L’histoire récente est remplie d’histoires d’entreprises et parfois même d’industries entières qui ont commis de graves erreurs stratégiques en raison de prévisions inexactes de la demande à l’échelle de l’industrie. Par exemple :

• En 1974, les services publics d’électricité américains ont fait des plans pour doubler la capacité de production d’ici le milieu des années 1980 en se basant sur des prévisions d’une croissance annuelle de 7% de la demande. Ces prévisions sont cruciales car les entreprises doivent commencer à construire de nouvelles centrales cinq à dix ans avant leur mise en service. Mais au cours de la période 1975-1985, la charge n’a en fait augmenté que de 2 %. Malgré le report ou l’annulation de nombreux projets, la capacité de production excédentaire a nui à la situation financière de l’industrie et a entraîné une hausse des tarifs pour les clients.

• L’industrie pétrolière a investi 500 milliards de dollars dans le monde en 1980 et 1981 parce qu’elle s’attendait à ce que les prix du pétrole augmentent de 50% d’ici 1985. Cette estimation était basée sur des prévisions selon lesquelles le marché passerait de 52 millions de barils de pétrole par jour en 1979 à 60 millions de barils en 1985. Au lieu de cela, la demande était tombée à 46 millions de barils en 1985. Les prix se sont effondrés, créant des pertes énormes dans les investissements de forage, de production, de raffinage et d’expédition.

• En 1983 et 1984, 67 nouveaux types d’ordinateurs personnels d’affaires ont été introduits sur le marché américain, et la plupart des entreprises s’attendaient à une croissance explosive. Un service de prévision de l’industrie prévoyait une base installée de 27 millions d’unités pour 1988 ; un autre prévoyait 28 millions d’unités pour 1987. En fait, seulement 15 millions d’unités avaient été livrées en 1986. A cette date, de nombreux fabricants avaient abandonné le marché des PC ou avaient carrément fait faillite.

Les suppositions inexactes ne provenaient pas d’un manque de techniques de prévision ; l’analyse de régression, le lissage des tendances historiques et autres étaient à la disposition de tous les acteurs. Au lieu de cela, ils partageaient une hypothèse fondamentale erronée : que les relations qui déterminaient la demande dans le passé resteraient inchangées. Les entreprises n’ont pas prévu les changements de comportement des utilisateurs finaux ni compris le point de saturation de leur marché. Aucune n’a réalisé que l’histoire peut être un guide peu fiable à mesure que les économies nationales s’internationalisent, que de nouvelles technologies apparaissent et que les industries évoluent.

En raison de changements comme ceux-ci, de nombreux gestionnaires en sont venus à se méfier des techniques traditionnelles. Certains jettent même leurs mains en l’air et supposent que la planification des affaires doit se faire sans de bonnes prévisions de la demande. Je ne suis pas d’accord. Il est possible d’obtenir des informations précieuses sur les conditions futures du marché et les niveaux de la demande en s’appuyant sur une compréhension approfondie des forces qui sous-tendent la demande totale du marché. Ces informations peuvent parfois faire la différence entre une stratégie gagnante et une stratégie qui échoue.

Une prévision de la demande totale du marché ne garantit pas une stratégie réussie. Mais sans elle, les décisions en matière d’investissement, de soutien marketing et d’autres allocations de ressources seront basées sur des hypothèses cachées et inconscientes concernant les besoins de l’ensemble de l’industrie, et elles seront souvent erronées. En évaluant explicitement la demande totale du marché, vous avez une meilleure chance de contrôler le destin de votre entreprise. Le simple fait de passer par ce processus a du mérite pour une équipe de direction. Au lieu de sortir avec des réponses, des chiffres et des objectifs patents, l’équipe est obligée de repenser l’environnement concurrentiel.

La prévision du marché total n’est que la première étape de la création d’une stratégie. Lorsque vous avez terminé votre prévision, vous n’avez en aucun cas terminé le processus de planification.

Toute prévision du marché total comporte quatre étapes :

1. Définir le marché.

2. Diviser la demande totale de l’industrie en ses principales composantes.

3. Prévoir les moteurs de la demande dans chaque segment et projeter comment ils sont susceptibles de changer.

4. Effectuer des analyses de sensibilité pour comprendre les hypothèses les plus critiques et évaluer les risques pour la prévision de base.

Définir le marché

Au départ, il est préférable d’être trop inclusif dans la définition du marché total. Définissez-le de manière suffisamment large pour inclure tous les utilisateurs finaux potentiels afin de pouvoir à la fois identifier les moteurs appropriés de la demande et réduire le risque de substitutions surprises de produits.

Les facteurs qui déterminent les prévisions de la taille du marché total diffèrent nettement de ceux qui déterminent la part de marché d’un produit particulier ou la part d’une catégorie de produits. Par exemple, la demande totale du marché pour les produits de télécommunications de bureau à l’échelle nationale dépend en partie du nombre de personnes dans les bureaux et de leurs besoins et habitudes, tandis que la demande totale pour les systèmes PBX dépend de la façon dont ils se comparent, en termes de prix et d’avantages, à des produits de substitution tels que le service de commutation du central téléphonique de la compagnie de téléphone locale. Au-delà, la demande pour un PBX particulier est fonction de la comparaison des prix et des avantages avec d’autres PBX.

Pour définir le marché, il est essentiel de comprendre la substitution des produits. Les clients pourraient se comporter différemment si le prix ou la performance des produits de substitution potentiels change. Une entreprise qui étudiait la demande totale de tubes industriels en papier a dû tenir compte d’utilisations étroitement liées de tubes en métal et en plastique pour éviter que le changement de client entre les tubes ne biaise les résultats.

Comprenez également qu’un produit totalement nouveau peut supplanter un produit qui, jusqu’alors, représentait l’ensemble du marché – comme la calculatrice électronique, qui a éliminé la règle à calcul. Pendant un certain temps après le désinvestissement d’AT&T, les compagnies de téléphone Bell ont continué à prévoir le volume des appels interurbains en utilisant les lignes de tendance historiques de leurs revenus – comme si elles faisaient encore partie d’un monopole. Naturellement, ces prévisions sont devenues de plus en plus inexactes avec le temps, car les utilisateurs finaux se sont vus offrir de nouveaux choix. Les entreprises élargissent maintenant leurs définitions du marché pour tenir compte de la concurrence accrue des autres transporteurs longue distance.

Il existe plusieurs façons de vous assurer que vous incluez tous les produits de substitution importants (actuels et potentiels). Les entretiens avec les clients industriels peuvent vous permettre d’apprendre quels sont les produits de substitution qu’ils étudient ou quels sont les modèles d’utilisation des produits qui impliquent de futures possibilités de changement. En outre, les études de marché peuvent vous donner des indications sur les produits de consommation. Parler avec des experts dans les technologies pertinentes ou passer en revue la littérature technologique peut vous aider à identifier les développements potentiels qui pourraient menacer votre industrie.

Enfin, une quantification minutieuse de la valeur économique des produits alternatifs pour différents clients peut donner un aperçu approfondi du comportement de changement potentiel – par exemple, comment les mouvements des prix du pétrole affecteraient les prix des plastiques, qui à leur tour affecteraient la capacité des produits en plastique à remplacer le métal ou le papier.

Des analyses comme celles-ci peuvent conduire à la construction de courbes de demande de l’industrie – des graphiques représentant la relation entre le prix et le volume. Avec une définition appropriée, les courbes de demande de l’ensemble de l’industrie seront souvent plus raides que les courbes de demande des produits individuels de l’industrie. Les consommateurs, par exemple, sont beaucoup plus susceptibles de passer du café Maxwell House au café Folgers si les prix de Maxwell House augmentent que d’arrêter d’acheter du café si tous les prix du café augmentent.

Dans certains cas, les gestionnaires peuvent porter des jugements rapides sur la définition du marché. Dans d’autres cas, ils devront accorder à leur marché une réflexion et une analyse considérables. Une prévision du marché total peut ne pas être essentielle à la stratégie commerciale si la définition du marché est très difficile ou si les produits étudiés ont de petites parts de marché. Au contraire, votre principal défi peut être de comprendre la substitution et la compétitivité des produits. Une entreprise a analysé le marché potentiel des nouvelles boîtes de conserve pour produits alimentaires de consommation, et elle a conclu que les tendances de croissance des marchés de produits alimentaires n’étaient pas critiques pour la question de stratégie. Ce qui était essentiel, c’était de connaître la position de valeur des nouveaux emballages par rapport aux boîtes métalliques, aux bocaux en verre et aux boîtes composites. L’entreprise a donc consacré du temps à ce sujet.

Division de la demande en composantes

La deuxième étape de la prévision consiste à diviser la demande totale en ses principales composantes pour une analyse séparée.

Il y a deux critères à garder à l’esprit lors du choix des segments : faire en sorte que chaque catégorie soit suffisamment petite et homogène pour que les moteurs de la demande s’appliquent de manière cohérente à ses différents éléments ; faire en sorte que chacun soit suffisamment grand pour que l’analyse en vaille la peine. Bien sûr, c’est une question de jugement.

Vous pouvez trouver utile, pour faire ce jugement, d’imaginer des segmentations alternatives (basées sur des groupes de clients d’utilisation finale, par exemple, ou sur le type d’achat). Ensuite, émettez des hypothèses sur leurs principaux moteurs de la demande (abordés plus loin) et décidez du niveau de détail nécessaire pour saisir la véritable situation. À mesure que l’évaluation se poursuit, les gestionnaires peuvent revenir à cette étape et réexaminer si les décisions initiales tiennent toujours la route.

Les gestionnaires peuvent souhaiter utiliser un diagramme « arborescent » comme celui ci-joint construit par une équipe de gestion en 1985 pour étudier la demande de papier. Dans cet exemple déguisé, les données industrielles ont permis de diviser la demande en 12 catégories d’utilisation finale. Certaines catégories, comme les formulaires commerciaux et le papier de reprographie, contribuaient fortement à la consommation totale ; d’autres, comme les étiquettes, ne le faisaient pas. Une dernière catégorie (autres produits de transformation) était assez importante mais trop diverse pour une analyse approfondie. L’équipe s’est concentrée sur les quatre segments qui représentaient 80 % de la demande de 1985. Elle a ensuite développé des branches secondaires de l’arbre pour disséquer davantage ces catégories et déterminer leurs facteurs de demande. Elle a analysé les segments restants de manière moins complète (c’est-à-dire via une régression par rapport aux grandes tendances macroéconomiques).

D’autres entreprises ont utilisé des méthodes similaires pour segmenter la demande totale. Une entreprise a divisé la demande de terminaux de satellite maritime par type de navire (par exemple, navires sismiques, navires de vrac/cargo/conteneurs). Une autre a divisé la demande de services téléphoniques longue distance en clients professionnels et résidentiels, puis l’a subdivisée par niveau d’utilisation. Et un troisième a segmenté les appareils ménagers de consommation en trois types d’achat – appareils utilisés dans la construction de nouvelles maisons, ventes d’appareils de remplacement dans les maisons existantes et pénétration des appareils dans les maisons existantes.

En réfléchissant aux divisions du marché, les gestionnaires doivent décider s’ils doivent utiliser les données existantes sur la taille des segments ou commander des recherches pour obtenir une estimation indépendante. Des informations publiques fiables sur les niveaux historiques de la demande par segment sont disponibles pour de nombreuses grandes industries américaines (comme l’acier, les automobiles et le gaz naturel) auprès d’associations industrielles, du gouvernement fédéral, d’études prêtes à l’emploi réalisées par des experts de l’industrie ou de services permanents de données sur le marché. Pour certains marchés étrangers et des industries moins bien étudiées aux États-Unis, comme l’industrie des étiquettes, vous devrez peut-être obtenir des estimations indépendantes. Cependant, même avec de bonnes sources de données, il se peut que les informations facilement disponibles ne soient pas réparties dans les meilleures catégories pour soutenir une analyse perspicace. Dans ces cas, les gestionnaires doivent décider s’ils doivent élaborer leurs prévisions à partir des données historiques disponibles ou entreprendre leurs propres programmes d’études de marché, ce qui peut être long et coûteux.

Notez que si une telle segmentation est suffisante pour prévoir la demande totale, elle peut ne pas créer de catégories utiles pour élaborer une stratégie de marketing. Un même produit peut être motivé par des facteurs entièrement différents. Une étude sur les composants industriels a révélé que les catégories de l’industrie de la consommation fournissaient une bonne base pour projeter la demande totale du marché, mais ne donnaient qu’une aide limitée pour formuler une stratégie basée sur les préférences des clients : distinguer ceux qui achètent sur le prix de ceux qui achètent sur le service, la qualité du produit ou d’autres avantages. Ces catégories de facteurs d’achat ne sont généralement pas en corrélation avec les catégories industrielles de clients utilisées pour les prévisions. Une force de vente solide, cependant, peut identifier les préférences des clients et développer des tactiques de compte appropriées pour chacun d’eux.

Prévision des moteurs de la demande

La troisième étape consiste à comprendre et à prévoir les moteurs de la demande dans chaque catégorie. Ici, vous pouvez faire bon usage des régressions et autres techniques statistiques pour trouver certaines causes des changements dans la demande historique. Mais ce n’est qu’un début. Le défi le plus difficile est de regarder au-delà des données sur lesquelles les régressions peuvent facilement être basées, vers d’autres facteurs où les données sont beaucoup plus difficiles à trouver. Il faut ensuite développer un point de vue sur la façon dont ces autres facteurs peuvent eux-mêmes évoluer à l’avenir.

Une analyse de l’utilisation finale à partir de l’exemple du papier de commodité, le papier reprographique, est présentée dans le graphique ci-joint. L’équipe de direction, à l’aide des données disponibles, a divisé le papier de reprographie en deux catégories : le papier pour copieurs à papier ordinaire et le papier pour imprimantes à pages sans impact. Sans cette différenciation importante, les moteurs de la demande auraient été masqués, ce qui aurait rendu difficile l’établissement de prévisions efficaces.

Dans la plupart des cas, les gestionnaires peuvent supposer sans risque que la demande est affectée à la fois par des variables macroéconomiques et par des développements spécifiques à l’industrie. En examinant le papier de reprographie, l’équipe a utilisé des analyses de régression simple et multiple pour tester les relations avec des facteurs macroéconomiques comme les cols blancs, la population et la performance économique. La plupart de ces facteurs ont eu un effet significatif sur la demande. Intuitivement, l’équipe a également trouvé logique que le niveau d’activité commerciale soit lié aux niveaux de consommation de papier. (Les économistes font parfois référence à la croissance de la demande due à des facteurs comme ceux-ci comme un « déplacement vers l’extérieur » de la courbe de la demande – vers une plus grande quantité demandée à un prix donné.)

La croissance de la demande de papier à copier, cependant, avait dépassé le taux réel de la croissance économique et le défi était de trouver quels autres facteurs avaient causé cela. L’équipe a émis l’hypothèse que la baisse des coûts de copie avait causé cette utilisation accrue. La relation a été prouvée en estimant les réductions de coûts substantielles qui avaient eu lieu, en les combinant avec le nombre de tonnes produites au fil du temps, puis en façonnant une courbe de demande indicative pour le papier de copie. (Voir le graphique « Comprendre les moteurs de la demande de papier à copier »). La relation claire entre le coût et le volume signifie que les réductions de coûts ont été une cause importante de la croissance de la demande dans le passé. (Les économistes décrivent parfois cela comme une courbe d’offre se déplaçant vers le bas entraînant un mouvement vers le bas de la courbe de demande).

De nouvelles baisses importantes du coût par copie semblaient peu probables, car les coûts du papier devaient rester stables et les données indiquaient une faible augmentation de l’élasticité des prix, même si le coût par copie baissait davantage. L’équipe a donc conclu que la croissance de l’utilisation (par niveau de performance économique) allait probablement poursuivre la tendance à l’aplatissement amorcée en 1983 : la croissance de la consommation de papier à copier serait largement fonction de la croissance économique, et non de la baisse des coûts comme par le passé. L’équipe a ensuite examiné plusieurs prévisions de services économétriques pour élaborer une prévision économique de base.

Des études similaires ont été réalisées dans d’autres industries. Une simple était l’analyse des composants industriels mentionnée précédemment, un cas où la prévision totale a été utilisée comme fond mais n’était pas critique pour la décision de stratégie de l’entreprise. Dans ce cas, l’équipe a divisé la demande en industries consommatrices, puis a demandé aux experts de chaque industrie des prévisions de production. La demande totale de composants a été projetée en supposant qu’elle évoluerait parallèlement à une prévision moyenne en poids de ces industries consommatrices. La demande réelle trois ans plus tard était de 2 % supérieure à la prévision de l’équipe, probablement parce que les experts de l’industrie ont sous-estimé l’impact de la reprise économique de 1984 et 1985.

Dans un autre exemple, une équipe prévoyant la demande de terminaux de satellites maritimes a extrapolé les courbes de pénétration passées pour chacune des cinq catégories de navires. Ces courbes ont ensuite été ajustées pour tenir compte des changements majeurs survenus dans l’industrie du transport maritime (par exemple, en ajoutant l’effet dépressif de la surabondance croissante de pétrole, en retirant de ces tendances historiques la croissance anormale de la demande qui avait été provoquée par la guerre des Malouines). Le chiffre réel trois ans plus tard était à moins de 1% de la prévision.

Connaître les moteurs de la demande est crucial pour le succès de toute prévision de la demande totale du marché. En 1974, comme je l’ai mentionné précédemment, la plupart des compagnies d’électricité ont utilisé une prévision incomplète de la demande totale pour prédire une croissance robuste de la demande. Au début des années 1980, l’équipe de direction d’une entreprise a toutefois décidé d’étudier également les changements potentiels de la demande des utilisateurs finaux. L’équipe a divisé la demande d’électricité en trois catégories traditionnelles : résidentielle, commerciale et industrielle. Elle a ensuite établi le profil des différences dans la demande résidentielle en raison de l’efficacité accrue des appareils électroménagers, des changements dans la taille des maisons et de la proportion de logements collectifs par rapport aux logements unifamiliaux. La demande industrielle a été analysée en évaluant l’avenir de plusieurs industries consommatrices clés, en accordant une attention particulière à l’évolution de leur production totale et de leur consommation d’électricité. Cette approche de l’utilisation finale a fortement réduit les prévisions initiales de la compagnie d’électricité et a conduit à l’annulation de deux centrales de 700 millions de dollars alors en phase de planification.

En 1983, les prévisionnistes de l’industrie américaine des ordinateurs personnels disaient que la demande continuerait à augmenter à un rythme rapide parce qu’il y avait 50 millions de cols blancs et seulement 8 millions de PC installés. Une entreprise, cependant, a fait une prévision plus détaillée de la demande qui a montré que la croissance allait bientôt se stabiliser. Elle a constaté que plus des deux tiers des cols blancs n’avaient pas besoin de PC dans leur travail – les acteurs et les opérateurs d’ascenseurs, par exemple – ou utilisaient principalement des terminaux bon marché reliés à de gros ordinateurs, comme c’est le cas de nombreux employés de bureau. Le marché potentiel n’était pas assez important pour soutenir le taux de croissance. En effet, le marché a commencé à se stabiliser l’année suivante.

La prévision de la demande totale est devenue cruciale pour une autre entreprise qui envisageait d’acquérir un fabricant de jeux vidéo. Beaucoup pensaient que la faible pénétration globale du marché (10 % des foyers américains) signifiait qu’il y avait beaucoup de place pour la croissance avant que le marché ne devienne saturé, quand environ 50 % des foyers auraient des jeux. Toutefois, à l’aide des données disponibles, l’équipe de direction a créé des catégories basées sur le revenu familial et l’âge des enfants. L’analyse a montré clairement que le principal marché cible, les familles à revenu élevé avec enfants, était déjà bien pénétré. Les familles ayant un revenu supérieur à 50 000 $ et des enfants âgés de 6 à 15 ans étaient déjà pénétrées à 75 %. Cette constatation a convaincu la direction que la demande allait chuter et que l’acquisition proposée n’avait pas de sens. La chute spectaculaire des ventes de jeux vidéo peu de temps après a confirmé la sagesse de ce jugement.

Conduire des analyses de sensibilité

Les gestionnaires qui s’appuient sur des prévisions de demande à point unique courent des risques dangereux. Certaines des variables macroéconomiques à l’origine des prévisions pourraient être erronées. De plus, malgré la meilleure analyse, les hypothèses derrière les autres moteurs de la demande pourraient également être erronées, surtout si des discontinuités se profilent à l’horizon. Les spécialistes du marketing imaginatifs qui posent des questions telles que « Quels sont les éléments qui pourraient faire changer cette prévision de façon spectaculaire ? » produisent les meilleures estimations. Ils sont plus susceptibles d’identifier les risques potentiels et les discontinuités – développements dans les technologies concurrentes, dans la compétitivité de l’industrie du client, dans les structures de coûts des fournisseurs – que ceux qui ne le font pas. Ainsi, une fois qu’une prévision de base est terminée, le défi consiste à déterminer dans quelle mesure elle pourrait s’écarter de la cible.

À un certain niveau, une telle analyse de sensibilité peut être effectuée en faisant simplement varier les hypothèses et en quantifiant leur impact sur la demande. Mais une approche plus ciblée fournit généralement un meilleur aperçu.

Débutez une telle analyse en réfléchissant et en quantifiant les domaines présentant le plus grand risque stratégique. La décision stratégique d’une entreprise peut être affectée uniquement si la demande est bien inférieure à la prévision de base ; dans un autre cas, de gros risques peuvent résulter de petites erreurs de prévision.

Puis, évaluez la probabilité d’une telle évolution. Dans l’exemple du livre blanc, la prévision de base prévoyait une croissance continue du marché, bien qu’inférieure aux niveaux historiques. Au cours d’une année donnée, la demande pouvait fluctuer en fonction de l’économie, mais la question essentielle était de savoir si la demande allait entamer un long déclin à un moment donné. Si tel était le cas, l’analyse complémentaire de la courbe d’offre indiquait que les prix chuteraient probablement de façon spectaculaire.

L’équipe a créé deux scénarios de déclin progressif, l’un basé en grande partie sur les changements dans l’économie et l’autre sur les changements dans les tendances supposées de l’utilisation finale. Ces scénarios ont montré ce qui ferait baisser la demande (par exemple, différents taux de baisse des prix des copieurs) et ont ainsi fourni une base pour évaluer la probabilité d’un ralentissement.

Déterminer un effort approprié

Le cadre de prévision décrit ci-dessus peut fonctionner pour des évaluations complètes et simples, mais il existe différentes façons de réaliser ces analyses. Un grand défi dans la prévision de la demande (tout comme avec d’autres types d’analyse de marché) est de jauger l’effort approprié pour l’objectif du projet. Il est utile de se demander :  » Combien ai-je besoin de savoir pour prendre la décision en question ? « 

Les gestionnaires peuvent investir beaucoup de temps dans ces analyses – l’exemple du papier a pris environ 8 semaines-homme et la prévision de l’électricité à grande échelle environ 14 semaines-homme. Certaines entreprises ont des départements de prévision qui travaillent toute l’année sur ces sujets. L’approche plus approfondie, bien qu’elle prenne du temps, génère une plus grande confiance, et l’effort sera approprié lorsque la projection de la demande peut influencer de manière significative la stratégie de l’entreprise (s’il faut faire un investissement en capital de plusieurs centaines de millions de dollars, par exemple), ou lorsqu’il y a une grande incertitude sur la demande totale.

Souvent, cependant, les questions ne sont pas compliquées, le temps est limité, ou la prévision de la demande totale n’est pas assez importante pour mériter cet engagement (par exemple, l’entreprise cherche à ajouter quelques points à sa petite part de marché). Dans de tels cas, les responsables doivent procéder rapidement et à peu de frais. Ils peuvent, par exemple, se fier au jugement d’experts ou à des régressions peu sophistiquées pour prévoir les moteurs de la demande. Même ces approches limitées peuvent donner des résultats. De plus, commencer le processus d’analyse de la demande peut aider les gestionnaires à déterminer s’il existe des problèmes de demande importants qui devraient être analysés plus en profondeur.

La prévision de la demande totale peut être importante pour les décisions stratégiques. Le développement de prévisions indépendantes à travers le cadre en quatre étapes que j’ai décrit ne conduira pas seulement à de meilleures recommandations, mais aidera également à renforcer la conviction et le consensus pour l’action en créant une compréhension des moteurs de la demande et des risques dans les prévisions.

Même lorsque le travail est solide, cependant, des incertitudes subsisteront : les discontinuités seront toujours difficiles à prévoir, surtout si elles sont ancrées dans des changements politiques, macroéconomiques ou technologiques capitaux. Mais les managers qui poussent leur réflexion à travers les étapes de ce cadre auront plus de chances de trouver ces discontinuités que ceux qui ne le font pas. Et ceux qui fondent leurs stratégies commerciales sur une solide connaissance de la demande auront beaucoup plus de chances de faire des investissements judicieux et d’affronter efficacement la concurrence.