Le mois prochain rapportera cent cinquante mille dollars. Ou cent mille. Ou deux cent mille. Vous devinez parce que vous ne savez pas prédire. L'analyse prédictive met fin aux devinettes. Les données passées prédisent l'avenir tant que les schémas se maintiennent. Vous avez progressé de dix pour cent le trimestre dernier. Prévoyez dix pour cent ce trimestre. Les schémas saisonniers montrent un pic en janvier. Prévoyez un pic en janvier cette année. La prévision guide la planification. Cet article explique l'analyse prédictive et comment prévoir les revenus et la croissance.
Comprendre l'analyse prédictive et les prévisions
Ce qu'est une prédiction et ce qu'elle n'est pas
Une prédiction est une estimation raisonnée basée sur des données. Pas de la voyance. Pas des garanties. Les schémas du passé prédisent l'avenir tant qu'ils se maintiennent. La croissance passée prédit la croissance future. La saisonnalité passée prédit la saisonnalité future. Mais les schémas peuvent se casser. Nouveau concurrent. Changement de marché. La précision d'une prédiction baisse avec le temps.
Les limites des prévisions
Les prévisions sont meilleures à court terme. À trois mois : précises à quatre-vingt-dix pour cent. À six mois : précises à soixante-dix pour cent. À un an : précises à cinquante pour cent. Plus loin, c'est moins précis. Utilisez les prévisions à court terme pour planifier. Les prévisions à long terme pour la stratégie.
Construire des prévisions à partir des données passées
Prévision simple : prolonger la tendance
Revenu des trois derniers mois : cent mille, cent dix mille, cent vingt mille. Tendance : dix mille de plus par mois. Prévision du mois prochain : cent trente mille. Simple. Généralement précis à court terme.
Prévision complexe : tenir compte de la saisonnalité
Une prévision simple ignore la saisonnalité. Août est faible. Septembre est plus haut. Octobre plus haut encore. Novembre culmine. La tendance simple l'ignore. Une prévision complexe tient compte de la saisonnalité. Prévision d'août basse. Prévision de novembre haute.
Repérer les schémas dans vos données
Schémas de croissance et tendances
Le revenu suit une tendance à la hausse ou à la baisse. Hausse : dix pour cent de croissance. Baisse : cinq pour cent de recul. Le taux de croissance compte. Accélération : la croissance augmente. Décélération : la croissance ralentit. Ce sont deux schémas. Les deux prédisent l'avenir.
Schémas cycliques et saisonnalité
Le revenu suit un cycle annuel. Haut en hiver. Bas en été. Ou l'inverse. Le cycle se répète. Utilisez le cycle pour prédire. Cet hiver ressemblera à l'hiver dernier. Ajusté de la croissance.
Créer des prévisions de revenus
Prévision de revenus mensuels
Prenez la moyenne des trois derniers mois. Appliquez le taux de croissance. Tenez compte de la saisonnalité. Calculez la prévision. Prévision de janvier : cent vingt mille. Elle repose sur : une moyenne de cent mille, une croissance de dix pour cent, un indice de saisonnalité de un virgule deux.
Prévision de revenus annuels
Additionnez les prévisions mensuelles. Ou prenez la moyenne annuelle. Appliquez le taux de croissance. Calculez la prévision annuelle. Prévision annuelle : un virgule un million. Elle repose sur : un million l'an dernier, une croissance de dix pour cent.
Prévoir l'acquisition et la rétention des clients
Prédire le volume de nouveaux clients
Les trois derniers mois ont acquis cent clients par mois. Tendance : stable. Prévision : cent par mois. Si le marketing augmente, prévoyez plus. Deux cents par mois. Si le marketing baisse, prévoyez moins.
Prédire le départ des clients
L'an dernier, vous avez perdu trente pour cent de vos clients. Taux de départ : trente pour cent. Prévision : trente pour cent de départs cette année. Si la rétention s'améliore, les départs diminuent. Si la rétention se dégrade, les départs augmentent. Suivez et prévoyez.
Ajuster les prévisions selon les changements du marché
Quand réviser les prévisions
Chaque trimestre au minimum. Chaque mois, c'est mieux. Un changement majeur justifie une révision immédiate. Nouveau concurrent. Changement de marché. La prévision est devenue imprécise. Révisez tout de suite. N'attendez pas.
Tenir compte des facteurs externes
Lancement d'un nouveau produit. La prévision augmente. Récession économique. La prévision baisse. Grosse campagne marketing. La prévision augmente. Connaissez les facteurs externes. Ajustez les prévisions en conséquence.
Utiliser les prévisions pour répartir les ressources
Effectifs selon la prévision
La prévision montre un pic en janvier. Embauchez du personnel saisonnier. La prévision montre un creux en juillet. Réduisez les effectifs. Les effectifs suivent la prévision. Évitez le sureffectif ou le sous-effectif.
Stock selon la prévision
La prévision montre un pic en novembre. Constituez du stock. La prévision montre un creux en juillet. Réduisez le stock. Le stock suit la prévision. Évitez les ruptures ou l'excès de stock.
Questions fréquentes
Et si votre prévision est complètement fausse, avec un revenu moitié moindre que prévu ?
La prévision reposait sur des schémas qui ont changé. Un nouveau concurrent est entré. Le marché a bougé. Les préférences des clients ont changé. Quelque chose a cassé le schéma. Cherchez ce qui a changé. Comprenez la rupture. Construisez une nouvelle prévision à partir de la nouvelle réalité. Une prévision fausse est un apprentissage, pas un échec. Avec le créateur de site web de WEMASY, vous pouvez le mettre en place directement sur votre site.
Faut-il croire une prévision ou son instinct quand ils ne sont pas d'accord ?
Faites confiance aux données quatre-vingt-dix pour cent du temps. L'instinct est une intuition construite sur l'expérience. Mais l'instinct peut se tromper. Les données sont objectives. Les données disent que le revenu va baisser. L'instinct dit qu'il va croître. Croyez les données. Mais cherchez pourquoi l'instinct n'est pas d'accord. Peut-être qu'il voit quelque chose que les données ratent. Utilisez les deux.
À quelle fréquence faut-il mettre à jour les prévisions ?
Au minimum chaque mois pour les prévisions mensuelles. Chaque semaine pour les prévisions hebdomadaires. Chaque trimestre pour les prévisions annuelles. À chaque changement important. Lancement d'un produit. Arrivée d'un concurrent. La prévision s'est probablement cassée. Mettez à jour tout de suite. N'attendez pas.
Et si vous n'avez aucune donnée passée, par exemple pour une start-up ou un nouveau produit ?
Utilisez des références du secteur. Des entreprises similaires sur des marchés similaires croissent à des rythmes similaires. Partez de là. Ajustez à la baisse pour vos désavantages propres. Ajustez à la hausse pour vos avantages propres. Estimez avec prudence. Appuyez-vous sur des données réelles à mesure qu'elles s'accumulent.
Les prévisions doivent-elles dicter toutes les décisions ou seulement les guider ?
Les guider, pas les dicter. La prévision dit que le revenu va baisser. Cela ne veut pas dire tout couper. Cherchez pourquoi il baisse. Peut-être temporairement. Peut-être durablement. Utilisez la prévision pour poser des questions, pas pour y répondre. Les données éclairent les décisions. Le jugement les prend.
Et si la précision de vos prévisions est mauvaise, avec cinquante pour cent d'écart chaque mois ?
La prévision est inutile si elle est si mauvaise. Arrêtez de l'utiliser. Cherchez pourquoi. Mesurez-vous la même chose. Les données sont-elles propres. Les schémas sont-ils trop instables. L'activité est-elle trop imprévisible. Corrigez la précision. Si vous n'atteignez pas quatre-vingts pour cent de précision à un mois, les prévisions n'aideront pas. Concentrez-vous plutôt sur l'agilité.