Vous hésitez entre un outil de planification et un outil de prévision ?
Qu'est-ce qui vous convient le mieux ?

Peut-il fournir une vue consolidée des données internes (telles que les chiffres historiques de la demande et des ventes) et des données externes (tendances du marché, facteurs macroéconomiques) ?

Pourquoi est-ce important pour vous si vous travaillez dans le domaine de l'intelligence des marchés ?
Les fluctuations économiques, les changements politiques, les avancées technologiques et d'autres facteurs externes peuvent avoir un impact significatif sur les prévisions, et vous voulez être en mesure de voir comment cela affectera votre marché.

Dans certains secteurs, les modifications réglementaires peuvent avoir un impact significatif sur la dynamique du marché. Vous voulez être capable à la fois de le préempter et de le protéger. Être capable de mener une analyse de scénarios vous aide à comprendre les résultats potentiels et à vous y préparer.‍

Atteindre une précision de prévision de 100 % est une chimère, mais travailler avec un intervalle de confiance aussi court que possible est la meilleure solution. L'outil fournit-il ces résultats de manière cohérente ?

Cela peut sans aucun doute être difficile à déterminer sans utiliser l'outil. En effectuant une preuve de concept, il peut vous fournir une vision plus claire de ses performances sur exactement vos données.

Grâce à un accès facile aux performances de vos prévisions passées, vous pouvez rapidement consulter les performances historiques de vos prévisions. Cela a-t-il été constant ? Si ce n'est pas le cas, pouvez-vous facilement identifier sa déviation ?

L'outil utilise-t-il la corrélation pour identifier les moteurs de votre marché pertinents ? L'erreur de corrélation est bien connue et cela vous empêche essentiellement d'identifier de nouveaux moteurs qui pourraient être plus efficaces pour prévoir vos ventes.

Vous utilisez uniquement des modèles univariés pour faire des prévisions ?
Tous, sinon la plupart, des modèles de prévision intégrés aux outils de planification (même les solutions de planification les plus récentes basées sur l'IA) sont uniquement basés ou limités à l'utilisation de modèles univariés simples.

Bien que ces méthodes univariées soient utiles, elles ne tiennent pas compte des facteurs externes susceptibles d'influencer la variable à prévoir.

Pourquoi est-ce important pour vous si vous travaillez dans le domaine de l'intelligence des marchés ?
Dans les environnements commerciaux modernes, s'appuyer uniquement sur des méthodes univariées peut ne pas être suffisant pour établir des prévisions complètes, en particulier lorsque des facteurs externes jouent un rôle important. Il est souvent avantageux de combiner ces méthodes avec des approches multivariées ou de les utiliser dans des contextes spécifiques où elles sont les plus appropriées.

Un outil robuste capable de gérer une variété de modèles statistiques et d'apprentissage automatique augmente considérablement les chances d'obtenir des prévisions précises. (ou à tout le moins, un intervalle de confiance minimisé).

Sur les marchés en évolution rapide, le logiciel doit être capable d'ingérer des données en temps réel et de mettre à jour vos prévisions en conséquence.

Selon une étude, 64 % des objectifs prévisionnels annuels sont dépassés au bout de quatre à six mois, et les recherches montrent que seulement 1 % des entreprises font des prévisions avec une précision de 90 % lorsqu'elles font des prévisions un mois à l'avance. L'avantage est évident, mais le logiciel est équipé pour garantir que vos prévisions puissent les intégrer facilement et efficacement.

Le fait de pouvoir prévoir immédiatement et de prendre en compte des données à plus haute fréquence dans vos prévisions mensuelles pourrait vous donner un avantage. (Les indicateurs économiques clés tels que le PMI, la confiance des consommateurs et l'IPC en sont quelques exemples.) Cela signifie que vous pouvez vous attendre à des prévisions plus précises.