Prévisions et saisonnalité

Question

Je galère un peu à faire une prévision sur nos ventes de pièces pour préparer l'hiver sachant que nous avons 2 fortes saisons (été hiver). J'ai essayé l'outil "feuille de prévision", mais le faire réf par réf est vraiment très long. Du coup, si vous aviez une petite idée de comment faire. Merci à tous et bonne journée...

Amadéus · Answer

En général, on définit la saisonnalité qui correspond au pourcentage mensuel des ventes (ou objectif) pour chaque mois. Exemple: Janvier 20%, Février 22%, Mars 15% etc, etc pour obtenir 100% On applique ensuite ce coefficient au total (objectif) désiré. Cordialement...

MFerrand · Answer

Comme l'a dit Amadeus, faire des prévisions saisonières consiste à répartir ton objectif ou ta prévision annuelle en appliquant pour chaque mois un coefficient saisonnier, le total des coefficients étant égal à 1 ou 100%. Il te faut déterminer les coefficients à appliquer. Pour cela on utilise les années qui précèdent, on estime, si mes souvenirs anciens de cours sont toujours valides, que des coefficients saisonniers fiables s'établissent sur un minimum de 4 années prises en compte (ce qui n'empêche pas de commencer avex moins, la méthode se fiabilisera au fil des ans...). Il convient aussi de voir si les années prises en compte peuvent être considérées comme normales, ou si tel ou tel évènement particulier n'aurait pas affecté les résultats et rendus l'année atypique, ce qui fausserait les calculs de saisonnalité. Pour déterminer les coefficients, on fait le rapport du chiffre de chaque mois à celui de l'année (la somme des rapports sera égale à 1, si on les affiche en % ce sera 100%). Puis on fait la moyenne des résultats pour chaque mois des années prises en compte dans le calcul. On aura ainsi des coefficient applicables aux prévisions de l'année suivante pour les mensualiser. On opère sur les poids de chaque mois dans son année, pour que chaque année pèse dans le résultat final d'une façon équivalente aux autres années, et gommer ainsi l'évolution due au trend pour extraire la composante saisonnière des variations. Bon travail sur tes données. Cordialement...