L’analyse des ventes et les prévisions d’achats excellent. Prévisions à l'aide d'Excel (méthodes d'exemples de modèles Excel). Facteurs supplémentaires de prévision des ventes

Il existe des données sur les activités de l'entreprise pour la période rétrospective (tableau 2.2).

Requis:

faire une prévision pour les trois prochaines années en utilisant la méthode CAGR et l'analyse de régression ;

comparer les résultats des prévisions et justifier le choix de la stratégie de développement de l'entreprise.

Tableau 2.2–Valeur du chiffre d'affaires du fret ferroviaire

Chiffre d'affaires du fret	Valeurs par année, millions de t-km

Option 1. Déterminons les valeurs prévisionnelles sur la base du taux de variation annuel moyen des indicateurs à l'aide de la formule 2.1. Pour le chiffre d'affaires du fret local, le taux de variation annuel moyen des valeurs sera égal à

Les valeurs prévisionnelles des indicateurs avec cette approche sont déterminées par la formule (2.2). Ensuite, pour le chiffre d'affaires du fret local, la valeur pour la première année de planification sera

11312,12 millions de t-km.

Les valeurs restantes sont déterminées de la même manière. Les résultats du calcul sont résumés dans le tableau 2.3.

Tableau 2.3–Calcul des valeurs prévisionnelles du chiffre d'affaires du fret

Chiffre d'affaires du fret, millions de t-km	Valeur pour la 7ème année		Prévisions pour les années

Option 2. Déterminons les valeurs prévisionnelles de l'indicateur de chiffre d'affaires du fret local à l'aide d'une analyse de régression. L'analyse des données statistiques présentées nous permet de choisir une forme linéaire de la fonction pour décrire le modèle d'évolution des indicateurs cibles au fil du temps, nous utiliserons donc les formules 2.3 et 2.4.

Nous résumons les valeurs intermédiaires pour calculer les coefficients de l'équation de régression dans le tableau 2.4.

Tableau 2.4 – Valeurs de calcul du coefficient de régression

Alors le système d’équations (2.4) prendra la forme

Après résolution de ce système, on obtient les valeurs =8243,143 et =410,607 ; et l'équation de régression prend la forme

V p = 8243.143+410.607· t

Où t - année pour laquelle la prévision est faite : t = 8, 9 et 10 ans.

Le calcul des autres indicateurs est effectué de la même manière.

Tableau 2.5–Prévision des valeurs du chiffre d'affaires du fret

Chiffre d'affaires du fret, millions de t-km	Chances		Prévisions pour les années

Il est nécessaire de prendre en compte que le chiffre d'affaires total du fret est un indicateur complexe et est défini comme la somme du chiffre d'affaires du fret dans le trafic local, l'importation, l'exportation et le transit. Par conséquent, lors de la prévision d'indicateurs complexes, ils doivent être décomposés en composants (dans notre cas, locaux, d'importation, d'exportation et de transit), les valeurs prédites des composants doivent être évaluées et la valeur de l'indicateur complexe doit être trouvée en utilisant les formules des dépendances correspondantes. Analysons la valeur prévisionnelle du chiffre d'affaires total du fret, calculée selon deux options, et les valeurs​​obtenues en résumant les prévisions des éléments inclus dans le chiffre d'affaires du fret (tableau 2.6).

Tableau 2.6–Comparaison des résultats des prévisions de chiffre d'affaires du fret

prévision		Valeurs par année
	valeurs

Comme le montre le tableau, avec la première méthode de calcul, il y a une augmentation significative de l'écart dans la valeur du chiffre d'affaires total du fret avec l'augmentation de la période de prévision. Lorsqu'elles sont calculées à l'aide de la méthode de corrélation, les valeurs sont les mêmes.

Pour sélectionner les valeurs finales, nous afficherons graphiquement les valeurs du chiffre d'affaires total du fret réalisé et les valeurs prédites calculées à l'aide de deux options (Figure 2.1). La deuxième option (modèle de régression) reflète plus précisément le rythme ultérieur de développement des volumes de production. Le choix final de la variante des valeurs prévisionnelles pour le développement de l'entreprise est effectué s'il existe des valeurs prévisionnelles pour tous les indicateurs cibles caractérisant la stratégie de développement de l'entreprise.

Graphique 2.1 – Comparaison des résultats des prévisions de chiffre d'affaires du fret

Le réalisme et la faisabilité du budget de l'entreprise dépendent en grande partie de la manière dont le plan de vente de produits a été élaboré et, par conséquent, les revenus ont été prévus. Cette solution propose plusieurs manières de planifier les ventes, parmi lesquelles vous pourrez choisir celle la plus adaptée aux spécificités des activités de l’entreprise.

Avantages et inconvénients

La décision révèle en détail et avec des exemples la procédure de planification des volumes de ventes en termes physiques et monétaires, ainsi que la coordination du plan de vente avec le budget des revenus et dépenses et des flux de trésorerie. Si la planification des ventes est l'apanage du service commercial, la méthodologie proposée sera utile au chef d'entreprise pour vérifier la validité et l'exactitude des chiffres annoncés.

Étant donné que la plupart des entreprises opèrent dans un environnement concurrentiel et que le succès commercial dépend de la capacité à vendre des produits, nous envisagerons l'option lorsque le plan de vente servira de point de départ lors de l'élaboration d'un budget.

Comment organiser la planification des ventes

Les ventes sont généralement planifiées par des hommes d'affaires et des économistes. Les premiers d'entre eux prédisent l'état du marché, les relations avec les clients, déterminent la valeur des ventes et (ou) les taux de croissance des prix ; ces derniers fournissent du matériel analytique (basé sur la comptabilité et (ou) le reporting de gestion). Selon les critères particulièrement importants pour l'entreprise, le plan de vente peut être structuré de différentes manières : par contreparties, gamme de produits, groupes de prix, conditions, paiements, etc. Les ventes peuvent être planifiées sur un horizon d'un mois ou de plusieurs années. . En règle générale, ils sont prévus pour l'année avec une ventilation mensuelle et pour les années suivantes - sans ventilation. Si nécessaire (situation financière difficile et menace de déficits de trésorerie), des détails plus détaillés sont possibles - par exemple, seul le premier trimestre (le plus proche) est divulgué sur une base de dix jours, puis un plan mensuel est proposé.

Comment préparer un plan de vente

Pour planifier « à partir de ce qui a été réalisé », la base est des informations sur la dynamique des ventes (en termes physiques et en valeur) pour la période précédente, comparables en durée et en saisonnalité à celle prévue. Cette exigence peut être difficile à satisfaire, car les ventes sont généralement prévues au quatrième trimestre, lorsque l'année n'est pas encore terminée et que les résultats n'ont pas encore été résumés. Dans ce cas, les informations sont utilisées sur les ventes réelles des 9 ou 10 derniers mois et sur les ventes planifiées pour la période restant jusqu'à la fin de l'année (novembre-décembre).

Si une entreprise applique des taux de TVA différents ou est engagée dans plusieurs types d'activités qui prévoient des systèmes fiscaux différents, il est alors particulièrement important pour elle de prévoir les ventes en valeur sans TVA - de cette façon, le plan sera plus correct. Cela peut également être recommandé aux entreprises qui appliquent la TVA standard de 18 pour cent. À l'avenir, lors de la clarification des domaines d'utilisation de la prévision de base (par exemple, pour préparer un budget de trésorerie, pour calculer la charge fiscale, pour définir les tâches du service commercial, etc.), les revenus avec TVA devraient être calculés.

En fonction de la gamme de produits, du nombre de contreparties et d'autres caractéristiques commerciales, différentes méthodes de planification du volume des ventes peuvent être utilisées : un produit à la fois, avec détail par contreparties et nomenclature, prenant en compte non seulement le coût final, mais aussi ses composants (quantité, prix, limitations des ressources) .

Le moyen le plus simple de planifier les ventes est de prendre le volume des ventes pour la période de base (celle qui sert de base, par exemple, le mois dernier ou le même mois de l'année dernière - lors de la planification par mois) et de l'ajuster au niveau souhaité. augmenter en utilisant la formule 1.

Formule 1. Calcul du plan de vente

Cette méthode est utilisée lorsque l'entreprise ne fabrique qu'un seul produit et que les ventes sont prévues sur un mois ou qu'il n'y a pas de fluctuations saisonnières de la demande tout au long de l'année.

Tenez compte de la structure des ventes.

Le volume des ventes peut être prévu en détail, par produit et/ou client. Les calculs sont effectués selon la formule 1, mais les données pour la période de base sont prises dans les mêmes analyses (produits ou clients). De plus, les taux de croissance cibles des ventes devront également être fixés individuellement pour chaque type de produit (client). La prévision est formée pour l'année dans son ensemble ou par périodes - mais uniquement en l'absence de fluctuations saisonnières de la demande. Lors de la planification par client, des coefficients sont fixés en fonction de la situation des contreparties (par exemple, si la société acheteuse se développe activement, vous pouvez prévoir une augmentation des ventes), en fonction des accords conclus, ainsi que sur la base d'expertises de commerçants (voir tableau 1. Plan de vente en valeur par contreparties).

Tableau 1. Plan de vente en valeur par contreparties

Un plan de vente produit par produit est constitué en tenant compte des taux de croissance des ventes individuels pour chaque produit, selon qu'il s'agit d'augmenter les ventes ou de retirer le produit du marché (voir Tableau 2. Plan de vente en valeur par produit) .

Tableau 2. Plan de vente en valeur par produit

Vous pouvez également fournir une structure à deux niveaux du plan de vente :

• par contreparties (acheteurs) et par la gamme de biens qu'ils achètent (voir tableau 3. Plan de vente en valeur par contreparties et produits) ;
• par gamme de produits et ses clients (voir Tableau 4. Plan de vente en valeur par ligne de produits et clients).

Cette méthode vous permet de préparer un plan plus détaillé. Les ratios cibles sont fixés en tenant compte à la fois de l’état des relations avec les clients et des intentions de l’entreprise de promouvoir ses produits.

Tableau 3. Plan de vente en termes de valeur par entrepreneurs et produits

Contrepartie	Nomenclature
SARL "Elochka"	Bonbons "Brise"	1500,00	1,015	1522,50
	Bonbons "Grilyazh"	1000,00	1,040	1040,00
	Bonbons gourmands	1500,00	1,070	1605,00
	Bonbons "Ensoleillé"	1000,00	1,050	1050,00
	Total	5000,00	1,044	5217,50
SARL "Château"	Bonbons "Brise"	5000,00	1,010	5050,00
	Bonbons "Grilyazh"	2000,00	1,040	2080,00
	Bonbons gourmands	2000,00	1,075	2150,00
	Bonbons "Ensoleillé"	1000,00	1,015	1015,00
	Total	10 000,00	1,030	10 295,00
SARL "Zèbre"	Bonbons "Brise"	1000,00	1,110	1110,00
	Bonbons "Grilyazh"	500,00	1,090	545,00
	Bonbons gourmands	1500,00	1,100	1650,00
	Bonbons "Ensoleillé"	1000,00	1,040	1040,00
	Total	4000,00	1,086	4345,00
Kangourou LLC	Bonbons "Brise"	7500,00	1,010	7575,00
	Bonbons "Grilyazh"	9500,00	1,040	9880,00
	Bonbons gourmands	2000,00	1,050	2100,00
	Bonbons "Ensoleillé"	1000,00	1,030	1030,00
	Total	20 000,00	1,029	20 585,00
Total		39 000,00	1,037	40 442,50

La détermination des taux de croissance des ventes des contreparties, en tenant compte des produits qu'elles achètent, donne des résultats légèrement différents de la planification uniquement pour les clients ou uniquement pour les types de produits. Compte tenu de la structure de vente à deux niveaux, il est nécessaire d'analyser non seulement les tendances des relations avec la contrepartie, mais également l'état du marché, pour corréler les intérêts de l'entreprise dans la promotion d'un produit particulier avec les besoins et les capacités. de clients. Ce travail est plus difficile, mais ses résultats sont plus précieux pour l'entreprise.

Tableau 4. Plan de vente en valeur par gamme de produits et clients

Nomenclature	Contrepartie	Volume des ventes pour la période de base, frotter.	Taux de croissance des ventes, unités	Volume de ventes prévu, frotter.
Bonbons "Brise"	SARL "Elochka"	1500	1,015	1522,50
	SARL "Château"	5000	1,010	5050,00
	SARL "Zèbre"	1000	1,110	1110,00
	Kangourou LLC	7500	1,010	7575,00
	Total	15 000	1,017	15 257,50
Bonbons "Grilyazh"	SARL "Elochka"	1000	1,040	1040,00
	SARL "Château"	2000	1,040	2080,00
	SARL "Zèbre"	500	1,090	545,00
	Kangourou LLC	9500	1,040	9880,00
	Total	13 000	1,042	13 545,00
Bonbons gourmands	SARL "Elochka"	1500	1,070	1605,00
	SARL "Château"	2000	1,075	2150,00
	SARL "Zèbre"	1500	1,100	1650,00
	Kangourou LLC	2000	1,050	2100,00
	Total	7000,00	1,072	7505,00
Bonbons "Ensoleillé"	SARL "Elochka"	1000,00	1,050	1050,00
	SARL "Château"	1000,00	1,015	1015,00
	SARL "Zèbre"	1000,00	1,040	1040,00
	Kangourou LLC	1000,00	1,030	1030,00
	Total	4000,00	1,034	4135,00
Total		39 000,00	1,037	40 442,50

Tenir compte des facteurs influençant la croissance des ventes

Le montant des revenus est influencé par deux indicateurs : le prix et le volume des ventes en termes physiques. Lors de la planification, vous pouvez prendre en compte la dynamique souhaitée pour chacun d'eux. Diverses sources de croissance (prix et quantité) sont prises en compte pour former le pourcentage cible d'augmentation (croissance) des ventes (voir formule 2 Calcul du pourcentage cible de croissance des ventes) :

Formule 2. Calcul du pourcentage cible de croissance des ventes

Par exemple, les hommes d’affaires se sont vu confier une tâche : augmenter les ventes de 10 pour cent. Il n’est toutefois pas précisé quelle devrait être la source de cette croissance. L’objectif peut être formulé plus clairement : augmenter la quantité de biens vendus de 5 pour cent tandis que les prix augmentent de 6 pour cent. Dans ce cas, l'augmentation cible des ventes sera égale à 11,3 pour cent ((100% + 5%) × (100% + 6%) : 100% – 100%). Lorsque vous utilisez cette méthode de planification des ventes, vous devez prendre en compte la structure à deux niveaux des prévisions de ventes de produits - elle peut être divulguée à la fois par type de produit, divisé par contreparties, et vice versa (voir tableau 5. Plan de vente prenant compte tenu de la dynamique des prix et des volumes de ventes). Si l'entreprise dispose d'un large assortiment de produits ou d'un large éventail d'entrepreneurs, de gammes de produits ou de clients, il est préférable de les regrouper en groupes. Par exemple, les contreparties peuvent être regroupées par région, échelle d'approvisionnement, objectif de l'achat de biens, modes de paiement, etc.

Tableau 5. Plan de vente prenant en compte la dynamique des prix et les volumes de ventes

Contrepartie	Nomenclature	Fait			Coefficient de croissance des prix, unités.	Taux de croissance du volume des ventes, unités.	Taux de croissance des ventes, unités.	Plan
		prix, frotter.	Quantité, kg	Volume des ventes, frotter.				prix, frotter.	Quantité, kg	Volume des ventes, frotter.
SARL "Elochka"	Bonbons "Brise"	50,00	30,00	1500,00	1,05	1,06	1,113	52,50	31,80	1669,50
	Bonbons "Grilyazh"	100,00	10,00	1000,00	1,03	1,06	1,092	103,00	10,60	1091,80
	Bonbons gourmands	25,00	60,00	1500,00	1,04	1,07	1,113	26,00	64,20	1669,20
	Bonbons "Ensoleillé"	40,00	25,00	1000,00	1,05	1,05	1,103	42,00	26,25	1102,50
Total	–	125,00	5000,00	–	–-	–	–	132,85	5533,00
SARL "Château"	Bonbons "Brise"	40,00	125,00	5000,00	1,07	1,09	1,166	42,80	136,25	5831,50
	Bonbons "Grilyazh"	100,00	20,00	2000,00	1,04	1,08	1,123	104,00	21,60	2246,40
	Bonbons gourmands	20,00	100,00	2000,00	1,06	1,05	1,113	21,20	105,00	2226,00
	Bonbons "Ensoleillé"	40,00	25,00	1000,00	1,10	1,06	1,166	44,00	26,50	1166,00
Total	–	270,00	10 000,00	–	–	–	–	289,35	11 469,90
SARL "Zèbre"	Bonbons "Brise"	50,00	20,00	1000,00	1,08	1,10	1,188	54,00	22,00	1188,00
	Bonbons "Grilyazh"	100,00	5,00	500,00	1,09	1,06	1,155	109,00	5,30	577,70
	Bonbons gourmands	25,00	60,00	1500,00	1,11	1,10	1,221	27,75	66,00	1831,50
	Bonbons "Ensoleillé"	40,00	25,00	1000,00	1,06	1,09	1,155	42,40	27,25	1155,40
Total	–	110,00	4000,00	–	–	–	–	120,55	4752,60
Kangourou LLC	Bonbons "Brise"	34,90	215,00	7500,00	1,20	1,10	1,320	41,88	236,39	9900,00
	Bonbons "Grilyazh"	95,00	100,00	9500,00	1,09	1,03	1,123	103,55	103,00	10 665,65
	Bonbons gourmands	20,00	100,00	2000,00	1,08	1,04	1,123	21,60	104,00	2246,40
	Bonbons "Ensoleillé"	40,000	25,00	1000,00	1,06	1,06	1,124	42,40	26,50	1123,60
Total	–	440,00	20 000,00	–	–	–	–	469,89	23 935,65
Total		–	944,90	39 000,00	–	–	–	–	1012,64	45 691,15

Situation : comment prévoir les recettes en fonction du budget des ventes

Pour préparer un budget de trésorerie, il est nécessaire de planifier les ventes par mois, de préférence par contreparties, car cela permettra de prendre en compte la dynamique des comptes clients. Les revenus sont prévus TVA comprise. Si l'entreprise n'applique pas de taux spéciaux de cette taxe (10 % et 0 %), alors le volume total des ventes prévu est multiplié par 18 % (voir tableau 8. Plan de vente en valeur avec TVA pour le budget de trésorerie). Sinon, vous devrez regrouper les contreparties et les ventes par elles, puis multiplier les volumes de ventes obtenus par les taux d'imposition correspondants. Lors de l'élaboration d'un budget de trésorerie, n'oubliez pas d'ajuster le plan de vente en fonction de la croissance et du remboursement des créances. Si les modalités de paiement pour toutes les contreparties sont les mêmes (par exemple, paiement dans les 14 jours calendaires après expédition), vous pouvez clarifier le plan général de vente des créances reportées. Sous différentes conditions de paiement, il est nécessaire de regrouper les acheteurs selon la durée du report (voir tableau 9. Ajustement du plan de vente en valeur avec TVA pour le budget de trésorerie).

Tableau 6. Plan de vente en valeur avec TVA pour le budget de trésorerie (fragment)

Contrepartie	Janvier			…	Décembre			Total pour l'année
		Taux de croissance des ventes, unités	Volume de ventes prévu, frotter.	…	Volume des ventes pour la même période de l'année dernière, frotter.	Taux de croissance des ventes, unités	Volume de ventes prévu, frotter.	Volume des ventes pour la même période de l'année dernière, frotter.	Taux de croissance des ventes, unités	Volume de ventes prévu, frotter.
SARL "Elochka"	500,00	1,05	525,00	…	400,00	1,05	420,00	6000,00	1,05	6300,00
SARL "Château"	600,00	1,04	624,00	…	700,00	1,04	728,00	7800,00	1,04	8112,00
SARL "Zèbre"	300,00	1,10	330,00	…	150,00	1,10	165,00	3000,00	1,10	3300,00
Kangourou LLC	2000,00	1,03	2060,00	…	1500,00	1,03	1545,00	21 000,00	1,03	21 630,00
Total	3400,00	–	3539,00	…	2750,00	–	2858,00	37 800,00	–	39 342,00
TVA (18%)	612,00	–	637,02	…	495,00	–	514,44	6804,00	–	7081,56
Total TTC	4012,00	–	4176,02	…	3245,00	–	3372,44	44 604,00	–	46 423,56

Tableau 7. Ajustement du plan de vente en valeur avec TVA pour le budget de trésorerie (fragment)

Indice	Janvier	Février	Mars	Avril	Peut	…
Créances en début de période, frotter.	30 000	31 250	27 500	32 750	36 250	…
Volume des ventes, frotter. avec TVA, comprenant :	75 000	65 000	74 000	85 000	73 000	…
avec paiement différé de 14 jours calendaires (environ 50% des ventes sont payées le mois suivant)	50 000	45 000	57 000	60 000	55 000	…
SARL "Elochka"	20 000	25 000	27 000	30 000	25 000	…
SARL "Château"	30 000	20 000	30 000	30 000	30 000	…
avec paiement différé de 7 jours calendaires (environ 25% des ventes sont payées le mois suivant)	25 000	20 000	17 000	25 000	18 000	…
SARL "Zèbre"	10 000	10 000	10 000	10 000	10 000	…
Kangourou LLC	15 000	10 000	7000	15 000	8000	…
Créances prévues, frotter., y compris la longueur :	31 250	27 500	32 750	36 250	32 000	…
14 jours	25 000	22 500	28 500	30 000	27 500	…
7 jours	10 000	5000	4250	6250	4500	…
Encaissements tenant compte de l'augmentation (remboursement) des créances (créances en début de période + volume des ventes - créances prévues)	73 750	68 750	68 750	81 500	77 250	…

Situation : comment prendre en compte les promotions marketing et les périodes de pénurie dans la prévision des ventes

Vous devez planifier les ventes en fonction de la demande et non de la dynamique des volumes de ventes au cours des périodes passées. Après tout, la demande peut être artificiellement limitée par l’ampleur des approvisionnements ou par des ruptures de stock. Lorsque des estimations sous-estimées sont utilisées pour les prévisions, cela conduit à un autre déficit. La situation des campagnes marketing est inverse. Depuis un certain temps, la demande est artificiellement augmentée par la promotion en cours. Si, lors de la planification des achats, nous nous concentrons sur les données de cette période, les attentes seront alors déraisonnablement élevées.

Il existe plusieurs approches pour traiter les informations en période de promotions et de pénuries marketing. Une solution consiste à exclure complètement les périodes avec des indicateurs peu fiables et à ne pas en tenir compte lors de la planification. Cependant, l'utilisation de cette approche peut entraîner la perte d'informations importantes sur l'évolution des tendances des ventes ou la saisonnalité. De plus, le volume des données historiques sera considérablement réduit. Par conséquent, il est préférable d'utiliser une méthode alternative et de restaurer la demande - en la débarrassant des pics et des baisses inhabituels. Le plus simple est de remplacer ces valeurs par des moyennes de périodes fiables. Une option plus complexe consiste à utiliser des prévisions rétrospectives pour générer des données sur les périodes passées de campagnes marketing et de pénuries.

Les indicateurs restaurés qui en résultent servent à une évaluation plus précise de la demande réelle de produits. De plus, sur la base de ces informations, il est possible de calculer le profit perdu dû à la pénurie et le bénéfice supplémentaire provenant de la campagne marketing. Parfois, la période de baisse de la demande après une campagne marketing doit être considérée comme peu fiable. Pendant ce temps, les acheteurs achètent des biens pour une période plus longue que d'habitude. Souvent, une hausse significative est suivie d’une baisse des ventes. En rétablissant la demande pendant cette période, on peut calculer l'effet négatif de la campagne marketing. La comparaison des données (réelles pour la période de baisse des ventes après la campagne marketing et prenant en compte le rétablissement de la demande pendant la même période) permettra d'évaluer la rentabilité de la campagne et de prendre une décision sur l'opportunité de sa répétition. Au contraire, après une pénurie, les ventes peuvent augmenter. Cependant, il convient de réfléchir aux produits vendus par l’entreprise. S'ils peuvent être facilement achetés par des acheteurs auprès d'autres fournisseurs, il n'y aura pas de forte augmentation de la demande et les données pour cette période peuvent être considérées comme fiables.

Le processus de prévision des ventes est l'un des outils d'information importants pour planifier les activités économiques d'une entreprise manufacturière. Divers modèles de prévision ont été développés et sont déjà utilisés par les chefs de produit, sur la base de données historiques et d'analyses de l'environnement existant. Cependant, pour utiliser efficacement les modèles existants dans une entreprise, il est nécessaire d'organiser une collecte automatisée d'informations et d'établir des critères d'évaluation de l'exactitude des prévisions. De plus, lors de la prévision des ventes de produits, les responsables doivent s'assurer de prendre en compte les facteurs suivants :

• comportement du consommateur;
• les stratégies de promotion de produits antérieures et planifiées ;
• actions des fabricants concurrents ;
• environnement extérieur de l'entreprise, ses évolutions.

Toutes les méthodes de prévision des ventes existantes peuvent être divisées en quatre groupes principaux : basées sur le jugement ; orienté vers le consommateur; extrapolation des ventes ; la modélisation.

1. Méthodes basées sur le jugement. Ce groupe comprend des méthodes telles que l'étude des intentions des contreparties, les jeux de rôle, les expertises, la méthode Delphi, le brainstorming et une prévision consolidée du service commercial.

Étudier les intentions des contreparties. L’essence de cette méthode est que les consommateurs sont invités à décrire leur comportement dans diverses situations. De telles enquêtes visant à étudier les intentions et le comportement des consommateurs sont efficaces si les données sur les volumes de ventes antérieurs ne sont pas disponibles. Cette méthode peut être recommandée aux managers lors de l'établissement d'une prévision lors de l'introduction d'un nouveau produit sur le marché.

Jeux de rôle. La méthode est utilisée pour prendre en compte ce qu'on appelle le facteur humain. Il est extrêmement efficace pour analyser les réactions possibles de la contrepartie à une option spécifique de la politique choisie. Cependant, il est ici nécessaire de reproduire de la manière la plus réaliste possible la situation dans laquelle l'interaction se produit. En pratique, la méthode est rarement utilisée.

Évaluations d'experts. L'essence de cette méthode est d'élaborer une opinion collective d'un groupe de spécialistes sur un produit particulier. En pratique, il existe plusieurs méthodes d’expertise. Considérons l'un d'eux - méthode par points, au cours de laquelle, dans un premier temps, est constitué un groupe d'experts de spécialistes dans ce domaine dont le nombre doit être égal ou supérieur à 9 personnes, la composition du groupe doit être homogène. À l'étape suivante, tous les membres du groupe d'experts déterminent collectivement les paramètres les plus importants (3-5) de l'objet pouvant affecter le volume des ventes. Ensuite, par des moyens experts, le degré d'importance, ou le rang, de chaque paramètre sélectionné est établi. Pour prédire ou calculer l'effet bénéfique et chaque élément de coût, chaque classe d'objets ayant le même objectif a son propre système de points, puisque l'effet bénéfique et les éléments de coût sont influencés par leurs propres facteurs ou paramètres.

Important à retenir !

La méthode d'expertise diffère sensiblement de l'étude des intentions des contreparties, puisque si l'on demande à un expert d'évaluer la dynamique du marché, il n'est pas tenu d'être représentatif, bien au contraire : chaque expert est unique. En règle générale, de 5 à 20 experts sont impliqués, et le moyen le plus efficace d'obtenir une évaluation unique est de peser les résultats individuels avec des poids égaux. La précision des prévisions obtenues grâce à cette méthode peut être améliorée en utilisant des procédures de type Delphi.

Méthode Delphes. C'est l'une des variétés de la méthode d'expertise. Son essence réside dans la procédure itérative permettant d'obtenir un indicateur intégral avec une réduction cohérente de la variance des écarts entre les estimations des experts. La spécificité de cette méthode est que la généralisation des résultats de la recherche s'effectue à travers une enquête écrite individuelle auprès d'experts en plusieurs tours selon une procédure spécialement élaborée. La fiabilité de la méthode est considérée comme élevée lors de prévisions sur une période d'un à trois ans, ainsi que sur une période plus longue. Selon l'objet de la prévision, de 10 à 150 experts peuvent être impliqués dans l'obtention d'expertises.

Méthode de brainstorming(ou idée de génie). Comme la méthode Delphi, il s’agit d’une variante de la méthode d’expertise. Sa base est l'élaboration d'une solution après une discussion commune du problème par des experts. En règle générale, les experts sont des spécialistes non seulement de ce problème, mais également d'autres domaines de connaissances. La discussion se déroule selon un scénario pré-élaboré.

L'avantage des méthodes expertes est leur relative simplicité et leur applicabilité pour prédire presque toutes les situations, y compris dans des conditions d'informations incomplètes. Une caractéristique de ces méthodes est la capacité de prédire les caractéristiques qualitatives du marché (par exemple, les changements de la situation sociopolitique, l'impact de l'environnement sur la production et la consommation de certains biens).

Les inconvénients des méthodes expertes incluent la subjectivité des opinions des experts et les limites de leurs jugements.

périodes précédentes et inclut la méthode de moyenne mobile, le lissage exponentiel et l’analyse de régression.

Méthode de moyenne mobile. L'une des méthodes bien connues de lissage des séries chronologiques, basée sur le fait que les écarts aléatoires des valeurs moyennes s'annulent mutuellement en raison du remplacement des niveaux initiaux de la série chronologique par une valeur moyenne arithmétique dans la période de temps sélectionnée. . La valeur résultante se réfère au milieu de l'intervalle de temps (période) sélectionné.

Ensuite, la période est décalée d'une observation et le calcul de la moyenne est répété. Dans ce cas, les délais de détermination de la moyenne sont toujours considérés comme les mêmes. Ainsi, dans chaque cas considéré, la moyenne est centrée, c'est-à-dire se réfère au point médian de l'intervalle de lissage et représente le niveau pour ce point.

Lors du lissage d'une série temporelle avec des moyennes mobiles, tous les niveaux de la série sont impliqués dans les calculs. Plus l’intervalle de lissage est large, plus la tendance est fluide. La série lissée est plus courte que la série originale (P - 1) observations, où P.- la valeur de l'intervalle de lissage. Le choix de l'intervalle de lissage dépend des objectifs de prévision.

Où t+ 1 - période de prévision ; t- la période précédant la période de prévision (année, mois, etc.) ;;/, + , - indicateur prédit ; t,_je- moyenne mobile sur deux périodes précédant la prévision ; P.- nombre de niveaux inclus dans l'intervalle de lissage ; yt - la valeur réelle du phénomène étudié pour la période précédente ; y,_ ( - la valeur réelle du phénomène étudié pour deux périodes précédant celle de prévision.

Lors de l'utilisation de cette méthode, il est nécessaire de prendre en compte le fait que les données des périodes précédentes sont caractérisées par une valeur de base, une tendance, un caractère cyclique (saisonnalité) et un caractère aléatoire.

L'utilisation de la méthode de la moyenne mobile permet aux gestionnaires de lisser dans une large mesure les écarts aléatoires et de rendre les tendances (cycles) plus évidentes.

Lissage exponentiel. La prévision utilisant la méthode de lissage exponentiel est l’une des méthodes de prévision les plus simples, mais elle ne convient que pour prévoir une période à venir. La formule de travail de la méthode de lissage exponentiel est présentée ci-dessous.

Où t- la période précédant la prévision ; t+ 1 - période de prévision ; U[+i- indicateur prédit ; UN- paramètre de lissage ; yt- fait-

la valeur théorique de l'indicateur étudié pour la période précédant celle de prévision ; Utah- moyenne pondérée exponentiellement pour la période précédant la période de prévision.

Lors de la prévision à l'aide de cette méthode, des difficultés surviennent liées au choix de la valeur du paramètre de lissage a et à la détermination de la valeur initiale t/ 0.

La méthode de lissage exponentiel est la plus efficace pour élaborer des prévisions à moyen terme.

Analyse de régression. Cette méthode est une généralisation du modèle de séries chronologiques. Largement utilisé dans la pratique par les managers spécialisés et facilement calculé via Excel. Cette forme d'extrapolation repose sur une analyse de régression dans laquelle la période de temps est considérée comme la variable indépendante.

4. Méthodes basées sur la modélisation (catégorie associative des méthodes de prévision). Ils incluent la méthode des indicateurs avancés et des modèles économétriques.

Les principaux indicateurs. Lors de l'élaboration de prévisions en économie, certains indicateurs macroéconomiques sont utilisés. Si les valeurs de ces indicateurs changent avant les changements dans l'économie, ces indicateurs sont alors appelés indicateurs avancés. Des indicateurs avancés existent dans tous les secteurs de l’économie, et tous sont obligés de se concentrer sur eux. Par exemple, les indicateurs de stocks de véhicules dans les points de vente font office d'indicateurs avancés pour l'industrie automobile. Très souvent, les changements dans l'économie sont considérés comme des changements dans le niveau d'emploi de la population.

Modèles économétriques sont des modèles de régression multi-équations à grande échelle. Actuellement, ils ne sont pas particulièrement appréciés des managers en raison de leur coût élevé et de la volonté des entreprises de réduire tous leurs coûts. Cependant, avec leur aide, il est possible d'analyser les conséquences de la mise en œuvre de diverses stratégies, de planifier la dynamique du marché et de l'environnement des affaires, générant ainsi divers scénarios de développement. Lors du choix de cette méthode, il convient de garder à l'esprit qu'il sera nécessaire de prédire les valeurs des facteurs explicatifs. Certains d’entre eux (par exemple la mode) peuvent poser de gros problèmes.

En général, l'utilisation de modèles économétriques sera efficace s'il existe une forte relation de cause à effet entre la valeur étudiée (par exemple, les ventes) et un ensemble de facteurs, et également lorsque la forme de la relation est connue et peut être estimé.

Choisir une méthode pour faire une prévision dans chaque situation spécifique est un processus complexe. En règle générale, un manager a toujours la possibilité de choisir parmi plusieurs alternatives. Généralement, dans la pratique, les experts utilisent des méthodes fondées sur le jugement pour préparer des prévisions à court et moyen terme, et parmi les méthodes quantitatives, la plus populaire est la méthode de la moyenne mobile.

• Fatkhutdinov R.L. Marketing stratégique : manuel. M. : JSC « Business School « Intel-Sintez » », 2000. P. 198-200.
• Prévisions consolidées du service commercial. Les prévisions de volumes de ventes sont établies par les spécialistes du service commercial. L'avantage de cette méthode est que les spécialistes du service commercial sont en contact étroit avec des vendeurs qui connaissent très bien leurs consommateurs, leurs comportements spécifiques et le volume des achats de produits. Les quotas de vente de produits sont souvent fixés sur la base de ces évaluations. Cependant, comme le montre la pratique, leur taille est parfois quelque peu sous-estimée par les vendeurs.
• Méthodes orientées consommateur. Parmi eux, il y en a deux principaux : les tests de marché et les analyses de marché. Tests de marché. L’essence de cette approche est de mener une étude de marché primaire. Pour collecter des informations sur le marché du produit étudié, les experts ont souvent recours à des groupes de discussion et à des enquêtes auprès des consommateurs au point de vente du produit. Rappelons qu'un focus groupe s'entend généralement comme un groupe de répondants, comprenant de huit à dix consommateurs potentiels, réunis pour discuter d'un sujet qui intéresse chacun d'eux à un degré ou à un autre. Le processus de discussion suit un scénario pré-élaboré sous la direction d'un modérateur. La discussion peut durer jusqu'à deux heures, même si parfois il est nécessaire de travailler plus longtemps. Les discussions de groupe sont considérées comme des méthodes qualitatives car les données obtenues ne peuvent pas (au sens statistique) être considérées comme représentatives de ce groupe de population particulier. Examens des conditions du marché. L'essence de cette méthode réside dans l'étude de marché et l'enquête auprès des consommateurs potentiels d'un produit concernant leur degré de disposition à acheter le produit analysé. En règle générale, il est demandé à un consommateur potentiel d'évaluer son degré de disposition à acheter un certain produit sur une note de 10. -échelle de points, où 10 points correspondent à la ferme intention du répondant d'acheter ce produit. Les résultats concernant l’intention d’achat sont ensuite transposés à la population totale du pays. Compte tenu de la tendance des consommateurs dans la vie réelle à surestimer la probabilité d'acheter un produit, les gestionnaires utilisent souvent l'approche « mais au maximum » lorsqu'ils préparent une prévision du volume des ventes, c'est-à-dire Seul le nombre de notes maximum (10 points) est pris en compte.
• Méthodes d'extrapolation des ventes (méthodes des séries chronologiques). Ils sont basés sur les données disponibles concernant les volumes de ventes
• 2 URL : http://www.ekonomika-st.ru
• Juste là.
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Prévoir les ventes et la demande à l’aide des technologies de l’information n’est plus inhabituel. Les solutions informatiques modernes permettent de traiter facilement de grandes quantités de données et de calculer toutes sortes d'indicateurs statistiques de ventes - simples et exponentiels - sur la base desquels sont établies les prévisions de la plupart des entreprises.

Méthodes de prévision des ventes

Les méthodes moyennes permettent de prédire assez précisément les ventes de biens à demande régulière et permettent de prendre en compte les émissions et les facteurs saisonniers. Cependant, lorsqu’il s’agit de biens dont la demande est irrégulière, ces méthodes ne fournissent pas le niveau requis de précision des prévisions.

Il n'est pas difficile de prédire la demande de biens à demande irrégulière sur de longues périodes (trimestre, semestriel, année), mais la prévision perd de sa précision dans le cas d'un horizon de planification « semaine-mois ».

En règle générale, étant donné le coût élevé des biens dont la demande est irrégulière, il est assez difficile de déterminer le niveau optimal de stock pour ces articles et de prendre la décision d'acheter en excès. Les analyses ABC et XYZ de ces produits ne répondent pas non plus à la question clé.

• Combien de biens dont la demande est irrégulière doivent être achetés pour maintenir un niveau de service raisonnable ?

Des stocks excessifs de biens coûteux avec une demande irrégulière conduiront, au mieux, à « enfouir » un volume important de fonds de roulement dans l'entrepôt, qui pourrait être utilisé à d'autres fins. Ou à la formation de « stocks morts » ou de stocks illiquides - dans le cas où nous parlons d'articles dont les collections sont mises à jour chaque année : outils électriques coûteux, gros appareils électroménagers haut de gamme, articles de luxe vendus avec des articles ordinaires.

Dans le même temps, le manque de ces produits en stock réduit considérablement le bénéfice possible des ventes, car le bénéfice de la vente d'une unité d'un produit coûteux peut parfois dépasser de plusieurs dizaines de fois le bénéfice de la vente d'un produit standard.

Exemple de prévision des ventes par la méthode BRT

Supposons que les données de ventes d'un tel produit puissent être présentées dans le tableau suivant :

Disons que le délai de livraison d'un produit à partir du moment où il est commandé auprès du fournisseur jusqu'à son arrivée à l'entrepôt est de quatre jours et que le solde actuel dans l'entrepôt est de 1 pièce. Le nombre d'articles vendus sur une période donnée est de 30 pièces.

• Dans quelle quantité les marchandises doivent-elles être achetées maintenant, en tenant compte du délai de livraison des marchandises ?

Lors du calcul sur la base des ventes moyennes, nous recevrions une valeur de vente moyenne du produit d'un montant de : 30 pièces / 31 jours = 0,97 pièces par jour, et le volume des ventes lors de la livraison serait d'environ 4 unités, plus précisément de 0,97. pièces * 4 jours = 3,9 pièces.

Ayant un article en stock, nous pouvons supposer que nous devons en commander trois autres pour reconstituer le stock. Cependant, l’analyse des ventes montre que vendre cinq unités de marchandises ou plus n’est pas une situation si inhabituelle. Et si nous n’achetons que trois produits, nous ne pourrons pas satisfaire la demande et nous nous priverons de ventes.

• Quelle quantité de produits faut-il conserver en stock et quel niveau de service peut être garanti aux clients dans cette situation afin de garantir que la demande maximale soit satisfaite sans dépenser d'argent inutile en achats importants ?

L’analyse ci-dessus basée sur les ventes moyennes ne répond pas à ces questions.

Par conséquent, pour prédire les ventes irrégulières, il est extrêmement important d’utiliser des méthodes spéciales permettant d’analyser les événements irréguliers. Relativement récemment, des méthodes basées sur les statistiques dites de Bootstrapping ont commencé à être développées. Une de ces méthodes utilisée dans l'analyse de séries irrégulières et clairsemées est une méthode appelée Temps de réaction d'amorçage (BRT)*.

La différence entre la méthode BRT et le calcul des moyennes réside dans la détermination du volume de ventes le plus probable pour la période de livraison de la commande, plutôt que dans le calcul du volume de ventes quotidien moyen. Dans notre cas, ce délai de livraison est de quatre jours.

• Quelle option de prévision des ventes est la plus appropriée en fonction des données disponibles ?

Pour trouver la réponse, dressons un tableau de toutes les options possibles en fonction des données disponibles. Pour ce faire, nous divisons nos séries dans l'ordre en délais de réaction (délais de livraison des commandes) : d'abord de 1 à 4 jours, puis de 2 à 5, puis de 3 à 6, etc. - un total de 28 options possibles.

Dans la colonne la plus à droite, nous avons reçu de nombreuses options concernant la quantité d'un produit pouvant être vendue pendant une période de temps sélectionnée (quatre jours) - nous avons obtenu une plage de 0 à 11 pièces. Comment comprendre laquelle de ces valeurs répond le mieux à nos exigences ? Pour ce faire, créons un histogramme de fréquence - il montrera à quelle fréquence telle ou telle valeur apparaît dans l'échantillon :

• À combien de clients notre entreprise est-elle prête à fournir une disponibilité inconditionnelle des marchandises ?

Par « disponibilité inconditionnelle », nous entendons la situation suivante : si en moyenne ils achètent 10 pièces par jour, mais qu'il y a un cas où quelqu'un a acheté 100 pièces, alors « disponibilité inconditionnelle » signifie que nous devrions avoir 100 pièces de marchandises en stock.

Une disponibilité élevée des produits signifie que vous pouvez fournir un niveau de service plus élevé à vos clients, mais que vous disposez également d'une grande quantité de stock dans votre entrepôt.

Le manque de marchandises en stock - un faible niveau de disponibilité - signifie que nous achetons moins de marchandises pour une utilisation future, mais nous réduisons également la qualité du service, ne pouvant pas expédier les marchandises au client à temps.

• Quel pourcentage de clients pouvons-nous servir - vendre des marchandises, en éliminant le facteur de disponibilité des stocks ?

En règle générale, cette valeur oscille autour de 80 à 91 %. Pour notre exemple, nous nous concentrerons sur le niveau de disponibilité - 80 %. Nous « rejetons » les clients restants - 20 %, estimant que pour eux nous ne sommes pas prêts à stocker de gros stocks de marchandises dans l'entrepôt et que nous ne serons pas pris en compte dans le plan d'approvisionnement.

Que signifient ces chiffres pour notre analyse ? Cela signifie que, sur la base de notre histogramme, nous devons déterminer la valeur maximale du volume des ventes de telle manière que la fréquence totale de la demande pour des volumes de ventes plus petits soit aussi proche que possible du niveau de disponibilité choisi.

En logique managériale, cela peut s'interpréter comme suit : nous devons sélectionner la demande maximale possible qui surviendra de 80 de nos clients sur 100 pendant le temps de réaction choisi (délai de livraison des commandes).

Pour notre échantillon, cette valeur est de 8 pièces, ce qui couvrirait l'exigence de 21 sur 28 résultats possibles (si nous avions choisi un niveau de disponibilité de 70/10, alors cela serait une valeur de 5 pièces, qui couvrirait 20 résultats possibles). résultats sur 28 possibles).

Dans la logique de gestion, la valeur que nous avons trouvée de 8 pièces peut être interprétée comme suit : en servant 8 clients sur 10, dans les 4 jours ils achèteront un total de moins de 8 pièces de marchandises, et l'achat sera égal à 8 - 1 = 7 pièces. Ce résultat diffère sensiblement de la valeur obtenue en calculant la « moyenne simple ».

Ainsi, la méthode BRT fournit des analyses plus précises et raisonnables pour les biens qui devraient être disponibles pour les clients, même s'ils sont achetés assez rarement, mais avec une certaine cohérence.

Que vous ayez besoin de prévoir les dépenses pour l'année suivante ou de projeter les résultats attendus pour une série dans une expérience exponentielle, vous pouvez utiliser Microsoft Office Excel pour créer automatiquement des valeurs futures basées sur des données existantes ou pour créer automatiquement des extrapolations de valeurs basées sur des données existantes. sur les calculs linéaires et les tendances de croissance.

Vous pouvez remplir une série de valeurs qui correspondent à une tendance linéaire simple ou à un ajustement exponentiel à l'aide de la commande de poignée de remplissage ou rangée. Pour améliorer les données complexes et non linéaires, vous pouvez utiliser les fonctions de feuille de calcul ou l'outil d'analyse de régression dans le complément Analysis Package.

Complétion automatique des séries pour la meilleure tendance linéaire

Dans une série linéaire, la valeur de pas, ou la différence entre la première et la valeur suivante de la série, est ajoutée à la valeur de départ, puis ajoutée à chaque valeur suivante.

Pour compléter la série de la meilleure tendance linéaire, suivez ces étapes :

Faites glisser la poignée de recopie dans la direction souhaitée, en augmentant ou en diminuant les valeurs.

Conseil: rangée(onglet " maison", Groupe " Édition", bouton " Remplir ").

Complétion automatique des lignes pour une croissance exponentielle

Dans une série de croissance, la valeur initiale est multipliée par la valeur du pas pour obtenir la valeur suivante de la série. Le produit final et chaque produit ultérieur sont ensuite multipliés par la valeur souhaitée.

Pour compléter une série pour une tendance exponentielle, suivez ces étapes :

Sélectionnez au moins deux cellules contenant les valeurs de départ de la tendance.

Si vous souhaitez améliorer la précision du cycle de tendance, sélectionnez des valeurs de départ supplémentaires.

Maintenez le bouton droit de la souris enfoncé, faites glisser la poignée de remplissage dans la direction souhaitée, en augmentant ou en diminuant les valeurs, relâchez le bouton de la souris, puis sélectionnez une commande tendance à la croissance au menu contextuel.

Par exemple, si les valeurs de départ sélectionnées dans les cellules C1:E1 sont 3, 5 et 8, faites glisser la poignée de recopie vers la droite pour remplir avec des valeurs de tendance croissantes, ou faites-la glisser vers la gauche pour remplir avec des valeurs décroissantes.

Conseil: Pour contrôler manuellement la création de lignes ou la remplir à l'aide du clavier, cliquez sur rangée(onglet " maison", Groupe " Édition", bouton " Remplir ").

Remplir manuellement une tendance linéaire ou des valeurs de tendance

En appuyant sur la commande rangée Vous pouvez configurer manuellement la façon de créer une tendance linéaire ou une tendance exponentielle, puis saisir les valeurs à l'aide du clavier.

Dans une série linéaire, les valeurs initiales sont appliquées à un algorithme des moindres carrés (y = mx + b) pour créer la série.

Dans une série de croissance, les valeurs initiales sont appliquées à l'algorithme de courbe exponentielle (y = b * m^x) pour créer la série.

Dans tous les cas, la valeur du pas n'est pas prise en compte. La série créée est équivalente aux valeurs renvoyées par la fonction de tendance ou de croissance.

Pour saisir des valeurs manuellement, procédez comme suit :

Sélectionnez la cellule dans laquelle vous souhaitez commencer la ligne. La cellule doit contenir la première valeur de la série.

Lorsque vous tapez la commande rangée, la série résultante remplace les valeurs d'origine mises en surbrillance. Si vous souhaitez conserver les valeurs d'origine, copiez-les dans une autre ligne ou colonne, puis créez une série en mettant en surbrillance les valeurs que vous copiez.

Sur l'onglet maison en groupe Édition cliquez sur le bouton Remplir et sélectionnez Progression.

Effectuez l'une des actions suivantes:

• Pour remplir toute la ligne de la feuille, cliquez sur Colonnes.

  Pour remplir une ligne sur une feuille de calcul, cliquez sur lignes.

Sur le terrain étape Entrez la valeur par laquelle vous souhaitez ajouter la ligne.

Au chapitre taper choisir une option linéaire ou hauteur.

Sur le terrain valeur d'arrêt Entrez la valeur à laquelle vous souhaitez arrêter la série.

Note: S'il existe plusieurs valeurs de départ dans une série et que vous souhaitez qu'Excel crée une tendance, cochez la case s'orienter .

Calculer les tendances en ajoutant une ligne de tendance à un graphique

Si vous disposez de données pour lesquelles vous souhaitez prédire une tendance, vous pouvez créer une ligne de tendance sur un graphique. Par exemple, si vous disposez d'un graphique dans Excel qui affiche les données de ventes pour les premiers mois de l'année, vous pouvez ajouter une ligne de tendance au graphique qui montre la tendance globale des ventes (à la hausse ou à la baisse) ou affiche les tendances planifiées pour les mois. devant.

Cette procédure suppose que vous avez déjà créé un graphique à partir de données existantes. Si vous ne l'avez pas déjà fait, consultez Créer un graphique.

Cliquez sur le graphique.

Cliquez sur la série de données à laquelle vous souhaitez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile.

Sur l'onglet Mise en page en groupe analyse cliquez sur le bouton ligne de tendance, puis sélectionnez le type de ligne de tendance de régression ou de moyenne mobile souhaité.

Pour ajuster les paramètres et formater une courbe de tendance de régression ou une moyenne mobile, cliquez avec le bouton droit sur la courbe de tendance et sélectionnez Format de ligne de tendance .

Sélectionnez les options de courbe de tendance, de lignes et d'effets souhaitées.

• Si vous avez sélectionné l'option polynôme, saisissez dans le champ commande la valeur la plus élevée pour la variable indépendante.

  Si vous avez choisi moyenne mobile, saisissez dans le champ période le nombre de périodes qui seront utilisées pour calculer la moyenne mobile.

Remarques:

Dans le champ " basé sur une série» répertorie toutes les séries de données du graphique qui prennent en charge les lignes de tendance. Pour ajouter une ligne de tendance à une autre série, cliquez sur son nom dans la case, puis choisissez les options souhaitées.

Si vous ajoutez une moyenne mobile à un graphique à nuages ​​de points, la moyenne mobile sera basée sur l'ordre des valeurs x affichées dans le graphique. Vous devrez peut-être trier les valeurs x avant d'ajouter la moyenne mobile pour obtenir le résultat souhaité.

Effectuer une analyse de régression à l’aide du complément Analysis Pack

Si vous devez effectuer une analyse de régression plus complexe, notamment en calculant et en traçant les résidus, vous pouvez utiliser l'outil Analyse de régression dans le complément Analysis Package. Pour plus d’informations, consultez Télécharger le package d’analyse.

Dans Excel pour le Web, vous pouvez calculer les valeurs d'une série à l'aide de fonctions de feuille de calcul, ou cliquer et faire glisser une poignée de recopie pour créer une tendance linéaire des nombres. Mais vous ne pouvez pas créer une tendance à la hausse avec une poignée de remplissage.

Voici comment utiliser une poignée de remplissage pour créer une tendance numérique linéaire dans Excel pour le Web.

Projeter des valeurs à l'aide de la fonction de feuille de calcul

Utilisation de la fonction PRÉVISION La fonction FORECAST calcule ou prédit une valeur future en utilisant les valeurs existantes. La valeur prédite est la valeur y correspondant à la valeur x donnée. Les valeurs x et y sont connues ; la nouvelle valeur est prédite à l'aide d'une régression linéaire. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour prédire les ventes futures, les besoins en stocks et les tendances de consommation.

Utiliser la fonction de tendance ou de croissance Les fonctions de tendance et de croissance peuvent couper les valeurs futures oui, qui prolongent une ligne droite ou une courbe exponentielle qui décrit mieux les données existantes. De plus, ils ne peuvent renvoyer que des valeurs oui par des valeurs connues X pour la meilleure taille de ligne ou de courbe. Pour afficher une ligne ou une courbe décrivant des données existantes, utilisez les valeurs existantes X Et oui, renvoyé par la fonction de tendance ou de croissance.

Utilisation de la fonction LINEST ou de la fonction LINEST Vous pouvez utiliser la fonction LINEST ou LINEST pour calculer une ligne droite ou une courbe exponentielle avec des données existantes. Les fonctions LINEST et LINEST renvoient diverses statistiques de régression, notamment la pente et l'interception de ligne la mieux ajustée.

Fonction	Description
	Valeurs du projet
	Des valeurs de projet qui suivent une ligne de tendance droite
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