Article par logi-stats
Bonjour à toutes et à tous,
Chez Logi-stats nous voulions revenir sur ce qu’est l’informatique décisionnelle grâce aux quelques exemples ci-dessous.
Pour rappel l’informatique décisionnelle correspond à l’ensemble des techniques qui permettent l’extraction, la mise en forme et l’analyse des données dans le but de la prise de décisions. Elle peut notamment faire gagner du temps aux décisionnaires, d’optimiser les processus marketing et la rentabilité de l’entreprise.
Suivre ses indicateurs clefs en temps réel permet ainsi d’augmenter l’efficacité des stratégies marketing mises en place et de suivre leur efficacité.
D’une part, une connaissance accrue de vos clients/utilisateurs et de leurs habitudes permet la mise en place de communications et actions commerciales plus ciblées et efficaces. Il coûterait 5 fois plus cher d’acquérir un client que de le fidéliser. Un client fidélisé achète plus que les autres.
« Le bon message, à la bonne personne, au bon moment et au bon endroit »
D’autre part, une meilleure connaissance de vos ventes de produits/services, permet de se concentrer sur les produits/services à forte valeur et d’adapter son offre afin d’augmenter les profits.
En réalité, organisations et entreprises, quelle que soit leur taille, possèdent souvent bien plus de données qu’elles ne le pensent et bon nombre de décisions prises, le sont avec des données incomplète.
D’où l’importance de mettre en place ces solutions dans les entreprises cherchant à atteindre des objectifs plus importants.
Dans la suite de cet article nous allons présenter quelques exemples afin d’illustrer nôtre propos.
Dans chacun des cas suivant nous nous sommes basés sur des fichiers csv à des fins d’exemples mais le même travail peut être fait peu importe vôtre façon de stocker les données.
Tableau de bord :
Cet exemple illustre le suivi d’un chiffre d’affaire mois par mois avec la comparaison avec l’année précédente et le détail par famille de produits.
Il parait évident qu’un tel type de rapports permet non-seulement de garder un œil sur la santé de son activité mais aussi de prendre des décisions en ce qui concerne les produits ainsi que les magasins.
Comparer des produits avec un score :
Pour l’exemple suivant nous avons choisis de tester l’efficacité des produits en comparant leurs performances avant et après une crise.
Il est clair que certains produits ont perdu des places dans le classement (produits J et M) pendant que d’autres ont prospéré (produits C, V et N).
On peut s’appuyer sur de tel analyse dans le but d’adapter l’offre à une situation particulière, par exemple en mettant encore d’avantage en avant les produits qui profite de la situation d’exception, ou en créant des packs spécifiques.
Exploration des données et visualisation :
Le prochain exemple est un exercice de visualisation des données et servira à montrer l’importance de la visualisation dans l’exploration de vos données.
Sur la gauche, le tableau ci-dessous est constitué de 4 séries (X,Y) . Il est assez compliqué de faire des conclusions en l’état.
En revanche le traçage des nuages de points fait ressortir les tendances.
Segmentation clients :
Le schéma ci-dessous est l’illustration d’une segmentation clients basique.
Le principe est simple, découper son fichier clients pour faire des groupes pertinents avec son activité grâce à des facteurs comme le comportement d’achats, le potentiel du client ou son activité.
Il est important de faire ce type d’exercice afin de ne pas trop investir dans des clients qui ne seront pas rentable, d’envoyer des offres au clients les plus intéressés ou de récompenser les clients les plus fidèles.
Dans le cas des prospects, se lancer dans cette entreprise permet de découvrir (ou de redécouvrir) les cibles à contacter, d’identifier les forts potentiels ou d’éviter de perdre du temps avec des cibles à trop faible valeur.
Nous espérons avoir éclairci ce sujet et que cela vous sera utile.
N’hésitez pas à nous contacter pour des conseils ou un diagnostic gratuit.
A bientôt pour un nouvel article avec d’autres illustrations.