Les entreprises produisent de grandes quantités d'informations à travers leurs ventes, leur marketing, leur gestion financière, leurs interactions avec les clients et leurs opérations quotidiennes. Collecter des données n'est toutefois que la première étape. Les organisations ont aussi besoin de moyens efficaces pour comprendre ces informations et s'en servir pour prendre de meilleures décisions.

L'analyse de données en entreprise se divise généralement en quatre grands types : l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Chaque approche répond à une question différente et peut aider les organisations à passer de la compréhension des performances passées à l'évaluation des possibilités futures et des actions envisageables.

Quels sont les quatre types d'analyse ?

Les quatre types d'analyse offrent des perspectives différentes sur les informations de l'entreprise :

  • Analyse descriptive : que s'est-il passé ?
  • Analyse diagnostique : pourquoi est-ce arrivé ?
  • Analyse prédictive : que pourrait-il se passer ensuite ?
  • Analyse prescriptive : quelles actions pourraient être menées ?

Ces approches peuvent être utilisées séparément, mais elles sont souvent plus utiles lorsqu'elles sont combinées. Ensemble, elles constituent un cadre permettant de comprendre les performances de l'entreprise et de fonder les décisions sur les données.

L'analyse descriptive : comprendre ce qui s'est passé

L'analyse descriptive examine les données historiques et actuelles pour expliquer ce qui s'est déjà produit.

Les entreprises utilisent couramment des tableaux de bord, des rapports, des synthèses et des indicateurs clés de performance pour suivre des mesures telles que le chiffre d'affaires, le volume des ventes, la fréquentation du site web, l'acquisition de clients ou les coûts d'exploitation.

Par exemple, une entreprise de commerce en ligne peut comparer ses ventes mensuelles par catégorie de produits. Une équipe marketing peut examiner les performances d'une campagne et identifier les canaux ayant généré le plus de trafic ou de conversions.

L'analyse descriptive constitue le socle des analyses ultérieures, car les organisations doivent comprendre clairement leurs performances actuelles et passées avant d'en rechercher les causes ou d'envisager l'avenir.

L'analyse diagnostique : comprendre pourquoi c'est arrivé

Alors que l'analyse descriptive s'intéresse à ce qui s'est passé, l'analyse diagnostique cherche à comprendre pourquoi.

Les organisations peuvent comparer différentes variables, différents segments, différentes périodes ou différentes activités afin d'identifier des relations et des facteurs susceptibles d'avoir contribué au résultat.

Par exemple, si les ventes diminuent au cours d'une période donnée, l'analyse diagnostique peut examiner l'évolution des prix, de la demande, des actions marketing, de la disponibilité des produits ou des performances par zone géographique.

L'objectif est d'aller au-delà du simple constat pour étudier les facteurs associés au résultat. Cela peut aider les décideurs à comprendre où une attention ou une investigation supplémentaire est nécessaire.

L'analyse prédictive : estimer la suite

L'analyse prédictive utilise les données historiques et actuelles pour estimer des résultats futurs possibles.

Les organisations peuvent recourir à des modèles statistiques, à des techniques de prévision et à l'apprentissage automatique pour repérer des tendances susceptibles de renseigner sur la demande future, le comportement des clients, les performances financières ou les risques potentiels.

Par exemple, un distributeur peut analyser les habitudes d'achat passées et les tendances saisonnières pour estimer la demande future de ses produits. Une entreprise peut aussi utiliser les données clients pour identifier des signaux associés à un risque de départ.

L'analyse prédictive ne garantit pas un résultat donné. Elle fournit plutôt des estimations qui peuvent aider les entreprises à se préparer à différents scénarios possibles.

L'analyse prescriptive : évaluer les actions possibles

L'analyse prescriptive va plus loin en examinant les actions envisageables et leurs conséquences potentielles.

Plutôt que de se demander uniquement ce qui pourrait arriver, les organisations peuvent recourir à des approches prescriptives pour évaluer différentes réponses à une situation donnée.

Par exemple, une entreprise confrontée à une hausse de la demande peut évaluer différentes stratégies en matière de stocks, d'effectifs ou de prix. Des modèles analytiques peuvent aider à comparer les scénarios possibles et apporter des informations supplémentaires aux décideurs.

L'analyse prescriptive peut donc favoriser une planification plus structurée, notamment lorsque les organisations doivent évaluer plusieurs actions possibles.

Combiner les quatre types d'analyse

Les quatre types d'analyse peuvent former un processus décisionnel cohérent :

Que s'est-il passé ? → Pourquoi est-ce arrivé ? → Que pourrait-il se passer ensuite ? → Que pourrions-nous faire ?

Prenons l'exemple d'une entreprise dont le taux de fidélisation des clients recule. L'analyse descriptive permet d'identifier ce recul et de déterminer où il se produit. L'analyse diagnostique permet d'étudier les facteurs pouvant être associés à ce changement.

L'analyse prédictive peut ensuite estimer quels clients risquent le plus de partir, tandis que l'analyse prescriptive peut aider à évaluer différentes stratégies de fidélisation.

Cette progression permet aux entreprises de passer du simple reporting à l'analyse, à la prévision et à l'action.

Feuille de route de mise en œuvre et bonnes pratiques

Les organisations peuvent commencer à élaborer une stratégie analytique en associant chaque approche à une question métier précise.

Commencez par établir des sources de données fiables et des définitions cohérentes pour les indicateurs importants. Déterminez ensuite quel type d'analyse convient à la décision envisagée.

Les entreprises doivent aussi veiller à communiquer clairement les résultats des analyses. Des modèles complexes perdent de leur utilité lorsque les décideurs ne comprennent pas le lien entre les résultats et un problème concret.

Enfin, les organisations doivent mesurer les résultats une fois les décisions mises en œuvre. Comparer les résultats réels aux attentes peut aider les équipes à améliorer leurs analyses futures et à affiner leurs processus de décision.

Les difficultés courantes

L'une des difficultés les plus fréquentes concerne la qualité des données. Des informations incomplètes, incohérentes ou inexactes peuvent fausser les résultats à chaque étape.

Une autre difficulté consiste à choisir la méthode d'analyse appropriée. Toutes les questions ne nécessitent pas des modèles prédictifs ou un apprentissage automatique avancé. Dans bien des cas, une analyse descriptive ou diagnostique bien conçue peut fournir les informations nécessaires.

Les organisations doivent également distinguer corrélation et causalité. Une relation entre deux variables ne signifie pas nécessairement que l'une a directement provoqué l'autre.

Enfin, l'analyse doit éclairer le jugement des dirigeants, et non le remplacer. Le contexte, l'expérience, les contraintes opérationnelles et l'incertitude restent déterminants dans l'interprétation des résultats.

L'avenir de l'analyse de données en entreprise

Les progrès de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, du cloud computing et de la visualisation de données rendent l'analyse de plus en plus accessible aux organisations de toutes tailles.

Les outils d'analyse modernes peuvent automatiser une partie de la préparation des données, du reporting, des prévisions et de la détection de tendances. Les équipes peuvent ainsi consacrer davantage de temps à l'interprétation des résultats et à l'examen des actions possibles.

Ces quatre approches devraient rester importantes même à mesure que la technologie évolue. Comprendre ce qui s'est passé, pourquoi, ce qui pourrait se passer ensuite et quelles actions pourraient être envisagées offre un cadre concret pour transformer les données de l'entreprise en enseignements utiles.

En définitive, les organisations qui savent appliquer l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive peuvent adopter une approche plus structurée de la prise de décision fondée sur les données et de la planification.

Références