Auteurs : Paul Farris et Kusum Ailawadi Traduction et adaptation : Younes BENJELLOUN

1. Les Prévisions des Ventes d’un Nouveau Produit Ce 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. Auteurs : Paul Farris et Kusum Ailawadi Traduction et adaptation : Younes BENJELLOUN Marketing Metrics Reference : Chapter 4

2. Présentation Présentation La 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 : • Les produits alimentaires •  Produits de soins personnels •  Les fournitures de bureau les plus couramment utilisées

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

4. Une ''Hiérarchie des Effets'' Une ''Hiérarchie des Effets'' La méthode de prévision est basée sur une ‘’hiérarchie d'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. 4. Consommateurs qui ont essayé le produit et le réachètent. 3. Consommateurs qui connaissent le produit et y ont accès, décident de l’éssayer. Disponibilité Taux d’essai 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. Source: Harvard Business School, “Note on PretestMarketModels,” 1988.

5. La Hiérarchie des Effets . . . 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 effetsreprésente 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.

6. La Notoriété : Définition et Drivers La Notoriété : Définition et Drivers 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. Essai 1. 2. 3. 4. Réachat Disponible Ne connaît pas Connaît Par exemple, l’historique des données nous aider à estimer le taux de notoriété qui sera atteint par un certain niveau de dépenses publicitaires (€). Publicité Echantillonage Couponing Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

7. La Disponibilité : Définition et Drivers La Disponibilité: Définition et Drivers 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. Essai 1. 2. 4. 3. Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988. Réachat Disponible Ne connaît pas Connaît Couverture commerciale et Trade Marketing 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.

8. Achat : Définition et Drivers Achat : Définition et Drivers 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. Essai 1. 2. 4. 3. Réachat Disponible Ne connaît pas Connaît Présence dans le canal de distribution Concept de produit Force de persuasion du message marketing La valeur perçue pour le prix affiché *Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95. Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

9. Réachat : Définition et Drivers Réachat : Définition et Drivers 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. Essai 1. 2. 4. 3. Réachat Disponible Ne connaît pâs Connaît La qualité du produit La production de valeur du produit La présence continue dans la distribution Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

10. Les Prévisions Les Prévisions Nous pouvons utiliser la hiérarchie des effets pour prévoir le pourcentage des clients qui vont devenir des clients réguliers. x x x = 1. Taux de Notoriété 2. Disponibilité (DV %) 3. Taux d’essai 4. Taux de Réachat % Clients réguliers De ceux qui vont essayer le produit, quel pourcentage va le racheter? Parmi ceux qui connaissent et ont accès, quel pourcentage va essayer le produit ? Dans quel pourcentage de distribution le produit est disponible ? Quel est le pourcentage des clients qui connaissent le produit ? Source: Harvard Business School, “Note on Pretest Market Models,” 1988.

11. Prévisions des Ventes - Exemple Prévisions des Ventes - Exemple Un 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 . . .

12. Prévisions des Ventes - Exemple Prévisions des Ventes - Exemple % Clients réguliers % Clients réguliers x x Disponibilité (DV %) Taux d’essai Taux de Réachat x Taux de Notoriété = = 40% x 70% x 60% x 50% % Clients réguliers = 8,4%

13. Changements dans le Marketing 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 . Sensitivité de la DV aux dépenses trade Sensitivité de la notoriété aux dépenses pub. Notoriété % DV% Dépenses publicitaires (Millions €) Dépenses trade (Millions €) Note : Bien qu'il existe plusieurs éléments du marketing mix, pour ce tutoriel, nous allons considérer seulement les deux ci-dessus.

14. % Prévisions de Clients Réguliers (Exemple) % Prévisions de Clients Réguliers (Exemple) 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 ? % Clients réguliers x x Disponibilité (DV %) Taux d’essai Taux de Réachat x Taux de Notoriété = Utilisez les tables de données ci-dessous : Voir la solution en page suivante ...

15. % Repeat Customer Forecast (Solution) % Repeat Customer Forecast (Solution) % Clients réguliers x x Disponibilité (DV %) Taux d’essai Taux de Réachat x Taux de Notoriété = Le % révisé de Clients réguliers = 20% x 75% x 60% x 50% Le % révisé de Clients réguliers = 4,5% Le % de clients réguliers va baisser de 8,4% à 4,5%, ou de 3,9 points.

16. Le Volume Prévu est égal à . . . Le Volume Prévu est égal à . . . . . . La somme du Volume d’Achat et Volume de Réachat prévus. Consommateurs Ciblés Multiplier par le taux de notoriété Consommateurs qui Connaissent le produit Multiplier par la DV% Multiplier par le taux d’achat Taux de réachat Les “Essayeurs” Réguliers Unités par réachat Unités par premier achat Nombre de réachats par période Volume Total Prévu = + Volume d’Essai Volume de Réachat Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

17. Volume 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). Consommateurs Ciblés Multiplier par le taux de notoriété Consommateurs qui Connaissent le produit Multiplier par la DV% Multiplier par le taux d’achat Taux de réachat Les “Essayeurs” Réguliers Unités par réachat Unités par premier achat Nombre de réachats par période Volume Total Prévu = + Volume d’Essai Volume de Réachat Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

18. Le Calcul du Volume 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 (#) Taille du Marché ciblé (#) Taux d’Essai (%) Taux de Notoriété (%) = x x x DV (%)

19. Le Volume d’Essai est le produit 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 : Nombre d’Essayeurs (#) Volume d’Essai Prévu (#) Unités par Essai (#) = x

20. En Conclusion. . . En Conclusion . . . . . . La formule pour calculer le Volume Total d’Essai est : Number of “Triers” Taux de Notoriété (%) Taux d’Essai (%) Taille du Marché Cible (#) Unités par Achat d’Essai (#) Volume d’Essai Prévu (#) DV (%) x x x x =

21. Calcul du Volume d’Essai (Exemple) 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. Quelle est votre estimation du volume d’essai de Sticky Notes ? Voir la solution en page suivante ...

22. Calcul du Volume d’Essai (Solution) Calcul du Volume d’Essai (Solution) Taux de Notoriété (%) Taux d’Essai (%) Taille du Marché Cible (#) Unités par Achat d’Essai (#) Volume d’Essai Prévu (#) DV (%) x x x x = Volume d’Essai Prévu = 384M Unités 10 Unités / Achat d’Essai 100M de Clients potentiels Volume d’Essai Prévu (#) 80% de notoriété 60% d’Essai x = x x x 80% de DV

23. Estimation du Taux d’Essai Estimation du Taux d’Essai Les 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.

24. Estimation du Taux d’Essai (Suite) 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.

25. Ajuster le Taux d’Essai (Exemple) Ajuster le Taux d’Essai (Exemple) (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.

26. Le Volume de Réachat est égal à. . . Le Volume de Réachat est égal à. . . . . . le nombre Total d’unités Achetées après le premier essai. Consommateurs Ciblés Multiplier par le taux de notoriété Consommateurs qui Connaissent le produit Multiplier par la DV% Multiplier par le taux d’achat Taux de réachat Les “Essayeurs” Réguliers Unités par réachat Unités par premier achat Nombre de réachats par période Total Forecasted Volume = + Trial Volume Repeat Volume Source: Farris, Bendle, Pfeifer, Reibstin, “Marketing Metrics,” Wharton School Publishing, page 95.

27. Les Taux de Réachat sont souvent 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.

28. Le Volume de Réachat est généré 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 : Nombre de Réacheteurs Nombre de Réachats par période (#) “Essayeurs” (#) Volume de Réachat (#) Taux de Réachat(%) Unités par Réachat (#) x x x =

29. Calcul du Volume de Réachat (Exemple) Calcul du Volume de Réachat (Exemple) 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. Quel volume de réachat estimerez-vous que Sticky Note va générer au cours de l’année prochaine ? Voir la solution en page suivante ...

30. Calcul du Volume de Réachat (Solution) Calcul du Volume de Réachat (Solution) Nombre de Réacheteurs Nombre de Réachats par période (#) “Essayeurs” (#) Volume de Réachat (#) Taux de Réachat(%) Unités par Réachat (#) x x x = Volume de Réachat (#) = 1.728 M Unités Volume de Réachat (#) 30% Taux de Réachat = x x x 3 réachats par an 38.4M “essayeurs” 50 unités par réachat

31. Le Volume Prévu est la somme de. . . Le Volume Prévu est la somme de. . . . . . Volume d’Essai et Volume de Réachat. -or - Nombre de Réachats unités unités Taux de Réachat Consommateurs Ciblés Taux d’Essai + = - ou - x x DV % X X X X Volume Prévu Taux de Notoriété Chaque Réachat Achat d’Essai Année La Formule du Volume Prévu : Volume d’Essai (#) Volume de Réachat (#) Volume Prévu (#) = +

32. Calcul du Volume Total (Exemple) Calcul du Volume Total (Exemple) Cette question est basée sur les précédentes questions concernant le nouveau Sticky Note de 4N. • 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 ? Voir la solution en page suivante ...

33. Calcul du Volume Total (Solution) Calcul du Volume Total (Solution) Volume Prévu Volume d’Essai Volume de Réachat Volume Total = + = 384M unités 1.728M unités 2.112M unités - ou - 10 unités 50 unités 3 Réachats 80% de DV % 30% de Réachat 100M Consommateurs 60% d’Essai + = x x X X X X Volume Prévu 80% de Notoriété Chaque Réachat Achat d’Essai Année -or - Volume Prévu = 2.112 M unités au total

34. Le Volume Prévu peut être estimé. . . Le Volume Prévu peut être estimé. . . . . . en agrégeant les prévisions de volume des différents segments. Volume Prévu Segment 1 = Segment 1 Nombre de Réachats Nombre de Réachats Nombre de Réachats unités unités unités unités unités unités + Taux de Réachat Taux de Réachat Taux de Réachat Consommateurs Ciblés Consommateurs Ciblés Consommateurs Ciblés Taux d’Essai Taux d’Essai Taux d’Essai + + + x x x x x x DV % DV % DV % X X X X X X X X X X X X Taux de Notoriété Taux de Notoriété Taux de Notoriété Chaque Réachat Chaque Réachat Chaque Réachat Achat d’Essai Achat d’Essai Achat d’Essai Année Année Année Volume Prévu Segment 2 = Segment 2 + Volume Prévu Segment 3 = Segment 3 Volume Total Prévu

35. Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Exemple) 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 : Quel est le volume que Ben & Harry devrait prévoir pour l'année prochaine sur cette nouvelle glace ? Voir la solution en page suivante ...

36. Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Solution) Prévisions de Volume sur plusieurs segments (Solution) 1 unité 1 unité 1 unité 1 unité 5 Réachats 2 Réachats 80% de DV % 80% de DV % 5% de Réachat 10% de Réachat Volume du Segment des grands conso. Volume du Segment des petits conso. 200M Consommateurs 35M Consommateurs 15% d’Essai 40% d’Essai + + = = x x x x X X X X X X X X 50% de Notoriété 70% de Notoriété Chaque Réachat Chaque Réachat Achat d’Essai Achat d’Essai Année Année Volume du segment des Grands conso Volume du segment des Petits conso + = + = 24,96M boites Volume Prévu 13,2 m 11,76M = 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).

37. Details Additionnels 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.