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PraedictIA

Qu’est-ce que l’analyse des données ?

L’analyse des données (parfois nommée « analytique ») réfère à l’ensemble des activités qui se rapportent à l’exploration, l’exploitation, l’interprétation et la communication des données, et à leurs dérivés (tendances, corrélations, etc.).

Elle touche tous les secteurs d’activités (marketing, finance, santé, manufacture, etc.) et repose sur un ensemble de technologies (incluant les différentes techniques liées à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage machine) pour explorer les données historiques, en extraire des tendances et en déduire des corrélations et des prédictions.

Il existe plusieurs façons de faire de l’analyse des données, les plus communes étant : l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique, l’analyse prédictive et l’analyse prospective. Ces catégories sont généralement définies suivant l’usage des données en question. Par exemple, les techniques d’analyse prédictive serviront à prédire des tendances futures et des phénomènes inconnus d’après l’exploitation des données historiques.

Étude de cas

Supposons que nous installions un module d’analyse prédictive pour un site Web de commerce électronique. Cette analyse permettra aux gestionnaires de la boutique en ligne de prédire d’une manière adéquate les ventes en ligne, ce qui peut avoir un impact direct et concret sur divers aspects de l’entreprise.

Le flux de trésorerie

Sa gestion est l’un des défis les plus imposants de toute place marchande. La réussite des commerces en ligne est tributaire d’une excellente gestion du flux de trésorerie pour maintenir un équilibre entre le stock disponible et la demande des consommateurs. Ignorer les ventes futures peut engendrer des pertes majeures; la place marchande pourrait s’approvisionner d’un volume d’unités largement supérieur à la demande. Se retrouvant avec une quantité de produits invendus, elle sera alors dans l’incapacité d’acheter de nouveaux produits puisque la liquidité aura déjà été investie.

La gestion du stock et de l’approvisionnement

La chaîne d’approvisionnement est un autre élément vital dans le commerce électronique. L’analyse prédictive permet d’arrimer les paramètres d’approvisionnement liés au stockage, au transport et à l’expédition en lien avec la demande future, et de prévenir ainsi les pertes liées au surapprovisionnement où les produits invendus engendrent des coûts de transport, de stockage et, parfois même, de destruction.

La gestion des ressources

Certaines boutiques en ligne nécessitent la mobilisation d’importantes ressources humaines pour assurer l’assistance en ligne et le service à la clientèle. Le manque de visibilité quant aux ventes futures peut mobiliser des équipes sous-utilisées ou, dans le cas contraire, entraîner un manque de ressources pour répondre aux besoins des clients.

La gestion de la relation client

Aller sur un site marchand pour se rendre compte que le produit convoité est en rupture de stock peut engendrer une forte déception chez des clients qui risquent de se diriger vers des compétiteurs. L’analyse prédictive permet de prévoir la demande et de faire en sorte que la place marchande puisse servir les clients en continu.

Les quelques exemples mentionnés ci-dessus démontrent l’importance cruciale de l’analyse prédictive dans le contexte d’un site Web marchand. Au-delà de cette analyse, une place marchande peut aussi instaurer d’autres fonctionnalités analytiques telles que des outils d’analyse descriptive (qui offrent des statistiques comparatives) et d’analyse du comportement des utilisateurs. L’installation des outils d’analyse prospective tels que les moteurs de recommandation peuvent suggérer des produits complémentaires à l’utilisateur selon son comportement historique, le contenu de son panier, etc.