Qu'est-ce que l'analyse commerciale ?

Définition de l'analyse commerciale

Commençons par différencier les analyses de données et les analyses traditionnelles. Les termes sont souvent utilisés de manière interchangeable ; or, il existe bien une distinction. L’analyse traditionnelle des données fait référence au processus d’analyse d’énormes quantités de données collectées pour obtenir des informations et des prévisions. L’analyse des données d’entreprise (parfois appelée analyse commerciale) utilise cette idée, mais la place dans le contexte d’une vision claire de l’activité, souvent avec des outils et du contenu métier prédéfinis qui accélèrent le processus d’analyse.

Plus précisément, l'analytique commerciale fait référence aux éléments suivants :

• Intégration et traitement des données historiques de l’entreprise
• Analyse de ces données pour identifier les tendances, les schémas et les causes profondes
• Prise de décisions commerciales basées sur les données en fonction de ces informations

En d'autres termes, l'analyse de données est plus une description générale du processus d'analyse moderne. L’analytique commerciale signifie qu'on y prête davantage d'attention et qu'elle est devenue plus importante pour les entreprises du monde entier à mesure que le volume global de données augmente.

A l'aide d'outils d'analyse cloud, les entreprises peuvent consolider leurs données issues de différents services (ventes, marketing, RH et finance) pour obtenir une vue unifiée montrant comment les chiffres d'un service peuvent avoir un impact sur les autres. Par ailleurs, les outils tels que la visualisation, les analyses prédictives et la modélisation de scénarios fournissent toutes sortes d’informations uniques au sein d’une entreprise.

Utiliser les outils d'analyse commerciale

L’analytique des données commerciales dispose de nombreux composants individuels qui fonctionnent ensemble pour fournir des informations. Alors que les outils d’analyse d’entreprise gèrent les éléments du traitement des données et créent des informations via des rapports et une visualisation, le processus commence en fait par l’infrastructure nécessaire à l’intégration de ces données. Un workflow standard pour le processus d'analyse décisionnelle est le suivant :

Collecte de données : quelle que soit l'origine des données, qu'il s'agisse de périphériques IoT, d'applications, de feuilles de calcul ou de réseaux sociaux, toutes ces données doivent être regroupées et centralisées pour être accessibles. L'utilisation d'une base de données cloud facilite considérablement le processus de collecte.

Exploration de données : une fois que les données arrivent et sont stockées (généralement dans un data lake), elles doivent être triées et traitées. Les algorithmes de machine learning peuvent accélérer cette opération en reconnaissant les modèles et les actions reproductibles, telles que l’établissement de métadonnées pour les données provenant de sources spécifiques, ce qui permet aux data scientists de se concentrer davantage sur la collecte d’informations plutôt que sur les tâches logistiques manuelles.

Analyses descriptives : Que se passe-t-il et pourquoi ? L’analyse descriptive des données répond à ces questions pour mieux comprendre l’histoire des données.

Analyses prédictives : Grâce à suffisamment de données et de traitement des analyses descriptives, les outils d'analyse commerciale peuvent commencer à créer des modèles prédictifs basés sur les tendances et le contexte historique. Ces modèles peuvent ainsi être utilisés pour éclairer les décisions futures concernant les choix des entreprises et des organisations.

Visualisation et reporting : Les outils de visualisation et de création de rapports peuvent vous aider à décomposer les nombres et les modèles afin que la vision humaine puisse saisir facilement ce qui est présenté. Non seulement cela facilite les présentations, mais ces types d’outils peuvent aider quiconque - des data scientists expérimentés aux utilisateurs professionnels - à découvrir rapidement de nouvelles informations.

Analyse commerciale VS business intelligence

Face à cela, il peut sembler qu’il n’y ait pas beaucoup de différences entre l’analyse commerciale et la business intelligence. Il existe certains recoupements entre les deux mais examiner l'analyse commerciale par rapport à la business intelligence crée encore un écart qui nécessite une explication.

Certes, les termes sont extrêmement connectés, mais la business intelligence utilise des données historiques et actuelles pour comprendre ce qui s’est passé et ce qui se passe actuellement. En revanche, l’analyse commerciale s’appuie sur la base de la business intelligence et tente de faire des prévisions a avisées sur ce qui pourrait se passer à l’avenir. Afin de faire des prévisions basées sur les données concernant la probabilité de résultats futurs, l’analyse commerciale utilise des technologies de nouvelle génération, telles que le machine learning, la visualisation des données et les requêtes en langage naturel.

Avantages de l'analyse commerciale

Les avantages de l'analyse commerciale ont des répercussions dans tous les domaines de votre entreprise. Lorsque les données des différents services sont consolidées en une source unique, elles synchronisent toutes les personnes du processus d'un bout à l'autre. Cela garantit qu'il n'y a pas de lacunes dans les données ou la communication, ce qui donne lieu à des avantages tels que :

Décisions basées sur les données : grâce à l'analyse décisionnelle, les décisions difficiles deviennent plus intelligentes, ce qui signifie qu'elles sont confortées par des données. La quantification des causes profondes et l'identification claire des tendances constituent un moyen plus intelligent de se pencher sur l'avenir d'une organisation, qu'il s'agisse des budgets des ressources humaines, des campagnes marketing, des besoins en fabrication et en supply chains, ou des programmes de sensibilisation aux ventes.

Visualisation facile : le software d'analyses commerciale peut prendre des quantités considérables de données et les transformer en visualisations simples et efficaces. Cela permet de réaliser deux choses. Tout d’abord, les informations sont accessibles beaucoup plus facilement aux utilisateurs professionnels en quelques clics. Deuxièmement, en mettant les données dans un format visuel, vous pouvez découvrir de nouvelles idées simplement en visualisant les données dans un format différent.

Modélisation du scénario de simulation : l'analyse prédictive crée des modèles permettant aux utilisateurs de rechercher des tendances et des modèles qui auront une incidence sur les résultats futurs. Il s’agissait auparavant du domaine des data scientists expérimentés, mais grâce à des softwares d’analyse décisionnelle optimisés par le machine learning, ces modèles peuvent être générés au sein de la plate-forme. Cela permet aux utilisateurs professionnels de modifier rapidement le modèle en créant des scénarios de simulation avec des variables légèrement différentes sans créer d'algorithmes sophistiqués.

Accès renforcé : tous les points ci-dessus étudient les moyens par lesquels les analyses de données métier accélèrent les informations orientées utilisateur. Mais lorsque les softwares d’analytique métier sont alimentés par le machine learning et l’intelligence artificielle, la puissance de l’analytique augmentée est déverrouillée. L’analytique augmentée utilise la possibilité d’auto-apprentissage, d’adapter et de traiter des quantités de données en masse pour automatiser les processus et générer des informations sans parti pris humain.

Cas d'utilisation de l'analyse commerciale

De plus en plus de services tentent de mieux comprendre comment leurs décisions et budgets affectent l’ensemble de l’activité. Avec le software d’analyse commerciale, il est possible d’utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques, quels que soit la tâche ou le service :

Marketing : Analyses permettant d'identifier le succès et l'impact
Quels clients sont les plus susceptibles de répondre à une campagne par e-mail ? Quel était le retour sur investissement de la dernière campagne ? De plus en plus de services marketing essaient de mieux comprendre comment leurs programmes affectent l’ensemble de l’activité. Grâce à l’IA et au machine learning qui optimisent l’analyse, il est possible d’utiliser les données pour orienter les décisions marketing stratégiques. En savoir plus

Ressources humaines : Analyses permettant de rechercher et de partager des informations sur les talents
En quoi consistent réellement les décisions des employés concernant leur carrière ? De plus en plus de responsables des ressources humaines essaient de mieux comprendre comment leurs programmes affectent l’ensemble de l’activité. Avec les bonnes fonctionnalités d’analytique, les responsables RH sont capables de quantifier et de prévoir leurs résultats, de comprendre leurs canaux de recrutement et d’examiner avec du recul les décisions de leurs collaborateurs. En savoir plus

Ventes : Analyses pour optimiser vos ventes
Quel est le moment critique qui convertit un lead en vente ? L’analytique peut décomposer le cycle de vente en profondeur, en prenant en compte toutes les variables qui conduisent à un achat. Le prix, la disponibilité, la région, la saison et d’autres facteurs peuvent constituer un tournant dans le parcours client, et l’analytique est capable de déchiffrer ce moment clé. En savoir plus

Services financiers : Analyses pour optimiser les budgets prédictifs de l'organisation
Comment augmenter vos marges bénéficiaires ? La direction financière collabore avec tous les services, que ce soit les ressources humaines ou l’équipe commerciale. Cela signifie que l’innovation est toujours essentielle, d’autant plus que les directions financières font face à de plus grands volumes de données. Grâce à l'analytique, il est possible de faire de la finance l'avenir pour la modélisation prédictive, l'analyse détaillée et les informations exploitables à partir du machine learning. En savoir plus

Témoignages d'analyse commerciale

Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs peuvent transformer leurs opérations, leur prise de décision et leurs projections en utilisant l’analytique commerciale. Voici quelques exemples de la façon dont nos solutions cloud d'analyse commerciale de pointe ont aidé les entreprises à améliorer leurs bénéfices.

Western Digital, par exemple, peut accéder aux données 25x plus rapidement sur l’ensemble de ses applications métier stratégiques, notamment ERP, EPM et SCM, ce qui lui permet de se concentrer sur les informations stratégiques, l’innovation et l’amélioration de l’expérience client plutôt que sur la manière d’intégrer des systèmes ponctuels pour analyser les données.

Adventist Health : Adventist Health vise à fournir un système de santé complet, une stratégie prise en charge par son approche software holistique du déploiement d'un cloud unifié comprenant Oracle Cloud EPM, ERP, HCM et Analytics, ainsi que la gestion et la planification des données d'entreprise.

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