La formulation d’hypothèses en matière de distribution et de demande améliore les prévisions de ventes
Rédigé par Frank Luengo, chef de l’exploitation à Sonora Foods ltée
Le sentiment que l’on éprouve à la vue d’un client qui choisit d’acheter notre marque est très spécial. Cela vient valider le fait que notre produit apporte de la valeur à quelqu’un.
Mais c’est seulement lorsque notre produit est choisi plusieurs fois par jour, à des centaines ou des milliers de points de vente, après avoir été distribué par des flottes de camions tout au long de nombreux parcours de livraison que nous avons l’impression de posséder véritablement une marque évolutive. Avant d’en arriver là, il nous faut une vision ainsi que les chiffres qui soutiendront cette vision.
Ventes à long terme
Dans le récent article introductif sur les prévisions, j’ai parlé de questions fondamentales à se poser pour établir des prévisions de ventes, en commençant par la demande et l’empreinte. Les hypothèses sur la demande permettent de déterminer l’échelle alors que les hypothèses sur l’empreinte permettent d’estimer de façon ascendante combien d’unités de produits pourront être vendues au fil du temps.
Considérez d’abord la question descendante suivante : quelle quantité de poulet les Canadiennes et les Canadiens mangent-ils par année? En partant d’hypothèses générales sur la population, la fréquence de consommation et les portions, on peut supposer que pour une population canadienne d'environ 37,6 millions d’habitants, chaque personne consomme 800 grammes de poulet par semaine en comptant les dîners et les soupers. Cela équivaut à 41,6 kilogrammes de poulet par personne, par année.
Ceci n’est qu’une simple estimation. Par souci de transparence, selon les Producteurs de poulet du Canada, ce chiffre est en réalité autour de 34,6 kilogrammes par année.
Quelle est votre part de marché?
Cette méthode descendante vous donne une idée de la taille de la tarte que vous visez avec votre nouvelle marque. Par exemple, vous pourriez dire : « d’ici cinq ans, nous voulons conquérir 2 % du marché du poulet ». Évidemment, vous devrez valider ces hypothèses avec des données du marché réelles, mais cet exercice vous permettra de pousser votre analyse assez loin sans dépenser une fortune.
Analyse ascendante
La prochaine étape consiste à estimer, de façon ascendante, le nombre de points de vente où votre produit sera offert aux consommateurs. Soyez aussi précis que possible en indiquant le nombre de succursales par enseigne et le nombre de magasins indépendants, ainsi que la distribution géographique des détaillants. Segmentez tous les points de vente et éliminez ceux qui ne conviennent pas à votre marque ou à votre clientèle cible.
Une fois que vous déterminez ce nombre, estimez le nombre d’unités de gestion des stocks (SKU) et la fréquence des ventes pour chaque unité. Pour les ventes auprès des services alimentaires, vous pouvez consulter la recherche sur les menus pour voir la fréquence à laquelle votre type de produit est mentionné. Pour les ventes auprès des détaillants, vous pouvez acheter des données sur les ventes, lesquelles sont normalement accompagnées du taux de croissance pour la dernière année. Vous pouvez également mener des études de consommation, lesquelles sont devenues beaucoup plus accessibles avec l’aide de la technologie et des nouvelles méthodes de recherche. Estimez également le moment auquel vos produits seront offerts à chaque point de vente.
Assignez une probabilité à vos prévisions
Maintenant que vous avez établi un modèle comprenant les points de vente, les unités de gestion des stocks et les rotations, vous devriez assigner une probabilité à vos estimations pour toute la période de prévision. La fiabilité des prévisions de ventes au lancement du produit devrait être faible, mais elle devrait augmenter à chaque phase du processus. En ajustant les probabilités, les unités de gestion des stocks et l’échéancier, vous pouvez maintenant estimer dans quelle mesure vos prévisions varient en fonction de vos hypothèses.
Si vous avez un produit fantastique et un bon plan, vous allez probablement surestimer vos ventes à court terme et les sous-estimer à long terme.
Par exemple, avant d’obtenir un rendez-vous avec un chef de produit, la probabilité que vos prévisions se réalisent pourrait être de 10 %. Après avoir rencontré le chef de produit, la probabilité pourrait atteindre 25 %. Si vous recevez des commentaires positifs du chef de produit, relevez la probabilité à 50 % et, après avoir obtenu une confirmation verbale d’une mise en liste, augmentez-la à 75 %. L’affaire n’est pas dans le sac avant d’atteindre 100 %, c’est-à-dire avant que votre produit ait passé par une rotation complète et que vous ayez reçu une deuxième commande.
Tout ça peut sembler ardu, mais c’est un exercice crucial. Voici ce que l’expérience m’a appris : si vous avez un produit fantastique et un bon plan, vous allez probablement surestimer vos ventes à court terme et les sous-estimer à long terme. Après tout, il est bien connu que les succès instantanés nécessitent souvent des années de travail ardu.
En conclusion
L’établissement de prévisions de ventes fondées sur des hypothèses en matière de demande et de distribution est un exercice crucial. Estimez la taille du marché visé, puis calculez le nombre de points de vente qui offriront votre produit et consultez des données de vente de produits similaires pour connaître les quantités achetées par les clients. Ensemble, ces éléments vous permettront de créer un modèle pour prévoir les ventes.
Frank Luengo est un cadre de l’industrie alimentaire canadienne qui possède une expérience en matière de stratégie d’entreprise et de financement, deux sujets pour lesquels il nourrit une grande passion. Il supervise la croissance de Sonora Foods Ltd. à titre de chef de l’exploitation depuis 2013. Il est titulaire d’un diplôme en informatique de l’Université de Toronto et d’un MBA de la Rotman School of Business.
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