Excel Statistique de Gestion

darenbru

XLDnaute Nouveau
Bonjour,

Ma société enregistre des commandes de dizaines de clients tous les jours.
Chaque client passe commande plusieurs fois par jour.
Toutes les semaines, je récupère l'ensemble des commandes et je totalise le nombre de commandes passées pour chaque client.
Je ne connais pas grand chose en statistiques si ce n'est la moyenne. Elle est importante mais il y a certainement d'autres indicateurs qui pourraient m'aider.
Sur base d'indicateurs statistiques, je souhaite pouvoir identifier rapidement les clients qui ne commandent pas "comme d'habitude", quelle est la tendance du client (+ - ou 0), dans quelle mesure il est au dessus de sa moyenne.
Je voudrais aussi pointer un client qui a 30% de commandes en plus ( ou en moins) que d'habitude vs un client qui double ses commandes mais qui n'en fait ne moyenne que 2.
Quelqu'un pourrait-il m'aider ?
Merci
 

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Gardien de phare

XLDnaute Accro
Re : Excel Statistique de Gestion

Bonsoir darenbru,

Du taf, oui ça va j'en ai pas mal ! Pour revenir à ta question, je ne sais pas du tout dans quel secteur tu bosses, mais pas grave. Quand on fait des analyses sur les clients, on a, en général, recours à des techniques de statistique plutôt compliquées pour ceux dont ce n'est pas le job.

Le nombre de commande, et les statistiques sur le nombre de commandes, je ne sais pas si c'est important dans ton cas car souvent on fait plus de marge sur quelques commandes importantes que sur beaucoup de commandes d'un faible montant (pas toujours !).

Autre question quand tu analyses tes clients, est- ce que tu as une "saisonnalité" de ton activité ? Si, oui, est-ce que c'est vrai pour tous tes clients, ou seulement pour certains ?

La moyenne est un indicateur assez problématique, "sensible aux extrêmes" disent les statisticiens. Tu pourrais, déjà, travailler sur les quartiles (que Excel sait traiter très bien) et qui te donnent une information précieuse : 25 % des clients ont fait moins de X commandes par semaine, 50 % moins de X commandes, 75 % moins de X commandes. Après, à toi de voir quelles sont les caractéristiques des clients que tu veux fidéliser ou inciter à commander.
 

darenbru

XLDnaute Nouveau
Re : Excel Statistique de Gestion

Bonsoir François,

Merci pour cet élément de réponse.

Nous avons une société de service.

Le but de ces stats n'est pas de suivre les clients qui ont plus ou moins des marges, c'est uniquement pour suivre ceux qui commandent "normalement ou pas". On gère 400 clients en B2B tous les mois. Ils passent +/- 7000 commandes par mois. Ce qui m'importe ici c'est de pointer ceux qui pour une raison ou pour une autre, n'ont pas respecté leur "quota" de commandes. Peut être ont ils été voir à la concurrence, peut être leur business est en baisse, .... ou peut être, notre service n'a pas été à la hauteur. il y a 1000 raisons. Pour la plupart, ce sont des raisons qui ne me concernent pas, qui ne concernent que leur marché. Mais je ne veux pas prendre le risque de ne pas le remarquer très tôt. Plus tôt je le remarque, plus vite je peux réagir.
C'est vrai qu'il y a une saisonnalité. Elle se traduit par des pics de commandes. Ces pics sont assez facilement détectables dans la ligne des commandes. Exemple: si un client passe en général 10 commandes par semaines, si tout à coup, il a 50 commandes, le pic se remarque très vite. Il est évident que je dois pouvoir intégrer ce pic dans les stats et prévisions de sorte de l'année prochaine, je puisse anticiper un pic de tel ou tel client à une certaine semaine. Et si l'année prochaine, je n'ai pas le même pic, les indicateurs doivent me l'indiquer.

Les quartiles ne me permettent pas de suivre client par client; Ils me donnent une vision globale de mon business. Ici le but est de considérer chaque client comme unique et de suivre sa progression toutes les semaines.

Je sais que je demande quelque chose d'un peu spécial sur ce forum mais je n'ai pas la moindre idée comment et ou obtenir ces renseignements.

Merci.

Daniel
 

Gardien de phare

XLDnaute Accro
Re : Excel Statistique de Gestion

Re,
Les quartiles ou autres percentiles, tu peux les faire client par client (par semaine). Après, on est dans l'abstraction théorique par rapport à ton VRAI problème. Mais, sans savoir de quoi tu parles exactement, difficile d'en dire plus. Tu dis "ceux qui n'ont pas commandé leur quota", c'est à dire ? Tu fais quoi ? du contrôle de gestion, de l'analyse budgétaire, du marketing ?
 

pyfux

XLDnaute Occasionnel
Re : Excel Statistique de Gestion

Bonjour,
Il me semble que plutôt que des chiffres il convient de tracer un graphique du volume de commande par semaine.
Puis ajouter la moyenne, la moyenne de 6 dernières semaines, une moyenne mobile ou une courbe de tendance.
La difficulté est d'automatiser le graphique par client
 

darenbru

XLDnaute Nouveau
Re : Excel Statistique de Gestion

Bonjour

Effectivement, avec un graphe, c'est peut être plus évident. Mais étant donné que j'ai 400 clients à analyser chaque semaine, je ne peux pas passer mon temps à établir 400 graphes; Il me faut un tableau de bord avec des valeurs qui doivent me donner les indications..... C'est là le problème :-(
 

pyfux

XLDnaute Occasionnel
Re : Excel Statistique de Gestion

Bonjour,
Je vous propose d'investir dans un logiciel d'assistance à la prise de décision... ;)
Très sincèrement, vous souhaitez que excel analyse à votre place une situation ?
1. définissez vos règles de gestion / calculs d'indicateurs
2. définissez des objectifs pour chaque indicateur
=> vous aurez une synthèse par client (ligne) dans un tableau

Que pouvons nous faire pour vous?
Le forum est là pour vous aider pour écrire vos formules pas pour décider quelles sont les formules... qui dépendent de votre métier.
 

Gardien de phare

XLDnaute Accro
Re : Excel Statistique de Gestion

Bonsoir,

Ta question m'intéresse, entre autre, parce que dans mon job, je conçois et anime des formations sur la conception de tableaux de bord, et que ces formations s'adressent pour partie à des contrôleurs de gestion ! (ce que je ne suis pas, mais je pense connaître un peu l'activité). Si j'ai bien compris, ton soucis est de suivre les clients et d'avoir un indicateur d'alerte si un client "décroche" ou au contraire si le client passe plus de commande qu'escompté.
Si c'est bien cela ton problème, il te faut disposer d'un "modèle de prévision" qui te permet de dire : "normalement, le client XX doit nous passer X commandes sur telle semaine, hors il nous en a passé nettement moins (alerte !), nettement plus (à suivre !)".

Quelques réflexions sur ces points :
  1. l'activité de ton entreprise est-elle marquée par une saisonnalité ? si oui, ton modèle de prévision devra en tenir compte ;
  2. l'observation semaine par semaine, me semble une échéance un peu courte, aujourd'hui par exemple, nous n'avions que 30 à 40 % de l'effectif présent (du fait de la neige) et personne au service achats. Inutile de te dire que nos achats de cette semaine vont être particulièrement faibles (sur 4 jours au lieu de 5) mais cela va se compenser la semaine prochaine :
  3. de manière générale, les semaines de travail sont très inégales (par exemple en 2013, on a une semaine de 3 jours ouvrés avec le 8 et le 9 mai fériés) donc je te conseille, sauf si ton activité est indépendante de cette notion, de travailler en moyenne par jour ou tu peux effectivement recevoir des commandes plutôt qu'en cumul par semaine

Il faudrait donc définir un indicateur qui pourrait être pour chaque client : écart entre son comportement effectif et celui que mon modèle a prévu. Mais pour cela, il faut déterminer au moins deux choses : quel modèle de prévision est applicable à chaque client et pour ça, savoir s'il y a saisonnalité ou pas, savoir quel type de croissance (ou décroissance) fait ton entreprise (nouveaux clients ou augmentation du CA avec les clients existants).

Sur la question des outils, moi qui dispose d'une des Rolls Royce de la BI (Buiseness Intelligence), j'ai envie de te dire que je continue à faire plus confiance à la HI (Human Intelligence). XL à des limites, notamment en matière de prévisions temporelles, mais ce n'est pas vraiment le problème, en dehors de certaines techniques particulières comme le dataminig.

HTH
 
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