Qu'est-ce que l'analyse commerciale et pourquoi vous en avez besoin pour réussir

En ce qui concerne les mots à la mode utilisés par les entreprises, l' analyse doit figurer en tête de liste des mots les plus utilisés.

Grâce à Internet et à toutes les évolutions technologiques, l'analyse et l'exploration de données n'ont jamais été aussi importantes. Et bien que les données soient excellentes, c'est ce qu'on en fait qui peut faire ou défaire une entreprise.

C'est là qu'intervient l'analyse commerciale.

Lorsqu'il est utilisé correctement, BA peut être exploité pour prédire avec précision les événements futurs liés aux actions des consommateurs, aux tendances du marché, et également aider à créer des processus plus efficaces qui pourraient entraîner une augmentation des revenus.

L'essentiel de l'analyse commerciale

L'analyse commerciale a de nombreux cas d'utilisation, mais lorsqu'il s'agit d'organisations commerciales, la BA est généralement utilisée pour :

• Analyser des données provenant de diverses sources. Cela peut aller des applications cloud aux outils d'automatisation du marketing et aux logiciels CRM.
• Utilisez des analyses et des statistiques avancées pour trouver des modèles dans les ensembles de données. Ces modèles peuvent vous aider à prévoir les tendances futures et à accéder à de nouvelles informations sur le consommateur et son comportement.
• Surveillez les KPI et les tendances à mesure qu'ils changent en temps réel. Cela permet aux entreprises non seulement d'avoir leurs données au même endroit, mais aussi de tirer des conclusions rapidement et avec précision.
• Soutenir les décisions basées sur les informations les plus récentes. Avec BA fournissant une telle quantité de données que vous pouvez utiliser pour étayer vos décisions, vous pouvez être sûr que vous êtes pleinement informé non pas d'un, mais de plusieurs scénarios différents.

Bien qu'il s'agisse des cas d'utilisation les plus courants, il existe quatre méthodes principales d'analyse commerciale. Ils sont mis en œuvre par étapes, en commençant par le plus simple. Une méthode n'est pas plus importante qu'une autre, tout dépend de votre objectif final lorsque vous utilisez BA.

Lorsque vous utilisez ces quatre types d'analyses, vos données peuvent être nettoyées, disséquées et absorbées d'une manière qui permet de créer des solutions quels que soient les défis auxquels votre organisation peut être confrontée.

1. Analyse descriptive : Interprétation des données historiques et des KPI pour identifier les tendances et les modèles. Cela permet d'avoir une vue d'ensemble de ce qui s'est passé dans le passé et de ce qui se passe actuellement en utilisant des techniques d'agrégation de données et d'exploration de données.
   
   De nombreuses entreprises utilisent l'analyse descriptive pour examiner plus en profondeur le comportement des clients et la manière dont elles peuvent cibler des stratégies marketing sur ces clients.
2. Analyse diagnostique : se concentre sur les performances passées pour déterminer quels éléments influencent des tendances spécifiques.
   
   Cela se fait à l'aide de l'exploration, de la découverte de données, de l'exploration de données et de la corrélation pour révéler la cause d'événements spécifiques. Une fois qu'une compréhension est atteinte concernant la probabilité de l'événement et pourquoi un événement peut se produire, des algorithmes sont utilisés pour la classification et la régression.
3. Analyse prédictive : utilise des statistiques pour prévoir et évaluer les résultats futurs à l'aide de modèles statistiques et de techniques d'apprentissage automatique. Cela prend souvent les résultats d'analyses descriptives pour créer des modèles qui déterminent la probabilité de résultats spécifiques.
   
   Ce type est souvent utilisé par les équipes commerciales et marketing pour prévoir les opinions de clients spécifiques sur la base des données des médias sociaux.
4. Analyse prescriptive : utilise les données de performances passées pour recommander la manière de gérer des situations similaires à l'avenir. Non seulement ce type d'analyse commerciale détermine les résultats, mais il peut également recommander les actions spécifiques qui doivent être effectuées pour obtenir le meilleur résultat possible. Ceci est souvent réalisé en utilisant l'apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones complexes.
   
   Ce type d'analyse commerciale est souvent utilisé pour faire correspondre diverses options aux besoins en temps réel d'un consommateur.

Décider de la méthode à utiliser dépendra de la situation commerciale à portée de main.

Maintenant que nous avons précisé son fonctionnement, décomposons maintenant tous les composants qui entrent dans l'analyse commerciale et les méthodes qu'il utilise pour trouver ses précieuses conclusions.

La méthode que vous décidez d'utiliser lorsque vous plongez profondément dans BA dépendra de l'objectif final que vous vous êtes fixé avant de commencer le processus. Quelle que soit la méthode que vous choisissez, vous êtes sûr de trouver des informations exploitables qui vous attendent à la ligne d'arrivée.

Exploration de données

L'exploration de données est la stratégie consistant à passer au crible des ensembles de données volumineux pour découvrir des modèles, des tendances et d'autres vérités sur des données qui ne sont pas initialement visibles à l'aide de systèmes d'apprentissage automatique, de statistiques et de bases de données. Il existe plusieurs techniques d'exploration de données dont l'analyse commerciale peut s'inspirer, notamment la régression, le regroupement et la détection des valeurs aberrantes.

Il s'agit d'un élément utile de l'analyse commerciale car il conduit à une prise de décision plus rapide et plus efficace.

Par exemple, grâce à l'exploration de données, une entreprise peut être en mesure de voir quels clients achètent des produits spécifiques à certaines périodes de l'année. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour segmenter ces clients.

Exploration de texte

L'exploration de texte est le processus d'extraction d'informations de haute qualité à partir du texte sur les applications et sur le World Wide Web.

Les entreprises utilisent l'exploration de texte pour collecter des informations textuelles à partir de sites de médias sociaux, de commentaires de blogs et même de scripts de centres d'appels. Ensuite, ces données sont utilisées pour améliorer le service et l'expérience client, développer de nouveaux produits et évaluer les performances de leurs concurrents.

Agrégation de données

Le processus d'agrégation des données consiste à rassembler et à collecter les données, qui sont ensuite présentées dans un format résumé. Essentiellement, avant de pouvoir être analysé, il doit être collecté, centralisé, nettoyé, puis filtré pour supprimer toute inexactitude ou redondance.

Il s'agit d'une étape cruciale pour l'analyse commerciale, car la précision avec laquelle vous pouvez recueillir des informations à partir des données est directement liée au type de résultats pertinents et exploitables que vous obtiendrez à la fin du processus.

Un exemple d'agrégation de données serait la façon dont une équipe marketing utilise des données telles que les données démographiques et les mesures des clients (âge, emplacement, nombre de transactions, etc.) pour personnaliser leurs messages et leurs offres.

Prévision

Lorsque l'analytique commerciale est utilisée pour analyser des processus qui se sont produits au cours d'une période ou d'une saison spécifique, les entreprises disposent d'une prévision d'événements ou de comportements futurs, grâce à des données historiques.

Les prévisions peuvent être utilisées pour plusieurs choses différentes, telles que les ventes au détail autour de vacances spécifiques et les pics de recherches Internet spécifiques autour de certains événements, comme une remise de prix ou le Super Bowl.

Jackie Jeffers, Analytics Strategist chez Portent, souligne l'importance d'utiliser les prévisions comme un élément majeur de votre stratégie. "Les prévisions basées sur des données historiques sont utiles pour définir des objectifs annuels et prédire le comportement des utilisateurs en ligne, tels que le trafic et les conversions. L'analyse du parcours client vous permet d'identifier les interactions de premier contact avec un prospect potentiel, jusqu'à l'étape de conversion. Avoir de la visibilité à tous les points de contact du processus de maturation vous permet d'optimiser les étapes intermédiaires et d'améliorer le parcours de l'utilisateur."

Non seulement l'analyse commerciale vous aide à créer votre entonnoir de prospects, mais elle a également un impact sur votre résultat net d'autres manières. La prévision du volume d'appels, par exemple, peut aider à optimiser les ressources en personnel d'un centre d'appels. Avoir la capacité de collecter et d'analyser des données est non seulement bénéfique, mais essentiel pour prendre des décisions éclairées et fondées sur des données."

Visualisation de données

Pour tous les apprenants visuels, la visualisation des données est un élément incontournable de l'analyse commerciale. Il prend de manière transparente les informations et les idées tirées de vos données et les présente dans un graphique ou un tableau interactif.

Le bon logiciel de visualisation de données est essentiel à ce processus pour aider à suivre les métriques commerciales et les KPI en temps réel afin que vous puissiez mieux comprendre les performances et les objectifs. Si vous ne savez pas quelle option logicielle convient à votre entreprise, jetez un coup d'œil aux centaines d'avis impartiaux que vous propose G2 !

Pourquoi l'analyse commerciale est-elle importante ?

Il y a beaucoup de pièces mobiles qui entrent dans l'analyse commerciale, mais il peut être difficile de comprendre pourquoi la BA est importante pour votre organisation en premier lieu.

Pour commencer, l'analyse commerciale est l'outil dont votre entreprise a besoin pour prendre des décisions précises. Ces décisions sont susceptibles d'avoir un impact sur l'ensemble de votre organisation, car elles vous aident à améliorer votre rentabilité, à augmenter votre part de marché et à offrir un meilleur rendement aux actionnaires potentiels.

Il est indéniable que tant d'entreprises sont impactées par la technologie, mais lorsqu'elle est utilisée correctement, BA a la possibilité d'avoir un impact positif sur votre entreprise car elle offre un avantage concurrentiel à diverses entreprises.

Alors que certaines entreprises ne savent pas quoi faire avec de grandes quantités de données, l'analyse commerciale s'efforce de combiner ces données avec des informations exploitables pour améliorer les décisions que vous prenez en tant qu'entreprise.

De plus, étant donné que ces données peuvent être présentées sous n'importe quel format, le décideur de votre organisation se sentira informé d'une manière qui lui convient et aux objectifs que vous vous êtes fixés au début du processus.

Essentiellement, les quatre principales raisons pour lesquelles l'analyse commerciale est importante, quel que soit le secteur, sont les suivantes :

• Améliore les performances en donnant à votre entreprise une image claire de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas
• Fournit des décisions plus rapides et plus précises
• Minimise les risques car il aide une entreprise à faire les bons choix concernant le comportement, les tendances et les performances des consommateurs
• Inspire le changement et l'innovation en répondant aux questions sur le consommateur

Exemples d'analyse commerciale

L'analyse commerciale a des cas d'utilisation dans un large éventail d'industries et d'organisations. À mesure que la technologie devient plus avancée, de plus en plus d'entreprises développent de nouvelles façons d'utiliser les mégadonnées à leur avantage pour maximiser leurs profits et améliorer l'expérience client.

Par exemple, disons que vous dirigez un restaurant fast-food. Vous pouvez utiliser l'analyse commerciale pour accélérer le processus de commande de vos clients utilisant le service au volant. Lorsque vous utilisez BA pour surveiller le trafic que le service au volant reçoit, vous serez en mesure de connaître vos heures de pointe et quand augmenter l'efficacité.

Lorsque vous savez que la file d'attente est sur le point de s'allonger, vous pouvez déplacer votre personnel pour que davantage d'employés travaillent dans la voie de service au volant, ou même leur demander de recommander des commandes qui peuvent être exécutées rapidement. Lorsque les files d'attente sont plus courtes, les employés peuvent recommander des articles avec des marges plus élevées qui sont plus chers et prennent plus de temps à créer.

Le service de livraison de kits de repas populaire, Blue Apron, a utilisé l'analyse commerciale pour prévoir la demande pour ses commandes et ses recettes. Chaque semaine, ils ont envoyé à leurs abonnés un menu varié de repas à acheter, et grâce à l'analyse prédictive, ils ont pu utiliser diverses informations sur les données pour éviter la détérioration des produits et exécuter les commandes.

Pour ce faire, Blue Apron a examiné les informations relatives aux clients qui consistaient en des données historiques sur la fréquence à laquelle un client passait des commandes spécifiques. Il y avait aussi des données liées aux recettes qui se concentraient sur la préférence d'un client pour les recettes dans le passé. Enfin, ils ont examiné les tendances saisonnières pour voir s'il existait des modèles d'achat de taux de commande plus élevés ou plus bas pour une période spécifique de l'année.

Grâce à l'analyse prédictive, Blue Apron a pu mieux comprendre ses clients, améliorer l'expérience utilisateur, prédire l'évolution des préférences et même identifier comment les goûts des repas changent au fil du temps.

Le PDG de Growth Hackers, Jonathan Aufray, a pris le temps de partager comment ils utilisent l'analyse commerciale. "Chez Growth Hackers, nous utilisons des analyses commerciales pour suivre nos sources de trafic et le nombre de prospects que nous générons. Cela nous permet de comprendre quelles stratégies marketing fonctionnent et lesquelles ne fonctionnent pas, ce qui nous permet d'optimiser les moins performantes, d'en supprimer certaines, et doubler les canaux de commercialisation qui donnent les meilleurs résultats."

Nous utilisons également des analyses commerciales pour les clients que nous aidons. Il est essentiel de pouvoir suivre vos actions et de collecter des données afin de continuer à améliorer vos stratégies. Sans données, vous ne pouvez pas savoir ce qui fonctionne et comment optimiser votre stratégie. Je pense que toutes les entreprises devraient utiliser l'analyse pour leur marketing, leur génération de leads, leurs ventes et leur expérience client."

Avantages de l'analyse commerciale

Quelle que soit la taille de votre entreprise ou le secteur dans lequel elle opère, l'analyse commerciale offre une variété d'avantages.

L'un des principaux avantages est qu'il permet à votre entreprise de se préparer aux imprévus. BA peut modéliser les tendances des ventes, des bénéfices et d'autres mesures clés d'une organisation tout en les projetant pour l'avenir. Cela permet aux entreprises de voir les changements qui peuvent se produire annuellement, saisonnièrement ou à n'importe quelle échelle, ce qui leur donne la possibilité de se préparer et de planifier à l'avance.

Peut-être devrez-vous réduire vos dépenses pour vous préparer à une saison creuse ou investir dans de nouvelles campagnes marketing. BA peut permettre aux grandes entreprises de prévoir facilement le volume des commandes et de minimiser les déchets.

L'analyse commerciale permet également à votre organisation de tester de nouvelles campagnes marketing. Étant donné que BA vous fournit des données sur le comportement des clients, vous pouvez mieux comprendre l'efficacité de vos campagnes publicitaires sur différents publics et données démographiques. De plus, lorsque vous êtes en mesure d'identifier que le client est moins susceptible de revenir, vous pouvez envisager d'offrir des promotions ciblées pour récupérer son entreprise.

Lorsque vous utilisez BA à votre avantage, vous aurez un avantage concurrentiel sur la concurrence, quel que soit votre secteur d'activité.

Les défis de l'analyse commerciale

L'analyse d'entreprise présente des pièges potentiels que vous devrez surmonter.

Pour commencer, vous obtiendrez le plus de succès lorsque toutes les parties au sein de votre entreprise soutiendront pleinement son adoption et son exécution. Il faudra toujours l'adhésion de la haute direction et une stratégie d'entreprise claire.

Faire en sorte que tous les membres de la haute direction approuvent une stratégie de BA peut être difficile, alors assurez-vous de présenter l'analyse commerciale comme un soutien aux stratégies déjà en place. Cela devrait également inclure des objectifs clairs et mesurables pour aider ceux qui tardent à être convaincus par les avantages de BA.

En plus de la propriété de la direction, l'analyse commerciale nécessite également l'implication de l'informatique, ce qui signifie la mise en place d'une infrastructure technologique et d'outils appropriés pour gérer les données. Les équipes commerciales et informatiques doivent travailler ensemble pour que l'analyse commerciale réussisse vraiment. Pendant que vous y êtes, assurez-vous d'avoir le bon logiciel de gestion de projet en place pour mettre en œuvre des modèles prédictifs et adopter une approche agile.

Au cours des premiers mois d'un projet d'analyse, il est important de rester attaché au résultat final. Bien que le coût des logiciels d'analyse puisse être élevé et que le retour sur investissement ne soit pas immédiat, restez dédié. Les modèles analytiques se développeront au fil du temps et les prévisions ne feront que s'améliorer. Une entreprise qui n'est pas en mesure de traverser la période d'investissement abandonnera probablement tout le concept.

Une fois vos analyses présentées, vous aurez également besoin de l'adhésion des utilisateurs finaux.

Les utilisateurs finaux doivent être impliqués dans l'adoption de l'analyse commerciale et avoir un intérêt dans le modèle prédictif qui a été développé. Cela s'accompagne d'une gestion du changement de premier ordre, car votre organisation doit être préparée aux changements que ces informations apporteront aux opérations commerciales et technologiques actuelles.

Carrières en analyse d'affaires

Une carrière dans l'analyse commerciale est un choix populaire parmi ceux qui aiment travailler avec des chiffres. Pour commencer à travailler en vue d'une carrière en BA, vous aurez besoin d'un baccalauréat en analyse commerciale, en science des données, en gestion de l'information, en intelligence d'affaires, en marketing, en statistiques ou dans un domaine connexe.

Certains des cheminements de carrière les plus populaires liés à l'analyse commerciale sont :

• Data Analyst ou Data Scientist : En tant que data scientist, vous collecterez, analyserez et organiserez les données de manière à fournir à l'organisation des informations précieuses pouvant être utilisées par tous les départements. Un analyste de données présente ces données à la haute direction à l'aide de tableaux, de graphiques et d'autres types de rapports.
• Analyste en intelligence d'affaires : un analyste en intelligence d'affaires est différent dans la manière dont il recueillera et analysera des informations pour obtenir un avantage sur les organisations concurrentes. Ils présenteront à la haute direction exactement où en est leur entreprise, ses forces et ses faiblesses, et comment ils peuvent générer un profit plus important.
• Spécialiste de l'analyse de données volumineuses : en utilisant les derniers développements en matière de technologie et de science des données, les spécialistes de l'analyse de données volumineuses résolvent les problèmes qui surviennent lorsque vous travaillez dans une industrie numérique. Ils seront souvent invités à peser sur diverses décisions en utilisant les informations obtenues grâce aux données et doivent pouvoir étayer leurs conclusions avec des preuves factuelles.
• Analyste de gestion ou consultant : le rôle d'un analyste de gestion consiste à travailler avec les opérations commerciales et à s'assurer qu'elles fonctionnent correctement et efficacement. Vous travaillerez avec plusieurs autres départements pour déterminer les processus métier à améliorer tout en trouvant un moyen d'améliorer l'efficacité.
• Responsable marketing : Ceux qui choisissent la voie d'un responsable marketing devront proposer les stratégies marketing de l'organisation. Qu'il s'agisse de superviser des campagnes marketing, de collecter des analyses de vente au détail, de travailler directement avec les équipes de vente et de marketing ou de rendre compte à la haute direction, cela dépendra probablement du type d'organisation et de l'industrie.
• Analyste de recherche opérationnelle : Les analystes de recherche opérationnelle travaillent pour analyser les données opérationnelles à l'aide de la technologie de l'information pour exécuter une analyse et développer des solutions pour améliorer l'efficacité dans différents départements.
• Analyste d'études de marché : ceux qui choisissent d'être analyste d'études de marché travailleront directement avec les données marketing. Ce type d'informations aidera à identifier les clients potentiels, à évaluer l'opportunité du produit et à développer des gammes de prix spécifiques pour augmenter les revenus au fil du temps.
  

Salaire d'analyste de données

Si vous avez besoin d'un point de départ dans le secteur de l'analyse commerciale, l'une des voies les plus courantes est le rôle d'analyste de données. Il est indéniable que ce travail est très demandé, surtout si l'on considère que chaque organisation commence à voir la valeur qu'un analyste de données ajoutera à son personnel.

Si vous suivez cette voie, vous vous demandez peut-être si vous vivez dans une ville qui paie le plus pour le devenir. Voici les cinq villes les plus payantes :

Compétences en analyse commerciale

Afin d'avoir une carrière dans l'un des rôles énumérés ci-dessus, vous aurez besoin d'un ensemble de compétences spécifiques pour réussir.

• Pensée critique : une partie importante du travail avec l'analyse commerciale consiste à savoir quelles données peuvent être utiles pour prendre des décisions et à réfléchir de manière critique aux implications des données collectées.
• Résolution de problèmes : l'objectif global de la collecte de données est souvent de résoudre un problème spécifique au sein de l'organisation. Cette compétence permet donc de relier plus facilement les points et de tirer des conclusions en cours de route.
• Communication : que vous travailliez avec d'autres membres de votre équipe ou que vous communiquiez des résultats à la haute direction, il est essentiel d'être un bon communicateur par la rédaction et la présentation.
• Curiosité : travailler avec l'analytique commerciale signifie être curieux de savoir comment les choses fonctionnent, s'imbriquent et changent au fil du temps.
• Orienté vers les détails : étant donné que les personnes travaillant dans ce domaine travaillent avec des données aussi complexes, il est crucial de prêter attention aux nombreux détails de ces données et aux recommandations qu'elles peuvent présenter.
  

Business analytics vs business intelligence

Il n'est pas rare que l'intelligence d'affaires (BI) soit souvent confondue avec l'analyse d'entreprise, et vice versa, car les deux sont similaires. La BI traite également des données historiques, mais ces données ont tendance à être compilées à partir de divers endroits, comme le logiciel CRM d'une entreprise, les systèmes ERP et les outils d'automatisation du marketing.

Avec BA et BI, les données sont collectées, triées et affichées à l'aide d'un logiciel de visualisation de données afin que les dirigeants d'entreprise puissent avoir une représentation visuelle de tout pic ou point sensible qui pourrait être découvert.

Cependant, il existe une différence principale entre les deux :

L'intelligence d'affaires se préoccupe davantage de rendre compte des performances d'une entreprise et de sa position par rapport à des indicateurs clés. Il fournit un contexte à ce qui s'est passé dans le passé, pourquoi cela a pu se produire et ce qui se passe maintenant.

L'analyse commerciale prend le contexte fourni par l'intelligence d'affaires et applique l'analyse statistique, l'exploration de données, la modélisation prédictive et d'autres techniques. Ces méthodes sont plus avancées et elles fourniront plus de contexte sur ce à quoi s'attendre à l'avenir - également connu sous le nom de prévision.

Il peut être difficile de déterminer quelle méthode convient à votre entreprise. Utilisez l'intelligence d'affaires si :

• Vous avez besoin de visualiser les performances passées ou présentes de votre entreprise.
• Vous vous souciez moins de la prédiction que de l'agrégation et de la visualisation des métriques importantes.
• Vous aimeriez que davantage d'utilisateurs soient au courant des données. Ceci est rendu possible grâce à l'intelligence d'affaires en libre-service, une solution destinée aux utilisateurs moins techniques afin qu'ils puissent générer des graphiques et des rapports.
• Vous êtes à l'aise pour prendre des décisions basées sur les données.

D'autre part, utilisez l'analyse commerciale si :

• Vous avez besoin d'un moyen de visualiser les performances futures de votre entreprise.
• La prédiction est la clé du succès de votre entreprise.
• Vous avez des analystes de données pour explorer et manipuler les données qui peuvent également visualiser les résultats pour des prévisions précises.
• Vous préférez prendre des décisions basées sur les résultats de l'exploration de données, de l'analyse statistique et de la modélisation prédictive.

Analyse commerciale vs science des données

Comme pour l'informatique décisionnelle, il est parfois difficile de savoir en quoi l'analyse commerciale diffère de la science des données. Les deux impliquent la collecte de données, la modélisation et l'obtention de diverses informations.

La différence entre les deux découle du fait que BA est spécifique aux problèmes liés à l'entreprise, comme le coût et le profit, et peut prédire ce qui pourrait arriver à l'avenir.

La science des données est le plus grand ou le sur-ensemble des deux, car son objectif principal est de répondre aux questions liées aux préférences des clients, aux facteurs saisonniers et à la géographie au sein de l'entreprise. Il combine les données avec la construction d'algorithmes et la technologie pour répondre à ces questions.

En bref, la science des données est la science qui étudie les données à l'aide de statistiques, d'algorithmes et de la technologie. BA est l'étude statistique des données d'entreprise.

Prenons un exemple concret.

Disons que vous ouvrez un magasin de crème glacée. Vous achetez tous les ingrédients et équipements nécessaires, et vous trouvez même un nom accrocheur.

L'analyse commerciale vous aidera à répondre à des questions telles que :

• Mon entreprise est-elle rentable ?
• Comment puis-je rendre mon entreprise encore plus rentable ?
• Si ce n'est pas rentable, qu'est-ce que je fais de mal ?
• Quel élément cause un manque de rentabilité ?
• Dois-je vendre ma crème glacée à un prix supérieur ou inférieur ?

La science des données peut vous aider à répondre à des questions telles que :

• Quelle est la démographie typique du consommateur moyen de crème glacée ?
• Le fait de diffuser les 40 musiques les plus populaires à la radio incitera-t-il davantage mes clients à donner un pourboire ?
• Quel est le meilleur emplacement géographique pour ouvrir un autre magasin de crème glacée ?
• Quel mois de l'année ai-je vendu le plus de glaces ?

Meilleures pratiques d'analyse commerciale

La mise en œuvre de la bonne stratégie d'analyse commerciale n'est pas quelque chose qu'une entreprise peut faire du jour au lendemain. Cependant, lorsque des meilleures pratiques spécifiques sont mises en place, vous pouvez être sûr que les informations que vous recevez permettent à votre entreprise de réussir le mieux possible. Ces bonnes pratiques incluent :

• Définir votre cas d'utilisation commerciale et l'objectif avant d'utiliser l'analyse commerciale
• Décider de critères spécifiques de succès et d'échec
• Validation des modèles à l'aide de vos critères de réussite et d'échec
• Créer une méthodologie, affiner vos données et déterminer les facteurs internes et externes qui entrent dans la réalisation d'une prédiction précise

Lorsque vous prenez le temps de suivre ces quatre pratiques, vous pouvez être sûr que votre entreprise bénéficiera au maximum de la prise de décision basée sur les données.

Nous allons passer aux choses sérieuses

Lorsque votre organisation choisit d'utiliser l'analyse commerciale, vous êtes tenu de prendre de meilleures décisions concernant les revenus, l'expérience client et l'efficacité globale.

Ces méthodes sont souvent considérées comme un joyau caché car elles peuvent révéler des moyens d'obtenir un avantage sur vos concurrents. Fixez votre objectif, gardez un œil sur le prix et vous serez agréablement surpris par ce que vous trouverez.

N'arrêtez pas d'apprendre tout de suite ! Découvrez-en plus sur l'analyse des mégadonnées et sur la façon dont elle est utilisée pour prendre des décisions plus rapides et mieux calculées.