Les entreprises qui exploitent leur stratégie en matière de données bénéficient d'un avantage concurrentiel immédiat. Les techniques telles que l'analyse des données ne sont plus cantonnées au département informatique. Au contraire, les chefs d'entreprise utilisent désormais les résultats de l'analyse des données pour prendre des décisions stratégiques plus factuelles qui les aident à identifier les possibilités de générer davantage de ventes et d'accroître la satisfaction des clients.
Le rôle de l'analyse des données est de faire travailler plus efficacement le volume croissant de données. Elle est conçue pour extraire des informations quantifiées qui peuvent conduire à de meilleurs résultats commerciaux, en éliminant le "sentiment" ou le "nous avons toujours fait comme ça" du processus de prise de décision.
L'importance de l'analyse des données
Nous l'avons déjà entendu : "La moitié de l'argent que je consacre aux ventes et au marketing est gaspillée. Le problème, c'est que je ne sais pas quelle moitié est gaspillée".
Pour résoudre ce problème, les entreprises investissent massivement et utilisent des ressources précieuses pour exploiter l'un de leurs atouts les plus stratégiques : les données. La quantité de données créées et analysées continue de croître de manière exponentielle chaque année, ce qui permet une analyse plus granulaire.
Le rôle de l'analyse des données
L'invention parfaite: 4 catégories clés
Grâce au cloud computing, les petites organisations ont désormais le même accès aux ensembles de données, aux logiciels et aux techniques que les grands acteurs.
Cependant, les entreprises doivent d'abord comprendre dans quels ensembles de données structurés ou non structurés creuser. Ensuite, ils doivent s'assurer que leurs équipes de données consacrent le bon temps et le bon niveau de ressources dans les bons domaines pour répondre aux bonnes questions afin d'apporter les changements les plus efficaces à leur stratégie et à leur exécution quotidienne. C'est ce que nous appelons chez Axis « l'intervention parfaite ».
Nous pensons qu'il existe quatre catégories clés d'analyse de données, toutes avec différents niveaux de sophistication, le long du chemin vers l'intervention parfaite :
- Descriptive
- Diagnostique
- Prédictive
- Prescriptif
1. Analyse descriptive
L'analyse descriptive aide à répondre à la question « Que s'est-il passé ?
Cela permet de s'assurer que les données sont exactes et visualisées dans un environnement de tableau de bord dynamique, permettant aux équipes de suivre les KPI importants et d'avoir un aperçu des performances historiques. Ceci est également connu sous le nom de business intelligence et de visualisation de données.
2. Analyse diagnostique
L'analyse diagnostique aide à répondre à la question : "Pourquoi cela s'est-il produit ?"
À ce stade, le reporting est automatisé, ce qui laisse du temps aux analystes pour creuser le pourquoi de chaque KPI. Cela implique de détecter les tendances, d'identifier les anomalies dans les données et d'utiliser diverses techniques et formules statistiques pour définir les tendances.
Cependant, les analyses descriptives et diagnostiques ne suffisent plus à elles seules à être compétitives dans le monde actuel riche en données et en évolution rapide.
3. Analyses prédictives
L'analyse prédictive aide à répondre à la question « Que va-t-il se passer ?
C'est l'une des formes d'analyse de données les plus utilisées aujourd'hui. L'analyse prédictive est conçue pour transformer les données historiques et actuelles en informations futures. Il utilise une variété d'outils et de techniques, de la modélisation statistique et des formules mathématiques à l'automatisation et à l'apprentissage automatique.
Les analystes du monde entier utilisent des arbres de décision, des techniques de régression, des algorithmes de clustering et des modèles de segmentation pour détecter les tendances et les modèles dans les environnements de très grandes données. L'objectif : prendre des décisions plus éclairées et davantage basées sur les données concernant l'avenir. Meilleures sont vos prédictions, meilleurs sont les résultats de votre entreprise. C'est aussi simple que ça.
L'analyse prédictive est devenue monnaie courante dans notre société, avec des modèles et des algorithmes travaillant constamment en arrière-plan de notre vie quotidienne. Par exemple, dans le secteur de la vente au détail, les algorithmes fonctionnent fébrilement en temps quasi réel pour fixer les prix, l'assortiment de produits et les promotions en fonction du comportement prévu des consommateurs. Une modélisation prédictive précise permet de prendre des décisions commerciales plus fiables, ce qui se traduit par de meilleurs résultats commerciaux et des informations exploitables.
4. Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive nous aide à répondre à la question « Que devrait-il se passer ? »
Il s'agit d'une extension naturelle de l'analyse prédictive, car elle aide les entreprises à utiliser les résultats prévus pour décider des mesures à prendre et de la meilleure façon de les prendre. Il prescrit la meilleure action suivante pour optimiser un résultat commercial très spécifique. C'est l'une des formes d'analyse les plus sophistiquées disponibles pour les entreprises aujourd'hui visant à améliorer la rapidité et l'efficacité de la prise de décision. C'est la destination du voyage vers l'intervention parfaite.
En conclusion
Ce n'est pas une surprise; les entreprises comprennent désormais l'importance d'exploiter les données pour obtenir un avantage concurrentiel et obtenir de meilleurs résultats commerciaux. Cependant, cela s'accompagne d'un certain nombre de défis et d'obstacles. Le rôle d'une agence d'analyse de données, comme Axis, est de simplifier le complexe. Notre cœur de métier est de vous aider à trouver les données les plus pertinentes, à gérer efficacement ces données et à extraire des informations quantifiées qui conduisent à de meilleurs résultats commerciaux. Cela permet à nos clients de se concentrer sur leur cœur de métier au lieu d'être distraits par l'inondation de données volumineuses.
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Karen Ferrie, Payroll Executive at CPM Ireland, tells us about her career progression, what #EachforEqual means to her and some great tips for women looking to progress their career!