Business analytics : exploiter la data pour prendre des décisions éclairées

Exploiter la puissance de la data pour booster les performances de l’entreprise : le guide complet du business analytics.

 
Définition de business analytics : Le business analytics désigne l’ensemble des technologies et des pratiques d’analyse des données mises en œuvre par les entreprises dans le but d’améliorer leur performance. Plus qu’une simple tendance, le business analytics est devenu incontournable pour les entreprises d’aujourd’hui. Dans un monde où la data est omniprésente, les sociétés qui savent l’exploiter efficacement disposent d’un avantage concurrentiel indéniable.
 
 
 

1. Qu’est-ce que le business analytics ?

Le business analytics désigne l’utilisation extensive des données par une entreprise pour améliorer sa prise de décision et optimiser ses performances. Concrètement, le business analytics consiste à :

  • Collecter en continu des données issues de toutes les activités de l’entreprise ;
  • Analyser ces données pour en extraire des insights exploitables ;
  • Restituer ces insights sous forme de tableaux de bord, rapports et data visualizations ;
  • Prendre des décisions éclairées basées sur ces insights pour créer de la valeur.

Le business analytics s’appuie sur des outils, logiciels et méthodes statistiques et informatiques en plein essor. Son objectif est d’exploiter la masse de données désormais accessible aux entreprises pour améliorer tous leurs processus de décision, qu’il s’agisse de stratégie, finances, opérations, marketing, ventes…

En rapprochant les données (data) et leur utilisation business, le business analytics permet de démultiplier les capacités décisionnelles des entreprises.

 
 

2. Pourquoi le business analytics est-il important aujourd’hui ?

Nous vivons à l’ère du "big data". Les entreprises ont accès à une quantité de données sans précédent sur tous les aspects de leur activité : données de vente, de production, feedbacks clients, datas marketing et social media
Mais cette profusion de données est inexploitée sans une démarche structurée d’analyse et d’action basée sur les insights. D’où l’importance cruciale du business analytics aujourd’hui. Ses bénéfices sont multiples :

  • Meilleure connaissance des clients : le business analytics permet d’analyser finement les comportements et les attentes des clients pour mieux y répondre ;
  • Processus optimisés : en analysant ses données, l’entreprise peut détecter les problèmes, goulots d’étranglement et marge de progression dans tous ses processus clés ;
  • Décisions éclairées : grâce aux insights tirés des données, les dirigeants peuvent prendre des décisions en confiance plutôt qu’en se basant seulement sur leur intuition ;
  • Avantage concurrentiel : les entreprises qui mènent une véritable démarche de business analytics disposent d’un avantage différenciant sur leurs concurrents.

Le business analytics est désormais indispensable pour rester compétitif et prospérer dans un environnement business de plus en plus fondé sur la data.

 

Le glossaire des ventes

Téléchargez les 50 définitions qui boosteront vos ventes.
 
 

Remplissez ce formulaire et retrouvez les expressions indispensables des professionnels du secteur afin de maîtriser l’environnement Commercial.

Saisissez votre prénom
Saisissez votre nom
Saisissez votre fonction
Saisissez une adresse électronique valide
Saisissez le nom de votre société
Sélectionnez le nombre d'employés
Saisissez un numéro de téléphone valide
Choisissez un pays valide
Accepter toutes les divulgations ci-dessous.
By registering I confirm that I have read and agree to the Privacy Statement.
Ce champ est obligatoire.
 
 

3. À quoi sert le business analytics ?

Concrètement, à quoi sert le business analytics pour une entreprise ? Ses cas d’usage sont vastes, avec à chaque fois l’objectif d’utiliser la data pour créer de la valeur business. Optimiser les opérations
Le business analytics permet d’optimiser les opérations en analysant finement les données provenant des systèmes internes: bases de données de production, ERP, CRM

Cela permet par exemple de :

3.1 Optimiser les opérations

  • Détecter les goulots d’étranglement, pannes et problèmes récurrents ;
  • Améliorer la planification de la production ;
  • Optimiser la logistique et la supply chain ;
  • Rationaliser les processus internes.

3.2 Améliorer les ventes et le marketing

Grâce aux data analytics, les équipes commerciales et marketing peuvent mieux comprendre les clients et prospects pour optimiser leurs actions.
  • Identifier les clients à fort potentiel ;
  • Comprendre le parcours client ;
  • Personnaliser les offres et le marketing ;
  • Mesurer l’efficacité des campagnes ;
  • Optimiser les actions sur le terrain.

3.3 Réduire les risques

Le business analytics, notamment via l’analyse prédictive, permet d’anticiper les risques et d’y remédier.

Par exemple, il est possible de détecter :

  • Les clients à risque d’attrition ;
  • Les produits à risque de rupture de stock ;
  • Les équipements à risque de panne ;
  • Les fraudes potentielles.

En anticipant ces risques, l’entreprise peut les mitiger et y remédier rapidement.

 
 

4. Comment fonctionne le business analytics ?

La mise en œuvre du business analytics suit généralement trois grandes étapes.

4.1 Collecte des données

La première étape consiste à collecter en continu l’ensemble des données pertinentes pour l’entreprise. Elles peuvent provenir de :
 
  • Bases de données internes (ERP, CRM, ventes…) ;
  • Données produites par les équipements connectés (IoT) ;
  • Applications métiers ;
  • Outils analytics (Google Analytics, réseaux sociaux…) ;
  • Open data ;
  • Enquêtes et sondages ;
  • Et toute autre source de données stratégique.

L’enjeu est de centraliser l’ensemble de ces données disparates dans un data warehouse pour les analyser.

4.2 Analyse des données

Une fois collectées, les données sont analysées selon deux approches :

  • L’analyse descriptive : il s’agit de la production de KPIs et de rapports sur l’état actuel des opérations et activités ;
  • L’analyse prédictive : via des algorithmes et modèles prédictifs, l’objectif est d’anticiper l’évolution future de certains indicateurs clés.

Ces analyses font appel à des outils statistiques et informatiques (machine learning, IA...) pour traiter de gros volumes de données. Elles sont menées par des data scientists et analystes.

4.3 Visualisation et reporting

Pour rendre les insights exploitables par les opérationnels, il est indispensable de bien restituer les résultats des analyses sous forme de :

L’enjeu est de traduire les insights data en actions concrètes pour chaque service de l’entreprise.

 
 

5. Quels sont les outils clés du business analytics ?

De nombreux outils logiciels permettent de couvrir les différents besoins du business analytics.

5.1 Les tableaux de bord pour le reporting

Des solutions comme Power BI, Tableau ou Qlikview permettent de créer des tableaux de bord dynamiques pour le reporting et le suivi d’indicateurs. Accessibles à tous les services, ils aident à la prise de décision.

5.2 Les logiciels d’analyse prédictive

L’analyse prédictive fait appel à des solutions d’intelligence artificielle et de machine learning comme SAS ou IBM SPSS. Leur rôle est de détecter des tendances et anticiper des évènements futurs.

5.3 Les outils de data visualization

Pour restituer les données de manière visuellement parlante, des outils comme D3.js aident à créer des graphiques interactifs, cartes et dataviz animées.

De tels outils rendent les données et insights aisément compréhensibles par les non-experts en data science.
Bien sûr, l’écosystème d’outils analytics ne se limite pas à ces exemples. Chaque entreprise doit adopter les solutions adaptées à son secteur, ses datas et ses cas d’usage. L’essentiel est de couvrir tous les maillons de la chaîne de valeur du business analytics.

 
 

6. Comment se lancer dans le business
analytics ?

Comment concrètement se lancer dans une démarche de business analytics pour en tirer profit ? Voici les bonnes pratiques clés.

6.1 Définir ses objectifs business

La première étape est de clarifier les objectifs business et cas d’usage prioritaires. Sur quels leviers de performance le business analytics doit-il agir en priorité ? Cela guidera les datas à collecter et les analyses à mener.

6.2 Collecter les données stratégiques

Il s’agit ensuite d’auditer les données disponibles dans l’entreprise pour identifier les sources de données stratégiques. Une gouvernance des données doit être mise en place pour centraliser et organiser la data.

6.3 Former les équipes

Le succès du business analytics repose beaucoup sur les compétences des équipes pour exploiter la data. Un plan de formation help objectives data skills est donc indispensable, à la fois pour les experts, mais aussi les opérationnels.

6.4 Sélectionner les bons outils

Une plateforme business analytics combinant des outils de collecte, traitement et restitution des données doit être mise en place en fonction des besoins et compétences en interne.

6.5 Analyser, agir… et itérer !

Enfin, il s’agit de lancer les premiers cas d’usage en adoptant une méthode agile : tester, analyser, transformer les insights en actions business, et itérer rapidement. C’est ainsi que la valeur est créée.
En suivant cette feuille de route, le business analytics peut rapidement devenir un atout stratégique pour toute organisation.

7. Quelles sont les avantages du business analytics pour une entreprise ?

L’implémentation d’une démarche de business analytics présente de nombreux bénéfices pour une entreprise. Elle permet tout d’abord une meilleure connaissance des clients grâce à l’analyse approfondie des données clients. L’entreprise peut ainsi personnaliser son offre et son marketing pour être véritablement centrée client.

Le business analytics mène également à l’optimisation de tous les processus internes de l’entreprise. La production, la logistique, le SAV, les RH… tous les services gagnent en performance en identifiant les problèmes et marges de progression grâce à l’analyse des données opérationnelles.

Par ailleurs, le business analytics constitue une aide décisive à la prise de décision stratégique en fournissant des indicateurs et insights fiables basés sur les données. Il minimise les risques d’erreur et permet d’anticiper les évolutions futures. Autre atout de taille, les entreprises maîtrisant le business analytics bénéficient d’un avantage concurrentiel différenciant, en prenant de meilleures décisions et en optimisant leurs opérations. Le business analytics ouvre également la voie à de nouvelles opportunités business, grâce à une connaissance affinée des clients et des marchés.
Enfin, le business analytics accélère la transformation digitale des entreprises en exploitant tout le potentiel de la data

 

FAQ: Questions fréquemment posées

 

Qu’est-ce que le business analytics ?

Le business analytics consiste à collecter des données en continu, les analyser via des outils statistiques et IA, et prendre des décisions éclairées sur la base des insights pour créer de la valeur business.

Quels sont les objectifs du business analytics ?

Les objectifs sont d’optimiser les opérations internes, d’améliorer les ventes et le marketing, d’anticiper les risques, et in fine de développer un avantage concurrentiel basé sur la data.

Quels sont les bénéfices du business analytics?

Les bénéfices sont une meilleure connaissance client, des processus optimisés, une aide à la décision, un avantage différenciant et de nouvelles opportunités business grâce aux insights data.
 

Prochaines étapes

 
 
 

Le Glossaire du CRM

44 définitions pour briller à l’ère du digital
 

Les technologies et outils se multiplient et évoluent en permanence, poussant l’apparition et le développement de stratégies marketing aux nombreux anglicismes.

Retrouvez les expressions indispensables connues des professionnels du secteur afin de maîtriser l’environnement CRM.  

 
 
 

Une plateforme unique. Des possibilités infinies.

Recentrez-vous sur vos clients et développez votre entreprise.

Des questions ? Appelez-nous au (+33) 8 05 08 21 31.