Analyse descriptive

L’analyse des ventes ! S’il existe un graphique que votre comité de direction attend avec une impatience non dissimulée, c’est bien celui-ci…

Une analyse descriptive des ventes permet d’adapter l’outil de production, de gérer les stocks, d’orienter le plan marketing, de déterminer les seuils de rentabilité, bref d’être un peu la baguette du chef d’orchestre.

Par commodité, je distinguerai l’analyse statique de l’analyse dynamique, en précisant qu’on croise forcément les deux à un moment donné.

En quoi consiste une analyse statique ? Souvent en loi de Pareto, tris à plat et croisements de variables telles que produits, régions, points de vente, canaux de distribution, etc. Je ne doute pas que votre entreprise a acquis un logiciel super ergonomique pour croiser tout ce qui peut l’être. Le rôle d’un statisticien est ici d’estimer si les liens soupçonnés sont significatifs ou s’ils sont dus au hasard. Des tableaux de contingence permettant des tests du khi² et autres mesures d’associations peuvent s’avérer utiles mais la technicité statistique ne trouve pas là des développements considérables...

En revanche, lorsque des bases de données de forte volumétrie sont disponibles, par exemple dans les banques ou la VPC, la problématique change de registre et les techniques descriptives de data mining (analyses factorielles, classifications) permettent de découvrir des informations qui n’ont plus rien à voir avec des tableaux de bord, aussi élaborés et dynamiques soient-ils. Ainsi, la grande distribution investit des sommes considérables dans l’analyse des « tickets de caisse » qui, en permettant des actions marketing redoutablement efficaces, devient le principal levier pour dégager des marges plus élevées que la concurrence.

L’analyse dynamique est quant à elle nécessaire à une prévision des ventes à moyen terme.

Son étude est celle, classique, des séries chronologiques, mais qui s’inscrit souvent dans le cadre particulier de la courbe de vie du produit. On observe donc une tendance, linéaire ou non, et une saisonnalité qui s’ajoute ou se multiplie à cette tendance.

Analyse prédictive

Celle-ci est moins courante que la descriptive et trouve sa place dans certaines études de marché ou dans le plan stratégique marketing. S'il s'agit souvent d'extrapoler l'analyse dynamique des commandes, les moyens peuvent aussi être plus ambitieux et une modélisation permettra alors d'intégrer diverses influences dans le cadre de problématiques prédictives et / ou prévisionnelles.

En effet, une analyse des facteurs de vente peut se traduire par un certain nombre de variables explicatives. S’il s’agit de variables quantitatives, les régressions multiples sont possibles. Si les seules variables internes sont prises en compte, on retiendra probablement celles du marketing mix : prix (quantitative), produit et packaging (échelles), distribution (qualitatives, mais rarement prises en compte) et communication (souvent quantitatives sous forme de budget publicitaire et de remises, mais aussi qualitatives). L’impact d’une ou plusieurs variables peut être mesuré expérimentalement (marchés-tests).

Et quand on se paye le luxe d’établir des modèles, on ne dispose pas que d’une seule donnée par an ! On connaît donc l’ampleur et le schéma de composition de la saisonnalité. Celle-ci peut soit être intégrée au modèle (des données mensuelles se traduiront alors par onze variables dichotomiques), soit être retirée préalablement pour être réintégrée lors d’une prévision.

Analyse confirmatoire

L’analyse des ventes permet en principe de valider les prévisions, les segmentations, les modèles de régression ou les scores d’appétence établis auparavant. Le plus simple est d’utiliser des indicateurs d’écart. L’exercice reste cependant périlleux en raison des nombreux facteurs exogènes qui ne manquent pas de perturber nos conclusions.

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