Prévoir les Tendances de Vente : Méthodes et Outils
Durée: 1 h 53 min
Nombre de leçons: 68
Rubrique: Responsable grands comptes
1. Introduction à la Prévision des Tendances de Vente
1.1. Importance de la prévision des ventes
1.2. Objectifs des prévisions de vente
2. Collecte et Préparation des Données
2.1. Sources de données pour les prévisions
2.2. Nettoyage et validation des données
2.3. Agrégation et intégration des données
3. Méthodes de Prévision des Tendances de Vente
3.1. Méthodes qualitatives
3.1.1. Enquêtes et panels d'experts
3.1.2. Méthode Delphi
3.2. Méthodes quantitatives
3.2.1. Analyse des séries temporelles
3.2.2. Modèles de régression
3.2.3. Modèles ARIMA
3.2.4. Modèles de lissage exponentiel
4. Outils de Prévision des Ventes
4.1. Logiciels de Business Intelligence (BI)
4.2. Outils de gestion de la relation client (CRM)
4.3. Plateformes analytiques avancées
5. Analyse et Validation des Prévisions
5.1. Validation des modèles de prévision
5.2. Analyse de l'exactitude des prévisions
5.3. Ajustement et recalibrage des modèles
6. Application des Prévisions de Vente
6.1. Utilisation des prévisions pour la planification stratégique
6.2. Optimisation des stocks et de la production
6.3. Amélioration des stratégies de vente
7. Études de Cas et Bonnes Pratiques
7.1. Études de cas de prévisions de vente réussies
7.2. Bonnes pratiques pour des prévisions efficaces
8. Conclusion
8.1. Récapitulatif des apprentissages
8.2. Perspectives futures en prévision des tendances de vente
1. Introduction à la Prévision des Tendances de Vente
1.1. Importance de la prévision des ventes
1.2. Objectifs des prévisions de vente
2. Collecte et Préparation des Données
2.1. Sources de données pour les prévisions
2.2. Nettoyage et validation des données
2.3. Agrégation et intégration des données
3. Méthodes de Prévision des Tendances de Vente
3.1. Méthodes qualitatives
3.1. Enquêtes et panels d'experts
3.1. Méthode Delphi
3.2. Méthodes quantitatives
3.2. Analyse des séries temporelles
3.2. Modèles de régression
3.2. Modèles ARIMA
3.2.2004. Modèles de lissage exponentiel
4. Outils de Prévision des Ventes
4.1. Logiciels de Business Intelligence (BI)
4.2. Outils de gestion de la relation client (CRM)
4.3. Plateformes analytiques avancées
5. Analyse et Validation des Prévisions
5.1. Validation des modèles de prévision
5.2. Analyse de l'exactitude des prévisions
5.3. Ajustement et recalibrage des modèles
6. Application des Prévisions de Vente
6.1. Utilisation des prévisions pour la planification stratégique
6.2. Optimisation des stocks et de la production
6.3. Amélioration des stratégies de vente
7. Études de Cas et Bonnes Pratiques
7.1. Études de cas de prévisions de vente réussies
7.2. Bonnes pratiques pour des prévisions efficaces
8. Conclusion
8.1. Récapitulatif des apprentissages
8.2. Perspectives futures en prévision des tendances de vente