Pourquoi l'analyse des données est la clé de l'avenir de votre entreprise

La science des données continue d'être l'une des tendances technologiques les plus importantes pour les entreprises de toutes tailles et de tous les secteurs. Le marché mondial de l'analyse prédictive devrait atteindre 12,4 milliards de dollars d'ici 2022, avec une croissance rapide de 22,1 % chaque année.

En effet, cette discipline informatique de pointe aide les entreprises à augmenter leurs ventes, à réduire leurs coûts et à planifier l'avenir.

Ces avantages sont l'une des principales raisons pour lesquelles les scientifiques des données ont récemment été classés comme "la profession la plus en vogue de 2019". Les entreprises se démènent pour embaucher suffisamment de data scientists expérimentés pour répondre à leurs besoins, mais le faible nombre de ces experts signifie que la plupart des entreprises devront sous-traiter le travail à des développeurs de logiciels ou former des data scientists en interne.

Les propriétaires et les gestionnaires de petites entreprises devraient lire la suite pour savoir comment la science des données et l'analyse prédictive peuvent aider leur entreprise à rester compétitive et à prospérer à l'avenir.

Qu'est-ce que l'analyse de données et l'analyse prédictive ?

L'analytique commerciale finira par faire la différence entre les entreprises qui réussissent et celles qui pataugent avant d'échouer. Toutes les grandes entreprises mondiales investissent massivement dans l'exploration de données et l'analyse prédictive afin d'accroître leur efficacité, d'améliorer leurs ventes et de planifier l'avenir.

L'exploration de données est au cœur de l'analyse des données. Cela oblige les entreprises à collecter et à stocker intelligemment et soigneusement les données cruciales relatives à leur activité. Cela inclut les ventes passées des clients, les interactions avec les clients, les données de logistique et de fabrication, et plus encore. Ce processus est souvent appelé découverte des connaissances.

Les entreprises peuvent ensuite utiliser ces informations à diverses fins. L'une des principales applications de l'exploration de données est la vente au détail en ligne, où les entreprises utilisent ces informations pour créer des listes ciblées de "produits recommandés" qui augmentent le montant par mesure de vente.

Une fois que les entreprises ont collecté des données de qualité, il est temps de se lancer dans l'analyse prédictive. Ce processus difficile utilise un apprentissage automatique de pointe et des algorithmes personnalisés pour identifier des modèles dans les données et produire des conclusions et des prévisions précises que les entreprises peuvent utiliser pour façonner leurs efforts de marketing, leurs services commerciaux et leurs processus internes.

Les entreprises qui souhaitent constituer une équipe d'analyse prédictive professionnelle devront se concentrer sur l'embauche des bonnes personnes. Cette discipline nécessite une combinaison unique de compétences, notamment en mathématiques, en informatique, en intelligence artificielle, etc. Les entreprises peuvent embaucher tous ces talents en interne ou sous-traiter le travail à des développeurs de logiciels ayant une expérience de conseil.

Développer un avantage concurrentiel

Les entreprises qui tentent de croître et de prospérer dans l'économie d'aujourd'hui sont confrontées à une série de défis difficiles, notamment l'accès aux talents techniques, un rythme rapide de changement technologique et une économie interconnectée qui oppose même la plus petite entreprise aux sociétés internationales.

L'un des meilleurs moyens pour les entreprises d'augmenter leurs chances de succès sur ce marché féroce est de cultiver un avantage concurrentiel.

Un avantage concurrentiel est défini comme « les conditions qui permettent à une entreprise ou à un pays de produire un bien ou un service de valeur égale à un prix inférieur ou d'une manière plus désirable ». En d'autres termes, un avantage concurrentiel est ce qui différencie une entreprise particulière de la concurrence et lui donne un avantage sur le marché.

Par exemple, au cours des deux dernières décennies, Apple Computers est passée d'une entreprise technologique marginale à la société la plus précieuse au monde , d'une valeur étonnante de 961 milliards de dollars. L'entreprise a réalisé cette croissance spectaculaire grâce à son avantage concurrentiel : le sentiment de fraîcheur intangible et la culture d'être différent, promus et personnifiés par le fondateur de l'entreprise, Steve Jobs.

Des millions de personnes achètent des appareils Apple en raison de cette culture de la fraîcheur et du désir de se différencier des masses possédant un PC. Ce sentiment est mieux résumé dans la série de publicités phares d'Apple Get a Mac de la fin des années 2000.

Aujourd'hui, même les plus petites entreprises peuvent établir un avantage concurrentiel en investissant dans l'analyse commerciale et l'analyse prédictive. Ils offriront aux entreprises un avantage en les aidant à mieux identifier les tendances du marché et des consommateurs, leur permettant de cibler leurs offres de produits et leurs efforts de marketing pour se concentrer sur leurs atouts concurrentiels.

Améliorer les efforts de marketing

L'un des moyens les plus simples pour les entreprises d'augmenter le nombre de ventes et les revenus n'est pas d'acquérir de nouveaux clients : c'est de conserver et d'augmenter les ventes aux consommateurs actuels.

En fait, les recherches montrent que l'acquisition d'un nouveau client peut coûter cinq fois plus cher que la fidélisation active d'un client actuel et précieux. C'est une grande différence.

Cet énorme écart est l'une des principales raisons pour lesquelles les entreprises de tous les secteurs travaillent si dur pour fidéliser leurs clients les plus précieux et augmenter les ventes totales aux consommateurs fidèles. Les détaillants en ligne, en particulier, sont à la pointe de ce mouvement.

De grandes entreprises comme Amazon , Target et Etsy investissent massivement dans leurs équipes d'apprentissage automatique afin d'améliorer leur liste de produits recommandés et de personnaliser l'expérience utilisateur de leurs sites Web. Ils utilisent les données de l'expérience d'achat passée du client particulier, ainsi que de clients similaires, pour déterminer les articles qu'ils sont susceptibles d'acheter.

Ces mêmes détaillants utilisent également le comportement d'achat passé et l'analyse avancée des données pour améliorer également leurs résultats généraux de recherche d'articles. Ils utilisent ces analyses pour exclure le contenu non pertinent et se concentrer sur les produits que des clients similaires ont achetés dans le passé.

Les entreprises de toutes tailles peuvent commencer à collecter ce type de données précieuses dès aujourd'hui, en se concentrant sur les ventes passées, les informations démographiques et la taille de la famille, afin de mieux cibler leurs offres de produits sur les clients les plus précieux.

Planifier pour l'avenir

L'application d'analyse de données de loin la plus utile aide les entreprises à planifier l'avenir. L'analyse prédictive est actuellement utilisée pour augmenter les ventes et améliorer l'efficacité interne. Mais son potentiel est tellement plus grand.

À l'avenir, les entreprises utiliseront l'analyse prédictive pour les aider à prévoir les tendances futures du marché et à remodeler leur entreprise aujourd'hui pour se préparer à cette réalité future.

Par exemple, l'industrie de l'énergie utilise actuellement l'analyse prédictive pour prédire les tendances à long terme des prix et de la demande d'énergie. Ils utilisent les données actuelles du marché pour prédire où dans le monde les populations seront concentrées dans 10, 25 et même 50 ans. Cela leur permet de concentrer leurs efforts d'infrastructure dans les régions qui devraient avoir la plus grande demande d'énergie à l'avenir.

Attendez-vous à voir davantage d'entreprises intensifier leurs efforts d'embauche de scientifiques des données au cours des prochaines années et commencer à sous-traiter davantage de travail aux développeurs de logiciels, car la demande de scientifiques des données continue de dépasser l'offre.

Conclusion

L'analyse des données sera probablement l'un des facteurs les plus importants pour déterminer quelles entreprises réussiront à l'avenir, ainsi que quelles entreprises échoueront.

Cette discipline de pointe combine des aspects de l'informatique, des mathématiques, des statistiques et de l'intelligence artificielle afin d'aider les entreprises à stocker et à analyser la grande quantité de données collectées dans le monde moderne.

Les entreprises doivent investir massivement dans l'analyse prédictive aujourd'hui afin de réussir à l'avenir. Les informations issues de ce type d'analyse aideront les entreprises à développer un avantage concurrentiel, à améliorer leurs efforts de marketing et à augmenter leurs ventes, et à planifier avec précision l'avenir.

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