Prévision des ventes : quand Excel ne suffit plus
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Créée en mai dernier par Météo France et Euronext, Metnext vient concurrencer sur son marché Climpact, société essaimée en 2003 de l'Institut Pierre-Simon Laplace. Leur métier ? Fournir des indicateurs aux entreprises dont les ventes sont modifiées par les conditions climatiques. Parmi les adeptes, des grands noms de l'énergie ou de l'agroalimentaire qui peaufinent ainsi leurs prévisions de ventes afin d'améliorer leur taux de service client tout en calculant leurs stocks au plus près.
Ce degré de finesse, seule une trentaine d'entreprises en France en ressent le besoin. Mais même sans aller si loin, il semble que peu de sociétés aient atteint un très haut niveau de maturité dans le domaine de la prévision des ventes. Selon Régis Bourbonnais, directeur du master Logistique à l'université Paris-Dauphine, seules 1 000 à 1 500 sociétés en France ont acheté une solution progicielle pour établir leurs prévisions à partir des historiques de vente. Ce chiffre est jugé pessimiste par d'autres. Mais même à le doubler, cela reste peu en regard des 20 000 entreprises industrielles de plus de 20 salariés que recense l'Insee. L'enjeu est pourtant palpable. “ Toute l'optimisation de la chaîne logistique est tirée par la prévision de la demande ”, estime Régis Bourbonnais. Il serait faux, toutefois, de penser que les entreprises sont complètement démunies. Le faible taux d'équipement en logiciel dédié a en fait un principal responsable : le tableur. “ Notre principal concurrent, c'est Excel ”, confirme Jean-René Gard, directeur de l'éditeur Futurmaster.
Un ticket d'entrée à environ 100 k d'euros
Ainsi, à la Compagnie des Salins du Midi, la prévision des ventes des 350 références de sel se résume pour l'instant à l'observation des historiques dans Excel. La société envisage néanmoins d'installer une suite logistique APS (Advanced Planning System) afin d'industrialiser cette opération. Pour aller plus loin dans l'exploitation d'Excel, les historiques de vente peuvent être traités par des algorithmes mathématiques d'extrapolation. Avec cette méthode, la société Thuasne atteint une fiabilité des prévisions (calculée selon le rapport ventes sur prévisions) variant de 40 à 90 % selon les produits. Là encore, on réfléchit à l'utilisation d'un progiciel spécifique.
Toujours dans Excel, le prévisionniste peut, avec les fonctions de régression multiple, combiner l'historique des ventes avec d'autres données. Le budget publicitaire mensuel peut, par exemple, être renseigné en entrée. Des indicateurs économiques extérieurs à l'entreprise pourraient aussi être intégrés, qu'ils soient généraux comme les facteurs climatiques, ou sectoriels comme le nombre de permis de construire délivrés, pour un cimentier par exemple.
Outre Excel et ses algorithmes, l'offre de logiciels ou modules de prévision de demande est abondante. On en trouve inclus dans des suites logistiques de type APS, telle que celles d'Aperia, Azap, Futurmaster, TXT, i2, etc. Mais les éditeurs de PGI du marché en fournissent aussi, à l'instar d'Infor, IFS, Cegid, Jeeves, SAP ou encore Oracle, qui s'est renforcé dans ce secteur en 2006 en rachetant Demantra.
Le ticket d'entrée d'une telle solution est souvent estimé à 100 k d'euros, en incluant les coûts de licences et d'intégration. Or le retour sur investissement (ROI) est relativement difficile à estimer, car même si elle est améliorée, la prévision des ventes n'est pas le seul facteur qui influe sur la gestion des stocks. C'est pourquoi certaines sociétés ne prennent même pas la peine de calculer de ROI. C'est le cas de plus de la moitié des 79 entreprises ayant répondu à l'enquête réalisée par le cabinet de conseil Möbius.
Jongler entre Excel et un outil spécialisé
Manque de visibilité sur le ROI d'un tel projet, coût initial important : ces deux facteurs expliquent aussi que le tableur garde ses adeptes. Même si rien n'empêche de mêler les deux approches. L'industriel de l'éponge, Mapa Spontex, jongle ainsi avec les logiciels pour prévoir ses ventes : son site français utilise Futurmaster, en Allemagne le choix s'est porté sur SAP et, partout ailleurs, c'est Excel qui est employé. Pour Richard Crjnanski, le chef de projet logistique, “ une moyenne lissée dans Excel convient pour les pays qui ont peu de références et de clients. Mais cela devient compliqué pour gérer beaucoup de promotions, de fins de vie de produits ou de nombreux lancements. ” Ces événements exceptionnels sont prévus dans les produits dédiés, à des degrés toutefois différents selon les solutions. Certains incluent, par exemple, des calculs de cannibalisation entre nouveaux et anciens produits risquant d'occuper le même créneau.
D'un point de vue métier, les logiciels intègrent aussi des règles d'éclatement afin de ventiler une prévision globale réalisée pour une famille de produits sur chacun d'entre eux. Excel ne le permet pas sans un développement spécifique et compliqué. Ce tableur n'est pas non plus une base de données et affiche une limitation parfois bloquante : il est plafonné à 65 000 lignes.
Le choix entre un progiciel et une solution Excel dépend également des ressources humaines à disposition dans la société. Comme l'explique Olivier Ardouin, consultant du cabinet Avision spécialisé en chaîne logistique, “ avoir un outil spécifique permet de mettre au service des prévisions des personnes qui connaissent le processus de vente de l'entreprise, plutôt que de simples statisticiens si l'on choisit Excel ”. Un sentiment confirmé par l'étude de Möbius : 41 % des sondés utilisent leur solution sans connaître l'algorithme qu'elle met en œuvre.
Le véritable enjeu : la collaboration
Le prévisionniste ne doit pas être isolé : il lui faut glaner les informations détenues par les autres services pour connaître les périodes de promotion, les lancements de nouveaux produits. Les éditeurs proposent des modules de collaboration via internet, afin de faciliter les remontées d'information des commerciaux sur le terrain, par exemple. Mais, selon l'étude Möbius, seuls 30 % des utilisateurs tirent parti de ces fonctions. L'éditeur Aperia confirme que son module spécialisé n'est utilisé que par 20 % de ses clients. Pour l'éditeur Lawson, l'explication est que, “ dans les PME françaises, le mode oral entre commerciaux et planificateurs (ou au mieux la transmission de fichier Excel sans mode collaboratif) tient encore le haut du pavé ”. De fait, toutes les sociétés interrogées confirment l'importance des réunions d'harmonisation avec les différents services. Chez Blédina, l'équipe prévision des ventes en anime une chaque fin de mois avec les commerciaux, le marketing, le contrôle de gestion. Comme l'explique Dominique Cesbron, responsable des prévisions, “ l'une des forces de notre processus est d'avoir une prévision unifiée pour toute la société ”, ce qui n'est pas le cas partout.
La démarche ultime de la collaboration pour ces producteurs de biens de grande consommation, c'est le CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment), ou partage complet des prévisions avec les points de vente pour établir des prévisions magasin par magasin. Mais ce concept, vieux de dix ans, peine encore à s'imposer en France…
Amélioration des prévisions garantie !
Parmi les 70 sociétés qui faisaient déjà de la prévision de ventes et qui ont mené un projet d'amélioration, 60 ont vu leurs prévisions s'améliorer (de 20 à 40 % pour la moitié d'entre elles).
Plus d'une entreprise sur deux a eu recours à des développements spécifiques pour arriver à ce résultat.
L'implémentation s'est faite en six à douze mois.
Mélanie Perez, prévisionniste pour Thuasne
“ Il nous faudrait un outil intégrant plusieurs modèles, dont celui de Crost on pour gérer nos pièces détachées ”
Séverine Alloncle, prévisionniste grande distribution pour Orangina-Schweppes
“ Excel ne peut gérer nos nombreuses promotions, les périodes d'écrêtage, l'impact de la publicité, la saisonnalité ”
Coca-Cola et Carrefour unis dans la prévision
Si l'industrie des biens de consommation sait ce qu'elle livre aux plates-formes logistiques des distributeurs, elle n'a pas la connaissance détaillée des ventes réalisées dans chaque magasin. Ce qui empêche une prévision fine des ventes. Le concept de CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, Replenishment) vise à partager l'information entre fournisseur et distributeur. Mais il peine à s'imposer. Coca-Cola mène un projet pilote de ce type sur ses produits promotionnels avec Carrefour. Les informations de sorties de caisse des points de vente sont transmises par fichiers plats vers le siège du limonadier, où elles sont analysées dans le module décisionnel BW de SAP. La prévision de vente est alors renvoyée au magasin afin qu'il commande le volume le plus juste. Coca-Cola évite ainsi que des reliquats de produits en promotion ne restent en rayon une fois l'offre terminée. En France, ce concept bute sur le fait que les distributeurs rechignent à partager leurs informations.
2 questions à… : Olivier Ardouin, consultant pour le cabinet de conseil spécialisé en prévision et logistique Avision
Quels problèmes pose l'installation d'une solution de prévision des ventes ?
“ Il faut, au préalable, disposer d'un outil de gestion commerciale, dont l'information sera extraite et consolidée dans l'outil de prévision. Ces échanges s'opèrent par exemple via des requêtes SQL et ne posent pas de problèmes. D'ailleurs, sur le plan technique, l'implémentation d'une solution dédiée de prévision est très simple comparée à celle d'un PGI. On ne risque pas de mettre l'entreprise à terre si le projet connaît un raté. ”
Quelle est la demande pour ce type de logiciels ?
“ Il y a 10 ans, les grands comptes s'intéressaient à des produits tels que ceux de Manugistics ou i2 pour des projets d'envergure mondiale. Aujourd'hui on assiste à la demande des PME, qui peuvent tirer profit de l'émergence de solutions plus légères. ”
