Types d’analyses commerciales que vous devez connaître

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Si vous êtes une entreprise en pleine croissance, vous pouvez exploiter l’analyse commerciale pour améliorer la prise de décision stratégique. L’analyse commerciale est un processus qui permet aux entreprises d’utiliser des données statistiques et des technologies avancées pour analyser les données du passé afin d’obtenir de nouvelles informations pour l’avancement de l’entreprise.

Il existe quatre types clés d’analyses commerciales qui fonctionnent sur une grande quantité de données. Elles sont:

  1. Analyse descriptive (aide à répondre à ce qui s’est passé)
  2. Diagnostic Analytics (aide à expliquer pourquoi cela s’est produit)
  3. Analyse prédictive (aide à répondre à ce qui se passe si)
  4. Analyse normative (aide à savoir comment y parvenir)

Plongeons dans l’article pour les connaître en détail.

1. Analyse descriptive

C’est l’un des types d’analyse les plus simples. Il fournit un récapitulatif des principales conclusions et comprend ce qui se passe. Il extrait également des informations compréhensibles d’une mer de données complexes.

Il est intéressant de noter que l’analyse avancée ou l’intelligence d’affaires n’est rien d’autre que l’utilisation de statistiques descriptives (y compris différentes opérations arithmétiques) sur les données actuelles. Il a constaté qu’environ 80% des analyses commerciales impliquent principalement des descriptions basées sur des consolidations d’exécutions antérieures. Il est essentiel de fournir des données brutes de manière compréhensible afin que les investisseurs, les gestionnaires et les autres parties prenantes puissent élaborer une stratégie appropriée.

Il incorpore principalement deux techniques à savoir. l’agrégation de données et l’exploration de données qui fournissent des informations pour décoder le comportement sous-jacent et ne pas vraiment faire de prédictions. Data mining, aidez les entreprises avec un marketing ciblé en analysant les comportements des consommateurs.

Les outils utilisés pour cette phase sont MS Excel, STATA, SPSS, MATLAB, etc.

2. Analyse diagnostique

L’analyse diagnostique aide les entreprises avec un aspect de raisonnement comme, pourquoi quelque chose s’est-il passé dans le passé. Il peut être décrit par diverses techniques, notamment la découverte de données, l’exploration de données, l’exploration descendante et les corrélations. Contrairement à l’analyse descriptive, elle va plus loin et comprend les causes fondamentales des événements. Il fournit des facteurs et des événements qui ont causé un résultat spécifique.

Par exemple, les analyses de diagnostic peuvent vous aider à trouver les raisons pour lesquelles vos ventes ont augmenté ou diminué pour une période spécifique d’opérations commerciales. Cependant, il a des limites lorsqu’il s’agit de fournir des informations exploitables.

Certaines techniques telles que l’analyse des composants principaux, l’analyse conjointe, l’analyse de sensibilité et l’importance des attributs utilisent des analyses diagnostiques. En outre, les algorithmes de formation pour la catégorisation et la régression relèvent de ce type d’analyse.

3. Analyses prédictives

Comme son nom le comprend, l’analyse prédictive donne des prédictions sur les résultats futurs. Cependant, il est impératif de savoir qu’il n’est pas en mesure de prédire si un événement aura lieu dans le futur, mais prédit simplement toutes les possibilités qu’un événement peut avoir lieu. Il construit un modèle prédictif basé sur l’étape d’analyse descriptive initiale pour obtenir la probabilité des résultats.

L’application de l’analyse prédictive est visible dans l’analyse des sentiments où toutes les opinions exprimées sur différentes plateformes de médias sociaux sont rassemblées et analysées (données existantes sous forme de texte) pour prédire le sentiment de l’utilisateur sur un problème spécifique – s’il est positif, négatif ou neutre (futur prédiction).

Ainsi, l’analyse prédictive facilite la construction et la validation de modèles qui offrent des prédictions précises. Il utilise à cet effet des algorithmes d’apprentissage automatique tels que des forêts aléatoires, des statistiques, SVM, etc. Python, RapidMiner sont parmi les outils d’analyse prédictive les plus populaires.

S’il est correctement réglé, il crée un modèle qui peut utiliser des prédictions complexes dans les ventes et le marketing.

4. Analyse normative

La base de cette analyse est l’analyse prédictive. Cependant, il va plus loin et suggère tous les résultats souhaités en fonction du plan d’action décrit. Il peut également suggérer un ensemble d’actions pour atteindre un résultat particulier. Pour cela, il exploite un système de retour d’information solide qui apprend et révise constamment la relation entre les actions et les résultats.

Il utilise une approche d’optimisation pour atteindre le résultat souhaité. En outre, il intègre la simulation où tous les domaines fonctionnels clés sont combinés pour concevoir les bonnes solutions. Il garantit si les métriques de fonction clés sont impliquées dans la solution.

Conclusion

Les quatre techniques d’analyse expliquées dans l’article ne peuvent pas nécessairement être implémentées séquentiellement. Vous pouvez directement passer à la mise en œuvre de l’analyse prescriptive. Il a montré que l’analyse prescriptive en est encore à son stade de développement et que peu d’entreprises ont utilisé son plein potentiel. Cependant, les progrès de l’analyse prédictive l’aideront à se développer dans un proche avenir. En utilisant ces quatre analyses, les entreprises peuvent prendre les bonnes décisions stratégiques et atteindre l’efficacité souhaitée.


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