Les prévisions de revenus précises nécessitent de la science des données et du DataOps
La science des données et DataOps le pouls de la prise de décision stratégique dans des départements tels que la finance, les ventes et le marketing. Grâce à l’analyse intelligente des données et à l’IA, les dirigeants obtiennent des informations exploitables qui guident les prévisions de revenus.
Soyons clairs : établir des prévisions de revenus fiables n’est pas une mince affaire. La prévision est un écosystème complexe qui comporte des problèmes de qualité des données, des processus en retard et, parfois, des erreurs de prédiction majeures.
Selon le rapport 2024 Sales Forecasting Benchmarking Report, 43 % des entreprises font état de prévisions de ventes qui manquent la cible de plus de 10 %. Près de quatre entreprises sur dix considèrent la qualité des données comme un problème majeur, et plus d’un tiers citent les retards qui nuisent à la précision des prévisions.
Les entreprises qui s’en sortent le mieux sont celles qui ne laissent pas leurs prévisions au hasard. Elles s’appuient sur des outils innovants et se concentrent sur l’exactitude de leurs données, faisant de la prévision un processus clair, fondé sur les données. En bref, elles prennent des décisions fondées sur une compréhension en temps réel du potentiel de revenus et des conditions du marché, et non sur des données obsolètes ou incomplètes. C’est ainsi que vous faites passer les prévisions du statut de « meilleure supposition » à celui d’avantage clé.
Les équipes de DataOps et de planification financière ont besoin d’une collaboration structurée
L’élaboration de prévisions précises n’est pas l’affaire d’une seule personne, c’est une collaboration de haut niveau entre les équipes DataOps et FP&A (Financial Planning and Analysis). Les experts en FP&A ont besoin de données intégrées et bien organisées à portée de main pour créer des prévisions qui font réellement avancer l’entreprise.
Les DataOps doivent aller au-delà de la fourniture de données brutes. Ils centralisent, nettoient et fiabilisent les données, réduisant ainsi le temps perdu en dépannage et permettant aux services financiers de faire ce qu’ils font le mieux : modéliser l’avenir de l’entreprise. Lorsque les data scientists et les équipes de FP&A travaillent en étroite collaboration, ils créent un environnement rapide et agile pour les prévisions.
Mélanger des données internes et externes avec plusieurs modèles
La prévision des recettes ne se limite pas à l’examen des données internes relatives aux ventes et aux clients. Les forces externes, telles que les changements économiques ou les événements politiques, jouent un rôle important dans l’évolution des recettes.
Les équipes de FP&A qui regardent au-delà de leurs propres murs et combinent les données internes avec ces influences plus larges produisent des prévisions plus précises.
Considérez le processus. Pour obtenir une vue d’ensemble, les équipes de FP&A utilisent à la fois des méthodes « descendantes » et « ascendantes ». Elles prévoient les changements à partir des flux de revenus de haut niveau, tout en se penchant sur des régions, des lignes de produits ou des unités d’affaires spécifiques. Elles ne s’appuient pas sur un seul angle, mais examinent plusieurs scénarios et points de référence, et ajustent les prévisions en fonction des conditions réelles.
Des données centralisées et de qualité sont essentielles
Lorsque l’on parle de prévisions de revenus, des données propres et centralisées sont indispensables. C’est là que les équipes de DataOps et de gouvernance entrent en jeu. Elles sont chargées de s’assurer que les données sont exactes, intégrées et accessibles dans un emplacement centralisé. Le résultat ? Les professionnels du FP&A peuvent faire confiance à leurs sources de données et se concentrer sur le développement de modèles plutôt que de passer du temps à corriger les incohérences des données.
Pour les organisations qui gèrent des flux de données importants, l’investissement dans des tissus de données et des catalogues de données sur mesure peut avoir un impact. Les pipelines en temps réel et les catalogues mis à jour garantissent que le département FP&A dispose de tout ce dont il a besoin, là où il en a besoin. Lorsque les données sont centralisées, les erreurs sont réduites et la confiance dans le processus de prévision est renforcée.
Les prévisions de croissance posent des défis uniques
Prévoir la croissance est un tout autre défi. Il s’agit d’un exercice d’équilibre qui nécessite des données fiables sur les ventes, les chaînes d’approvisionnement et l’économie. Les prévisions de croissance exigent une plus grande transparence des données, ce qui signifie que la provenance et la qualité des données sont essentielles.
Les équipes FP&A doivent travailler avec DataOps pour suivre les sources de données et s’assurer que chaque donnée contribue à une prévision claire et précise.
Les problèmes les plus courants sont les incohérences du CRM, les cycles de vente complexes et les influences externes qui ont un impact sur la croissance. Sans une gouvernance approfondie des données, ces variables peuvent fausser les prévisions. S’attaquer à ces problèmes de front avec la gouvernance des données apporte clarté et responsabilité aux projections de croissance, créant ainsi une base stable pour des prévisions orientées vers l’avenir.
Saisir les tendances générales pour renforcer les prévisions
Pour tirer le meilleur parti des prévisions de chiffre d’affaires, il est judicieux de ne pas se limiter aux mesures internes. Les données externes, comme le sentiment des consommateurs, les indicateurs économiques et même les dernières nouvelles, ajoutent de la profondeur et de la précision aux prévisions, en particulier lorsque les tendances du marché évoluent de manière inattendue. Si vous vous fiez uniquement aux mesures internes, vous risquez d’avoir des angles morts et de ne pas voir les changements clés qui se produisent sur le marché.
L’utilisation de sources telles que les médias sociaux ou les flux d’informations en temps réel permet aux équipes de FP&A de disposer d’un niveau de compréhension supplémentaire. Elles peuvent mettre en évidence des perturbations, des tendances et des changements potentiels dans le comportement des consommateurs, ce qui permet d’obtenir une image plus complète.
Utiliser des outils spécialisés de prévision des recettes et de gestion du cycle de vie
Des outils tels que SAP Revenue Growth Optimization, Microsoft Dynamics Sales et Workday Adaptive Planning soutiennent les équipes FP&A en leur offrant les fonctionnalités dont elles ont besoin – collaboration, annotation et capacités de conseil – le tout en un seul endroit. Intégrés aux plateformes ERP et de vente, ces outils apportent précision et efficacité au processus.
Lorsque ces plateformes sont alimentées par l’IA, elles offrent encore plus de possibilités. Grâce aux informations fournies par l’IA, à la collaboration entre les services et à une vision unifiée des données, les décideurs peuvent fonder leurs stratégies sur une source de vérité claire et complète. L’objectif doit être de créer une approche plus fluide et plus cohérente des prévisions, où les données sont à la fois accessibles et exploitables.
Augmenter la valeur grâce à la collaboration interfonctionnelle en matière de données
Les prévisions de revenus atteignent leur plein potentiel lorsque les scientifiques des données, les ingénieurs et les spécialistes de la gouvernance se réunissent, chacun apportant son expertise. C’est un sport d’équipe. Les compétences en matière d’intégrité des données, de modélisation et de visualisation améliorent la qualité et la clarté des prévisions, de sorte qu’en fin de compte, les dirigeants reçoivent des prévisions vraiment fiables.
Le succès dans ce domaine commence par une définition claire des rôles. Qui est responsable de quelles prévisions ? Quels ensembles de données utilisent-ils et quand les prévisions sont-elles livrées ? En répondant à ces questions dès le départ, on crée un flux de travail unifié et collaboratif qui profite à l’ensemble de l’organisation.
Dernières réflexions
Considérez-vous les données comme un actif passif ou utilisez-vous activement leur potentiel pour prédire et façonner les résultats ? Avec la bonne stratégie de données, chaque prévision devient un avantage concurrentiel, chaque connaissance un levier de croissance. Vos prévisions de revenus peuvent constituer une feuille de route en temps réel qui vous guidera à travers chaque évolution du marché et chaque courbe de la demande. Ne laissez pas ces informations précieuses vous échapper.
