Apprenez à tester et à valider vos hypothèses et hypothèses de signaux de demande pour la prévision des ventes. Suivez ces étapes pour améliorer la qualité et l’impact de vos signaux de demande.

Internal Signals: These are data points generated within your organization, such as: Sales Data: Historical sales figures, order volumes, transaction data Marketing Data: Campaign performance, website traffic, lead generation Inventory Data: Stock levels, inventory turnover, product availability Customer Data: Purchase history, demographic information, feedback surveys External Signals: These are data points from outside your organization, such as: Market Data: Industry reports, competitor analysis, economic indicators Social Media Data: Sentiment analysis, mentions, trends related to your products or services Search Trends: Google Trends data, search volume for relevant keywords

Identify Stakeholders: Determine who needs to know about demand signals. This could include executives, managers, analysts, sales teams, marketing teams, or other relevant stakeholders Tailor Your Message: Customize your communication based on audience's knowledge level, interests, and roles. Use language and visuals that resonate with them. Establish a Cadence: Determine appropriate frequency for communicating demand signal insights. This could be weekly, monthly, quarterly, or annually, depending on nature of your business and volatility of demand Use Multiple Channels: Utilize a variety of communication channels to reach different stakeholders. This could include reports, dashboards, presentations, emails, or even informal discussions

Internal vs. External: Compare internal demand signals (e.g., sales data, website traffic) with external signals (e.g., market trends, social media sentiment) to see if they align or diverge. Leading vs. Lagging: Analyze the timing of different signals. Do some signals consistently precede changes in demand (leading indicators), while others follow after the fact (lagging indicators)? Direct vs. Indirect: Some signals directly measure demand (e.g., sales figures), while others indirectly influence demand (e.g., consumer confidence). Compare these different types of signals to understand their relative importance and predictive power.

Correlation Analysis: Assess the strength and direction of the relationship between your demand signals and actual demand. A strong positive or negative correlation indicates a potentially useful signal. Regression Analysis: Use regression models to quantify the impact of each demand signal on demand while controlling for other factors. This can help you identify the most significant predictors. Granger Causality Test: This statistical test can help determine if one time series (e.g., a demand signal) can be used to predict another time series Backtesting: Apply your forecasting model to historical data and compare predicted values with the actual values. This helps assess the model's accuracy and reliability of demand signals used

Drop Underperforming Signals: If certain signals consistently fail to provide accurate predictions or valuable insights, consider removing them from your forecasting model. Add New Signals: Continuously explore new potential demand signals. This could involve incorporating new data sources, experimenting with different data transformations, or utilizing advanced analytics techniques. Weighting Schemes: If you are using an ensemble model that combines multiple demand signals, adjust the weights assigned to each signal based on their individual performance. Give more weight to signals that consistently provide accurate forecasts and less weight to underperforming signals.

Comment pouvez-vous tester et valider les hypothèses et les hypothèses de vos signaux de demande?

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Les signaux de demande sont des points de données qui indiquent la demande actuelle ou future pour un produit ou un service. Ils peuvent vous aider à améliorer vos prévisions de ventes en fournissant des informations sur les préférences des clients, les tendances du marché et les actions concurrentielles. Cependant, les signaux de demande ne sont pas toujours fiables ou précis. Vous devez tester et valider les hypothèses et les hypothèses de vos signaux de demande avant de les utiliser pour prendre des décisions. Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour ce faire.

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Bhargava Krishna Sreepathi, PhD, MBA

Director Data Science @ Syneos Health | Global Executive MBA | 34x LinkedIn Top Voice

1 Définissez vos signaux de demande

La première étape consiste à définir les signaux de demande que vous souhaitez utiliser et pourquoi. Vous devez avoir une hypothèse ou une hypothèse claire sur la façon dont chaque signal de demande est lié à votre performance de vente. Par exemple, vous pouvez supposer que les mentions sur les réseaux sociaux, le trafic Web et les avis des clients sont des signaux de demande positifs pour votre produit. Vous devez également identifier les sources, les méthodes et la fréquence de collecte et d’analyse de vos signaux de demande. Par exemple, vous pouvez utiliser un outil tel que Google Analytics, un service tiers ou votre propre entrepôt de données pour suivre et mesurer vos signaux de demande.

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Internal Signals: These are data points generated within your organization, such as: Sales Data: Historical sales figures, order volumes, transaction data Marketing Data: Campaign performance, website traffic, lead generation Inventory Data: Stock levels, inventory turnover, product availability Customer Data: Purchase history, demographic information, feedback surveys External Signals: These are data points from outside your organization, such as: Market Data: Industry reports, competitor analysis, economic indicators Social Media Data: Sentiment analysis, mentions, trends related to your products or services Search Trends: Google Trends data, search volume for relevant keywords

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2 Comparez vos signaux de demande

L’étape suivante consiste à comparer vos signaux de demande avec vos données de vente réelles et d’autres mesures pertinentes. Vous devez rechercher des modèles, des corrélations et des écarts entre vos signaux de demande et vos résultats de vente. Par exemple, vous pouvez comparer le volume, le sentiment et le moment des mentions sur les réseaux sociaux avec votre volume de ventes, vos revenus et la satisfaction de vos clients. Vous devez également comparer vos signaux de demande avec d’autres facteurs externes, tels que la saisonnalité, les promotions ou les événements, qui pourraient affecter vos ventes. Par exemple, vous pouvez comparer votre trafic Web avec le trafic Web de vos concurrents ou avec les références de l’industrie.

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Internal vs. External: Compare internal demand signals (e.g., sales data, website traffic) with external signals (e.g., market trends, social media sentiment) to see if they align or diverge. Leading vs. Lagging: Analyze the timing of different signals. Do some signals consistently precede changes in demand (leading indicators), while others follow after the fact (lagging indicators)? Direct vs. Indirect: Some signals directly measure demand (e.g., sales figures), while others indirectly influence demand (e.g., consumer confidence). Compare these different types of signals to understand their relative importance and predictive power.

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3 Validez vos signaux de demande

La troisième étape consiste à valider vos signaux de demande en les testant par rapport à différents scénarios et hypothèses. Vous devez utiliser des méthodes statistiques, telles que l’analyse de régression, le test d’hypothèses ou les intervalles de confiance, pour évaluer la validité et la fiabilité de vos signaux de demande. Par exemple, vous pouvez tester si vos signaux de demande ont une relation causale ou prédictive avec vos ventes, ou s’ils sont influencés par d’autres variables. Vous devez également utiliser des méthodes qualitatives, telles que des enquêtes, des entretiens ou des groupes de discussion, pour valider vos signaux de demande avec les commentaires et les opinions de vos clients.

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Correlation Analysis: Assess the strength and direction of the relationship between your demand signals and actual demand. A strong positive or negative correlation indicates a potentially useful signal. Regression Analysis: Use regression models to quantify the impact of each demand signal on demand while controlling for other factors. This can help you identify the most significant predictors. Granger Causality Test: This statistical test can help determine if one time series (e.g., a demand signal) can be used to predict another time series Backtesting: Apply your forecasting model to historical data and compare predicted values with the actual values. This helps assess the model's accuracy and reliability of demand signals used

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4 Affinez vos signaux de demande

La quatrième étape consiste à affiner vos signaux de demande en les ajustant, en les ajoutant ou en les supprimant en fonction de vos résultats de test et de validation. Vous devriez revoir les hypothèses et les hypothèses de vos signaux de demande et les mettre à jour en conséquence. Par exemple, vous pouvez constater que certains signaux de puissance appelée sont plus pertinents ou plus précis que d’autres, ou que certains signaux de demande doivent être pondérés ou combinés différemment. Vous devez également surveiller régulièrement vos signaux de demande et évaluer leurs performances et leur impact sur vos prévisions de ventes.

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5 Communiquez vos signaux de demande

La dernière étape consiste à communiquer vos signaux de demande à vos parties prenantes et décideurs. Vous devez présenter vos signaux de demande de manière claire, concise et convaincante, à l’aide de visualisations, de tableaux de bord ou de rapports. Vous devez également expliquer la logique, les méthodes et les preuves derrière vos signaux de demande, et comment ils peuvent vous aider à améliorer vos prévisions de ventes. Vous devriez également solliciter les commentaires et les suggestions de votre public et les intégrer à votre stratégie de signaux de demande.

Les signaux de demande peuvent être un outil puissant pour la prévision des ventes, mais ils doivent être testés et validés avant de les utiliser. En suivant ces étapes, vous pouvez vous assurer que vos signaux de demande sont pertinents, fiables et exploitables pour vos objectifs commerciaux.

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Identify Stakeholders: Determine who needs to know about demand signals. This could include executives, managers, analysts, sales teams, marketing teams, or other relevant stakeholders Tailor Your Message: Customize your communication based on audience's knowledge level, interests, and roles. Use language and visuals that resonate with them. Establish a Cadence: Determine appropriate frequency for communicating demand signal insights. This could be weekly, monthly, quarterly, or annually, depending on nature of your business and volatility of demand Use Multiple Channels: Utilize a variety of communication channels to reach different stakeholders. This could include reports, dashboards, presentations, emails, or even informal discussions

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6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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