Dans l'économie d'aujourd'hui, l'analyse et l'intelligence d'affaires sont un instrument puissant. Les organisations de tous les secteurs créent d'énormes volumes de données, ce qui a accru la demande d'experts capables de comprendre et d'analyser ces données.
Selon un récent Enquête MicroStrategy, les entreprises du monde entier exploitent les données pour
- Améliorer la rentabilité des processus et des coûts (60 %)
- Élaborer des stratégies et mettre en œuvre le changement (57 %)
- Suivre et améliorer les performances financières (52 %)
Selon la recherche, 71 % des organisations mondiales s'attendent à ce que leurs investissements dans l'analyse s'accélèrent au cours des trois prochaines années et au-delà.
Compte tenu de cette tendance, apprendre les subtilités de l'analyse commerciale peut vous aider à développer votre carrière et à prendre des décisions plus intelligentes au travail.
Utiliser l'analyse de données pour exercer une influence dans une entreprise est une stratégie très efficace. Avant de se plonger dans les avantages de l'analyse des données, il est nécessaire de définir l'expression «analyse commerciale».
Qu'est-ce que l'analyse commerciale ?
L'analyse commerciale est le processus qui consiste à tirer un sens des données à l'aide de méthodologies quantitatives pour prendre des décisions commerciales éclairées.
L’analyse commerciale peut être effectuée de trois manières :
- Analyse descriptive: L'analyse des données historiques pour détecter les tendances et les modèles.
- Analyses prédictives: Il s'agit de l'utilisation de statistiques pour estimer les résultats futurs.
- Analyse prescriptive: L'utilisation de tests et d'autres approches pour décider quel résultat produira les meilleurs résultats dans une situation spécifique.
La méthode à utiliser est déterminée par les circonstances commerciales à portée de main. Voici quelques exemples de la façon dont les organisations ont bénéficié de l'adoption de l'analytique commerciale.
Les avantages de l'analyse commerciale
#1. Prise de décision mieux informée
Lorsqu'il s'agit de prendre une décision stratégique critique, l'analytique commerciale peut être une ressource importante.
Lorsque la société de covoiturage Uber a mis à niveau son Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) au début de 2018. Il s'agit d'un outil qui utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour aider les agents à améliorer leur rapidité et leur précision lorsqu'ils répondent aux tickets d'assistance. Il utilise analyse prescriptive pour déterminer si la nouvelle version serait plus efficace que la version précédente.
L'organisation a pu déterminer que le produit amélioré entraînait un service plus rapide, des recommandations de résolution plus précises et des niveaux de satisfaction client plus élevés grâce aux tests A/B, un moyen d'évaluer les conséquences de deux options différentes. Ces découvertes ont non seulement accéléré la procédure de règlement des tickets d'Uber, mais ont également permis à l'entreprise d'économiser des millions de dollars.
#2. Augmentation des revenus
Les entreprises qui adoptent des projets de données et d'analyse pourraient en bénéficier financièrement de manière significative.
Selon les recherches de McKinsey, les entreprises qui investissent dans le Big Data voient leurs revenus augmenter en moyenne de XNUMX %. Ce chiffre passe à neuf pour cent pour les investissements sur cinq ans.
Conformément à cette tendance, une étude récente du BARC a révélé que les organisations qui peuvent quantifier leurs gains grâce à l'analyse des données signalent une augmentation moyenne de 8 % des ventes et une diminution de 10 % des coûts.
Ces résultats démontrent le retour sur investissement financier évident qui peut résulter d'une solide stratégie d'analyse commerciale, dont de nombreuses entreprises peuvent profiter à mesure que le marché des mégadonnées et de l'analyse se développe.
#3. Augmentation de l'efficacité opérationnelle
L'analyse peut être utilisée pour améliorer les opérations commerciales en plus des gains financiers.
Selon une récente analyse de KPMG sur les tendances émergentes en matière d'infrastructure, de nombreuses entreprises adoptent déjà l'analyse prédictive pour anticiper les problèmes de maintenance et d'exploitation avant qu'ils ne deviennent des problèmes plus importants.
Un opérateur de réseau mobile interrogé a déclaré qu'il utilise des données pour prévoir les perturbations sept jours à l'avance. Forte de ces connaissances, l'entreprise peut prévenir les interruptions en programmant plus correctement la maintenance, ce qui lui permet non seulement d'économiser sur les coûts d'exploitation, mais également de s'assurer que les actifs fonctionnent de manière optimale.
Pourquoi devriez-vous étudier l'analyse commerciale ?
Adopter une approche axée sur les données aux entreprises peut présenter d'énormes avantages, mais de nombreuses entreprises signalent une pénurie de personnel expérimenté dans les domaines de l'analyse.
LinkedIn répertorie l'analyse commerciale comme l'une des principales compétences dont les employeurs ont besoin en 2019, et te Bureau des statistiques du travail s'attend à ce que l'emploi des analystes de recherche opérationnelle augmente à un taux de 27 % jusqu'en 2026, soit beaucoup plus rapidement que la moyenne nationale pour toutes les professions.
De nombreuses personnes peuvent analyser des statistiques, mais je pense qu'elles seront dans des positions assez limitées à moins qu'elles ne puissent aider à comprendre ces résultats dans le contexte dans lequel l'entreprise est en concurrence. Si vous souhaitez capitaliser sur la demande de professionnels axés sur les données, suivre un cours en ligne peut vous aider à améliorer vos compétences et à faire avancer votre carrière.
Vous pouvez construire un cadre analytique qui peut être utilisé dans votre prise de décision quotidienne. De plus, vous pouvez aider votre entreprise à prospérer en apprenant à repérer les tendances, à tester des hypothèses et à tirer des conclusions à partir d'échantillons de population.
"Si vous n'utilisez pas les données, vous serez à la traîne", a déclaré Hammond. "Les personnes possédant ces qualités, ainsi qu'une connaissance des paramètres de l'entreprise, ajouteront le plus de valeur et auront le plus d'impact."
Exemples d'analyse commerciale
L'analyse commerciale a des applications dans un large éventail d'industries. Certaines entreprises proposent de nouvelles méthodes pour tirer parti du Big Data afin d'améliorer l'expérience client et de maximiser les revenus. Voici un exemple d'analyse commerciale en action :
Les entreprises de restauration rapide ont commencé à utiliser BA pour améliorer l'efficacité de leurs sites. Qui veut perdre du temps dans un drive-in de restauration rapide ? Ces entreprises peuvent améliorer leur efficacité pendant les heures de pointe en surveillant l'achalandage du service au volant. Lorsqu'il y a une longue file d'attente, les tableaux de commandes numériques fluctuent. Ils commencent par mettre l'accent sur les produits qui peuvent être préparés rapidement. Il en résulte des commandes plus simples qui peuvent être exécutées plus rapidement. Les articles plus lents avec des marges plus importantes sont présentés lorsque les lignes sont courtes. En conséquence, le magasin peut s'adapter aux besoins en temps réel et gagner en efficacité.
D'autres types d'applications BA vont au-delà de la simple réaction aux circonstances actuelles. Ces méthodes aident les entreprises à prédire quels clients sont les moins susceptibles de revenir. Ils peuvent ensuite concentrer la publicité et les promotions sur ces clients pour augmenter la fidélisation de la clientèle. Voici quelques exemples d'analyse prédictive en milieu de travail :
Les casinos emploient BA pour augmenter leurs revenus et fidéliser les consommateurs. Bien que la maison gagne généralement la plupart du temps, les joueurs doivent généralement gagner suffisamment pour s'amuser et continuer à jouer. Sinon, les joueurs peuvent perdre tout intérêt et cesser de revenir. Les casinos peuvent découvrir quels clients dépensent le plus d'argent en suivant leurs dépenses. Ils peuvent fournir plus d'incitations à ces clients qui dépensent beaucoup pour les inciter à revenir. Les données obtenues aident également ces stations à déterminer quelles commodités sont les plus populaires.
Analyse de données vs analyse d'entreprise
L'analyse de données est un mot générique qui fait référence à la science de l'analyse des données brutes pour transformer ces données en informations significatives à partir desquelles les tendances et les mesures peuvent être exposées. Alors que l'analyse commerciale et l'analyse de données visent à améliorer l'efficacité opérationnelle, l'analyse commerciale est davantage axée sur les applications commerciales. Alors que l'analyse de données a une portée plus large - l'intelligence d'affaires et le reporting, ainsi que le traitement analytique en ligne (OLAP), relèvent de l'analyse de données.
Dans le processus d'analyse des données, les scientifiques des données, les analystes des données et les ingénieurs des données collaborent pour acquérir, intégrer et préparer les données pour le développement, les tests et la révision des modèles analytiques, garantissant des résultats précis. L'analyse des données à des fins commerciales se concentre sur des questions spécifiques aux opérations commerciales.
Science des données vs analyse commerciale
La science des données est un domaine multidisciplinaire qui étudie les données structurées et non structurées à l'aide de systèmes, de méthodes et d'algorithmes scientifiques pour déterminer d'où vient l'information, ce qu'elle signifie et comment elle peut être transformée en une ressource précieuse dans le développement de stratégies de technologie de l'information.
Le bon programme de cours de science des données vous apprendra comment intégrer l'analyse des données, les statistiques, l'apprentissage automatique et les méthodologies connexes pour gérer et comprendre le déluge de données résultant de l'essor des technologies de l'information. Les scientifiques des données sont chargés de présenter les informations numériques d'une manière qui démontre leur valeur pratique dans la prise de décision basée sur les données. Pourtant, ils ne s'efforcent pas souvent de répondre à des questions particulières de la même manière que les analystes commerciaux le font lorsqu'ils recherchent des informations sur l'analyse commerciale.
Business Analytics vs Business Intelligence
Alors que l'informatique décisionnelle et l'analyse commerciale remplissent des fonctions comparables et peuvent être utilisées de manière interchangeable, les deux méthodes diffèrent fondamentalement dans leur objectif. L'analyse de l'informatique décisionnelle se concentre sur l'analyse descriptive, qui combine la collecte, le stockage et la gestion des connaissances des données avec l'analyse des données pour examiner les données antérieures et fournir de nouvelles vues sur les informations actuellement disponibles.
Analyse prescriptive est l'accent mis sur l'analyse commerciale, qui utilise l'exploration de données, la modélisation et l'apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs. Business Intelligence répond essentiellement aux questions, "Que s'est-il passé?" et "Qu'est-ce qui doit changer?" Et l'analyse commerciale répond à la question : "Pourquoi cela se produit-il ?" « Et si cette tendance se poursuit ? » "Que va-t-il se passer ensuite?" et "Et si nous modifions quelque chose?" La structure et l'objectif des solutions d'analyse commerciale et d'intelligence d'affaires ont tendance à se chevaucher.
FAQ sur l'analyse commerciale
Quelle est la portée de l'analyse commerciale à l'avenir ?
L'analyse commerciale devrait avoir un impact substantiel, entre autres, sur le marketing, les ventes, l'expérience client, les finances, la gestion des risques, les ressources humaines et les opérations de médias sociaux. Les personnes qui comprennent ces analyses en profondeur sont mieux placées pour devenir des leaders de l'industrie.
L'analyse commerciale est-elle facile à apprendre ?
Exploiter la puissance de l'analyse en entreprise est désormais plus facile que jamais grâce aux avancées technologiques et à l'augmentation des données disponibles.
Y a-t-il beaucoup de mathématiques dans l'analyse commerciale ?
Contrairement à l'opinion courante, l'analyse commerciale ne nécessite pas de formation substantielle en codage, en mathématiques ou en informatique. C'est une excellente carrière pour ceux qui apprécient de relever des défis complexes et de fournir des solutions pratiques basées sur des données d'entreprise réelles.
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