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Qu’est-ce que la Business Analytics ou analyse commerciale ?

Qu’est-ce que la Business Analytics (ou analyse commerciale), et quels en sont les avantages et les applications ?

La Business Analytics consiste à combiner des données clés sur les performances de l’organisation afin d'améliorer la planification et les résultats. L’analyse commerciale peut être employée pour évaluer les performances globales d’une organisation ou des KPI spécifiques revêtant une importance stratégique pour un domaine d’activité, un processus, un projet ou un produit.

Selon Gartner, la Business Analytics « englobe l’extraction de données, l’analyse prédictive, l'analyse appliquée et les statistiques, et elle est délivrée sous la forme d’une application adaptée à un utilisateur commercial. Ces solutions d'analyse sont souvent fournies avec des contenus prédéfinis ciblant les processus métier d’une industrie particulière (déclarations de sinistres, souscriptions ou exigence réglementaire, par exemple) ».

La Business Analytics fait un large usage de l’analyse statistique et quantitative (et, à un moindre degré, de l’analyse qualitative). L’analyse statistique identifie des tendances et vise, à terme, à employer l’analyse prédictive pour déterminer les prochaines décisions. L’analyse quantitative utilise la modélisation statistique et mathématique, des mesures et des recherches pour analyser les données afin de déterminer les effets d’une décision passée sur les activités. L’analyse quantitative fournit des chiffres concrets qui permettent d’élaborer de meilleures approches pour l’avenir.

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L’objectif de la Business Analytics

À quoi sert la Business Analytics?

La Business Analytics, ou analyse commerciale, a pour objectif d’acquérir une compréhension complète du « comment » et du « pourquoi » des événements passés, grâce à l’identification, la collecte et l’analyse des données clés de performance, afin d'améliorer le processus de prise de décision à l’avenir.

Les solutions de Business Analytics (autrement appelée analyse commerciale) permettent de synthétiser les données historiques de toute une entreprise. L'application de la Business Analytics peut orienter – et accélérer – les décisions métier et améliorer les performances, en aidant les entreprises à offrir une meilleure expérience client, à améliorer leurs produits, et à optimiser leur marketing et leurs processus métier.

Que fait la Business Analytics ?

La Business Analytics (ou analyse commerciale) transforme les données en renseignements exploitables capables d'informer des décisions stratégiques et tactiques, notamment pour améliorer la planification commerciale, comprendre et renforcer la fidélité des clients, et améliorer les performances d’un centre de contact ou d'un service d'assistance.

Par exemple, l’aéroport de Gatwick utilise les données métier pour proposer une expérience plus robuste à ses clients. En supervisant les données de ses propres systèmes et l’activité des réseaux sociaux, l’aéroport peut prédire plus précisément l’affluence des passagers à l'avance.

Les outils logiciels de Business Analytics ou d'analyse commerciale, allant des plateformes de données (telles que les bases de données relationnelles) aux outils de visualisation (comme les tableaux de bord), se combinent pour aider les acteurs métier à gérer plus efficacement leurs opérations commerciales.

 A typical business analytics dashboard.

Quelle est l’importance de la Business Analytics ?

La Business Analytics ou analyse commerciale est un outil important pour les entreprises qui cherchent à acquérir un avantage concurrentiel dans des secteurs très dynamiques. Une analyse active des données, axée sur l’amélioration de la prise de décision, est considérée comme un facteur crucial de réussite. Les logiciels d'analyse commerciale permettent aux utilisateurs non techniques d’extraire des renseignements à partir des données de performance.

Tom Davenport, expert en Business Analytics, affirme que les outils d'analyse commerciale « permettent de plus en plus à ceux qui n’ont pas de compétences en analyse de trouver les données et de spécifier les analyses dont ils ont besoin. On met ainsi la prise de décision axée sur les données à la portée de nouvelles parties de l’entreprise. Cette tendance est apparue il y a quelques années et nous pensons qu’elle est destinée à se maintenir ».

Quels sont les avantages et les applications de la Business Analytics ?

Les avantages de la Business Analytics sont nombreux : réduction des coûts, affectation des ressources, amélioration des processus, des produits et de l’expérience client, et capacité à répondre aux besoins futurs.

Les solutions de Business Analytics permettent de synthétiser les données clés recueillies dans toute une entreprise, quelles qu’en soient les sources. Elles permettent à de nombreuses entreprises de trouver les réponses dont elles ont besoin pour prendre rapidement des décisions intelligentes. Si l'on examine différents secteurs, la Business Analytics offre des avantages de poids :

  • Les services financiers obtiennent une vision claire de la façon dont leurs clients interagissent avec leurs offres en ligne, comme les processus de demande de prêt, afin de mieux comprendre comment améliorer l’expérience client.
  • Les sociétés du secteur de la santé découvrent de nouveaux moyens de réduire leurs coûts, notamment en détectant les retards et les erreurs dans les dossiers d'assurance.
  • Les détaillants acquièrent une vision plus précise des interactions de leurs clients avec leur site web, pour une expérience client plus efficace et satisfaisante.
  • Les fabricants visualisent mieux leur chaîne logistique, en termes de qualité, de coût, de ponctualité, etc. Ils comprennent également avec plus de précision les tendances de la demande, pour optimiser l’espace d’entrepôt et se préparer aux pics de demande.
Les rouages de la Business Analytics

Quelle est la différence entre la Business Analytics et l’analyse big data ?

L'analyse big data est souvent employée dans la Business Analytics, et elle désigne spécifiquement le processus de collecte et d’examen de grandes quantités de données électroniques disparates, qui ne sont pas idéalement structurées dans un tableau, afin de repérer des motifs répétés, des corrélations, des tendances et autres renseignements. L'analyse de big data mobilise souvent des techniques sophistiquées comme la modélisation prédictive, des algorithmes statistiques et des analyses prédictives basées sur différents scénarios.

Quelle est la différence entre la Business Analytics et la business intelligence ?

La Business Analytics est un terme englobant qui recouvre les disciplines qui appuient la prise de décision commerciale. La business intelligence (BI) et l'analyse des big data sont des sous-domaines de la Business Analytics. La BI est principalement axée sur la production de rapports de synthèse: par exemple, la finance veut connaître la somme des réservations de clients pour en déduire les recettes du trimestre.

D'autre part, l’intelligence opérationnelle (OI) est une collection de systèmes de Business Analytics conçue pour exploiter les données générées en temps réel afin d'appuyer la prise de décision.

Quels sont les différents types de Business Analytics ?

La Business Analytics ou analyse commerciale se répartit en quatre catégories : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

  • L’analyse descriptive consiste à examiner les données pour comprendre ce qui s’est passé et ce qui se passe actuellement.
  • L’analyse diagnostique se caractérise par des techniques comme la découverte (data discovery), l’extraction (data mining), l’exploration et la corrélation de données, et invoque des méthodes sophistiquées pour déterminer ce qui s’est passé et pourquoi.
  • L’analyse prédictive concerne ce qui peut se passer, dans le but de prédire des résultats futurs. Ses techniques incluent la prévision, la modélisation prédictive, l’analyse de régression, la reconnaissance de motifs et les statistiques à variables multiples.
  • L’analyse prescriptive recherche les moyens d'améliorer quelque chose. Les données sont analysées pour trouver la meilleure marche à suivre. Ses méthodes incluent les moteurs de recommandation, le traitement des événements complexes, l’analyse de graphiques et la simulation. Elle utilise parfois les réseaux de neurones et le machine learning.
 A typical business analytics dashboard.

Pour bien démarrer 

Comment prendre un bon départ avec la Business Analytics ?

Pour bien utiliser la Business Analytics ou analyse commerciale, il faut avant tout une stratégie. Voici huit étapes clés, de l’identification des objectifs initiaux à l’instauration d’une culture qui favorise les décisions pilotées par les données.

  1. Définissez des objectifs clairs : identifiez les domaines et les décisions affectés en priorité par la Business Analytics. Quels sont les plus grands défis à venir, et qu’est-ce que l’entreprise s’efforce de réaliser d’ici un à trois ans ? Quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) et les métriques à mesurer en priorité ? Disposez-vous des techniques de gestion des données requises ? Classez et hiérarchisez vos objectifs commerciaux axés sur les données afin d’identifier les opportunités à faible coût et haute rentabilité.
  2. Développez un prototype : appliquez des techniques d'analyse prédictive pour vérifier qu’elle apporte les réponses ou les améliorations souhaitées. Les prototypes peuvent aussi être pratiques pour démontrer l’intérêt d’un programme d'analyse.
  3. Dressez la cartographie des données utiles : déterminez les données que vous avez besoin de recueillir et d'analyser pour obtenir les réponses à des problèmes spécifiques.
  4. Choisissez vos outils logiciels : après des recherches et des discussions approfondies, choisissez vos outils en fonction des jeux de données que vous voulez analyser, des renseignements que vous voulez obtenir et des parties prenantes qui vont utiliser ces outils. N’oubliez pas que vous devez faire en sorte que les utilisateurs métier – et pas seulement les data scientists – puissent interagir avec vos logiciels d'analyse.
  5. Soutenez l’initiative : veillez à disposer des bons talents et d'une infrastructure adaptée.
  6. Ouvrez les accès : faites en sorte que les décideurs clés puissent accéder facilement à des renseignements exploitables. Choisissez des outils logiciels utiles, qui apportent de la valeur aux utilisateurs non techniques.
  7. Nommez une personne ressource : désignez un ambassadeur qui fera la promotion des avantages de votre programme d'analyse dans toute l’entreprise.
  8. Encouragez une culture des données : créez une culture ouverte dans laquelle tout le monde peut participer à l’analyse et voir son mérite reconnu.

Comment rentabiliser la Business Analytics au maximum?

Pour exploiter tout le potentiel de la Business Analytics, il faudra sans doute un virage culturel. Lorsque les entreprises se contentent d'acheter un outil pour « faire des analyses », elles peuvent être freinées par des obstacles culturels. Donnez toutes ses chances à votre initiative d'analyse commerciale grâce aux étapes ci-dessous.

  • Adaptez le processus de prise de décision pour inclure de l'analyse : les renseignements sont sans intérêt tant qu’ils ne sont pas exploités. Veillez à ce que des rapports et des tableaux de bord soient accessibles aux décideurs clés au bon moment.
  • Communiquez sur les avantages de l’analyse : expliquez son intérêt à des publics ciblés pour renforcer l'adhésion et l’appui.
  • Abattez les murs : ne reléguez pas l'analyse à un domaine précis. Favorisez la collaboration et échangez des informations dans toute l’entreprise.
  • Créez une culture axée sur les données : utilisez les tableaux de bord et les visualisations pour promouvoir l'analyse et la transparence dans toute l’entreprise.
  • Misez sur les talents : axez le recrutement et la formation sur les compétences nécessaires pour soutenir et développer les systèmes et les processus que vous mettez en place. Associez de la formation et des efforts de gestion du changement à tous les nouveaux outils et processus.

Pour résumer

Les outils d'analyse sont essentiels dans un monde numérique 

La croissance constante du volume de données offre une arène irrésistible pour la résolution de problèmes métier à l’aide d’outils analytiques. En exploitant les données de votre entreprise et de vos clients pour acquérir un avantage concurrentiel, vous prendrez des décisions plus judicieuses et vous aiderez votre entreprise à s'adapter dans un paysage en évolution constante. De l’amélioration de l'expérience des clients et de la qualité de service, à l’optimisation des opérations de marketing et de vente, l’analyse commerciale aide les entreprises à survivre et prospérer dans un environnement toujours plus concurrentiel.

En savoir plus sur le potentiel de la Business Analytics

Découvrez la valeur de la Business Analytics sur le blog de Splunk :