Qu’est-ce que l’analyse commerciale ? Utiliser les données pour améliorer les résultats commerciaux

Alors que l’analyse quantitative, l’analyse opérationnelle et les visualisations de données sont des composants clés de l’analyse commerciale, l’objectif est d’utiliser les informations obtenues pour façonner les décisions commerciales. La discipline est une facette clé de la analyste d’affaires rôle.

La Wake Forest University School of Business note que principales activités d’analyse commerciale comprendre:

• Identifier de nouveaux modèles et relations avec l’exploration de données
• Utilisation d’analyses quantitatives et statistiques pour concevoir des modèles commerciaux
• Réalisation de tests A/B et multivariables en fonction des résultats
• Prévision des besoins futurs de l’entreprise, des performances et des tendances du secteur grâce à la modélisation prédictive
• Communiquer les résultats aux collègues, à la direction et aux clients

Techniques d’analyse commerciale

Selon Harvard Business School Online, il y a trois principaux types d’analyse commerciale:

1. Analyse descriptive : Que se passe-t-il dans votre entreprise en ce moment ? L’analyse descriptive utilise des données historiques et actuelles pour décrire l’état actuel de l’organisation en identifiant les tendances et les modèles. C’est le domaine de la BI.
2. Analyses prédictives: Que se passera-t-il probablement dans le futur ? Analyses prédictives est l’utilisation de techniques telles que la modélisation statistique, la prévision et l’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur les résultats futurs.
3. Analyse prescriptive : Que devons-nous faire? L’analyse prescriptive est l’application de tests et d’autres techniques pour recommander des solutions spécifiques qui fourniront les résultats commerciaux souhaités.

Simplilearn ajoute une quatrième technique:

4. Analyse diagnostique : Pourquoi cela se produit-il ? L’analyse diagnostique utilise des techniques d’analyse pour découvrir les facteurs ou les raisons des performances passées ou actuelles.

Exemples d’analyse commerciale

Les Sharks de San Jose renforcent l’engagement des fans

À partir de 2019, les Sharks de San Jose ont commencé à intégrer leurs données opérationnelles, leurs systèmes de marketing et leurs ventes de billets avec des expériences et des promotions frontales destinées aux fans pour permettre à l’équipe de hockey de la LNH de capter et quantifier les besoins et les préférences de ses segments de fans: abonnés, visiteurs occasionnels et nouveaux arrivants. Il utilise les informations pour alimenter des campagnes marketing ciblées basées sur le comportement d’achat réel et les données d’expérience. Lors de la mise en œuvre du système, Neda Tabatabaie, vice-présidente de l’analyse commerciale et de la technologie pour les Sharks de San Jose, a déclaré qu’elle prévoyait une augmentation de 12 % des revenus des billets, une réduction prévue de 20 % du taux de désabonnement des abonnés et une augmentation de 7 % de la campagne. efficacité (mesurée en nombre de clics).

GSK trouve des opportunités de réduction des stocks

Dans le cadre d’un programme conçu pour accélérer son utilisation des données et des analyses d’entreprise, le titan pharmaceutique GlaxoSmithKline (GSK) a conçu un ensemble d’outils d’analyse axés sur les opportunités de réduction des stocks tout au long de la chaîne d’approvisionnement de l’entreprise. La suite d’outils comprenait une carte de flux de valeur numérique, un optimiseur de stock de sécurité, un rapport sur les couloirs d’inventaire et un cockpit de planification.

Shankar Jegasothy, directeur de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement chez GSK, explique que les outils ont aidé GSK à obtenir une meilleure visibilité sur sa chaîne d’approvisionnement de bout en bout, puis à utiliser des analyses prédictives et prescriptives pour guider les décisions concernant l’inventaire et la planification.

Kaiser Permanente rationalise ses opérations

Consortium de soins de santé Kaiser Permanente utilise l’analytique pour réduire les temps d’attente des patients et le temps que les chefs d’hôpitaux consacrent à la préparation manuelle des données pour les activités opérationnelles.

En 2018, la fonction informatique du consortium a lancé Operations Watch List (OWL), une application mobile qui fournit une vue complète, en temps quasi réel, des principaux paramètres de qualité, de sécurité et de débit des hôpitaux (y compris le recensement des hôpitaux, la demande et la disponibilité des lits, et le nombre de patients rejets).

Au cours de sa première année, OWL a réduit le temps d’attente des patients pour l’admission au service des urgences de 27 minutes en moyenne par patient. Des enquêtes ont également montré que les directeurs d’hôpitaux ont réduit le temps passé à préparer manuellement les données pour les activités opérationnelles de 323 minutes en moyenne par mois.

Les professionnels de l’analyse commerciale doivent maîtriser une variété d’outils et de langages de programmation. Selon le programme Harvard Business Analytics, le meilleurs outils pour les professionnels de l’analyse commerciale sommes:

• SQL : SQL est la lingua franca de l’analyse de données. Les professionnels de l’analyse commerciale utilisent des requêtes SQL pour extraire et analyser des données à partir de bases de données de transactions et pour développer des visualisations.
• Langages statistiques : Les professionnels de l’analyse commerciale utilisent fréquemment R pour l’analyse statistique et Python pour la programmation générale.
• Logiciel statistique : Les professionnels de l’analyse commerciale utilisent fréquemment des logiciels tels que SPSS, SAS, Sage, Mathematica et Excel pour gérer et analyser les données.

Composants du tableau de bord d’analyse commerciale

Selon la société de plateforme d’analyse OmniSci, le principaux composants d’un tableau de bord d’analyse d’entreprise typique comprendre:

• Agrégation de données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être rassemblées, organisées et filtrées.
• Exploration de données : L’exploration de données trie de grands ensembles de données à l’aide de bases de données, de statistiques et d’apprentissage automatique pour identifier les tendances et établir des relations.
• Association et identification de séquence : Les actions prévisibles exécutées en association avec d’autres actions ou séquentiellement doivent être identifiées.
• Exploration de texte : L’exploration de texte est utilisée pour explorer et organiser de grands ensembles de données non structurés à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
• Prévision: La prévision analyse les données historiques d’une période spécifique pour faire des estimations éclairées prédictives d’événements ou de comportements futurs.
• Analyses prédictives: L’analyse commerciale prédictive utilise une variété de techniques statistiques pour créer des modèles prédictifs qui extraient des informations d’ensembles de données, identifient des modèles et fournissent un score prédictif pour un éventail de résultats organisationnels.
• Optimisation: Une fois les tendances identifiées et les prévisions établies, les techniques de simulation peuvent être utilisées pour tester les meilleurs scénarios.
• Visualisation de données: Visualisation de données fournit des représentations visuelles de tableaux et de graphiques pour une analyse facile et rapide des données.

Salaires de l’analyse commerciale

Voici quelques-uns des titres d’emploi les plus populaires liés à l’analyse commerciale et le salaire moyen pour chaque poste, selon les données de Échelle salariale:

• Responsable analytique : 71 000 $ à 132 000 $
• Analyste d’affaires : 48 000 $ à 84 000 $
• Analyste d’affaires, TI : 51 000 $ à 100 000 $
• Analyste en intelligence d’affaires : 52 000 $ à 98 000 $
• Analyste de données : 46 000 $ à 88 000 $
• Analyste d’études de marché : 42 000 $ à 77 000 $
• Analyste quantitatif : 61 000 $ à 131 000 $
• Analyste de recherche, opérations : 47 000 $ à 115 000 $
• Analyste d’affaires principal : 65 000 $ à 117 000 $
• Statisticien : 56 000 $ à 120 000 $