Les méthodes
Certaines méthodes s'appliquent au traitement des informations faisant appel au jugement, d'autres aux données statistiques.
On peut les classer ainsi :
Jugements :
Les études d'intentions consistent en des sondages sur les comportements potentiels dans une situation donnée, comme, par exemple, les réactions face à un nouveau Coca. Elles sont particulièrement utiles pour prévoir les ventes de nouveaux produits, mais peuvent aussi aider aux prévisions sur les produits existants.
Les jeux de rôle : Le fait d'avoir un rôle à jouer peut avoir une forte influence sur le comportement : on peut ainsi demander à quelqu'un de jouer un rôle. Par exemple, « Coca-Cola vous plaît tel qu'il est. Vous apprenez que votre marque préférée va être retirée du marché, et vous retrouvez vos amis qui sont tous des consommateurs fidèles de Coca-Cola. Comment réagissez-vous» ?
L'analyse conjointe : Si vous voulez savoir quels sont les facteurs qui jouent sur les intentions d'achat, des méthodes telles que l'analyse de régression vous permettent d'établir une corrélation entre certaines caractéristiques du nouveau produit et les intentions déclarées. On pourrait ainsi soumettre à des consommateurs potentiels vingt avant-projets différents pour un nouveau produit et les interroger sur leurs intentions d'achat pour chacun. Cette méthode est communément utilisée.
Opinion d'expert : On peut demander à des experts de prévoir les réactions des consommateurs dans une situation donnée, notamment lorsqu'ils ont l'expérience de cas similaires. Par exemple, connaissent-ils une situation susceptible d'être rapprochée du lancement d'un nouveau Coca ?.Il est aussi possible de mettre au point un modèle d'expert.
L'appel à intuition : Plusieurs experts sont invités à faire des prévisions pour chaque version possible du produit. La démarche s'apparente à un système expert et est baptisée « appel à l'intuition » («judgmental boot- strapping»). Peu coûteuse, elle présente des avantages considérables lorsqu'on doit faire de nombreuses prévisions faisant appel au jugement, en matière de recrutement par exemple, les Dallas Cowboys y ont eu recours pour la sélection de leurs joueurs.
Statistiques :
L'extrapolation se fonde sur les résultats antérieurs d'une série pour prévoir les données futures. On peut de cette façon, sur la base du nombre de litres de Coca-Cola vendus aux États-Unis au cours des cinquante dernières années, extrapoler les ventes à venir. C'est la méthode de prévision la plus utilisée pour la gestion de la production et des stocks. Mais elle ne tient pas compte des informations détenues par les dirigeants, lacune qui conduit à de graves erreurs, notamment quand des changements sont prévus, comme le lancement d'un nouveau Coca-Cola.
La prévision à base de règles, une sorte de système expert qui tient compte des connaissances des dirigeants en les intégrant aux extrapolations. Cette méthode permet d'évaluer les prévisions obtenues grâce aux extrapolations classiques en utilisant à la fois les connaissances des dirigeants et l'historique de données.
Les systèmes experts sont tout à fait adaptés aux données autres que les données historiques. Supposons que l'on veuille obtenir des prévisions de vente pour plusieurs articles d'un catalogue de vente par correspondance : la formalisation des règles définies par un expert élimine le coût de la répétition des pronostics et améliore la cohérence. Le recours aux experts les plus compétents dans le domaine concerné (ceux qui ont fait les prévisions les plus justes dans la vente par correspondance) garantit une précision accrue par rapport aux résultats qu'obtiendrait l'expert lambda.
Le modèle économétrique : Pourquoi ne pas utiliser la somme des informations disponibles, et confier à un modèle statistique tel que la régression le soin de déterminer les facteurs importants ? Les chercheurs essaient de mettre fin à la quadrature du cercle depuis des décennies, tandis que les progrès en matériel informatique et en logiciels ont contribué à l'avènement de méthodes toujours plus sophistiquées. Les innombrables études théoriques issues de la recherche n'ont donné pour l'instant que des résultats décevants en matière de prévision.
