Comment faire de la prévision en Marketing ? #Lissage #ARIMA #Marketing-Thema

par marketingthema

La prévision est une problématique centrale dans tous les domaines de la vie. Nous cherchons en nous basant sur un historique passé à construire un (schéma) ou (pattern) qui a le plus de chance de se produire à l’avenir. Il existe 3  grandes familles de prévision au sens quantitatif du terme :

  • Les méthodes dites de lissage exponentiel : ce sont des méthodes qui capturent avec des modèles simples les composantes de la série temporelle à savoir : la tendance, la saisonnalité et le cycle. Ces méthodes sont simples à mettre en place et robustes pour faire de la prévision à court terme (entre 3 et 6 points dans le futur) le graphique (1) reprend visuellement comment l’ajustement se fait à la courbe d’origine pour construire un modèle de prévision. Néanmoins, ces méthodes restent assez « rudimentaires » lorsque nous souhaitons nous projeter à plus long terme, ou si nous souhaitons ajouter des facteurs explicatifs à notre modèle de prévision. Le lissage exponentiel est une « réplication du schéma du passé » ……. ce qui s’est déjà produit, se reproduira

 

  • Les méthodes de type ARMA et ARIMA (Box-Jenkins) : il s’agit d’une version plus élaborée de méthodes de prévision linéaires. Ces modèles ce basent sur 2 pivots centraux : les termes autoregressifs (AR), et les moyennes mobiles (MA), elles permettent de capturer avec plus de finesse les variations de la série à prédire et sont plus gourmandes en données (52 points minimum sont exigées du passé pour prédire l’avenir). Ces méthodes ont l’avantage de pouvoir intégrer des facteurs explicatifs supplémentaires (on parle de prévision multivariée), comme par exemple l’ajour de variables comme la météo, le PIB ou tout élément pouvant expliquer des ventes. Ces modèles offrent en général à la fois l’erreur de prévision attendue (RMSE, BIC, AIC, etc…) et offrent aussi un intervalle d’erreur possible à côté de la série prédite.

 

  • Divers : ce groupe peut contenir des modèles à haute volatilité comme le GARCH utilisé en finances, les modèles VAR en économie, les régressions linéaires simples, ou des modèles de prévision « à estimation non paramétrique » comme ceux basés sur travaux du professeur Michel Carbon … il s’agit à chaque fois d’applications spécifiques ou dans le cadre non linéaire des méthodes de prévision. Ces méthodes ne sont pas couvertes dans le cadre de ce billet.

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Graphique simple d’ajustement par lissage exponentiel en vue de faire une prévision. Pour ceux qui souhaitent un excellent papier sur ces méthodes, je recommande le  papier de Gardner qui contient une table qui résume tous les modèles de lissage exponentiel disponibles : Gardner Jr, E. S. (2006). Exponential smoothing: The state of the art—Part II. International Journal of Forecasting, 22(4), 637-666.

Vidéo de cours sur la méthode de prévision avec ARIMA (contenu en anglais), il est tout à fait possible d’utiliser SPSS pour faire ces prévisions de façon assez simple, ou le logiciel gratuit R en installant les packages des séries temporelles.

Il est important de noter que vous n’êtes pas obligé d’aller dans un niveau d’expertise particulièrement poussé pour utiliser ces méthodes. Certains logiciels comme SPSS par exemple ou R (avec le module développé par le Pr. Hyndman) permettent en fonction de vos données de chercher la meilleure fonction qui s’ajuste à vos données et vous recommander d’utiliser des méthodes de lissage exponentiel ou ARIMA selon la nature et la qualité des données que vous avez introduit. Il est ainsi possible d’avoir des prévision aussi fiables que possible avec des démarches assez simples. Nous proposerons plus tard une vidéo didacticiel pour faire la prévision sous SPSS qui sera ajoutée à la partie prévision du site Marketing-Thema.com.

Rédigé par : Yassine El Bouchikhi

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