Qu’est-ce qu’une matrice de corrélation ? Comment l’utiliser pour prendre des décisions commerciales ?

Qu’est-ce qu’une matrice de corrélation ? A quoi cela sert? Cet article éclairera ces questions et vous montrera les étapes à suivre pour faire avancer vos décisions commerciales.

L’analyse de corrélation dans le monde de la recherche est une méthode statistique qui mesure la force d’une relation linéaire entre deux variables et calcule leur association. En d’autres termes, l’analyse de corrélation calcule comment un changement d’une variable affecte l’autre.

Qu’est-ce qu’une matrice de corrélation ?

Une matrice de corrélation est un tableau qui affiche la corrélation entre les variables. Par exemple, il vous indique si une hausse des prix du carburant affecte le taux d’épicerie. Une fois qu’une relation est établie, cela aide les entreprises à prendre des décisions commerciales en conséquence. Une analyse de corrélation et de régression vous aide non seulement à identifier la relation entre les variables, mais montre également comment si un ensemble de données change, cela aura un effet sur l’autre ensemble de données.

Les résultats d’une analyse de corrélation sont utilisés pour prévoir les ventes, le développement de produits, prévoir les tendances futures, optimiser les opérations, améliorer les stratégies d’expérience client, etc.

Corrélation positive et corrélation négative :

Vous pouvez voir comment la corrélation affecte notre vie quotidienne lorsque vous voyez à quel point les fortes précipitations dans une région sont directement liées à la production d’une culture là-bas. Dans ce cas, si l’augmentation des précipitations entraîne une augmentation de la production de la culture, elle est positivement corrélée. Si le prix d’un produit augmente et que sa demande diminue, il y a une corrélation négative.

Si la valeur de r se situe dans une plage de -1 à +1, alors la valeur de r ressemblera à ceci :

Matrice de corrélation et Cas d’utilisation métier de régression : 

Ils sont utilisés dans les entreprises pour prédire les résultats potentiels afin que les entreprises puissent prendre des décisions éclairées en fonction de ce qu’elles disent. 

Examinons quelques-unes des façons dont ils apportent de la valeur : 

 1. Réduit les erreurs commerciales 

Les résultats d’une matrice de corrélation vous permettent d’explorer de nouvelles théories, hypothèses et stratégies pour voir si elles peuvent réussir. Cela entraînera une réduction des erreurs et des risques car l’expérience est menée sur la base de données solides. Par conséquent, l’analyse de corrélation et de régression soutient la prise de décision fondée sur des preuves au lieu de devoir s’appuyer sur l’intuition et les conjectures.  

Par exemple, une entreprise SaaS B2B peut supposer qu’avoir plus de SDR peut améliorer son entonnoir de vente, mais en réalité, cela pourrait entraîner une augmentation des charges de travail des employés. La vraie raison pourrait être un manque de garanties marketing pour éduquer le client potentiel, et cela peut également être vérifié en utilisant cette stratégie.  

 2. Meilleures prévisions 

L’un des plus grands avantages de la matrice de corrélation et de l’analyse de régression est qu’elle permet de mieux prédire les résultats commerciaux futurs. Bien que cela aide à l’analyse de la demande, il existe également d’autres variables lorsqu’il s’agit du succès d’une entreprise.  

Exemple : Les compagnies d’assurance dépendent fortement de l’analyse de régression pour estimer la solvabilité des assurés et le nombre de sinistres sur une période donnée. Un autre exemple pourrait être la façon dont l’analyse peut prévoir le nombre d’acheteurs disponibles sur un canal particulier, vous aidant ainsi à estimer le montant du budget marketing que vous pouvez y allouer.  

 3. Recueillez des informations précieuses

Les données commerciales accumulées sur une période donnée peuvent générer des informations commerciales précieuses à l’aide de l’analyse de corrélation. Cela peut aider à déterminer la relation entre différentes variables en mettant en évidence des modèles qui auraient pu passer inaperçus auparavant.  

Par exemple, les données de vos systèmes internes peuvent révéler que le nombre de ventes incitatives et croisées augmente pour les clients qui sont restés avec vous pendant plus de 15 mois. Vous pouvez utiliser ces informations pour proposer davantage de produits et de services à ces clients.  

 4. Efficacité opérationnelle

À l’aide de matrices de corrélation et de modèles de régression, vous pouvez optimiser les processus métier en analysant la relation entre différentes variables. Vous pouvez analyser la relation entre la résolution des réclamations clients en une heure et le nombre de réclamations. Cela vous aidera à créer une sorte de système dans lequel vous pourrez attribuer une haute priorité à certaines plaintes.  

Lorsque les décisions que vous prenez sont basées sur des données, vous améliorerez les performances de votre entreprise et cela aura un impact direct sur vos résultats.  

 5. Prise de décision améliorée

Une entreprise doit prendre une myriade de décisions pour différents départements, qu’il s’agisse des ventes, du marketing ou des finances. Heureusement, les entreprises ont commencé à comprendre l’importance de les établir sur la base d’une analyse statistique. La matrice de corrélation et l’analyse de régression créent des données brutes en informations utilisables. Il aide les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et éclairées.  

 6. Comprendre le comportement des consommateurs

Les entreprises peuvent utiliser l’analyse statistique pour comprendre le comportement des consommateurs et les facteurs qui influencent leurs décisions d’achat. La matrice de corrélation et l’analyse de régression peuvent être utilisées pour évaluer les tendances de votre niche et l’impact de certains changements que vousfaire en termes de façon dont vous opérez ou vos stratégies de marketing peuvent entraîner une amélioration des ventes à l’avenir.  

7. Analyser l’efficacité du marketing

Si une entreprise souhaite savoir si investir dans le référencement pour une marque particulière générera plus de revenus ou non, elle peut utiliser la régression linéaire. Avec son aide, ils peuvent non seulement identifier l’impact du référencement sur vos résultats, mais peuvent également examiner les différents facteurs qui pourraient ajouter plus de force aux campagnes marketing. Supposons que vous ayez une campagne de référencement et de publicité payante pour un nouveau produit, vous pouvez capturer leurs impacts individuels ainsi que l’impact combiné des deux.  

 8. Gestion améliorée

En utilisant l’analyse de corrélation et de régression, les entreprises peuvent identifier les ressources qui doivent être allouées pour atteindre un certain niveau de traction. Ils seront en mesure de comprendre le type de stratégies de marketing et de publicité avec lesquelles leur marché cible pourra s’identifier, de personnaliser leurs produits et solutions et même de trouver de meilleures façons de gérer l’entreprise.

Comment les matrices de corrélation sont-elles utilisées en entreprise ?

Les matrices de corrélation constituent des outils polyvalents largement utilisés dans divers domaines commerciaux. En finance, ils jouent un rôle crucial dans l’évaluation des risques et la gestion de portefeuille en révélant les corrélations entre les différents investissements. Ces corrélations aident à construire des portefeuilles bien diversifiés, équilibrant efficacement les risques et les rendements. Les matrices opérationnelles sont tout aussi vitales, notamment pour optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement. En modélisant les relations entre les fournisseurs, les ressources et les étapes de production, ces matrices rationalisent les flux de travail et améliorent l’allocation des ressources pour une efficacité accrue.

De plus, dans la prise de décision stratégique, les matrices servent à plusieurs fins. Ils aident à l’analyse de marché, aux évaluations SWOT et à la gestion de projet, fournissant des informations inestimables qui facilitent les processus de prise de décision éclairés. Leurs applications s’étendent des stratégies marketing à la gestion des ressources humaines, permettant aux entreprises d’aligner efficacement leurs efforts. Dans l’ensemble, les matrices constituent des atouts indispensables, favorisant une efficacité opérationnelle améliorée, une prise de décision éclairée et une planification stratégique au sein des entreprises.