Pour traduire les données brutes en actifs hautement stratégiques, les entreprises s’appuient sur leur connaissance approfondie des différents types d’analytics (descriptif, prédictif, diagnostique et prescriptif). Découvrez le fonctionnement de chacun d’eux, leurs avantages et leur rôle dans la prise de décisions data-driven sont détaillés ici.

Ce guide aborde les points suivants :

• Quels sont les différents types d’analytics ?
• Qu’est-ce que l’analytics descriptif ?
• Qu’est-ce que l’analytics prédictif ?
• Qu’est-ce que l’analytics prescriptif ?
• En quoi l’analytics prescriptif diffère-t-il de l’analytics prédictif et descriptif ?
• Qu’est-ce que l’analytics diagnostique ?
• Comment se lancer dans l’analytics ?

Quels sont les différents types d’analytics ?

L’analytics métier est extrêmement utile pour interpréter et exploiter les gros volumes de données collectées par votre entreprise. Il permet, en effet, de traduire les données brutes en insights exploitables sur le comportement de la clientèle, les taux de conversion, l’évolution du chiffre d’affaires ou encore l’efficacité opérationnelle.

Les quatre principaux types d’analytics sont les suivants :

1. Analytics descriptif : comprendre ce qui s’est passé

L’analytics descriptif fournit des insights sur les performances passées en synthétisant l’historique afin d’dentifier des schémas et des tendances.

Exemple  : un retailer analyse ses données mensuelles et observe un pic des ventes de vêtements d’hiver en décembre, ce qui l’aide à se préparer à la demande saisonnière future.

2. Analytics prédictif : anticiper ce qui pourrait se produire

L’analytics prédictif se base sur l’historique, les statistiques et le machine learning pour prévoir les résultats.

Exemple  : une plateforme de e-commerce analyse l’historique de navigation et les achats passés pour recommander à sa clientèle des produits qu’elle est susceptible d’acheter.

3. Analytics prescriptif : identifier les mesures à prendre pour optimiser vos résultats

L’analytics prescriptif s’appuie sur des insights prédictifs pour recommander des actions précises qui optimisent les résultats souhaités.

Exemple  : une entreprise de logistique affine les itinéraires en tenant compte de l’historique de la circulation, des conditions météorologiques et des délais de livraison, ce qui lui permet de réduire ses coûts et de gagner en efficacité.

4. Analytics diagnostique : expliquer le déroulement des évènements

L’analytics diagnostique étudie en détail les données passées pour expliquer pourquoi certaines tendances ou certains évènements se sont produits.

Exemple  : un commerce en ligne qui constate une baisse de ses ventes utilise l’analytics diagnostique et découvre qu’une récente mise à jour de son site a ralenti le chargement des pages et provoqué une hausse des abandons de panier.

En faisant la distinction entre ces types d’analytics, les entreprises peuvent appliquer les méthodes adéquates pour atteindre leurs objectifs.

Qu’est-ce que l’analytics descriptif ?

L’analytics descriptif synthétise les données afin d’identifier des schémas et des tendances. Il aide les entreprises à comprendre la situation passée ou actuelle.

Points à retenir :

• L’analytics descriptif dresse le bilan de santé de l’entreprise.
• Il sous-tend l’analytics prédictif et prescriptif
• Il s’appuie sur l’intelligence opérationnelle, qui étudie les données en temps réel, ainsi que sur la business intelligence, qui se concentre sur l’historique.

Pourquoi l’analytics descriptif est-il important ?

L’analytics descriptif sert de point de départ à toutes les analyses de données. Les entreprises ont besoin de savoir précisément où elles en sont avant de pouvoir apporter des améliorations ou prévoir l’avenir.

Par exemple, un retailer dont les données de vente sont imprécises peut supposer à tort que son produit le plus performant est saisonnier, ce qui peut entraîner un surstockage et des dépenses inutiles.

La qualité de l’analytics descriptif dépend de la fiabilité des données, de la solidité de la méthodologie et de la définition des KPI. Des données descriptives médiocres compromettent toutes les analyses qui en découlent.

Quelles sont les différentes catégories d’analytics descriptif ?

Les deux principales catégories d’analytics descriptif sont l’intelligence opérationnelle et la business intelligence.

1. L’intelligence opérationnelle consiste à analyser en temps réel des données entrantes, par exemple, celles de devices IoT. Il s’agit d’une méthode proactive : vous pouvez agir dès que les chiffres sont disponibles.
2. La business intelligence est, quant à elle, réactive. Elle étudie les données antérieures et tire des insights des actions qui se sont déjà produites.

Qu’est-ce que l’analytics prédictif ?

L’analytics prédictif se base sur l’historique, les statistiques et le machine learning pour prévoir les résultats. Il fournit des probabilités plutôt que des certitudes, et permet ainsi aux entreprises d’anticiper les tendances et les risques.

Citons, par exemple, les plateformes de e-commerce qui recommandent des produits en fonction de l’historique de navigation, les banques qui évaluent la solvabilité ou les responsables marketing qui prédisent l’efficacité d’une campagne.

Quels sont les différents types d’analytics prédictif ?

• Arbres de décision. Simplifiez la prise de décision grâce à un organigramme visuel des résultats potentiels.
• Modèles de régression. Prévoyez les résultats à partir de relations variables (par exemple, les ventes prévisionnelles en fonction des dépenses publicitaires).
• Réseaux neuronaux. Traitez de vastes jeux de données pour identifier des schémas complexes.
• Modèles de cluster. Regroupez des points de données similaires pour dégager des tendances (par exemple, la segmentation de la clientèle par comportement d’achat).
• Modèles de séries temporelles. Anticipez les tendances à partir de données chronologiques, par exemple, les fluctuations des ventes saisonnières.

Quels sont les avantages de la modélisation prédictive ?

• Sécurité renforcée. Détectez les anomalies telles que la fraude ou les cybermenaces.
• Réduction des risques. Anticipez les problèmes avant qu’ils ne se produisent.
• Gain d’efficacité. Optimisez les ressources et évitez les perturbations.
• Décisions plus éclairées. Appuyez-vous sur des insights data-driven pour votre planification stratégique.

Qu’est-ce que l’analytics prescriptif ?

L’analytics prescriptif s’appuie sur l’analytics prédictif pour recommander des actions précises en vue d’obtenir les résultats souhaités. Il exploite les données, le machine learning et l’intelligence artificielle afin d’optimiser la prise de décision.

Exemples d’analytics prescriptif

• Assurance. Calculez le risque client pour personnaliser la couverture et les tarifs.
• Développement de produits. Utilisez des enquêtes d’opinion et des études de marché pour identifier les fonctionnalités indispensables.
• Santé. Optimisez les traitements afin de réduire les risques pour la patientèle.

Avantages pour l’entreprise

Grâce à l’analytics prescriptif, les entreprises améliorent les processus complexes. Les modèles prescriptifs leur permettent, entre autres, de définir des stratégies de tarification en tenant compte de la valeur des produits, des coûts de développement et des dépenses marketing. Par exemple, une compagnie aérienne peut booster son chiffre d’affaires en ajustant dynamiquement le prix de ses billets en fonction de la demande, des prévisions météorologiques et des tarifs pratiqués par la concurrence.

En quoi l’analytics prescriptif diffère-t-il de l’analytics prédictif et descriptif ?

Qu’est-ce que l’analytics diagnostique ?

L’analytics diagnostique explique pourquoi certaines tendances ou certains évènements se sont produits en révélant le lien de causalité et les séquences dans les données. Il s’appuie sur l’analytics descriptif pour aller au-delà de la découverte des évènements et se concentrer sur les raisons de certains résultats.

L’analytics diagnostique est rétrospectif et fournit aux entreprises les insights dont elles ont besoin pour résoudre des problèmes passés ou reproduire leurs bons résultats. Par exemple, si un commerce en ligne constate une baisse soudaine de ses taux de conversion, l’analytics diagnostique lui permet d’en connaître la cause profonde.

Exemples d’analytics diagnostique

• Motif de l’augmentation des ventes en glissement annuel. L’analytics diagnostique peut montrer qu’une campagne marketing ciblant un groupe démographique précis a entraîné une augmentation des conversions de vente.
• Raisons du succès inattendu d’un produit. Le gain de popularité peut être lié à un avis favorable d’un influenceur ou d’une influenceuse célèbre.
• Attrition client pendant des périodes précises. Une analyse peut révéler que le pic d’attrition coïncide avec l’augmentation du prix de l’abonnement ou des interruptions de service.

Limites

Même si elle permet de comprendre des évènements passés, la nature rétrospective de l’analytics diagnostique limite sa capacité à fournir des recommandations exploitables. Pour élaborer des stratégies prospectives, les entreprises doivent associer les insights diagnostiques à l’analytics prédictif et prescriptif, qui donnent respectivement des indications sur ce qui pourrait se produire par la suite et sur les mesures à prendre.

En identifiant les causes sous-jacentes, l’analytics diagnostique permet aux entreprises de prévenir les problèmes récurrents et d’améliorer leurs résultats. Il fait ainsi le lien entre la connaissance du passé et la planification.

Comment se lancer dans l’analytics ?

Les quatre types d’analytics (descriptif, prédictif, prescriptif et diagnostique) offrent aux entreprises les outils nécessaires pour analyser les performances passées, anticiper les tendances à venir et optimiser les résultats.

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