Janvier 2005, Richfield, Minnesota. Jeff Severts, fraîchement nommé directeur du marketing produits de consommation et marques de l’entreprise Best Buy, décide de s’attaquer à une problématique majeure : réduire le différentiel existant entre les prévisions de vente et les ventes réelles…
Avec le soutien du directeur général de la stratégie, le nouveau directeur marketing décide de mener des expérimentations afin d’améliorer les estimations de prévision des ventes. Pour cela, Severts s’inspire de l’ouvrage La sagesse des foules du journaliste américain James Surowiecki.
Severts lance une première expérimentation au sein de sa direction. Il demande par e-mail à une centaine d’employés volontaires combien de chèques-cadeaux Best Buy peuvent s’écouler sur le mois de février selon eux, avec une courbe de tendance des mois précédents comme seul élément d’aide à l’estimation. Pour motiver les troupes, Severts promet une récompense de 50 dollars à celui ou celle qui fournira la prévision la plus exacte !
Le paradoxe de la sagesse des foules est que les meilleures décisions de groupe proviennent d’un grand nombre de décisions individuelles indépendantes. - James Surowiecki
L’ensemble des réponses est consolidé. Severts constate alors que la prévision du groupe de volontaires est dix fois plus précise que celle des experts en la matière !
« La foule a gagné ! » annonce-t-il dans son e-mail de partage des résultats. Si les expérimentateurs se réjouissent, son équipe d’experts se sent, elle, un peu humiliée par l’expérience…
Severts décide de conduire d’autres expérimentations, en veillant dans sa communication à expliquer sa démarche, afin d’éviter que cela soit perçu comme une critique du travail des uns ou des autres.
Sa deuxième expérience n’est plus restreinte à sa propre équipe, mais est proposée à tous les collaborateurs de Best Buy, auxquels le directeur marketing demande cette fois-ci d’estimer le chiffre d’affaire de l’entreprise sur la période des fêtes de fin de l’année.
Là encore, Severts ne leur fournit que peu de données pour les guider. Il double l’incitation à 100 dollars pour le collaborateur qui aura la meilleure prévision. Les participants, sous couvert d’un pseudonyme, ont 14 semaines pour formuler leurs estimations sur un simple document Excel partagé.
A la fin de l’année, le résultat est sans appel : alors que les simulations des experts sont exactes à 93%, celles de la foule le sont à 99,9% !
En Janvier 2006, Severts décide de lancer une troisième et dernière expérience : la mise en place d’une plateforme interne de prévision des ventes, « TagTrade » (développée par la société Consensus Point), initialement ouverte à une centaine d’employés volontaires. La plateforme permet aux salariés de proposer une prévision des ventes sur un stock virtuel de produits.
Le directeur marketing sollicite ensuite à la fois le département d’experts en charge des prévisions et, via TagTrade, ses salariés pour leur demander de prédire les ventes d’une nouvelle offre de service autour des ordinateurs portables.
Une semaine avant le lancement du service auprès des clients, la prédiction du marché était 44% en dessous de la prédiction officielle ! Elle a complètement chuté par la suite.
En conséquence, lorsque les chiffres initiaux des ventes ont confirmé l’estimation du marché, Severts a mis un terme à l’offre de service et a commencé à en redéfinir les contours. Il l’a ensuite remise, revue et corrigée, dans TagTrade, afin d’avoir une prédiction permettant de démarrer les ventes réelles à temps pour la mi-septembre. Le marché est reparti à la hausse, et Severts déclare qu’il en a tiré un grand bénéficie.
Après validation par la direction de Best Buy, le programme de prévision des ventes issu de ces différentes expérimentations a été étendu à la gestion du stock, au service client et à l’engagement client.
TagTrade est désormais ouvert aux 115 000 employés de Best Buy aux Etats-Unis. Les 2100 volontaires y participant reçoivent en monnaie virtuelle un million de dollars afin de « commercer » sur une période de neuf mois. Les meilleurs « commerçants » gagnent un chèque-cadeau de 200 dollars.
La prédiction de TagTrade est non seulement supérieure en précision à celle des modèles d’estimation traditionnels (de plus de 5% dans certains cas), mais elle permet également de prédire avec exactitude les retards ou à l’inverse la livraison à l’heure de plusieurs initiatives majeures incluant des nouveaux services et des ouverture de magasins.
