Analyse prédictive

Une vision impartiale de l’avenir. Bien qu’il soit presque impossible de prédire l’avenir, anticiper l’évolution du marché et les besoins des clients est un élément essentiel de la stratégie et de la planification des entreprises. Pour relever ce défi, les planificateurs stratégiques, les contrôleurs financiers et les experts en Business Intelligence recherchent les meilleurs outils, techniques et solutions capables de leur conférer un avantage concurrentiel en matière de prévisions commerciales. Les analyses prédictives peuvent aider une entreprise à se développer avec une meilleure rentabilité et à réagir rapidement aux changements. Identifier et traiter des données pertinentes est capital pour se projeter dans l’avenir de façon aussi impartiale que possible.

Du modèle de données aux prévisions

Les prévisions peuvent être le produit de méthodes qualitatives et quantitatives. L’approche qualitative s’appuie généralement sur des enquêtes menées auprès des clients ou sur des avis d’experts du secteur.

Dans l’approche quantitative, par exemple en matière de Planification et d’analyse financières (FP&A), les données historiques, l’analyse en temps réel, les relations de cause à effet, ou les « data drivers », servent de base pour reconnaître des modèles de données et établir des prévisions. À cette fin, on crée des modèles basés sur des algorithmes mathématiques et statistiques ou sur des méthodes modernes telles que le Machine Learning. Diverses méthodes sont également disponibles : regroupement, analyse des facteurs ou analyse de régression.

Prévisions et analyses prédictives – quelle est la différence ?

Même si elles semblent proches, les prévisions et les analyses prédictives sont bien deux techniques différentes pour résoudre les problèmes.

Prévisions

Les prévisions sont équivalentes aux prédictions, elles consistent à prédire la valeur future pour des données sélectionnées, en cherchant à repérer des tendances spécifiques. Cela peut se faire soit à l’aide d’une méthode qualitative, par exemple en utilisant la connaissance détaillée des comptes clients par un représentant commercial, soit en établissant des corrélations quantitatives avec d’autres variables d’influence. Dans l’idéal, elles doivent fournir des indications sur la possibilité d’atteindre les objectifs fixés et faire ressortir les actions nécessaires au sein d’une entreprise. Ainsi, les prévisions viennent compléter d’autres éléments à la disposition de l’entreprise, comme la planification stratégique ou opérationnelle.

Analyses prédictives

Les analyses prédictives sont la suite des prévisions classiques. Elles prennent en compte une multitude d’entrées, de valeurs, de tendances, de cycles et de fluctuations des données dans différents domaines d’activité, afin d’établir des prédictions. Il s’agit d’une approche puissante et complète, basée sur les données, qui peut être utilisée pour mieux accompagner la planification globale et le processus de gestion de la performance de l’entreprise.

Comment les analyses prédictives peuvent faire avancer votre entreprise

Si les prévisions sont utiles pour développer des composantes internes, les analyses prédictives aident les entreprises à générer des perspectives analytiques impartiales et complètes pour faciliter la prise de décision. Les techniques avancées de analyses prédictives utilisent des formes d’intelligence artificielle (IA) telles que le Machine Learning pour prévoir des résultats plus détaillés et spécifiques, incluant souvent des probabilités. On consulte généralement à cette fin une grande quantité de données historiques, mais aussi de données en temps réel afin d’identifier des modèles.

Par exemple, les analyses prédictives peuvent aider à anticiper les recettes de l’entreprise pour l’année à venir en fonction de l’évolution prévue de variables spécifiques telles que les requêtes de recherche, les prix pratiqués par les concurrents et les événements extraordinaires. Il est possible d’analyser individuellement l’impact de chaque facteur, ce qui aide l’entreprise à mieux comprendre les tendances du marché. Les analyses prédictives constituent une technique de prévision automatisée qui permet d’ajuster en permanence les prévisions. Le but est d’aider l’entreprise à identifier rapidement les nouvelles opportunités et les nouveaux risques, afin de se développer de manière rentable.

L’analyse prédictive – une priorité pour le FP&A

Dans les entreprises d’aujourd’hui, le rôle du contrôle financier ou FP&A n’est pas seulement de fournir des informations financières afin que les business partners puissent prendre de meilleures décisions, c’est aussi de montrer la voie pour utiliser la technologie analytique avec plus de recul, y compris l’analyse prédictive pour les prévisions des ventes.

Pour de nombreux responsables financiers, la priorité à court terme est d’abandonner la simple description et le compte rendu qui appartiennent au passé, au profit de réelles perspectives et prévisions qui constituent l’avenir.

L’analyse prédictive appliquée à la prévision des ventes

Les analyses prédictives des ventes constituent un très bon exemple de création de valeur réelle pour l’entreprise grâce à l’analyse prédictive. La précision est importante en la matière, car elle conditionne de nombreuses autres décisions dans l’entreprise. Les prévisions de ventes et le budget commercial sont des éléments clés pour définir le budget financier global de l’entreprise, y compris les leviers opérationnels tels que les incitations à la vente, les budgets marketing, les lancements de produits, les nouvelles embauches, etc.

Mais prévoir les ventes reste un processus chronophage pour les planificateurs, qui reviennent souvent à la bonne vieille feuille de calcul Excel ou à d’autres outils dont les analyses et les informations sont souvent insuffisantes pour étayer la prévision des ventes au trimestre, au mois ou à la semaine. L’analyse prédictive avancée peut contribuer à alléger la charge des planificateurs en automatisant les rolling forecasts et en fournissant aux dirigeants plus de transparence, ainsi qu’une aide à la décision intelligente pour la gestion des performances de l’entreprise.

Régler la question de la confiance dans l’analyse prédictive

L’une des principales raisons pour lesquelles les entreprises hésitent encore à recourir à des processus plus automatisés de prévision des ventes avec l’analyse prédictive tient tout simplement à un manque de confiance dans les résultats générés par les machines.

Instaurer la confiance et obtenir l’adhésion des planificateurs passe par exemple par une plus grande transparence des prévisions pour les planificateurs comme pour les managers. Il existe plusieurs façons d’y parvenir. Chez Jedox, nous incluons les fonctionnalités suivantes dans Jedox AIssisted™ Planning, le service cloud intégré de Jedox pour l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle :

1. Un facteur qualité, afin que les planificateurs puissent savoir en toute transparence quelle est la meilleure prévision à retenir et puissent sélectionner automatiquement le niveau hiérarchique le plus adapté dans leur projection
2. Une comparaison dans le temps entre les ventes prévues et les ventes réelles, avec des limites supérieures et inférieures pour borner la précision des prévisions et les jauger par rapport aux résultats de la planification manuelle

Forts d’une plus grande confiance et disposant d’un moyen d’évaluer l’exactitude des prédictions, les planificateurs commencent à se sentir plus à l’aise et se fient de plus en plus aux conseils et aux recommandations fournis par l’analyse prédictive. Cela peut améliorer la qualité des prévisions et accélérer le délai d’exécution, ce qui libère un temps précieux et permet d’augmenter la fréquence des rolling forecasts, voire de passer à un système de prévision en continu. La gestion des ventes gagne en transparence et en capacité de reconnaissance des biais ou risques en comparant ce que la machine préconise comme étant la meilleure prévision avec ce que pense l’expert humain.

Transformer les prévisions en numérisant l’expertise humaine

L’objectif ultime de l’analyse prédictive en matière de prévision des ventes consiste à automatiser entièrement le processus de prévision et à permettre une prévision continue alimentée par des données en temps réel. Cela se fait en capturant et en numérisant l’expertise humaine, en apprenant pour l’essentiel à un système informatique à « penser » comme le ferait un planificateur humain. Ces connaissances sont ensuite enrichies par d’autres données pertinentes internes et externes à l’entreprise. Bien sûr préparer les données en amont prend du temps, car il s’agit d’analyser et d’intégrer au modèle l’impact qu’ont les diverses sources de données et divers facteurs, tels que les informations sur la concurrence, l’évolution du marché et les tendances. Mais une fois que l’entreprise aura produit des rolling forescasts automatisées de qualité, qui pourront être facilement partagées dans toute l’entreprise, le département des finances et l’administration, les planificateurs et la direction des ventes auront franchi un pas important vers la transformation numérique. L’entreprise sera mieux équipée pour détecter les signes avant-coureurs ou tirer parti de nouvelles opportunités. Désormais, le FP&A et ses business partners peuvent consacrer moins de temps à des tâches à faible valeur ajoutée et plus de temps à des simulations qui préparent l’entreprise à faire face à l’avenir en lui conférant plus d’agilité et de capacité d’adaptation.