QCM : Prévision et contrôle des ventes (22 questions)

Explication

Le contrôle de gestion contribue au pilotage de la performance en comparant les réalisations aux prévisions. La définition des actions commerciales relève plutôt du plan marketing, tandis que les autres choix concernent la comptabilité ou le financement.

Explication

Le contrôle de gestion intervient dans la prévision des ventes, la construction des budgets et l’analyse des écarts avec les réalisations. L’étude des concurrents et les campagnes commerciales appartiennent davantage à la fonction marketing.

Explication

Les budgets déterminants constituent les données à l’origine des budgets résultants, qui expriment leurs effets dans les états financiers et la trésorerie. Inverser cette relation confond la cause budgétaire avec sa traduction.

Explication

Le budget de trésorerie résulte notamment des budgets d’exploitation, d’investissement et de financement, ainsi que de la variation du besoin en fonds de roulement. Les autres ensembles regroupent des informations commerciales ou comptables qui ne constituent pas cette combinaison.

Explication

Le budget des ventes valorise le programme des ventes et occupe une place centrale dans la gestion budgétaire. Le plan marketing définit plutôt les actions commerciales, tandis que les autres réponses renvoient au financement ou aux budgets résultants.

Explication

La construction suit huit étapes ordonnées : recueillir les données historiques, prévoir les délais, établir les objectifs, fixer les prix, étudier la concurrence, recueillir les informations des clients, analyser les tendances du marché et élaborer le budget. Les autres séquences déplacent ou inversent des étapes importantes.

Explication

Les entreprises associent généralement l’avis interne des jurys, l’analyse des attentes des clients et l’expérience des commerciaux. Les données annuelles et les coûts de production peuvent être utiles dans d’autres analyses, mais ne constituent pas cette combinaison qualitative.

Explication

Une étude de marché cherche à préciser les attentes des clients sur les caractéristiques et le prix du produit, notamment lorsqu’il est nouveau. Le recueil de l’avis des dirigeants correspond plutôt à un jury d’opinion.

Explication

Cette méthode part des ventes d’une année complète et permet ensuite d’obtenir des prévisions par mois ou par semaine. Le recours direct aux données mensuelles ou hebdomadaires caractérise plutôt la méthode des données non annuelles.

Explication

Dans cette droite, $a$ est la pente et mesure l’évolution de $y$ en fonction de $x$. L’ordonnée à l’origine, qui donne la valeur ajustée lorsque $x=0$, est représentée par $b$.

Explication

En remplaçant $x$ par $4$, on obtient $y=10\times4+193,33=233,33$. Les autres valeurs résultent d’une pente, d’une constante ou d’un calcul final mal appliqué.

Explication

La méthode des données non annuelles conserve la périodicité des observations, par exemple le mois ou la semaine, pour produire une prévision à cette même échelle. Les totaux d’une année complète appartiennent à la méthode des données annuelles.

Explication

La droite de tendance continue obtenue avec les douze trimestres est $y=1,81818182x+41,51515$. La méthode utilise le numéro du trimestre comme variable temporelle, et non une inversion des coefficients ou un nombre fixe de trimestres comme pente.

Explication

Le coefficient saisonnier est la moyenne des rapports $\frac{y_i\ réel}{y_i\ ajusté}$ calculés pour la période. Une différence ou une simple moyenne des ventes ne mesure pas l’effet saisonnier défini par cette méthode.

Explication

Un total mobile additionne les ventes d’une année complète dans une fenêtre glissante, par exemple 12 mois ou 4 trimestres. La moyenne mensuelle et l’écart budgétaire répondent à d’autres objectifs d’analyse.

Explication

Le déplacement de la fenêtre conserve sa longueur en soustrayant l’observation qui sort et en ajoutant celle qui entre. Remplacer toute la fenêtre ou inverser les opérations ne correspond pas au calcul glissant.

Explication

Une valeur absolue proche de 1 indique que le modèle prévisionnel est davantage fiable, tandis qu’une valeur proche de 0 le rend moins adapté. La proximité de zéro ne constitue donc pas le critère de qualité attendu.

Explication

La méthode causale recherche une variable extérieure expliquant les ventes, vérifie la force du lien, puis exploite les prévisions de cette variable. Les méthodes fondées principalement sur l’historique des ventes relèvent plutôt de la tendance ou des totaux mobiles.

Explication

La relation d’ajustement s’écrit $y=ax+b$, où les ventes sont expliquées par l’indice $x$ et où les paramètres valent respectivement 18,0185185 et -348,462963. Intervertir les variables ou les paramètres modifie la relation étudiée.

Explication

La valeur 0,91316227 traduit un lien suffisamment fort pour valider le modèle dans le cas étudié et prévoir 13 170 ventes pour N+1. Les autres montants correspondent à d’autres calculs ou ne résultent pas de ce coefficient.

Explication

La ventilation en quantité mesure les volumes, tandis que la ventilation en valeur mesure le chiffre d’affaires associé, selon des axes comme le produit, la région ou le client. La rentabilité et la trésorerie nécessitent d’autres données que cette ventilation budgétaire.

Explication

Le contrôle des ventes rapproche les réalisations comptables des prévisions, analyse les écarts, communique les résultats, déclenche des actions correctives et recale les prévisions. Les autres séquences concernent la tarification, la gestion des stocks ou la paie, et ne décrivent pas ce processus.