Durée: 12 mois
Rubrique: L'étude commerciale
L'expertise du domaine est cruciale dans l’estimation qualitative du chiffre d'affaires. Cette méthode repose principalement sur le jugement et l'expérience des experts du secteur. En sollicitant des professionnels qui ont une connaissance approfondie du marché, une entreprise peut obtenir des estimations précises et des prévisions perspicaces.
Les experts utilisent leur connaissance accumulée des tendances passées, des conditions actuelles du marché et des dynamiques économiques pour faire des projections éclairées. Cette approche est souvent utilisée lorsque les données quantitatives sont limitées ou lorsqu'un nouveau produit est lancé sur le marché. Par exemple, lors du lancement d'un nouveau médicament, les experts de l'industrie pharmaceutique peuvent estimer son succès en se basant sur des expériences similaires et des innovations précédentes.
L’analyse Delphi est une technique de prévision qualitative qui sollicite les opinions d’un groupe diversifié d’experts, souvent de manière anonyme. Cette méthode vise à obtenir un consensus entre les spécialistes par le biais d’une série de questionnaires.
Le processus commence par une première série de questions envoyées aux experts. Leurs réponses sont ensuite agrégées et résumées, puis renvoyées à l'ensemble des participants pour une deuxième série d'évaluations. Cette itération se poursuit jusqu'à ce qu'un consensus soit atteint ou que les variations entre les réponses deviennent minimes.
L'anonymat des participants est essentiel pour garantir l'objectivité et réduire les biais potentiels, tels que le conformisme ou l'influence d’experts plus charismatiques. L'analyse Delphi est particulièrement utile dans les secteurs en rapide évolution ou lorsqu'il s'agit de prévoir l'impact des nouvelles technologies.
Les méthodes qualitatives, bien qu'elles puissent sembler subjectives, apportent une richesse d’information précieuse pour l'estimation du chiffre d'affaires. Elles permettent d’intégrer des éléments intangibles et des nuances que les modèles purement quantitatifs pourraient négliger. Utilisées judicieusement en combinaison avec des méthodes quantitatives, elles offrent des prévisions plus complètes et robustes.