Qu’est-ce que l’analytique commerciale ?

Voici quelques exemples pour mieux illustrer ce point.

Finance

Un directeur ou responsable financier qui s’occupe des finances d’un département ou d’un secteur d’activité souhaitera connaître les revenus, les coûts, les marges bénéficiaires, etc. de son secteur d’activité. D’autre part, un directeur financier souhaitera connaître des indicateurs similaires à un niveau agrégé pour tous les secteurs d’activité et être en mesure d’approfondir n’importe quel secteur d’activité. Le directeur financier peut également vouloir en savoir plus sur les frais d’intérêt, l’incidence des taux de change, les taxes, etc., ce qui pourrait dépasser le cadre des préoccupations d’un directeur financier

Marketing

Un responsable marketing responsable de la génération de la demande souhaitera connaître le nombre de prospects, d’opportunités et de transactions conclues. Il ou elle examinera également les performances des différents canaux de génération de demande en ligne et hors ligne. D’autre part, un responsable marketing responsable du développement de la marque souhaitera savoir comment la marque de l’entreprise est perçue par ses clients, partenaires, concurrents, influenceurs, etc. Un directeur marketing sera intéressé par les indicateurs liés à la marque et à la demande et souhaiterait comprendre le retour sur investissement marketing (ROMI) agrégé.

Ventes

Un directeur des ventes disposant d’un territoire et d’un quota à atteindre se concentrerait sur son pipeline de ventes, qui comprend les opportunités créées, gagnées et perdues. Il ou elle souhaitera également connaître le temps nécessaire pour clôturer une opportunité en vue d’évaluer le nombre d’opportunités nécessaires pour atteindre les objectifs de quotas. En revanche, un vice-président des ventes souhaitera connaître des informations similaires à un niveau agrégé et pouvoir accéder à un représentant commercial ou à un territoire de vente.

Opérations

Un responsable des opérations, qui se concentre sur une chaîne de production, souhaite s’assurer que les produits sont expédiés en temps voulu, avec le minimum de défauts et en maintenant le niveau de stock adéquat pour répondre à la demande du marché. Il ou elle souhaitera donc savoir combien d’unités sont traitées dans une ligne de production, le temps nécessaire à une unité pour terminer le processus, la vitesse à laquelle un processus produit des résultats, le nombre d’unités échouant au test de qualité, etc.

Ressources humaines

Un responsable des ressources humaines qui se concentre sur l’intégration, le maintien et le départ des employés souhaitera connaître le nombre de postes vacants, le nombre de candidats en attente d’entretiens, le nombre d’employés quittant l’entreprise volontairement ou involontairement, et d’autres statistiques connexes.

Cadres supérieurs

Le PDG d’une entreprise examine toutes ses facettes et s’intéresse à tous les exemples mentionnés ci-dessus. Il ou elle souhaite être en mesure d’examiner des indicateurs agrégés pour chaque aspect de l’entreprise et d’approfondir un domaine particulier pour en savoir plus. Le PDG souhaitera également savoir comment l’entreprise se compare à des entreprises similaires sur le marché.

L’analytique commerciale implique différents types d’analyses de données. Chaque type aide les organisations à prendre des décisions éclairées malgré leur complexité et leur sophistication croissantes.

Analytique descriptive

L’analytique descriptive permet de suivre les indicateurs de performance clés (KPI) et d’autres métriques opérationnelles afin de comprendre l’état actuel d’une entreprise. Il analyse les performances passées pour répondre à la question : « Que s’est-il passé ? » et résume les données historiques pour identifier les tendances, les modèles et les informations.

Par exemple, une entreprise de vente au détail examine les données de ventes du trimestre dernier pour identifier les périodes de pointe, les produits tendance et les caractéristiques démographiques des clients.

Analytique diagnostique

L’analytique descriptive recherche les tendances, tandis que l’analytique diagnostique tente de découvrir la raison des tendances. Elle va au-delà de la description pour comprendre pourquoi quelque chose s’est produit. Elle utilise l’exploration de données, l’analyse des corrélations et des fonctionnalités d’exploration pour découvrir les causes profondes.

Par exemple, un fournisseur en commerce électronique constate une baisse de ses ventes et utilise l’analytique diagnostiques pour enquêter. En analysant les taux d’abandon de panier et les commentaires des clients, il a découvert qu’une récente mise à jour du site Web ralentissait le paiement, entraînant des pertes de ventes.

Analytique prédictive

L’analytique prédictive tente de prédire les tendances futures. Elle s’appuie sur la modélisation statistique, le machine learning et l’IA pour répondre à la question : « Que va-t-il se passer ? » L’analyse des données historiques aide les entreprises à anticiper les tendances, les risques et les opportunités.

Par exemple, une banque a recours à l’analytique prédictives pour évaluer le risque de crédit des clients. En analysant les historiques de remboursement des prêts, les niveaux de revenus et les habitudes de dépenses, la banque prédit la probabilité d’un défaut de paiement et ajuste ses politiques de prêt en conséquence.

Analytique prescriptive

L’analytique prescriptive utilise les tendances prévues pour éclairer les décisions métier. Elle va plus loin en recommandant des actions visant à optimiser les résultats et à améliorer les processus métier. Elle combine l’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et des algorithmes d’optimisation pour orienter la réponse de l’organisation aux défis et opportunités à venir.

Par exemple, une entreprise de logistique utilise l’analytique prescriptive pour optimiser les itinéraires de livraison. En tenant compte des conditions de circulation en temps réel, des prévisions météorologiques et des coûts de carburant, le système suggère les itinéraires les plus efficaces afin de minimiser les délais de livraison et les dépenses.

Analytique cognitive

L’analytique cognitive utilise l’IA, le traitement du langage naturel (NLP) et le deep learning pour interpréter les données non structurées (texte, images, vidéos) et permettre une prise de décision similaire à celle d’un humain. Les systèmes d’IA analysent les données après avoir cerné le contexte et le sens des phrases ou reconnu certains objets dans une image, et améliorent leur prise de décision au fil du temps. L’analytique cognitive révèle des modèles et des connexions spécifiques que l’analytique simple ne peut pas révéler.

Par exemple, un chatbot de service client utilise l’analytique cognitive pour analyser les requêtes des clients, détecter les sentiments et fournir des réponses personnalisées, et ainsi améliorer la satisfaction des clients.

L’analytique des données est un terme générique désignant tous les types d’analyse des données. Cela inclut tout, du nettoyage et du traitement des données à la modélisation et à la visualisation complexes, que l’objectif soit lié à l’entreprise ou non. L’analytique commerciale est un sous-ensemble spécialisé de l’analytique des données qui vise à résoudre les problèmes métier et à apporter des améliorations opérationnelles.

Applications

L’analytique commerciale se concentre sur la prise de décision, la rentabilité et l’efficacité opérationnelle. Elle est généralement appliquée dans des environnements d’entreprise où les données orientent les actions stratégiques. En revanche, l’analytique des données peut être plus exploratoire, dans le but de découvrir des modèles et des informations qui n’ont pas nécessairement d’application métier immédiate. Elle est utilisée dans les découvertes scientifiques, la recherche sociale et la résolution de problèmes d’ingénierie.

Exemples

Une entreprise utilise l’analyse commerciale pour mieux comprendre le comportement d’achat des clients et recommander des produits personnalisés, et ainsi améliorer ses résultats futurs. En revanche, un chercheur qui a recours à l’analytique des données peut analyser des images satellites pour identifier les modèles de déforestation et de changement climatique ou utiliser des données de santé publique pour prédire les épidémies.

Pour tirer parti des avantages de l’analytique commerciale, vous avez besoin de trois éléments.

Concentration

Posez des questions qui concernent votre entreprise. Il est facile de tomber dans le piège de poser des questions non pertinentes qui peuvent vous mener sur la mauvaise voie ou vous obliger à faire beaucoup d’efforts pour obtenir des réponses à des questions qui ne vous aident pas.

Données

Accéder à des données précises pour vous aider à répondre aux questions est souvent plus facile à dire qu’à faire. Pour obtenir les données que vous souhaitez, vous devez inculquer une culture axée sur les données au sein de l’organisation (du haut vers le bas et du bas vers le haut) et mettre en place des processus de gestion des données permettant de capturer les données de manière fidèle et précise.

Systèmes et outils

Disposez des moyens nécessaires pour traiter et analyser les données. Nous vivons dans une économie de l’information où les entreprises collectent des données en téraoctets et en pétaoctets et celles-ci sont stockées dans des bases de données variées liées à divers systèmes matériels et logiciels. Vous aurez besoin de systèmes ou d’outils pour vous aider à extraire les données, à les traiter, à les analyser et à les visualiser ultérieurement.