Comment Business Analytics crée de la valeur et aide les organisations

Qu'il s'agisse du marketing, des opérations, des ressources humaines ou de la finance, aucune fonction ne peut échapper à l'énorme quantité de données disponibles à leur disposition. Les exemples incluent les données des utilisateurs basées sur leur historique de navigation de recherche et les données de suivi de localisation collectées via le GPS. D'autres exemples sont les données biométriques collectées via des appareils portables et les enregistrements de transactions financières collectées via des applications de paiement.

Ensuite, d'énormes quantités de contenu sont générées sur les flux de médias sociaux, ce qui donne des informations essentielles sur le comportement des clients. Dans l'ensemble, les entreprises collectent beaucoup plus de données qu'auparavant. Indépendamment de leur place dans la hiérarchie organisationnelle, la capacité à exploiter la puissance des données sert de démonstration des compétences décisionnelles des cadres. Examinons la portée de l'analyse commerciale et comment elle peut être appliquée pour atteindre différents objectifs commerciaux.

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Portée de l'analyse commerciale

1. Analyse des données

Un élément clé de l'analyse commerciale consiste à apprendre à analyser les données. L'apprentissage de l'analyse commerciale implique de se familiariser avec les outils et les techniques pour réduire l'encombrement et trouver les réponses dont vous avez besoin. Une connaissance pratique des statistiques est essentielle pour l'analyse des données. Des concepts comme la probabilité, la régression, la variance, les types de distribution aident à donner un sens aux données et à identifier des modèles. De plus, la connaissance d'outils tels que Python et SQL peut aider les gestionnaires à obtenir des informations en temps réel à partir des données.

2. Visualisation des données

Apprendre à analyser les données ne suffit pas. Les managers doivent être capables de visualiser efficacement leur analyse pour convaincre les autres de leurs conclusions et recommandations. L'analyse commerciale couvre une connaissance avancée de Microsoft Excel et des outils de visualisation de données comme Tableau. Une connaissance approfondie du travail et une pratique régulière du travail sur ces outils peuvent donner aux gestionnaires un avantage sur leurs pairs qui ne maîtrisent pas les données.

Applications de l'analyse commerciale

1. Améliorer la productivité

L'analyse commerciale peut aider à identifier la portée des améliorations de la productivité sur la base des données passées. Par exemple, Microsoft a réduit le temps de déplacement pour les réunions de 46 % en relocalisant son équipe de 1 200 personnes dans 4 bâtiments, contre 5 bâtiments auparavant. Leur équipe d'analyse commerciale a analysé les données des calendriers de formation des employés et analysé le temps passé par les membres de l'équipe à se déplacer pour les réunions. Sur la base de leur analyse, ils ont réalisé des économies annuelles estimées à 520 000 $ en temps d'employé.

2. Améliorer l'expérience client

L'analyse commerciale peut aider les entreprises à comprendre les préférences des clients et à améliorer leur expérience de service. Par exemple, Blue Apron, un fournisseur mondial de livraison de kits de repas, utilise l'analyse prédictive pour prévoir la demande pour le menu fixe de ses produits. Ces informations les aident à réduire les gaspillages et à accélérer le traitement des commandes.

La société utilise des données historiques pour la fréquence des commandes des utilisateurs individuels ainsi que leurs préférences de recettes. Il tient également compte de la saisonnalité pour prévoir les saisons basse et haute de la demande. Sur la base de ces informations, l'entreprise peut offrir à ses utilisateurs une expérience fiable, tout en réduisant les coûts en réduisant les gaspillages.

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3. Fournir un contenu ciblé

L'analyse commerciale aide à comprendre les préférences des clients et leur fournit du contenu en fonction de leurs préférences. Par exemple, les spécialistes du marketing numérique analysent les données sur le temps passé sur les pages, recherchent des mots-clés, aiment et partagent sur les réseaux sociaux. Ils utilisent ces informations pour créer un contenu susceptible de trouver un écho auprès de leur public.

Netflix est un autre exemple de marque qui tire parti de l'analyse à son avantage. La société dispose d'une quantité massive de données sur les préférences de ses plus de 180 millions d'abonnés. Il utilise ces données pour faire des recommandations à ses abonnés, en fonction de leur historique de visionnage passé et de l'historique des autres abonnés. Plus de 80% du contenu diffusé sur la plateforme Netflix est piloté par son puissant système de recommandation.

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4. Stimuler la croissance des banques et des services financiers

Les banques et autres services financiers utilisent l'analyse commerciale pour gérer leurs risques et leurs inconvénients. Par exemple, les banques utilisent les données passées sur les défauts de paiement pour approuver de nouveaux prêts. L'analyse commerciale aide également les institutions financières à détecter et à prévenir les transactions frauduleuses.

Les banques peuvent également améliorer leurs revenus grâce à l'analyse. Selon un rapport de McKinsey , une banque américaine a augmenté ses revenus de 8 % en utilisant des analyses pour identifier les schémas de remise inutiles. Le même rapport McKinsey met en lumière le cas d'une banque asiatique qui a identifié 15 000 microsegments au sein de sa clientèle. Sur la base de ces informations, la banque a créé un modèle d'achat de produits qui a triplé la probabilité d'achat.

5. Meilleure gestion des créances

L'utilisation de l'analyse prédictive peut aider les entreprises à améliorer leur cycle de conversion en espèces. Les entreprises peuvent utiliser les données passées pour les clients ayant un historique de retards de paiement et créer différents processus ou rappels pour ces clients. Ils peuvent également utiliser les données des défaillants et identifier les modèles par défaut en fonction de la région, de la démographie des clients, du type d'organisation ou d'autres variables. Sur la base de ces données, ils peuvent réduire la probabilité de défauts à l'avenir.

L'utilisation d'analyses via des tableaux de bord peut également aider les entreprises à accéder en temps réel à la situation de leurs créances. Grâce à des analyses intelligentes, ils peuvent explorer les comptes et les factures individuels et obtenir une vue d'ensemble des créances en fonction du service/produit, de la région ou d'autres attributs du client. De cette façon, les équipes financières peuvent réduire les créances irrécouvrables en assurant un suivi proactif auprès des clients susceptibles de retarder les paiements.

6. Meilleure gestion des ressources humaines

L'analyse aide dans tous les aspects de la gestion des ressources humaines, y compris l'embauche, la gestion des performances et la rétention. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser les données passées sur les embauches réussies (leur institut, leur formation, etc.) pour améliorer les futures embauches. Ils peuvent également analyser les données sur le nombre de jours nécessaires pour fermer des postes spécifiques et améliorer leurs délais d'embauche.

De plus, les entreprises peuvent également identifier les tendances d'attrition, telles que les raisons de l'attrition, les départements à forte attrition, le pourcentage d'attrition par les responsables, etc. Elles peuvent utiliser ces informations pour identifier les problèmes et arrêter de manière proactive l'attrition. L'analyse peut également aider les ressources humaines dans d'autres aspects, tels que l'efficacité de la formation.

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Conclusion

L'analyse commerciale s'applique à tous les secteurs d'activité. La littératie des données est la voie à suivre pour réussir dans le monde de l'entreprise. Une bonne connaissance de l'analyse commerciale peut transformer les gestionnaires ordinaires en décideurs avisés et axés sur les données.

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