Les Prévisions des Ventes d‱un - Management By … · Présentation La prévision des ventes de...

Auteurs : Paul Farris et Kusum Ailawadi

Traduction et adaptation : Younes BENJELLOUN

Marketing Metrics Reference : Chapter 4

Les Prévisions des Ventes d’un

Nouveau Produit

Ce module aborde les notions de hiérarchie des effets, la

notoriété, la disponibilité (DV%), le taux d’essai, le réachat, et la

conversion des déclarations d’intentions en comportement

d’achat.

Présentation

La prévision des ventes de nouveaux produits

• L'approche de prévision des ventes dans cette présentation est

basée sur le modèle de ‘’pré-test du marché’’ utilisé par les

sociétés d'études de marché.

• L'approche permet aux managers de prévoir le volume des

nouveaux produits.

• Elle est principalement utilisée pour les nouveaux produits B-to-C

et B-to-B dans des catégories de produits bien établies, où les

achats sont répétés et fréquents. En voici quelques exemples :

PR

ÉSENTA

TION

– Les produits alimentaires

– Produits de soins personnels

– Les fournitures de bureau les plus couramment utilisées

Présentation (Suite)

• Bien que pas aussi directement applicable, elle peut également

être utilisée pour des nouveaux produits peu fréquemment

achetés. Voici quelques exemples:

PR

ÉSENTA

TION

(SU

ITE)

– Les voitures

– Les équipements électroniques

• Elle est probablement moins utile pour les nouvelles innovations

de rupture que les consommateurs peuvent difficilement

comprendre et pour lesquels ils ne peuvent pas indiquer leurs

intentions d’achat.

UN

E ''HIÉR

AR

CH

IE DES E

FFETS''

Une ''Hiérarchie des Effets''

1. Consommateurs

sont au courant

de l'existence du

nouveau produit

et donc le

connaissent.

2. Distributeur

decide de

vendre le

produit et lui

accorder de

l’espace

linéaire.

Disponibilité

3. Consommateurs

qui connaissent le

produit et y ont

accès, décident

de l’éssayer.

Taux d’essai

4. Consommateurs

qui ont essayé le

produit et le

réachètent.

Taux de

réachat

Niveau de

Notoriété

Nous pouvons faire des prévisions de vente en prédisant des taux de

notoriété, la disponibilité, le taux d’essai (taux d’achat) et le taux de réachat.

La méthode de prévision est basée sur une ‘’hiérarchie d'effets”.

Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

La Hiérarchie des Effets . . .

. . . Représente la base de la plupart des prétests de marché ou

des modèles de simulation de test de marché.

• Les modèles de test ou prétest de marché sont très utilisés par les

sociétés de produits de grande consommation pour obtenir des

prévisions de ventes des nouveaux produits, avant, et parfois au

lieu des marchés test.

• La hiérarchie des effets représente la colonne vertébrale de la

plupart de ces modèles.

• Les taux d’essai et de réachat des consommateurs sont estimés

dans un environnement d'achat «simulé». Ils sont présentés aux

consommateurs dans des concept boards, via des publicités, ou

parfois avec les produits réels dans un environnement de

simulation. Ils sont interrogés sur leur intérêt et leur intention

d'essayer le produit. Ceci est suivi par un test d'utilisation à

domicile et une enquête de suivi pour évaluer les taux de réachat.

LA H

IÉRA

RC

HIE D

ES EFFETS . . .

LA N

OT

OR

IÉT

É : D

ÉF

INIT

ION

ET D

RIV

ER

S

La Notoriété : Définition et Drivers


Publicité

Echantillonage

Couponing

Par exemple, l’historique des données nous aider à

estimer le taux de notoriété qui sera atteint par un

certain niveau de dépenses publicitaires (€).

Définition : Pourcentage du marché cible qui connait le nouveau produit.

La notoriété est principalement attribuable à l'exposition du consommateur

au message marketing du produit grâce à la publicité et d'autres medias.

Ne connaît

pas

1. 2. 3. 4.

Disponible

Réachat

Essai

Connaît

LA D

ISPO

NIB

ILITÉ: DÉFIN

ITION

ET DR

IVER

S

La Disponibilité : Définition et Drivers S

ou

rce: H

arv

ard

Bu

sin

ess S

ch

oo

l, “No

te o

n P

rete

st M

ark

et M

od

els

,” 19

88

.

Couverture commerciale

et Trade Marketing

Définition : Pourcentage de points de vente et des canaux de distribution

adéquats qui rendent le produit disponible à la vente aux consommateurs.

La disponibilité du produit est obtenue principalement par la couverture

commerciale des distributeurs et les dépenses Trade.

1. 2. 3.

Essai

4.

Connaît Ne connaît

pas

Disponible

Réachat

La disponibilité est mesurée par la DV % (Distribution Valeur) = une

mesure du poids en chiffre d’affaires des points de vente dans lesquels

est référencé un produit par rapport au CA de l’ensemble des points de

vente. Voir Module MPC sur la Distribution plus d’explications.

AC

HA

T : DÉFIN

ITION

ET DR

IVER

S

Achat : Définition et Drivers

Présence dans le canal de distribution

Concept de produit

Force de persuasion du message marketing

La valeur perçue pour le prix affiché

Définition : Pourcentage d'un marché cible qui achète ou utilise un produit

pour la première fois dans une période donnée*.

L’essai est généré par l'efficacité de la proposition de valeur du produit pour

de nouveaux clients.

1. 2. 3.

Essai

4.


pas

Disponible

Réachat


*Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

RÉA

CH

AT : D

ÉFINITIO

N ET D

RIV

ERS

Réachat : Définition et Drivers

La qualité du produit

La production de valeur du produit

La présence continue dans la distribution

Définition: Pourcentage des nouveaux clients qui continuent d’acheter et à

devenir des clients ‘’réacheteurs’’ (fidèles).

Le réachat est obtenu par la capacité d'un produit à délivrer sa proposition

de valeur / sa promesse.

1. 2. 3.

Essai

4.


pâs

Disponible

Réachat


LES P

RÉV

ISION

S

Les Prévisions

Nous pouvons utiliser la hiérarchie des effets pour prévoir le pourcentage

des clients qui vont devenir des clients réguliers.


% Clients

réguliers

2.

Disponibilité

(DV %)

3.

Taux

d’essai

4.

Taux de

Réachat = x x x 1.

Taux de

Notoriété

PR

ÉVISIO

NS D

ES VEN

TES - EX

EMP

LE

Prévisions des Ventes - Exemple

Un exemple simple de prévision du nombre de clients réguliers :

Les Paradise Fruits lance un nouveau produit à base de mangue en

conserve. L'étude de marché a conclu que le marketing mix pour les

mangues en conserve va générer un niveau de notoriété sur le marché

cible de 40%.

60% des clients connaissant le produit et y ayant accès en point de

vente vont acheter 1 boîte.

50% de ceux qui essaient le produit deviendront acheteurs réguliers.

La société s'attend à réaliser une DV (Distribution Valeur) de 70%

Quel pourcentage de clients réguliers prévoyez vous pour ce nouveaux

produit de Paradise-Fruits à base de mangue en conserve ?

Voir la solution en page suivante . . .

PR

ÉVISIO

NS D

ES VEN

TES - EX

EMP

LE

Prévisions des Ventes - Exemple

% Clients

réguliers Taux de

Notoriété

Disponibilité

(DV %)

Taux

d’essai

Taux de

Réachat = x x x

% Clients réguliers = 8,4%

= 40% x 70% x 60% x 50% % Clients réguliers

CH

AN

GEM

ENTS D

AN

S LE MA

RK

ETING

MIX. . .

Changements dans le Marketing Mix. . .

. . . va conduire à des changements dans les prévisions des ventes.

Les graphiques théoriques suivants montrent comment le taux de

notoriété et la DV% peuvent varier avec le marketing mix .

Note : Bien qu'il existe plusieurs éléments du marketing mix, pour ce tutoriel,

nous allons considérer seulement les deux ci-dessus.

Sensitivité de la notoriété aux dépenses pub.

8%

13%

22%

37%

54%

68%

78%

84%

89%92%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

$0 $2 $4 $6 $8 $10 $12 $14 $16 $18 $20

Ad Spend ($ millions)

Aw

are

ness %

Sensitivité de la DV aux dépenses trade

2%

7%

16%

30%

50%

67%

80%

88%90% 91%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

$0 $2 $4 $6 $8 $10 $12 $14 $16 $18 $20

Trade Spend ($ millions)

AC

V (

%)

No

tori

été

%

DV

%

Dépenses publicitaires (Millions €) Dépenses trade (Millions €)

% P

RÉV

ISION

S DE C

LIENTS R

ÉGU

LIERS (E

XEM

PLE)

% Prévisions de Clients Réguliers (Exemple)

Dépenses Pub. Taux de Notoriété Prévu

5M € 5%

10M € 20%

15M € plan actuel 40%

20M € 45%

Dépenses Trade Taux de DV Prévue

5M € 65%

10M € plan actuel 70%

15M € 75%

20M € 80%

Voir la solution en page suivante ...

% Clients

réguliers Taux de

Notoriété

Disponibilité

(DV %)

Taux

d’essai

Taux de

Réachat = x x x

Cette question repose sur la question précédente concernant le nouveau

produit de la mangue en conserve de Paradise-Fruits.

Quelle sera l'augmentation (baisse) du pourcentage de clients qui seront les

acheteurs réguliers la nouvelle conserve de mangue si Paradise Fruits

transfert 5 millions de dollars de dépenses publicitaires en dépenses trade ?

Utilisez les tables de données ci-dessous :

% R

EPEA

T CU

STOM

ER FO

REC

AST (S

OLU

TION)

% Repeat Customer Forecast (Solution)

= 20% x 75% x 60% x 50% Le % révisé de

Clients réguliers

Le % révisé de Clients réguliers = 4,5%

Le % de clients réguliers va baisser de 8,4% à 4,5%, ou de 3,9 points.

% Clients

réguliers Taux de

Notoriété

Disponibilité

(DV %)

Taux

d’essai

Taux de

Réachat = x x x

LE V

OLU

ME P

RÉV

U EST ÉG

AL À . . .

Le Volume Prévu est égal à . . . . . . La somme du Volume d’Achat et Volume de Réachat prévus.

Unités par

premier

achat

Taux de

réachat Réguliers

Unités par

réachat

Nombre de

réachats

par période

Consommateurs qui Connaissent le produit

Les “Essayeurs”

Consommateurs Ciblés

Multiplier par la DV%

Multiplier par le taux d’achat

Multiplier par le taux de notoriété

Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

Volume d’Essai Volume de Réachat Volume

Total

Prévu + =

VO

LUM

E D’ESSA

I (1ER A

CH

AT) EST ÉG

AL À. . .

Volume d’Essai (1er Achat) est égal à. . . . . . le Nombre Total d’Unités achetées par essai (1er achat).


Unités par

premier

achat

Taux de

réachat Réguliers

Unités par

réachat

Nombre de

réachats

par période


Les “Essayeurs”





Volume d’Essai Volume de Réachat Volume

Total

Prévu + =

LE C

ALC

UL D

U V

OLU

ME D’E

SSAI (1

ER AC

HA

T). . .

Le Calcul du Volume d’Essai (1er Achat). . .

. . . Il faut d'abord calculer le nombre total d’«Essayeurs».

La formule pour calculer la prévision du nombre d’ “essayeurs”:

Nombre

d’ “essayeurs”

prévus (#)

= Taux

d’Essai

(%)

Taille du

Marché ciblé

(#) x

Taux de

Notoriété (%) x DV (%) x

LE V

OLU

ME D’E

SSAI EST LE P

RO

DU

IT DE. . .

Le Volume d’Essai est le produit de. . .

. . . Le nombre d’ ‘’Essayeurs’’ et les unités achetées par essai.

La formule pour calculer la prévision du Volume d’Essai :

Volume

d’Essai Prévu

(#) =

Unités par

Essai (#)

Nombre

d’Essayeurs

(#) x

EN

CO

NC

LUSIO

N . . .

En Conclusion. . .

. . . La formule pour calculer le Volume Total d’Essai est :

Volume

d’Essai

Prévu (#) =

Taux

d’Essai

(%)

Taille du

Marché

Cible (#) x

Taux de

Notoriété

(%) x

DV

(%) x x Unités par

Achat

d’Essai (#)

Number of “Triers”

CA

LCU

L DU

VO

LUM

E D’ESSA

I (EX

EMP

LE)

Calcul du Volume d’Essai (Exemple)

4N Corp. lance une nouvelle version de ses carnets de feuilles

autocollantes ‘’Sticky Notes‘’. L'étude de marché a conclu que le plan

du marketing mix pour Sticky Notes génère un niveau de notoriété de

80% sur un marché cible de 100 millions de clients. Parmi les clients

touchés par le marketing mix (qui connaîtront le produits)et qui ont

accès au produit dans les points de vente, 60% vont l’essayer dans la

prochaine année. 4N compte distribuer le produit avec un niveau de

DV de 80%. Les clients qui vont essayer le produit vont acheter un

paquet de 10 unités.


Quelle est votre estimation du volume d’essai de Sticky Notes ?

CA

LC

UL D

U V

OL

UM

E D

’ES

SA

I (SO

LUTIO

N)

Calcul du Volume d’Essai (Solution)

Volume d’Essai Prévu (#) =

60% d’Essai

10 Unités / Achat d’Essai x

80% de notoriété x 80% de DV x

100M de Clients potentiels x

Volume d’Essai Prévu = 384M Unités

Volume

d’Essai

Prévu (#) =

Taux

d’Essai

(%)

Taille du

Marché

Cible (#) x

Taux de

Notoriété

(%) x

DV

(%) x x Unités par

Achat

d’Essai (#)

ESTIM

ATIO

N D

U T

AU

X D’ESSA

I

Estimation du Taux d’Essai

Les taux d’essai sont souvent estimés en utilisant des données

historiques pour traduire l'intention déclarée de clients en

comportement d'achat réel.

• Les taux d’essai sont souvent évaluées par une étude auprès des

clients potentiels en leur demandant leur intention d'essayer un

nouveau produit.

• Ils sont un ingrédient essentiel des modèles de simulation des

tests de marchés.

• On montre aux clients potentiels des concept boards, ou de la

publicité, ou le produit réel dans un environnement de simulation

de point de vente et ils sont interrogés sur leur intérêt et leur

intention d'essayer le produit. Ils peuvent aussi avoir la possibilité

d’«acheter» le produit dans des magasins expérimentaux.

• Malheureusement, les clients ne font pas toujours ce qu'ils disent

avoir l'intention de faire.

ESTIM

ATIO

N D

U T

AU

X D’ESSA

I (SU

ITE)

Estimation du Taux d’Essai (Suite)

• Les prévisionnistes traduisent souvent les intentions déclarées

des clients en estimations de taux d’essai.

• Les données historiques pour les produits de la société ou de la

catégorie de produits peuvent aider à déterminer les taux de

conversion d’intentions déclarées en taux d’essai.

– Par exemple, les données historiques montrent que seulement

80% de ceux qui disent qu'ils vont certainement essayer un

nouveau produit le font réellement.

AJU

STER LE TA

UX D’E

SSAI (E

XEM

PLE)

Ajuster le Taux d’Essai (Exemple)

Intentions Consommateurs % de

Repondants

Taux de

Conversion

Estimation

Taux d’Essai

Certainement va essayer le nv. produit 15% X 80% = 12.0%

+

Probablement va essayer le nv. produit 25% X 30% = 7.5%

+

Peut être acheteré ou peut être pas 35% X 0% = 0%

+

Probablement n’ahètera pas 15% X 0% = 0%

+

N’achètera certainement pas 10% X 0% = 0%

TOTAL: 100% 20% =

(Basé sur le taux de conversion “intention-en-comportement”

Ce qui suit est un exemple de conversion de l'intention d'achat

exprimée, en nombre d’essais estimés :

Les marketeurs

cumulent

souvent le taux

d'essai actualisé

des 2 premières

cases d'intention

d'essai pour

calculer le Taux

d'Essai Révisé

Taux d’Essai Ajusté

Note: Ces chiffres sont hypothétiques. Les taux de conversion varient d'un produit et d’une entreprise à

l’autre. Pour certains produits, les données vont indiquer que ceux qui déclarent qu'ils ne vont pas

acheter les produits l’achèteront quand même.


LE V

OLU

ME D

E RÉA

CH

AT EST ÉG

AL À. . .

Le Volume de Réachat est égal à. . . . . . le nombre Total d’unités Achetées après le premier essai.

Trial Volume Repeat Volume Total

Forecasted

Volume

+


=

Unités par

premier

achat

Taux de

réachat Réguliers

Unités par

réachat

Nombre de

réachats

par période


Les “Essayeurs”





LES T

AU

X DE R

ÉAC

HA

T SON

T SOU

VEN

T ESTIMÉS. . .

Les Taux de Réachat sont souvent estimés. . .

. . . en utilisant des études spécifiques ou des tests d’utilisation

client.

• On donne aux clients potentiels le produit pour l’utiliser chez eux.

• Après plusieurs semaines, des interviews téléphoniques sont

réalisées avec ces clients.

• Ces clients expriment leurs perceptions de la valeur du produit

après utilisation et leur intention d’achat après cet essai.

• Certains modèles de simulation de marchés-tests utilisent les

intentions de réachat indiquées pour estimer les taux de réachat

alors que d’autres peuvent aussi donner au client la possibilité de

«racheter» le produit au prix de vente consommateur.

LE V

OLU

ME D

E RÉA

CH

AT EST G

ÉNÉR

É PA

R…

Le Volume de Réachat est généré par… . . . le Taux de Réachat des “Essayeurs” aussi bien que le Volume

est la Fréquence du Réachat.

La formule du Volume de Réachat :

Volume de

Réachat (#) = “Essayeurs”

(#)

Nombre de

Réachats par

période (#)

x Taux de

Réachat(%) x Unités par

Réachat (#) x

Nombre de Réacheteurs

CA

LCU

L DU

VO

LUM

E DE R

ÉAC

HA

T (EX

EMP

LE)

Calcul du Volume de Réachat (Exemple)

Quel volume de réachat estimerez-vous que Sticky Note va générer au

cours de l’année prochaine ?


Cette question est basée sur la question précédente concernant le

nouveau Sticky Note de 4N.

L'étude de marché a conclu que 30% des clients qui essaient le

produit vont le racheter. En moyenne, ces ré acheteurs vont acheter 3

paquets de 50 unités du nouveau Sticky Note par an.

CA

LCU

L DU

VO

LUM

E DE R

ÉAC

HA

T (SO

LUTIO

N)

Calcul du Volume de Réachat (Solution)

Volume de Réachat (#)

= 38.4M “essayeurs” 3 réachats par an x 30% Taux de Réachat

x 50 unités par réachat x

Volume de

Réachat (#) = “Essayeurs”

(#)

Nombre de

Réachats par

période (#)

x Taux de

Réachat(%) x Unités par

Réachat (#) x

Nombre de Réacheteurs

Volume de Réachat (#) = 1.728 M Unités

La Formule du Volume Prévu :

LE V

OLU

ME P

RÉV

U EST LA SO

MM

E DE. . .

Le Volume Prévu est la somme de. . .

- or -

DV % Volume Prévu Consommateurs

Ciblés Taux de Notoriété

Taux d’Essai

X X X = X

unités

Chaque Réachat

unités

Achat d’Essai

Taux de Réachat

Nombre de Réachats

Année

+ x x

. . . Volume d’Essai et Volume de Réachat.

Volume

Prévu (#) =

Volume de

Réachat (#)

Volume

d’Essai (#) +

- ou -

CA

LCU

L DU

VO

LUM

E TO

TAL (E

XEM

PLE)

Calcul du Volume Total (Exemple)

Cette question est basée sur les précédentes questions concernant le

nouveau Sticky Note de 4N.


Compte tenu du volume d’essai et de réachat annuel de 4N, quelles

sont vos prévisions de vente pour l’année qui suit le lancement de

Sticky Note ?

CA

LCU

L DU

VO

LUM

E TO

TAL (S

OLU

TION

)

Calcul du Volume Total (Solution)

384M unités = + Volume

Prévu = 1.728M unités 2.112M unités

Volume d’Essai Volume de Réachat Volume Total

- or -

80% de

DV % Volume Prévu

100M Consommateurs

80% de Notoriété 60%

d’Essai X X X = X

50 unités

Chaque Réachat

10 unités

Achat d’Essai

30% de Réachat

3 Réachats

Année

+ x x

- ou -

Volume Prévu = 2.112 M unités au total

Seg

men

t 3

Seg

men

t 2

Seg

men

t 1

LE V

OLU

ME P

RÉV

U P

EUT ÊTR

E ESTIMÉ. . .

Le Volume Prévu peut être estimé. . .

Volume

Prévu

Segment 1

=

. . . en agrégeant les prévisions de volume des différents

segments.

Volume

Prévu

Segment 2

=

Volume

Prévu

Segment 3 =

+

+

Volume

Total

Prévu

DV % Consommateurs Ciblés

Taux de Notoriété Taux

d’Essai X X X X

unités

Chaque Réachat

unités

Achat d’Essai

Taux de Réachat

Nombre de Réachats

Année

+ x x



d’Essai X X X X

unités

Chaque Réachat

unités

Achat d’Essai

Taux de Réachat

Nombre de Réachats

Année

+ x x



d’Essai X X X X

unités

Chaque Réachat

unités

Achat d’Essai

Taux de Réachat

Nombre de Réachats

Année

+ x x

PR

ÉVISIO

NS D

E VO

LUM

E SUR P

LUSIEU

RS SEG

MEN

TS (EX

EMP

LE)

Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Exemple)

Un simple exemple :

La société Ben & Harry’s lance une nouvelle glace. EIle prévoit qu‘elle

atteindra 80% de DV. Le tableau suivant fournit les données sur les

deux segments de clientèle :

Segment Notoriété

prévue

Taux

d’Essai

Estimé

Volume

d’Essai

Taux de

Réachat

Estimé

Fréquence et

Volume de

Réachat Estimés

Taille du

Segment

Grands

consomatteurs de

glace

70% 40% 1 Boîte 10% 5 achats par an; 1

boîte par achat

35M de

consommateurs

Petits

consommateurs De

glace

50% 15% 1 Boîte 5% 2 achats par an; 1

boîte par achat

200M de

consommateurs

Quel est le volume que Ben & Harry devrait prévoir pour l'année prochaine

sur cette nouvelle glace ?


PR

ÉVISIO

NS D

E VO

LUM

E SUR P

LUSIEU

RS SEG

MEN

TS (SO

LUTIO

N)

Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Solution)

11,76M + Volume Prévu Volume du

segment des Petits conso

= 13,2 m

Volume du segment des

Grands conso = 24,96M boites = +

Le cadre et les calculs présentés ici forment la colonne vertébrale de

toute prévision des ventes d’un nouveau produit, en particulier dans

les produits de grande consommation (achats à grande fréquence).

80% de

DV %

Volume du Segment des grands conso.

35M Consommateurs


d’Essai X X X = X

1 unité

Chaque Réachat

1 unité

Achat d’Essai

10% de Réachat

5 Réachats

Année

+ x x

80% de

DV %

Volume du Segment des petits conso.

200M Consommateurs


d’Essai X X X = X

1 unité

Chaque Réachat

1 unité

Achat d’Essai

5% de Réachat

2 Réachats

Année

+ x x

DETA

ILS AD

DITIO

NN

ELS

Details Additionnels

• Il existe bien évidemment plusieurs détails qui ne sont pas directement pris

en compte dans ce cadre. Par exemple, le nombre d'achats répétés sur une

période donnée dépendra du début de la période d’essai. Le taux moyen de

réachat et volume de réachat utilisés ici peuvent être calculés en tenant en

compte ces questions de timing.

• Il y a aussi la question du stock des distributeurs. Comme les produits sont

vendus dans un ou plusieurs niveaux de chaque canal de distribution (par

exemple, Entrepôt national d’un distributeur, entrepôt régional et magasin) et

non directement aux consommateurs, les ventes des fabricants et ses

volumes livrés au distributeur seront différents des prévisions des ventes

aux consommateurs final calculées ici en raison du ‘’remplissage du

pipeline’’ et du stock intermédiaire à chaque niveau du canal de distribution.

• Ainsi, ce schéma prévoit raisonnablement de bonnes estimations des

performances des nouveaux produits qui peuvent être utilisées pour

identifier les ‘’gagnants’’ et les ‘’perdants’’. En revanche, pour chiffrer de

manière plus précise les ventes, les livraisons et les prévisions de

production, il doit être complètés avec d’autres données spécifiques à

chaque produit, marché ou entreprise.

Les Prévisions des Ventes d‱un - Management By … · Présentation La prévision des ventes de...

Documents

Transcript of Les Prévisions des Ventes d‱un - Management By … · Présentation La prévision des ventes de...