Auteurs : Paul Farris et Kusum AilawadiTraduction et adaptation : Younes BENJELLOUNMarketing Metrics Reference : Chapter 4

Les Prévisions des Ventes d’un Nouveau ProduitCe module aborde les notions de hiérarchie des effets, la notoriété, la disponibilité (DV%), le taux d’essai, le réachat, et la conversion des déclarations d’intentions en comportement d’achat.

PrésentationLa prévision des ventes de nouveaux produits

• L'approche de prévision des ventes dans cette présentation est basée sur le modèle de ‘’pré-test du marché’’ utilisé par les sociétés d'études de marché.

• L'approche permet aux managers de prévoir le volume des nouveaux produits.

• Elle est principalement utilisée pour les nouveaux produits B-to-C et B-to-B dans des catégories de produits bien établies, où les achats sont répétés et fréquents. En voici quelques exemples :

PRÉSENTATIO

N

– Les produits alimentaires–  Produits de soins personnels–  Les fournitures de bureau les plus couramment utilisées

Présentation (Suite)

• Bien que pas aussi directement applicable, elle peut également être utilisée pour des nouveaux produits peu fréquemment achetés. Voici quelques exemples:

PRÉSENTATIO

N (SU

ITE)

– Les voitures– Les équipements électroniques

• Elle est probablement moins utile pour les nouvelles innovations de rupture que les consommateurs peuvent difficilement comprendre et pour lesquels ils ne peuvent pas indiquer leurs intentions d’achat.

UN

E ''HIÉRARCHIE DES EFFETS''

Une ''Hiérarchie des Effets''

1.Consommateurs sont au courant de l'existence du nouveau produit et donc le connaissent.

2.Distributeur decide de vendre le produit et lui accorder de l’espace linéaire.

Disponibilité

3.Consommateurs qui connaissent le produit et y ont accès, décident de l’éssayer.

Taux d’essai

4.Consommateurs qui ont essayé le produit et le réachètent.

Taux de réachat

Niveau de Notoriété

Nous pouvons faire des prévisions de vente en prédisant des taux de notoriété, la disponibilité, le taux d’essai (taux d’achat) et le taux de réachat.

La méthode de prévision est basée sur une ‘’hiérarchie d'effets”.

Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

La Hiérarchie des Effets . . . . . . Représente la base de la plupart des prétests de marché ou des modèles de simulation de test de marché.• Les modèles de test ou prétest de marché sont très utilisés par

les sociétés de produits de grande consommation pour obtenir des prévisions de ventes des nouveaux produits, avant, et parfois au lieu des marchés test.

• La hiérarchie des effets représente la colonne vertébrale de la plupart de ces modèles.

• Les taux d’essai et de réachat des consommateurs sont estimés dans un environnement d'achat «simulé». Ils sont présentés aux consommateurs dans des concept boards, via des publicités, ou parfois avec les produits réels dans un environnement de simulation. Ils sont interrogés sur leur intérêt et leur intention d'essayer le produit. Ceci est suivi par un test d'utilisation à domicile et une enquête de suivi pour évaluer les taux de réachat.

LA HIÉRARCHIE DES EFFETS . . .

LA NO

TOR

IÉTÉ

: DÉ

FINITIO

N E

T DR

IVE

RS

La Notoriété : Définition et Drivers

Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

PublicitéEchantillonageCouponing

Par exemple, l’historique des données nous aider à estimer le taux de notoriété qui sera atteint par un certain niveau de dépenses publicitaires (€).

Définition : Pourcentage du marché cible qui connait le nouveau produit.

La notoriété est principalement attribuable à l'exposition du consommateur au message marketing du produit grâce à la publicité et d'autres medias.

Ne connaît pas

1. 2. 3. 4.

Disponible

Réachat

Essai

Connaît

LA DISPON

IBILITÉ: DÉFINITIO

N ET DRIVERS

La Disponibilité : Définition et DriversS

ource: Harvard B

usiness School, “N

ote on Pretest M

arket Models,” 1988.

Couverture commerciale et Trade Marketing

Définition : Pourcentage de points de vente et des canaux de distribution adéquats qui rendent le produit disponible à la vente aux consommateurs.

La disponibilité du produit est obtenue principalement par la couverture commerciale des distributeurs et les dépenses Trade.

1. 2. 3.

Essai

4.

ConnaîtNe connaît pas

Disponible

Réachat

La disponibilité est mesurée par la DV % (Distribution Valeur) = une mesure du poids en chiffre d’affaires des points de vente dans lesquels est référencé un produit par rapport au CA de l’ensemble des points de vente. Voir Module MPC sur la Distribution plus d’explications.

ACHAT : DÉFINITIO

N ET DRIVERS

Achat : Définition et Drivers

Présence dans le canal de distributionConcept de produitForce de persuasion du message marketingLa valeur perçue pour le prix affiché

Définition : Pourcentage d'un marché cible qui achète ou utilise un produit pour la première fois dans une période donnée*.

L’essai est généré par l'efficacité de la proposition de valeur du produit pour de nouveaux clients.

1. 2. 3.

Essai

4.

ConnaîtNe connaît pas

Disponible

Réachat

Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

*Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

RÉACHAT : DÉFINITIO

N ET DRIVERS

Réachat : Définition et Drivers

La qualité du produitLa production de valeur du produitLa présence continue dans la distribution

Définition: Pourcentage des nouveaux clients qui continuent d’acheter et à devenir des clients ‘’réacheteurs’’ (fidèles).

Le réachat est obtenu par la capacité d'un produit à délivrer sa proposition de valeur / sa promesse.

1. 2. 3.

Essai

4.

ConnaîtNe connaît pâs

Disponible

Réachat

Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

LES PRÉVISION

S

Les Prévisions Nous pouvons utiliser la hiérarchie des effets pour prévoir le pourcentage des clients qui vont devenir des clients réguliers.

Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

% Clients réguliers

2.Disponibilité

(DV %)

3.Taux

d’essai

4.Taux de Réachat= x x x1.

Taux de Notoriété

Dans quel pourcentage de

distribution le produit est disponible ?

Parmi ceux qui connaissent et ont accès,

quel pourcentage va essayer le produit ?

De ceux qui vont essayer le produit, quel

pourcentage va le racheter?

Quel est le pourcentage des

clients qui connaissent le produit ?

PRÉVISION

S DES VENTES - EXEM

PLE

Prévisions des Ventes - ExempleUn exemple simple de prévision du nombre de clients réguliers :

Les Paradise Fruits lance un nouveau produit à base de mangue en conserve. L'étude de marché a conclu que le marketing mix pour les mangues en conserve va générer un niveau de notoriété sur le marché cible de 40%.

60% des clients connaissant le produit et y ayant accès en point de vente vont acheter 1 boîte.

50% de ceux qui essaient le produit deviendront acheteurs réguliers.

La société s'attend à réaliser une DV (Distribution Valeur) de 70%

Quel pourcentage de clients réguliers prévoyez vous pour ce nouveaux produit de Paradise-Fruits à base de mangue en conserve ?

Voir la solution en page suivante . . .

PRÉVISION

S DES VENTES - EXEM

PLE

Prévisions des Ventes - Exemple % Clients réguliers

Taux de Notoriété

Disponibilité (DV %)

Taux d’essai

Taux de Réachat= x x x

% Clients réguliers = 8,4%

= 40% x 70% x 60% x 50%% Clients réguliers

CHANGEM

ENTS DAN

S LE MARKETIN

G MIX. . .

Changements dans le Marketing Mix. . . . . . va conduire à des changements dans les prévisions des ventes.

Les graphiques théoriques suivants montrent comment le taux de notoriété et la DV% peuvent varier avec le marketing mix .

Note : Bien qu'il existe plusieurs éléments du marketing mix, pour ce tutoriel, nous allons considérer seulement les deux ci-dessus.

Sensitivité de la notoriété aux dépenses pub.

8%13%

22%

37%

54%

68%

78%

84%89%

92%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

$0 $2 $4 $6 $8 $10 $12 $14 $16 $18 $20

Ad Spend ($ millions)

Aw

aren

ess

%

Sensitivité de la DV aux dépenses trade

2%7%

16%

30%

50%

67%

80%

88% 90% 91%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

$0 $2 $4 $6 $8 $10 $12 $14 $16 $18 $20

Trade Spend ($ millions)

AC

V (%

)

Not

orié

té %

DV%

Dépenses publicitaires (Millions €) Dépenses trade (Millions €)

% PRÉVISIO

NS DE CLIEN

TS RÉGULIERS (EXEM

PLE)

% Prévisions de Clients Réguliers (Exemple)

Dépenses Pub. Taux de Notoriété Prévu

5M € 5%

10M € 20%

15M € plan actuel 40%

20M € 45%

Dépenses Trade Taux de DV Prévue

5M € 65%

10M € plan actuel 70%

15M € 75%

20M € 80%

Voir la solution en page suivante ...

% Clients réguliers

Taux de Notoriété

Disponibilité (DV %)

Taux d’essai

Taux de Réachat= x x x

Cette question repose sur la question précédente concernant le nouveau produit de la mangue en conserve de Paradise-Fruits.

Quelle sera l'augmentation (baisse) du pourcentage de clients qui seront les acheteurs réguliers la nouvelle conserve de mangue si Paradise Fruits transfert 5 millions de dollars de dépenses publicitaires en dépenses trade ?

Utilisez les tables de données ci-dessous :

% REPEAT CU

STOM

ER FORECAST (SO

LUTIO

N)

% Repeat Customer Forecast (Solution)

= 20% x 75% x 60% x 50%Le % révisé de Clients

réguliers

Le % révisé de Clients réguliers = 4,5%Le % de clients réguliers va baisser de 8,4% à 4,5%, ou de 3,9 points.

% Clients réguliers

Taux de Notoriété

Disponibilité (DV %)

Taux d’essai

Taux de Réachat= x x x

LE VOLU

ME PRÉVU

EST ÉGAL À . . .

Le Volume Prévu est égal à . . .. . . La somme du Volume d’Achat et Volume de Réachat prévus.

Unités par premier achat

Taux de réachat Réguliers

Unités par réachat

Nombre de réachats

par période

Consommateurs qui Connaissent le produit

Les “Essayeurs”

Consommateurs Ciblés

Multiplier par la DV%

Multiplier par le taux d’achat

Multiplier par le taux de notoriété

Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

Volume d’Essai Volume de RéachatVolume

TotalPrévu

+=

VOLU

ME D’ESSAI (1ER ACHAT) EST ÉGAL À. . .

Volume d’Essai (1er Achat) est égal à. . .. . . le Nombre Total d’Unités achetées par essai (1er achat).

Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

Unités par premier achat

Taux de réachat Réguliers

Unités par réachat

Nombre de réachats

par période

Consommateurs qui Connaissent le produit

Les “Essayeurs”

Consommateurs Ciblés

Multiplier par la DV%

Multiplier par le taux d’achat

Multiplier par le taux de notoriété

Volume d’Essai Volume de RéachatVolume

TotalPrévu

+=

LE CALCUL DU

VOLU

ME D’ESSAI (1ER ACHAT). . .

Le Calcul du Volume d’Essai (1er Achat). . .

. . . Il faut d'abord calculer le nombre total d’«Essayeurs».

La formule pour calculer la prévision du nombre d’ “essayeurs”:

Nombre d’ “essayeurs”

prévus (#)=

Taux d’Essai

(%)

Taille du Marché ciblé

(#)xTaux de

Notoriété (%) x DV (%) x

LE VOLU

ME D’ESSAI EST LE PRO

DUIT DE. . .

Le Volume d’Essai est le produit de. . . . . . Le nombre d’ ‘’Essayeurs’’ et les unités achetées par essai.

La formule pour calculer la prévision du Volume d’Essai :

Volume d’Essai Prévu

(#)= Unités par

Essai (#)

Nombre d’Essayeurs

(#)x

EN CO

NCLU

SION

. . .

En Conclusion. . . . . . La formule pour calculer le Volume Total d’Essai est :

Volume d’Essai

Prévu (#)=

Taux d’Essai

(%)

Taille du Marché Cible (#)

xTaux de Notoriété

(%)x

DV (%) xx

Unités par Achat

d’Essai (#)

Number of “Triers”

CALCUL DU

VOLU

ME D’ESSAI (EXEM

PLE)

Calcul du Volume d’Essai (Exemple)

4N Corp. lance une nouvelle version de ses carnets de feuilles autocollantes ‘’Sticky Notes‘’. L'étude de marché a conclu que le plan du marketing mix pour Sticky Notes génère un niveau de notoriété de 80% sur un marché cible de 100 millions de clients. Parmi les clients touchés par le marketing mix (qui connaîtront le produits)et qui ont accès au produit dans les points de vente, 60% vont l’essayer dans la prochaine année. 4N compte distribuer le produit avec un niveau de DV de 80%. Les clients qui vont essayer le produit vont acheter un paquet de 10 unités.

Voir la solution en page suivante ...

Quelle est votre estimation du volume d’essai de Sticky Notes ?

CA

LCU

L DU

VO

LUM

E D

’ES

SA

I (SOLU

TION

)

Calcul du Volume d’Essai (Solution)

Volume d’Essai

Prévu (#)= 60%

d’Essai

10 Unités / Achat

d’Essaix80% de

notoriété x 80% de DVx

100M de Clients

potentielsx

Volume d’Essai Prévu = 384M Unités

Volume d’Essai

Prévu (#)=

Taux d’Essai

(%)

Taille du Marché Cible (#)

xTaux de Notoriété

(%)x

DV (%) xx

Unités par Achat

d’Essai (#)

ESTIMATIO

N DU

TAUX D’ESSAI

Estimation du Taux d’EssaiLes taux d’essai sont souvent estimés en utilisant des données historiques pour traduire l'intention déclarée de clients en comportement d'achat réel.• Les taux d’essai sont souvent évaluées par une étude auprès des

clients potentiels en leur demandant leur intention d'essayer un nouveau produit.

• Ils sont un ingrédient essentiel des modèles de simulation des tests de marchés.

• On montre aux clients potentiels des concept boards, ou de la publicité, ou le produit réel dans un environnement de simulation de point de vente et ils sont interrogés sur leur intérêt et leur intention d'essayer le produit. Ils peuvent aussi avoir la possibilité d’«acheter» le produit dans des magasins expérimentaux.

• Malheureusement, les clients ne font pas toujours ce qu'ils disent avoir l'intention de faire.

ESTIMATIO

N DU

TAUX D’ESSAI (SU

ITE)

Estimation du Taux d’Essai (Suite)

• Les prévisionnistes traduisent souvent les intentions déclarées des clients en estimations de taux d’essai.

• Les données historiques pour les produits de la société ou de la catégorie de produits peuvent aider à déterminer les taux de conversion d’intentions déclarées en taux d’essai.

– Par exemple, les données historiques montrent que seulement 80% de ceux qui disent qu'ils vont certainement essayer un nouveau produit le font réellement.

AJUSTER LE TAU

X D’ESSAI (EXEMPLE)

Ajuster le Taux d’Essai (Exemple)

Intentions Consommateurs % de Repondants

Taux de Conversion

EstimationTaux d’Essai

Certainement va essayer le nv. produit 15% X 80% = 12.0%

+Probablement va essayer le nv. produit 25% X 30% = 7.5%

+

Peut être acheteré ou peut être pas 35% X 0% = 0%

+

Probablement n’ahètera pas 15% X 0% = 0%

+

N’achètera certainement pas 10% X 0% = 0%

TOTAL: 100% 20% =

(Basé sur le taux de conversion “intention-en-comportement”Ce qui suit est un exemple de conversion de l'intention d'achat exprimée, en nombre d’essais estimés :

Les marketeurs cumulent souvent le taux d'essai actualisé des 2 premières cases d'intention d'essai pour calculer le Taux d'Essai Révisé

Taux d’Essai Ajusté

Note: Ces chiffres sont hypothétiques. Les taux de conversion varient d'un produit et d’une entreprise à l’autre. Pour certains produits, les données vont indiquer que ceux qui déclarent qu'ils ne vont pas acheter les produits l’achèteront quand même.

Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

LE VOLU

ME DE RÉACHAT EST ÉGAL À. . .

Le Volume de Réachat est égal à. . .. . . le nombre Total d’unités Achetées après le premier essai.

Trial Volume Repeat VolumeTotal

Forecasted Volume

+

Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

=

Unités par premier achat

Taux de réachat Réguliers

Unités par réachat

Nombre de réachats

par période

Consommateurs qui Connaissent le produit

Les “Essayeurs”

Consommateurs Ciblés

Multiplier par la DV%

Multiplier par le taux d’achat

Multiplier par le taux de notoriété

LES TAUX DE RÉACHAT SO

NT SO

UVEN

T ESTIMÉS. . .

Les Taux de Réachat sont souvent estimés. . .

. . . en utilisant des études spécifiques ou des tests d’utilisation client.

• On donne aux clients potentiels le produit pour l’utiliser chez eux.

• Après plusieurs semaines, des interviews téléphoniques sont réalisées avec ces clients.

• Ces clients expriment leurs perceptions de la valeur du produit après utilisation et leur intention d’achat après cet essai.

• Certains modèles de simulation de marchés-tests utilisent les intentions de réachat indiquées pour estimer les taux de réachat alors que d’autres peuvent aussi donner au client la possibilité de «racheter» le produit au prix de vente consommateur.

LE VOLU

ME DE RÉACHAT EST GÉN

ÉRÉ PAR…

Le Volume de Réachat est généré par…. . . le Taux de Réachat des “Essayeurs” aussi bien que le Volume est la Fréquence du Réachat.

La formule du Volume de Réachat :

Volume de Réachat (#) =

“Essayeurs” (#)

Nombre de Réachats par

période (#)xTaux de

Réachat(%) x Unités par Réachat (#)x

Nombre de Réacheteurs

CALCUL DU

VOLU

ME DE RÉACHAT (EXEM

PLE)

Calcul du Volume de Réachat (Exemple)

Quel volume de réachat estimerez-vous que Sticky Note va générer au cours de l’année prochaine ?

Voir la solution en page suivante ...

Cette question est basée sur la question précédente concernant le nouveau Sticky Note de 4N.

L'étude de marché a conclu que 30% des clients qui essaient le produit vont le racheter. En moyenne, ces ré acheteurs vont acheter 3 paquets de 50 unités du nouveau Sticky Note par an.

CALCUL DU

VOLU

ME DE RÉACHAT (SO

LUTIO

N)

Calcul du Volume de Réachat (Solution)

Volume de

Réachat (#)

=38.4M

“essayeurs”

3 réachats par anx30% Taux

de Réachat x 50 unités par réachatx

Volume de Réachat (#) =

“Essayeurs” (#)

Nombre de Réachats par

période (#)xTaux de

Réachat(%) x Unités par Réachat (#)x

Nombre de Réacheteurs

Volume de Réachat (#) = 1.728 M Unités

La Formule du Volume Prévu :

LE VOLU

ME PRÉVU

EST LA SOM

ME DE. . .

Le Volume Prévu est la somme de. . .

- or -

DV %

Volume Prévu

Consommateurs Ciblés

Taux de Notoriété

Taux d’Ess

aiXXX= X

unités

Chaque Réacha

t

unités

Achat d’Essai

Taux de

Réachat

Nombre de

RéachatsAnnée

+ x x

. . . Volume d’Essai et Volume de Réachat.

Volume Prévu (#)

= Volume de Réachat (#)

Volume d’Essai (#) +

- ou -

CALCUL DU

VOLU

ME TOTAL (EXEM

PLE)

Calcul du Volume Total (Exemple)

Cette question est basée sur les précédentes questions concernant le nouveau Sticky Note de 4N.

Voir la solution en page suivante ...

Compte tenu du volume d’essai et de réachat annuel de 4N, quelles sont vos prévisions de vente pour l’année qui suit le lancement de Sticky Note ?

CALCUL DU

VOLU

ME TOTAL (SO

LUTIO

N)

Calcul du Volume Total (Solution)

384M unités =+Volume Prévu = 1.728M unités 2.112M unités

Volume d’Essai Volume de Réachat Volume Total

- or -

80% de

DV %Volume Prévu

100M Consomma

teurs80% de

Notoriété60% d’Ess

aiXXX= X

50 unitésChaque Réacha

t

10 unitésAchat

d’Essai

30% de

Réachat

3 Réacha

tsAnnée

+ x x

- ou -

Volume Prévu = 2.112 M unités au total

Segm

ent 3

Segm

ent 2

Segm

ent 1

LE VOLU

ME PRÉVU

PEUT ÊTRE ESTIM

É. . .

Le Volume Prévu peut être estimé. . .

Volume Prévu

Segment 1=

. . . en agrégeant les prévisions de volume des différents segments.

Volume Prévu

Segment 2=

Volume Prévu

Segment 3=

+

+

Volume Total Prévu

DV %

Consommateurs Ciblés

Taux de Notoriété

Taux d’Ess

aiXXX X

unités

Chaque Réacha

t

unités

Achat d’Essai

Taux de

Réachat

Nombre de

RéachatsAnnée

+ x x

DV %

Consommateurs Ciblés

Taux de Notoriété

Taux d’Ess

aiXXX X

unités

Chaque Réacha

t

unités

Achat d’Essai

Taux de

Réachat

Nombre de

RéachatsAnnée

+ x x

DV %

Consommateurs Ciblés

Taux de Notoriété

Taux d’Ess

aiXXX X

unités

Chaque Réacha

t

unités

Achat d’Essai

Taux de

Réachat

Nombre de

RéachatsAnnée

+ x x

PRÉVISION

S DE VOLU

ME SU

R PLUSIEU

RS SEGMEN

TS (EXEM

PLE)Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Exemple)

Un simple exemple :La société Ben & Harry’s lance une nouvelle glace. EIle prévoit qu‘elle atteindra 80% de DV. Le tableau suivant fournit les données sur les deux segments de clientèle :

Segment Notoriété prévue

Taux d’Essai Estimé

Volume d’Essai

Taux de Réachat Estimé

Fréquence et Volume de

Réachat EstimésTaille du Segment

Grands consomatteurs de glace

70% 40% 1 Boîte 10% 5 achats par an; 1 boîte par achat

35M de consommateurs

Petits consommateurs De glace

50% 15% 1 Boîte 5% 2 achats par an; 1 boîte par achat

200M de consommateurs

Quel est le volume que Ben & Harry devrait prévoir pour l'année prochaine sur cette nouvelle glace ?

Voir la solution en page suivante ...

PRÉVISION

S DE VOLU

ME SU

R PLUSIEU

RS SEGMEN

TS (SO

LUTIO

N)

Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Solution)

11,76M +Volume Prévu

Volume du

segment des

Petits conso

= 13,2 m

Volume du

segment des

Grands conso

= 24,96M boites=+

Le cadre et les calculs présentés ici forment la colonne vertébrale de toute prévision des ventes d’un nouveau produit, en particulier dans les produits de grande consommation (achats à grande fréquence).

80% de

DV %

Volume du Segment

des grands conso.

35M Consomma

teurs70% de

Notoriété40% d’Ess

aiXXX= X

1 unité

Chaque Réacha

t

1 unitéAchat

d’Essai

10% de

Réachat

5 Réacha

tsAnnée

+ x x

80% de

DV %

Volume du Segment des petits

conso.

200M Consomma

teurs50% de

Notoriété15% d’Ess

aiXXX= X

1 unité

Chaque Réacha

t

1 unitéAchat

d’Essai

5% de Réacha

t

2 Réacha

tsAnnée

+ x x

DETAILS ADDITION

NELS

Details Additionnels• Il existe bien évidemment plusieurs détails qui ne sont pas directement pris

en compte dans ce cadre. Par exemple, le nombre d'achats répétés sur une période donnée dépendra du début de la période d’essai. Le taux moyen de réachat et volume de réachat utilisés ici peuvent être calculés en tenant en compte ces questions de timing.

• Il y a aussi la question du stock des distributeurs. Comme les produits sont vendus dans un ou plusieurs niveaux de chaque canal de distribution (par exemple, Entrepôt national d’un distributeur, entrepôt régional et magasin) et non directement aux consommateurs, les ventes des fabricants et ses volumes livrés au distributeur seront différents des prévisions des ventes aux consommateurs final calculées ici en raison du ‘’remplissage du pipeline’’ et du stock intermédiaire à chaque niveau du canal de distribution.

• Ainsi, ce schéma prévoit raisonnablement de bonnes estimations des performances des nouveaux produits qui peuvent être utilisées pour identifier les ‘’gagnants’’ et les ‘’perdants’’. En revanche, pour chiffrer de manière plus précise les ventes, les livraisons et les prévisions de production, il doit être complètés avec d’autres données spécifiques à chaque produit, marché ou entreprise.