Comment l’analyse de données est-elle utilisée en entreprise ?
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L’analyse de données est un aspect de plus en plus important des affaires, et c’est aussi l’un des plus mal compris. J’espère que ce blog pourra fournir des informations utiles sur la manière dont l’analyse de données est utilisée dans les entreprises.
L’analyse des données a été utilisée tout au long de l’histoire de l’humanité pour interpréter les données afin de prédire les tendances futures. Qu’il s’agisse d’observer le comportement animal ou les tendances des civilisations anciennes, les humains ont toujours cherché des moyens de transformer de grandes quantités d’informations en pépites de connaissances utiles.
Aujourd’hui, le terme « analyse de données » est utilisé de nombreuses façons, parfois même de manière interchangeable avec des termes plus évidents comme « intelligence économique” ou “étude de marché”.
Cependant, dans un monde idéal, tous ces termes sont distincts mais complémentaires, chacun ayant ses propres avantages et caractéristiques. Je crois que les entreprises modernes auraient plus de succès si elles combinaient ces IA & Technologies ML dans leur entreprise pour atteindre efficacement leurs objectifs.
Pour aider à créer un stratégie d’analyse de données, je suis j’écris ce billet de blog pour expliquer un cas d’utilisation particulier : comment l’analyse des données est utilisée en entreprise (et pourquoi c’est important).
Dans cet article de blog, vous obtiendrez un aperçu de :
- Qu’est-ce que l’analyse des données et de l’entreprise ?
- Pourquoi l’analyse des données est-elle importante pour les entreprises ?
- Quels sont les types d’analyse de données ?
- Comment fonctionne l’analyse des données ?
- Cas d’utilisation de l’analyse de données en entreprise
- Avantages de l’analyse de données en entreprise
Commençons.
Qu’est-ce que les données et l’analyse commerciale ?
Les données et l’analyse commerciale sont souvent utilisées de manière interchangeable. Cependant, l’analyse de données est un sous-ensemble de l’analyse commerciale, qui se concentre sur l’utilisation des données dans l’analyse des performances commerciales actuelles et passées pour obtenir des informations qui aident les dirigeants à prendre de meilleures décisions. Les chefs d’entreprise peuvent utiliser l’analyse de données, mais cela ne se limite pas à la suite C. Ça peut être utilisé à tous les niveaux de l’organisation où la prise de décision est impliquée.
Par exemple, un responsable des ressources humaines peut utiliser l’analyse de données pour déterminer comment le changement des processus internes affecte la rétention des employés. Ou un responsable marketing peut utiliser l’analyse des données pour évaluer l’impact des campagnes publicitaires sur les ventes de gammes de produits individuelles.
Beaucoup de gens pensent que l’analyse de données est réservée aux grandes entreprises. Cependant, les entreprises de toutes tailles peuvent bénéficier de l’utilisation des données et de l’analyse pour améliorer leurs décisions.
Peu importe que votre entreprise soit grande ou petite, établie ou débutante – prendre des décisions éclairées à partir du Big Data aidera à améliorer l’efficacité opérationnelle, à augmenter la rentabilité, à attirer des clients et à les garder satisfaits.
Pourquoi l’analyse de données est-elle importante pour les entreprises ?
L’analyse de données permet à une entreprise de créer des rapports et de trouver des modèles qui peuvent l’aider à fonctionner plus efficacement. L’analyse des données peut également améliorer la prise de décision en permettant à une entreprise de prédire les tendances de son industrie ou prédire ce que ses clients voudront ensuite. Ces prévisions aident les entreprises à rester à la pointe et à rester compétitives.
Par exemple, une pizzeria peut utiliser des analyses pour comprendre les données démographiques de ses clients ou combien ils dépensent au restaurant. Cela peut les aider à mieux planifier les promotions et les campagnes marketing.
L’analyse des données peut être utile pour comprendre les différents types de clients qui visitent le magasin. Par exemple, si la pizzeria découvre que la plupart de ses clients sont des familles avec enfants, elle souhaitera peut-être proposer davantage d’articles adaptés aux enfants. D’un autre côté, si les étudiants sont des clients réguliers, ils peuvent souhaiter offrir des remises aux étudiants comme incitations marketing.
La pizzeria peut également utiliser l’analyse de données pour évaluer les performances des employés en fonction des données de vente de chaque serveur. Si un serveur a de faibles ventes tout au long de la journée, son patron voudra peut-être le vérifier et voir s’il a besoin de plus de formation ou s’il ne répond pas aux normes.
À l’ère des mégadonnées, où les chefs d’entreprise ont accès à plus d’informations que jamais auparavant, l’analyse de ces informations est une compétence importante pour tout professionnel occupant un poste de direction.
C’est pourquoi de nombreux employeurs font de la formation à l’analytique commerciale une priorité pour leurs employés qui cherchent à progresser au sein de l’entreprise.
Quels sont les types d’analyse de données ?
Le nombre de types différents d’analyse de données est vaste, mais ils appartiennent tous à l’une des quatre catégories suivantes : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.
1. Analyse descriptive
L’analyse descriptive se concentre sur ce qui s’est passé dans le passé. Il ne regarde pas vers l’avenir, mais il fournit une image complète de la façon dont les événements se sont déroulés. Le principal avantage de l’analyse descriptive des données est qu’elle aide les gens à comprendre exactement ce qui s’est passé et pourquoi.
Voici quelques exemples courants :
- Performances des ventes : dans les ventes, les responsables peuvent vouloir savoir quand les ventes quotidiennes dépassent un certain montant ou combien d’unités chaque employé a vendues ce mois-ci.
- Rapports de tableau de bord : de nombreuses entreprises de commerce électronique utilisent des tableaux de bord pour des mises à jour en temps réel sur les pages vues, les visiteurs uniques et les sessions utilisateur sur ses différentes propriétés dans le monde.
- Détection des fraudes : les sociétés de cartes de crédit surveillent en permanence les transactions à la recherche d’activités suspectes pouvant indiquer une fraude par carte de crédit.
- Prévisions de la demande de produits : les détaillants utilisent les données de ventes historiques pour prédire la quantité de stock qui sera nécessaire pour les périodes futures.
2. Analyse diagnostique
L’analyse diagnostique cherche à déterminer pourquoi un problème s’est produit en examinant les facteurs qui ont conduit à un événement. Ce type d’analyse peut aider les entreprises à comprendre non seulement ce qui s’est passé, mais aussi pourquoi cela s’est produit et comment elles peuvent empêcher que cela ne se reproduise.
Les exemples les plus courants d’analyse de diagnostic sont :
Analyse de la cause originelle. L’analyse des causes profondes est un processus analytique utilisé pour identifier les causes sous-jacentes d’événements négatifs, tels que des défauts de fabrication.
Analyse rétrospective: L’analyse rétrospective consiste à examiner les données historiques pour déterminer pourquoi certains événements se sont produits. Comme l’analyse des causes profondes, elle peut aider à identifier les risques potentiels et à prévenir de futurs événements.
Explorer: L’exploration vers le bas fait référence à la navigation à travers des couches de détails pour trouver les raisons sous-jacentes d’un événement ou d’une situation. Par exemple, un détaillant peut utiliser une analyse approfondie pour découvrir que les niveaux de stock sont bas parce que les ventes ont augmenté dans une région particulière au cours des six derniers mois.
Analyse de régression: La régression implique l’utilisation de méthodes statistiques pour identifier les tendances et les relations entre les variables afin de faire des prédictions sur les résultats futurs. Les modèles de régression incluent la formulation d’hypothèses sur le comportement des variables (par exemple, la distribution normale) et la manière dont elles sont liées les unes aux autres (par exemple, une relation linéaire).
3. Analyse prédictive
L’analyse prédictive utilise les données existantes pour déterminer les résultats ou les tendances futures. Les entreprises utilisent souvent cette méthode lors du développement de nouveaux produits ou services, car elle leur donne une idée de ce que les clients voudront à l’avenir en fonction de leur comportement passé.
Exemples d’analyse prédictive en entreprise :
Marketing direct : La capacité de déterminer quels clients potentiels sont susceptibles de répondre à une campagne de marketing.
Tarification client : La capacité de déterminer le prix optimal d’un produit ou d’un service en fonction de la demande sous-jacente.
Prévision des ventes au détail – Prévoir avec précision la demande de produits au niveau du magasin SKU sur plusieurs périodes pour commander les stocks, gérer les ruptures de stock, déterminer les objectifs de démarque et gérer la chaîne d’approvisionnement.
4. Analyse prescriptive
L’analyse prescriptive va encore plus loin dans l’analyse prédictive en utilisant les tendances et les données passées pour recommander des actions futures. Ce type d’analyse de données est très utile pour optimiser les ressources et identifier de nouvelles opportunités commerciales, telles que l’expansion.
L’analyse prescriptive peut être utilisée pour prendre des décisions ou fournir des recommandations qui permettent aux autres de prendre de meilleures décisions plus rapidement.
Par exemple, un modèle normatif pourrait recommander si une organisation doit :
- Commencez une nouvelle ligne de produits ou mettez fin à une ligne existante.
- Construisez une nouvelle usine ou fermez une usine existante.
- Placez une offre sur un projet, et si oui, à quel prix.
- Embauchez plus de personnes dans le service des ventes.
- Envoyez une annonce ciblée à un client particulier.
Honnêtement, la question principale n’est plus de savoir si une entreprise doit utiliser l’analyse de données, mais quel type d’analyse de données est le mieux adapté à une situation particulière.
Qu’est-ce que l’analyse de données en entreprise ?
L’analyse des données dans un contexte commercial fait référence au processus de collecte, de traitement, d’analyse et d’interprétation de grands volumes de données pour extraire des informations, des modèles et des tendances significatifs qui peuvent éclairer et guider les décisions stratégiques, améliorer l’efficacité opérationnelle et stimuler la croissance globale de l’entreprise. Cela implique l’utilisation de diverses techniques, outils et méthodologies pour transformer les données brutes en informations exploitables pouvant être utilisées pour faire des choix éclairés et optimiser divers aspects de l’entreprise.
Essentiellement, l’analyse des données en entreprise implique les étapes clés suivantes :
1) Collecte de données : collecte de données pertinentes provenant de diverses sources, notamment les interactions avec les clients, les transactions de vente, les processus opérationnels, les campagnes marketing et les données de marché externes.
2) Traitement des données : Nettoyer, organiser et préparer les données pour l’analyse, en garantissant leur exactitude et leur cohérence.
3) Analyse des données : appliquer des techniques statistiques, mathématiques et d’apprentissage automatique pour découvrir des modèles, des corrélations et des informations au sein des données.
4) Interprétation des données : interpréter les résultats de l’analyse pour en tirer des informations exploitables et tirer des conclusions qui peuvent guider la prise de décision.
5) Prise de décision : utiliser les informations tirées de l’analyse des données pour prendre des décisions éclairées qui ont un impact sur divers domaines de l’entreprise, tels que les stratégies marketing, le développement de produits, l’allocation des ressources, etc.
6) Amélioration continue : surveiller et évaluer les résultats des décisions basées sur l’analyse des données, et affiner les stratégies au fil du temps en fonction de nouvelles données et informations.
L’analyse des données offre aux entreprises la possibilité d’aller au-delà des conjectures et de l’intuition et de prendre des décisions fondées sur des preuves concrètes. Il aide les entreprises à comprendre les préférences des clients, à optimiser leurs opérations, à atténuer les risques, à identifier les opportunités de croissance et à rester compétitives dans un paysage commercial en évolution rapide.
Comment fonctionne l’analyse des données ?
L’analyse de données est le processus de donner un sens aux données.
Le processus commence par la collecte de données, la recherche de modèles, puis l’utilisation de ces modèles pour faire des prédictions. Ces prédictions peuvent être utilisées pour fixer des objectifs ou prendre des décisions. Dans les ventes, par exemple, vous pouvez utiliser l’analyse de données pour prédire combien d’un produit particulier vous vendrez le mois prochain. Connaître ce nombre vous aide à fixer des objectifs pour votre équipe et à planifier l’inventaire.
Pour commencer, nous collectons des données et les mettons dans une base de données. Nous organisons les données en y trouvant des modèles (c’est ce qu’on appelle le nettoyage et l’organisation). Ensuite, nous recherchons des connexions entre les motifs et développons un modèle qui explique ces connexions (c’est ce qu’on appelle la modélisation).
Une fois que nous avons un modèle qui fonctionne suffisamment bien, nous l’utilisons pour faire des prédictions (c’est ce qu’on appelle des tests). Ces prévisions sont communiquées aux décideurs sous la forme de résultats de rapports.
Le processus d’analyse de données se déroule généralement en 4 étapes :
1. Collecte de données
Les entreprises collectent d’énormes quantités d’informations sur les clients, les fournisseurs, les ventes et d’autres fonctions commerciales. Les données peuvent être collectées à partir d’enquêtes auprès des clients, de reçus de vente, de commentaires sur les réseaux sociaux et de sites Web d’entreprises.
A plate-forme d’intégration de données peut fusionner et centraliser les données d’entreprise à l’aide de pipelines de données pour faciliter l’accès, la gestion et la business intelligence. Au cours de cette étape, vous collectez des ensembles de données pertinents provenant de diverses sources (internes ou externes) requis pour votre projet à partir d’un lac de données, entrepôt ou datamart. Cela peut signifier n’importe quoi, depuis la collecte des chiffres de vente à partir d’une base de données SQL ou la récupération des avis des utilisateurs sur le Web à l’aide de scripts Python. Une fois que vous avez identifié les bons ensembles de données, vous les chargez dans votre outil préféré (Excel/SQL/Python), où vous pouvez gérer et nettoyer les données si nécessaire.
2. Organisation et analyse des données
Une fois ces informations recueillies, il faut les organiser pour en faciliter l’interprétation et l’analyse. Les données peuvent être organisées manuellement ou via des logiciels qui stockent les informations dans des bases de données.
3. Développement, test et déploiement de modèles
La prochaine étape implique construire un modèle qui correspond le mieux au ensemble de données à l’aide de diverses méthodes. Ces modèles sont ensuite testés et déployés s’ils répondent à des critères spécifiques (par exemple, précision supérieure à 95 %).
4. Communication des résultats aux décideurs
La dernière étape consiste à présenter les résultats aux dirigeants de l’entreprise ou à d’autres dirigeants afin d’utiliser les informations pour faire de meilleurs choix concernant les produits, les services, les stratégies de marketing et d’autres domaines d’activité.
Comment l’analyse des données aide-t-elle les entreprises ?
1) Prise de décision éclairée : l’analyse des données permet aux entreprises de prendre des décisions stratégiques basées sur des informations et des tendances en temps réel, en minimisant le recours à l’intuition et aux conjectures.
2) Identifier les opportunités : en analysant de vastes ensembles de données, les entreprises peuvent découvrir des opportunités cachées, des lacunes du marché et des tendances émergentes, leur permettant ainsi de saisir de nouvelles sources de revenus.
3) Informations client : l’analyse des données fournit une compréhension approfondie du comportement, des préférences et des modèles d’achat des clients, permettant aux entreprises d’adapter leurs produits et services à des besoins spécifiques.
4) Efficacité opérationnelle : les entreprises peuvent optimiser les processus et les flux de travail grâce à l’analyse des données, en identifiant les goulots d’étranglement, les inefficacités et les domaines à améliorer pour rationaliser les opérations.
5) Gestion des risques : l’analyse des données aide à identifier les risques et les vulnérabilités potentiels en analysant les données historiques, permettant ainsi des stratégies proactives d’atténuation des risques.
6) Marketing personnalisé : en analysant les données clients, les entreprises peuvent créer des campagnes marketing personnalisées qui correspondent aux préférences individuelles, conduisant à des taux d’engagement et de conversion plus élevés.
7) Avantage concurrentiel : tirer parti de l’analyse des données peut donner aux entreprises un avantage concurrentiel en gardant une longueur d’avance sur les tendances du marché, en répondant rapidement aux changements et en surpassant leurs concurrents.
8) Allocation des ressources : les entreprises peuvent allouer les ressources plus efficacement en utilisant les données pour comprendre quelles initiatives génèrent les meilleurs retours, garantissant ainsi une utilisation optimale des ressources.
9) Informations prédictives : l’analyse des données permet aux entreprises de faire des prévisions sur les tendances et les résultats futurs, améliorant ainsi la planification et la formulation de stratégies à long terme.
10) Suivi des performances : les entreprises peuvent surveiller les indicateurs de performance clés (KPI) grâce à l’analyse des données, ce qui leur permet de mesurer le succès, d’identifier les domaines à améliorer et d’adapter les stratégies si nécessaire.
Cas d’utilisation de l’analyse de données en entreprise
L’utilisation de l’analyse des données dans les entreprises devient de plus en plus importante. Voici un aperçu de quelques cas d’utilisation courants de l’analyse de données adoptés dans diverses fonctions commerciales.
1. Cas d’utilisation de l’analyse de données dans le marketing et les ventes
Le marketing et les ventes sont les domaines les plus populaires dans lesquels les entreprises ont mis en œuvre des cas d’utilisation d’analyse de données. Les deux secteurs bénéficient de l’utilisation des données de manière distincte :
Avec l’aide du Big Data, les responsables marketing peuvent désormais prendre des décisions plus précises. Ils collectent des données à partir de diverses sources, telles que les médias sociaux, la communication par e-mail et d’autres plates-formes, pour communiquer avec leurs clients afin de mieux comprendre leurs besoins et leurs préférences. Les spécialistes du marketing analysent ensuite les données collectées pour améliorer la stratégie marketing et générer plus de ventes.
L’analyse des données peut aider les vendeurs à vendre plus efficacement. Par exemple, à l’aide de l’analyse de données, les commerciaux peuvent facilement comprendre quels produits sont les plus demandés par des groupes cibles particuliers et se concentrer sur leur vente pour augmenter leur niveau de performance.
Dans le marketing et les ventes, l’analyse de données peut aider les entreprises à :
- Identifiez les clients les plus susceptibles de répondre à une offre spécifique
- Trouver le meilleur mix produit pour un client donné
- Trouver le meilleur prix pour un produit ou une gamme de produits donné
- Déterminer l’efficacité de différentes campagnes publicitaires ou marketing
- Identifier de nouveaux marchés pour des produits ou services existants
2. Cas d’utilisation de l’analyse de données dans les opérations et la gestion de la chaîne d’approvisionnement
Toute entreprise disposant d’une chaîne d’approvisionnement ou d’un composant opérationnel peut bénéficier de l’analyse de données. Par exemple, supposons que vous fabriquiez des widgets et que ces widgets nécessitent des pièces fabriquées par des fournisseurs. Dans ce cas, vous souhaitez anticiper le moment où votre stock diminue afin de ne pas manquer de pièces avant qu’elles ne puissent être livrées. Vous pouvez également utiliser l’analyse de données pour optimiser les calendriers de production et les niveaux de dotation.
Voici quelques-uns des cas d’utilisation de l’analyse de données dans les opérations et la gestion de la chaîne d’approvisionnement :
Sélection des fournisseurs et évaluation des performances : Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, les processus de sélection des fournisseurs peuvent être considérablement améliorés. De plus, les entreprises peuvent utiliser l’analyse de données pour prévoir et gérer les défauts des fournisseurs.
Maintenance prédictive : Les techniques de maintenance prédictive permettent aux entreprises de collecter et d’analyser les données des capteurs pour mieux comprendre l’état des équipements et prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent.
Optimisation de la localisation : les entreprises peuvent utiliser des solutions d’analyse basées sur la localisation telles que les SIG (systèmes d’information géographique) pour déterminer les emplacements optimaux pour les entrepôts, les usines et les centres de service.
Gestion des stocks : l’analyse des données peut aider les entreprises à mieux comprendre les modèles de demande des clients afin d’améliorer le contrôle des stocks et de réduire les coûts d’inventaire.
3. Cas d’utilisation de l’analyse de données dans les ressources humaines
Les cas d’utilisation de l’analyse de données dans les entreprises sont divers, mais un domaine riche en opportunités est celui des ressources humaines.
Une étude réalisée par une agence de recherche populaire a révélé que 84 % des responsables RH interrogés investissent dans l’analyse pour améliorer la gestion des talents. Sur les 716 entreprises interrogées, plus de la moitié (56 %) prévoient d’augmenter leurs dépenses d’analyse au cours des deux prochaines années.
Ces investissements portent leurs fruits : 63 % des entreprises interrogées ont déclaré avoir déjà un retour sur leur investissement dans l’analyse.
Mais comment utilisez-vous exactement l’analyse de données dans les ressources humaines ? Voici quelques cas d’utilisation.
- Analyser les performances des employés, les modèles d’attrition et les risques de rétention
- Évaluer l’efficacité des programmes de formation
- Déterminer l’impact des promotions internes sur le moral des employés
- Évaluer les besoins de formation et de développement
- Repérez les tendances qui indiquent d’éventuels problèmes de rétention du personnel
- Prendre de meilleures décisions d’embauche en analysant les performances passées et les campagnes de recrutement afin d’identifier les meilleures méthodes pour attirer les meilleurs talents
4. Cas d’utilisation de l’analyse de données dans le service client
Le client est roi et la plupart des entreprises veulent comprendre les désirs de leurs clients. Grâce à l’analyse de données et à l’intelligence artificielle, ils peuvent désormais obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients .
La plupart des entreprises utilisent l’analyse de données dans le service client sous une forme ou une autre. Cela peut être aussi simple que le suivi de mesures telles que le nombre d’appels ou le temps d’attente en attente. Mais les entreprises peuvent également utiliser l’analyse de données pour mieux comprendre les besoins, les préférences, les niveaux de satisfaction des clients, etc.
Dans un avenir proche, vous verrez probablement davantage d’entreprises tirer parti de ces types de cas d’utilisation des données :
- Identifier les plaintes et les problèmes courants que les clients ont au sujet des produits ou des services
- Résoudre les problèmes plus rapidement et plus efficacement grâce à une meilleure compréhension de l’historique et des besoins des clients
- Prédire quels produits ou services un client est susceptible d’acheter ensuite
- Fournir aux clients un contenu et des recommandations personnalisés
- Automatisez les processus tels que le traitement des paiements et la détection des fraudes
- Réduire le coût de l’assistance, par exemple en proposant des options en libre-service
5. Cas d’utilisation de l’analyse de données en finance
La finance est l’un de ces départements qui semble avoir été fait pour le big data — après tout, les données financières sont suivies par des ordinateurs depuis qu’il y a des ordinateurs. Mais en réalité, il est fort probable que votre le département des finances fait encore la plupart de son travail manuellement. Et cela signifie qu’il passe à côté de toutes sortes d’opportunités d’efficacité et d’innovation.
Voici quelques cas d’utilisation de l’analyse de données dans les services financiers :
- Analyser et prévoir les performances financières, telles que les tendances des ventes et les marges bénéficiaires
- Mesurez l’efficacité des campagnes de marketing et prenez des décisions éclairées sur où investir plus d’argent et lequel réduire
- Optimiser les stratégies de tarification en fonction des conditions du marché et de la demande des clients
- Réduisez les activités frauduleuses en identifiant les schémas inhabituels, qui pourraient être le signe d’une fraude
- Prévoir les dépenses et les revenus
- Prévoir les flux de trésorerie, gérer les budgets et déterminer les besoins de trésorerie
Avantages de l’analyse de données en entreprise
Selon Forbes, l’analyse des données est aujourd’hui le moteur principal de la plupart des entreprises.
Les entreprises qui utilisent l’analyse de données ont un énorme avantage sur celles qui ne le font pas. L’analyse des données peut vous aider à mieux comprendre vos clients et leurs besoins, menant à de nouvelles opportunités commerciales.
1. Réduire les coûts
L’utilisation des informations de données de votre entreprise est un excellent moyen d’économiser de l’argent et d’aider votre organisation à fonctionner plus efficacement. Un exemple : une société de transport nous a contactés pour un pôle d’excellence en intégration a utilisé ses données pour montrer qu’une voie particulière n’était pas rentable pour eux, et ils ont pu éliminer cet itinéraire. L’entreprise a économisé de l’argent en réduisant le nombre d’expéditions sur cette route spécifique.
2. Améliorer l’efficacité
L’analyse de données peut aider à améliorer l’efficacité d’une entreprise en l’aidant à découvrir les domaines où elle n’est pas efficace.
L’analyse de données permet aux entreprises de collecter de grandes quantités de données, qui peuvent être analysées puis utilisées pour identifier les faiblesses du modèle commercial. L’inefficacité est souvent une faiblesse que les entreprises ne remarquent pas tout de suite car elles sont trop concentrées sur d’autres choses. Cependant, l’inefficacité peut entraîner une ponction importante sur les bénéfices et même conduire à la disparition de l’entreprise.
L’efficacité est essentielle, mais il n’est pas toujours facile de déterminer où se situent les inefficacités. C’est là que l’analyse des données entre en jeu.
3. Prenez de meilleures décisions
L’un des principaux avantages de l’analyse de données dans les entreprises est qu’elle vous aide à prendre de meilleures décisions. Comprendre ce qui s’est passé dans le passé, ce qui se passe maintenant et ce qui pourrait se passer dans le futur peut changer la donne pour votre entreprise.
Les entreprises qui utilisent l’analyse de données peuvent prédire les comportements et les désirs des clients, ce qui les rend plus susceptibles de fournir des services que les clients souhaitent consommer. Par exemple, un détaillant peut utiliser l’analyse de données pour déterminer quels produits se vendent bien, puis commander davantage de ces produits et articles similaires.
Un autre exemple est que Netflix utilise l’analyse de données pour déterminer quelles émissions de télévision et quels films sont les plus populaires auprès de ses utilisateurs. L’entreprise décide ensuite quelles émissions produire en fonction de ces informations. Une partie de leur succès dans l’analyse des données a abouti à “Orange is the New Black” et “House of Cards”.
4. Rend votre entreprise plus compétitive
L’analyse de données donne aux entreprises une chance de devancer leurs concurrents en leur donnant un meilleur aperçu de leur base de consommateurs et de la manière dont elles peuvent les atteindre. Cela peut également aider les entreprises à identifier ce qu’elles font mal et comment elles peuvent l’améliorer.
5. Augmenter les revenus
L’analyse de données peut aider les entreprises à augmenter leurs revenus en leur fournissant des informations sur la façon de prendre de meilleures décisions en termes de prix et d’offres de produits. Par exemple, l’analyse des données pourrait indiquer que la plupart des clients qui achètent un produit achètent également un autre produit particulier. Une entreprise pourrait alors décider de regrouper ces deux articles et de les offrir à un prix inférieur à celui s’ils étaient vendus séparément.
À emporter
Il est indéniable que l’analyse des données a révolutionné la façon dont les entreprises prennent des décisions. La puissance du Big Data et de l’analyse réside dans leur capacité à aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients, leurs concurrents et d’autres éléments commerciaux pour la croissance de l’entreprise.
Avec une analyse de données appropriée, vous pouvez avoir une vue complète de divers aspects de votre entreprise avec le temps, ce qui serait impossible à surveiller pour un individu.
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