Gérer les jours ouvrés pour une précision accrue des indicateurs de performance
Nombreux sont nos clients qui souhaitent avoir des précisions diaboliques en terme d’intégrité des données. C’est bien normal après tout pour de la Business Intelligence et des indicateurs de performances. En ce sens nous sommes parfois amenés à « corriger » temporairement ou définitivement les données issues de l’ERP pour que les données reflètent la « vraie » réalité.
On peut citer des exemples réels issus de nos nombreuses années d’expérience :
- Mauvaise codification d’un produit ou d’une affectation client, qui a fait l’objet de quelques factures, sur un petit laps de temps, et qu’il est trop pénible de corriger dans l’ERP (à moins de faire des avoirs dans tous les sens)
- Ajout temporaire et pour clôture de pseudo factures dans la BI pour que les commerciaux puissent avoir leurs tableaux de bord et leur rémunération conformes à leur réalité
- Corrections des COGS (cost of goods sold) parce que les COGS issus de l’ERP sont faux
- Etc. etc. La liste pourrait être très longue…
En revanche, peu de nos clients sont enclins à gérer la notion de « jours ouvrés ». Et pourtant, cette notion peut être tout aussi fondamentale que les correctifs que nous avons cités précédemment.
En effet, une période de temps classique (comme le mois ou le trimestre) n’est pas toujours très homogène pour réaliser des comparaisons et des évolutions dans le temps. Entre autres, le mois de février est raccourci et tout le monde le sait. Mais d’autres caractéristiques peuvent « perturber » les statistiques : par exemple, le nombre de samedi et dimanche dans la période considérée, mais aussi les jours de fermetures de magasins (pour inventaire, congés, jours fériés, etc.), mais aussi les indisponibilités des forces commerciales ou tout autre événement.
Chez kpiWeb, nous avons mis en place dès la conception de la dimension Temps de la notion de « jours ouvrés ». C’est ensuite au client de décider si il utilise cette notion ou non.
Ainsi par exemple, il est possible d’affiner grandement la notion d’objectifs commerciaux sur facturation réalisée en prenant en compte la notion de jours ouvrés.
Par exemple, sur la période Avril/Mai/Juin de l’année 202x, on compte le nombre de jours ouvrés, en prenant en compte le fait que les fêtes de Pâques existent, les ponts du mois de Mai, etc. On attribue 1 si le jour est ouvré, 0 si le jour Et en plus, on compte (si l’on veut) le vendredi comme 0,5 jour pour prendre en compte les 35 heures. Cela donne par exemple pour ce trimestre Avril/Mai/Juin de cette année 202x le nombre de 53,5 jours ouvrés (somme de tous les jours ouvrés ou semi ouvrés)
Ainsi, pour une force commerciale ayant un objectif sur le trimestre de 1000, on peut à tout moment connaître son degré d’avancement par rapport à son réalisé de manière synthétique et précise.
Par exemple, si nous sommes le 22 avril 202x, que la facturation indique 307,15 (et que le nombre de jours ouvrés cumulés au 23 avril 202x est de 15,5) il sera facile avec le cube kpiWeb de disposer d’indicateurs et de tableaux de synthèse de suivi au jour près du réalisé par rapport à l’objectif calculé au prorata. Il sera de manière native comparé :
- D’une part le réalisé, soit 307,15
- D’autre part l’objectif au prorata des jours ouvrés, soit 1000 * 15,5 / 53,5 = 289,71
Les commerciaux ont un objectif au prorata de 289, et la facturation est de 307 : ils sont en avance de (307,15 – 289,71) / 289,71 = 6,01%
Mais ce n’est pas tout ! Imaginons que l’an dernier sur le trimestre équivalent, la facturation a été de 967,67 pour 56 jours ouvrés. Alors on peut comparer les 307,15 / 15,5 = 19,81 réalisés en moyenne quotidienne cette année avec le chiffre de 967,67 / 56 = 17,26. La moyenne quotidienne a augmenté de (19,81 – 17,26) / 17,26 = 14,7%
Croyez nous, tous ces indicateurs sont faciles à comprendre, et à calculer, mais ils sont très efficaces ! Et nous connaissons un grand nombre de directions générales et commerciales qui raisonnent et décident à partir de tels indicateurs.
Bien entendu, si on ajoute le fait que ce simple calcul peut se décliner par gamme de produit, typologie de clients, secteurs commerciaux, géographie, etc. vous avez alors toute la quintessence de la Business Intelligence, juste en ajoutant à votre dimension Temps la notion de Jours Ouvrés ! Si vous êtes responsables des indicateurs de performance de votre entreprise, pensez-y !
Consultez notre offre :