Chaque jour, les chefs d’entreprise sont confrontés à des choix difficiles. Doivent-ils embaucher davantage de personnel ? Lancer un nouveau produit ? Ouvrir un nouvel établissement ? Par le passé, ils s’appuyaient principalement sur leur expérience et leur intuition pour prendre ces décisions. Mais aujourd’hui, il existe un meilleur moyen : l’analyse prescriptive.
Vous avez probablement entendu parler d’entreprises qui utilisent des données pour prendre des décisions. Peut-être que votre propre organisation utilise des rapports et des analyses pour examiner les chiffres de vente ou le trafic sur le site Web afin de comprendre ce qui s’est passé. C’est utile, mais ce n’est que le début. Certaines entreprises ont dépassé le simple examen des données passées ; elles les utilisent maintenant pour anticiper les tendances futures, et même cela ne suffit plus.
L’analyse prescriptive est un moyen d’utiliser les données de votre entreprise pour obtenir des conseils spécifiques sur la marche à suivre. Au lieu de simplement vous montrer les tendances ou de faire des prédictions, l’analyse prescriptive recommande les meilleures actions à entreprendre. Par exemple, elle peut vous indiquer exactement quand commander de nouveaux stocks, quels clients privilégier ou comment ajuster vos prix pour gagner plus d’argent.
Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur l’analyse prescriptive et sur la manière dont elle peut vous aider à prendre des décisions commerciales plus avisées.
Qu'est-ce que l'analyse prescriptive ?
L’analyse prescriptive est une méthode d’analyse des données qui indique exactement aux entreprises quelles actions entreprendre pour obtenir de meilleurs résultats. Elle traite les données de votre entreprise et fournit des recommandations spécifiques et exploitables pour améliorer vos opérations et augmenter vos bénéfices. Les suggestions proviennent de l’analyse des données historiques et des informations en temps réel concernant vos opérations métier.
Le système utilise deux méthodes fondamentales pour générer ces recommandations. La première méthode, l’optimisation, traite les chiffres pour trouver la meilleure solution aux problèmes métier complexes.
Par exemple, une entreprise industrielle peut utiliser l’optimisation pour déterminer les quantités exactes à produire, en tenant compte de la capacité de ses machines, du coût des matières premières et des commandes de ses clients.
La seconde méthode, la simulation, consiste à exécuter des milliers de scénarios possibles pour prédire les résultats. Une entreprise industrielle peut également utiliser la simulation pour tester l’impact de différents calendriers de production sur ses délais de livraison et ses coûts avant d’apporter des changements réels à ses opérations.
L’analyse prescriptive suit un processus transparent et méthodique pour transformer les données brutes en recommandations métier exploitables.
La plupart des entreprises collectent d’énormes quantités de données dans le cadre de leurs opérations quotidiennes, qu’il s’agisse des chiffres de vente, du comportement des clients, des calendriers de production ou des performances des équipements. Mais il ne suffit pas d’avoir des données.
L’analyse prescriptive fait passer ces informations par plusieurs étapes pour créer des recommandations à l’intention des responsables métier afin d’améliorer leurs opérations et d’augmenter leurs bénéfices.
Collecte et intégration des données
Vous devez rassembler des données provenant de sources multiples telles que les registres des ventes, les bases de données client, les capteurs des machines et les analyses de sites Web. Cela permet de créer une image complète des opérations métier.
Les systèmes modernes se connectent à des sources de données en direct qui alimentent en permanence de nouvelles informations sur les ventes, les performances du marketing de contenu, le comportement des clients et les opérations.
Les données structurées (comme les chiffres de vente) et les données non structurées (comme les commentaires des clients) sont fusionnées dans un système à des fins d’analyse.
Nettoyage et préparation des données
Les données erronées ou en double sont supprimées, les erreurs sont corrigées et les informations manquantes sont traitées de manière appropriée pour garantir l’exactitude des informations. Toutes les données sont converties en formats cohérents afin que le système puisse tout traiter efficacement. Un contexte et des balises supplémentaires sont ajoutés pour aider le système à mieux comprendre et classer les informations.
Reconnaissance et analyse des tendances
Les algorithmes de machine learning parcourent les données pour détecter des tendances et des liens significatifs susceptibles d’avoir un impact sur les décisions métier.
Une analyse avancée permet de déterminer les facteurs qui influencent le plus les résultats de l’entreprise et la manière dont ils agissent ensemble. Le système détecte les tendances inhabituelles et les écarts qui pourraient nécessiter une attention immédiate ou représenter de nouvelles opportunités.
Développement de scénarios
Des solutions spécifiques et exploitables sont créées sur la base des analyses de données et des objectifs métier. Chaque recommandation est accompagnée de projections détaillées des résultats probables et des risques potentiels. Les solutions sont ensuite classées en fonction de leur impact attendu, de leur faisabilité et de leur adéquation avec les objectifs métier.
Apprentissage et ajustement continus
Les logiciels d’analyse prescriptive surveillent les performances de leurs recommandations lorsqu’elles sont mises en œuvre dans le monde réel. Les algorithmes s’ajustent automatiquement en fonction des résultats réels afin d’améliorer les recommandations futures. Des mises à jour régulières intègrent de nouvelles données et de nouveaux points de vue pour que le système reste précis et pertinent.
Analyse prescriptive et analyse prédictive
Différents types d’analyse aident les entreprises à comprendre leurs données et à prendre des mesures en conséquence. Pour comprendre le fonctionnement de l’analyse prescriptive, nous devons la comparer à d’autres types d’analyse de données.
L’analyse prédictive et l’analyse prescriptive sont souvent comparées parce qu’elles semblent similaires, et les deux tiennent compte de ce qui pourrait se produire. L’analyse prédictive se concentre sur la prévision des résultats futurs en fonction des données actuelles et historiques. Elle utilise des modèles statistiques et l’apprentissage automatique pour faire des suppositions éclairées sur ce qui pourrait se passer ensuite.
Par exemple, elle peut prévoir que la demande des clients augmentera de 20 % au cours du prochain trimestre sur la base des tendances saisonnières et des conditions du marché, ou elle peut prévoir quels clients sont susceptibles de cesser d’acheter chez vous.
L’analyse prescriptive reprend ces prédictions et va plus loin. Au lieu de se contenter de vous dire ce qui pourrait se passer, elle analyse plusieurs réponses possibles et recommande des actions spécifiques pour obtenir les meilleurs résultats.
Si l’analyse prédictive montre que les ventes vont augmenter de 20 %, l’analyse prescriptive vous dira exactement combien de nouveaux employés il faut embaucher, quelle quantité de stock il faut commander et comment ajuster votre budget marketing pour gérer cette croissance le plus efficacement possible.
Les entreprises utilisent également l’analyse descriptive pour comprendre les performances passées et l’analyse diagnostique pour comprendre pourquoi les choses se sont produites, mais l’analyse prescriptive est unique car elle se concentre sur les actions futures.
L’analyse descriptive et l’analyse diagnostique regardent en arrière, et l’analyse prédictive fait des prévisions, mais seule l’analyse prescriptive fournit des recommandations spécifiques sur ce qu’il faut faire ensuite. Elle est donc particulièrement précieuse pour les entreprises qui doivent prendre rapidement des décisions complexes dans des conditions de marché changeantes.
Les organisations qui utilisent l'analytique prescriptive constatent des améliorations dans l'ensemble de leur entreprise. Disposer de recommandations basées sur les données pour chaque décision majeure permet aux entreprises d'agir plus rapidement et avec plus de confiance, tout en réduisant les risques et les coûts. Voici les principaux avantages que les entreprises constatent :
Efficacité opérationnelle
Les entreprises qui utilisent l’analyse prescriptive réduisent généralement leurs coûts opérationnels. Le système identifie les goulets d’étranglement dans les processus de production et suggère des changements spécifiques pour améliorer le flux de travail. Par exemple, une entreprise peut utiliser l’analyse prescriptive pour réduire le gaspillage et augmenter l’utilisation des machines.
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Réduction des coûts
L’analyse prescriptive aide les entreprises à économiser de l’argent en optimisant l’allocation et l’utilisation des ressources et en prédisant les besoins de maintenance. Par exemple, les compagnies aériennes peuvent l’utiliser pour déterminer les meilleures charges de carburant pour chaque vol, ce qui permet d’économiser des millions en frais de carburant. De même, les établissements de santé peuvent l’utiliser pour optimiser les horaires du personnel, ce qui permet de réduire le coût des heures supplémentaires.
Optimisation de la chaîne d’approvisionnement
Le système surveille les niveaux de stock, les performances des fournisseurs et les itinéraires de livraison afin de suggérer des améliorations. Les entreprises peuvent réduire leurs coûts de stockage tout en maintenant une meilleure disponibilité des produits. Il permet également de prévoir et de prévenir les perturbations de la chaîne d’approvisionnement avant qu’elles n’aient un impact sur les opérations.
Améliorations de l'expérience client
L’analyse prescriptive aide les entreprises à comprendre exactement quand et comment interagir avec les clients. Les banques l’utilisent pour déterminer le meilleur moment pour proposer des produits financiers spécifiques, ce qui permet d’augmenter les taux d’acceptation. De leur côté, les entreprises de retail peuvent utiliser l’analyse de la fidélisation client pour personnaliser les promotions, ce qui se traduit par des taux de réponse plus élevés.
Gestion des risques
Les logiciels d’analyse prescriptive identifient les risques potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes et suggèrent des actions préventives. Par exemple, les entreprises industrielles peuvent l’utiliser pour prévoir les pannes d’équipement ou programmer la maintenance au moment le plus opportun.
Prise de décision basée sur les données
L’analyse prescriptive élimine les approximations en matière de planification stratégique en fournissant des éléments concrets pour les décisions métier. Les organisations peuvent tester différents scénarios avant d’engager des ressources, ce qui aide les dirigeants à défendre leurs choix auprès des parties prenantes et des membres du conseil d’administration.
Par exemple, les enseignes de retail peuvent l’utiliser pour évaluer les emplacements potentiels de nouveaux magasins en analysant les caractéristiques démographiques, la concurrence et les conditions du marché afin de prédire les taux de réussite.
Si l’analyse prescriptive est puissante, elle n’est pas parfaite. L’un des principaux défis consiste à obtenir des données de bonne qualité. Si les informations fournies ne sont pas exactes, les recommandations ne le seront pas non plus. De nombreuses entreprises rencontrent des difficultés parce que leurs données importantes sont réparties dans différents systèmes qui ne fonctionnent pas bien ensemble.
La mise en place de systèmes d’analyse normative peut s’avérer coûteuse et assez compliquée. Vous avez besoin d’un logiciel spécial et de personnes qui savent l’utiliser.
Malheureusement, il arrive que les employés refusent d’utiliser le système parce qu’ils ne font pas confiance aux recommandations générées par l’ordinateur ou parce qu’ils les trouvent difficiles à comprendre.
Toutefois, ces problèmes peuvent être résolus. Les entreprises peuvent commencer modestement, en utilisant l’analyse prescriptive dans un seul service pour prouver qu’elle fonctionne. Elles peuvent investir dans le nettoyage de leurs données et la formation de leur personnel. L’essentiel est d’avancer prudemment et de s’assurer que chaque étape fonctionne avant de passer à la suivante.
Comment mettre en œuvre l’analytique prescriptive dans votre organisation
Une erreur dans l’analyse prescriptive peut coûter cher à votre entreprise. Vous avez besoin d’un plan solide avant d’acheter un logiciel ou d’embaucher des data scientists. Voyons exactement comment mettre en œuvre l’analyse prescriptive pour obtenir de vrais résultats pour votre entreprise :
1. Définir des objectifs métier clairs
La première étape consiste à identifier exactement ce que vous souhaitez obtenir grâce à l’analyse prescriptive. Vous pouvez commencer par examiner les défis et les difficultés actuels de votre entreprise.
Vous avez des difficultés avec la gestion des stocks ? La fidélisation des clients ? La planification de la production ? Documentez ces problèmes en détail, y compris leur impact financier sur votre activité.
Travaillez avec des parties prenantes de différents services pour comprendre leurs besoins et défis spécifiques. Les équipes commerciales peuvent vouloir optimiser les stratégies de tarification, tandis que les opérations peuvent se concentrer sur la réduction des temps d’arrêt des équipements. Les objectifs de chaque service doivent être directement liés aux objectifs plus larges de l’organisation.
Classez ces objectifs par ordre de priorité en fonction de leur impact potentiel et de leur faisabilité. Recherchez des gains rapides qui peuvent démontrer leur valeur dès le début du processus de mise en œuvre. Par exemple, l’amélioration de la gestion des stocks peut être plus facile à mettre en œuvre et donner des résultats plus rapidement que l’optimisation de l’ensemble d’un programme de production.
2. Évaluer l’état de préparation de vos données
Avant de mettre en œuvre un système d’analyse prescriptive, vous devez comprendre la situation actuelle de vos données. Réalisez un audit de vos données existantes et de leurs sources. Quelles sont les données que vous collectez actuellement ? Où sont-elles stockées ? À quelle fréquence sont-elles mises à jour ? Cet audit doit porter sur les données structurées et non structurées.
Évaluez la qualité de vos données. Votre collecte de données présente-t-elle des lacunes ? Quel est le degré de précision de vos données actuelles ? Existe-t-il des incohérences entre les différents systèmes ? Documentez tous les problèmes et élaborez un plan pour y remédier. Vous devrez peut-être mettre en place de nouveaux processus de collecte de données ou nettoyer les bases de données existantes.
Réfléchissez à vos besoins en matière d’infrastructure de données. Disposez-vous des systèmes nécessaires pour collecter, stocker et traiter les données requises ? Il peut s’agir d’investir dans de nouveaux systèmes d’analyse commerciale et de base de données, de mettre en place des entrepôts de données ou d’implémenter des outils d’intégration de données.
3. Choisissez les bons outils et la technologie appropriée
La sélection d’outils d’analyse de données appropriés est cruciale pour la réussite. Évaluez différentes plateformes d’analyse prescriptive en fonction de vos besoins spécifiques. Prenez en compte des facteurs tels que l’évolutivité, la facilité d’utilisation, les capacités d’intégration et le support du fournisseur. Ne vous concentrez pas uniquement sur les exigences actuelles, mais réfléchissez à l’évolution de vos besoins au cours des prochaines années.
Recherchez des outils et des technologies qui peuvent s’intégrer à vos systèmes existants. La meilleure solution d’analyse prescriptive ne sera d’aucune utilité si vous ne pouvez pas accéder à vos données ou si ses recommandations ne peuvent pas être facilement mises en œuvre par le biais de vos systèmes actuels. Veillez à évaluer à la fois la compatibilité technique et la facilité d’utilisation.
Tenez compte des coûts de mise en œuvre, de formation, de maintenance et de toute mise à niveau nécessaire de l’infrastructure. Évaluez également les antécédents du fournisseur et ses capacités d’assistance. Une solution légèrement plus coûteuse peut valoir la peine si le fournisseur offre une meilleure assistance et des mises à jour régulières.
4. Constituez et formez votre équipe
Une mise en œuvre réussie nécessite la bonne combinaison de compétences et d’expertise. Identifiez les rôles dont vous aurez besoin, tels que les data scientists qui peuvent construire et maintenir des modèles, les analystes métier qui peuvent interpréter les résultats et communiquer avec les parties prenantes, et les techniciens qui peuvent gérer l’infrastructure technique.
Évaluez les capacités de votre équipe actuelle et identifiez les lacunes en matière de compétences. Il se peut que vous ayez besoin d’embaucher du personnel, de former les employés existants ou de faire appel à des consultants externes. C’est toujours une bonne idée d’élaborer un programme de formation des employés qui couvre à la fois les compétences techniques et la compréhension des opérations.
Toutes les personnes impliquées doivent comprendre à la fois les capacités et les limites de l’analyse prescriptive.
Vous devez également définir clairement les responsabilités des membres de l’équipe. Qui s’occupe de la maintenance des données ? Qui construira et mettra à jour les modèles ? Qui validera les recommandations ? Qui communiquera avec les parties prenantes ? En définissant clairement les responsabilités des différents aspects du système, vous vous assurez que rien ne passe inaperçu.
5. Commencez par un projet pilote
Avant de déployer l’analyse prescriptive dans l’ensemble de votre organisation, commencez par un projet pilote soigneusement choisi. Choisissez un projet suffisamment important pour démontrer sa valeur, mais suffisamment petit pour être gérable. Le projet pilote doit répondre à un problème métier avec des résultats clairs et mesurables.
Définissez des critères de réussite spécifiques pour votre projet pilote. Il s’agit de mesures quantitatives telles que les économies de coûts ou les améliorations de l’efficacité et de facteurs qualitatifs tels que l’adoption et la satisfaction des utilisateurs. Documentez tout ce qui se passe pendant le projet pilote, y compris les succès et les difficultés. Ces informations seront précieuses lorsque vous étendrez la mise en œuvre.
Utilisez le projet pilote pour tester vos hypothèses sur la qualité des données, l’intégration du système et les capacités de l’équipe. Il est préférable de découvrir et de résoudre les problèmes au cours d’une phase pilote limitée que lors d’une mise en œuvre à grande échelle. Soyez prêt à ajuster votre processus en fonction de ce que vous apprendrez au cours de la phase pilote.
6. Mettre à l’échelle et optimiser
Une fois que votre projet pilote s’est avéré concluant, élaborez un plan de déploiement de l’analyse prescriptive à plus grande échelle. Il pourrait s’agir d’étendre d’abord l’analyse à des processus similaires, puis de relever progressivement des défis plus complexes. Créez une roadmap qui établit un équilibre entre les gains rapides et les initiatives stratégiques à plus long terme.
Établissez un processus de contrôle et d’amélioration continus de votre système d’analyse prescriptive. Des examens réguliers doivent porter sur les performances techniques (précision des modèles, fiabilité du système) et l’impact métier (retour sur investissement, adoption par les utilisateurs). Utilisez ces informations pour affiner vos modèles et ajuster votre stratégie de mise en œuvre si nécessaire.
Tenez les parties prenantes informées et impliquées tout au long du processus de mise à l’échelle. Une communication régulière sur les succès, les défis et les enseignements tirés permet de maintenir le soutien à l’initiative et de s’assurer que l’analyse prescriptive s’intègre parfaitement dans les processus décisionnels de votre organisation.
Prenez des décisions plus intelligentes grâce à l’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive transforme les données brutes en plans d’action clairs pour votre entreprise. Au lieu de vous fier à des rapports de base, vous obtenez des recommandations spécifiques étayées par une analyse approfondie des données.
Les entreprises qui utilisent ces outils parallèlement à leurs analyses des ventes, des opérations et de la gestion de la relation client constatent des résultats concrets, allant de la réduction des coûts opérationnels à l’augmentation des taux de fidélisation de la clientèle. La technologie ne cesse également de s’améliorer, avec de nouvelles capacités d’IA qui rendent les recommandations plus précises et plus utiles chaque année.
Mailchimp offre un point d’entrée pratique via notre plateforme d’automatisation marketing pour les entreprises souhaitant se lancer dans l’analyse prescriptive.
Nos outils d’analyse intégrés aident les entreprises à comprendre les habitudes de comportement des clients et suggèrent automatiquement les meilleurs moments pour envoyer des e-mails, les clients à cibler et la manière d’optimiser les campagnes marketing pour obtenir les meilleurs résultats. Ces outils permettent aux organisations de toute taille de commencer plus facilement à utiliser l’analyse prescriptive sans investissements initiaux importants dans des solutions personnalisées.
Principaux points à retenir
- L’analyse prescriptive transforme les données de l’entreprise en recommandations d’actions spécifiques, allant au-delà de l’analyse des données et des prédictions classiques pour indiquer exactement aux entreprises les mesures à prendre.
- Le système utilise des méthodes d’optimisation et de simulation pour analyser des données provenant de sources multiples, tester des milliers de scénarios et recommander les meilleures solutions pour des problèmes métier complexes.
- Les entreprises qui utilisent l’analyse prescriptive constatent généralement une réduction des coûts opérationnels, une meilleure gestion des stocks, une fidélisation accrue de la clientèle et une diminution des perturbations de la chaîne d’approvisionnement.
- Une mise en œuvre réussie nécessite des objectifs métier clairs, des données de qualité, les bons outils technologiques et une équipe formée pour gérer le système efficacement.