisés pour les prévisions ?
De nombreux types de logiciels peuvent être utilisés pour les prévisions, des feuilles de calcul de base aux outils d’apprentissage automatique et fondés sur l’IA.
Bien que de nombreux modèles financiers puissent être exécutés dans Microsoft Excel ou Google Sheets, beaucoup nécessitent un logiciel ERP, un logiciel EPM ou tout autre logiciel spécialisé.
Avant d’acheter un nouveau logiciel, veillez à vérifier les fonctionnalités de vos outils existants. Certains logiciels de gestion des stocks intègrent des fonctionnalités de prévision de la demande ainsi que d’autres outils permettant de planifier les niveaux de stock. Et votre service de paie propose peut-être des fonctionnalités de prévision des effectifs.
Pour les prévisions qualitatives, peu de logiciels méritent d’être pris en considération, car la plupart des entreprises s’appuient sur des sociétés d’études et des consultants tiers spécialisés dans la réalisation et la publication d’études de marché.
En définitive, puisque les « prévisions » constituent un terme très général, de nombreuses solutions logicielles différentes peuvent être utilisées, mais les logiciels de prévision offrent des avantages spécifiques à votre entreprise.
Les modèles de prévision peuvent donner un avantage à votre entreprise
Savoir quand, où et comment utiliser les prévisions financières peut donner un avantage aux entreprises.
Grâce à des modèles de prévision appropriés et à des données d’entrée précises, les entreprises peuvent élaborer des budgets plus exacts, affiner leurs objectifs et leurs stratégies concurrentielles, et être mieux préparées pour l’avenir.
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