Trop de Données, Je Ne Sais Pas Quoi en Faire
Trop de Données, Je Ne Sais Pas Quoi en Faire
Notre service de conseil est conçu pour libérer le potentiel de votre information. Nous abordons vos défis de données, de la simple compréhension à l'optimisation future, en suivant ces 4 phases d'analyse :
Ces problématiques visent à synthétiser et à comprendre la situation actuelle et passée.
Performance et tendances : Quelle a été la croissance des ventes au dernier trimestre et comment se compare-t-elle à celle de l’année précédente ?
Segmentation client : Comment nos clients sont-ils regroupés ou segmentés en fonction de leurs comportements d’achat et de leurs données démographiques ?
Inventaire et stocks : Quel est le niveau actuel des stocks d’un produit et son taux de rotation historique ?
Ces analyses visent à identifier la cause profonde d'un résultat, qu'il soit positif ou négatif.
Causes d'échec : Pourquoi le taux de conversion du site web a-t-il chuté la semaine dernière ?
Facteurs clés : Quels sont les principaux facteurs qui contribuent à la satisfaction ou à l'insatisfaction des clients ?
Relation de cause à effet : Existe-t-il une corrélation significative entre les investissements publicitaires sur les réseaux sociaux et l'augmentation des ventes dans une région spécifique ?
Ces problèmes utilisent des données historiques pour projeter les résultats ou les probabilités futurs.
Fidélité client : Quels clients sont les plus susceptibles de se désabonner (abandonner ou cesser d’utiliser le service) au cours des 6 prochains mois ?
Prévisions de la demande : Quelle quantité de produits les clients achèteront-ils le mois prochain afin d’éviter les surstocks ou les ruptures de stock ?
Risques et fraudes : Une transaction ou une demande de prêt présente-t-elle un risque de fraude ou de défaut de paiement ?
Valeur vie client (LTV) : Quelle est la valeur vie client attendue d’un nouveau client ?
Ce sont les problèmes les plus complexes, car ils permettent non seulement de prédire, mais aussi de proposer la meilleure stratégie à adopter.
Optimisation des prix : Quel est le prix optimal pour maximiser le chiffre d'affaires compte tenu de l'élasticité-prix de la demande pour notre produit ?
Recommandation : Quel produit recommander à un utilisateur donné en temps réel pour augmenter la probabilité d'achat ?
Allocation des ressources : Comment répartir le budget marketing entre les différents canaux pour optimiser le retour sur investissement (ROI) ?
Planification : Quel est le programme de maintenance le plus efficace pour prévenir les pannes des machines de production (maintenance prédictive) ?