Analyses prédictives pour dégager de la valeur ajoutée et détecter des opportunités de croissance

La digitalisation des entreprises impacte la fonction finance. Le développement de l’intelligence artificielle et des analyses prédictives permet désormais d’affiner considérablement les analyses, en vue de faciliter la prise de décisions stratégiques. En structurant son organisation autour de la donnée, l’entreprise se donne les moyens de créer de la valeur. Au-delà d’un intérêt commercial, les modèles prédictifs sont également d’excellents générateurs d’alerte précoce. La transformation digitale de la fonction finance ne passe pas uniquement par la mise en place de solutions techniques mais également sa capacité d’analyser les résultats produits avec les équipes concernées pour en dégager de la valeur ajoutée.

Stratégie Finance

Analyses prédictives pour dégager de la valeur ajoutée et détecter des opportunités de croissance

Des analyses pour améliorer la marge et détecter de nouvelles opportunités produits

La disponibilité d’informations et de données fiables et actualisées, associée à l’analyse du Big Data permet de mieux répondre aux besoins des consommateurs. La transformation digitale ouvre des possibilités bien plus larges que le recours exclusif à des données marchés et à des historiques de ventes globales. 

Dans un contexte de forte concurrence, il s’agit d’un avantage stratégique décisif. Les analyses avancées mettent en lumière les attentes des consommateurs et leurs évolutions de comportement. Sur cette base, l’entreprise se trouve en capacité de prendre les bonnes décisions et d’investir dans des solutions innovantes pertinentes, en vue d’améliorer les performances commerciales. Il pourra notamment s’agir d’ajuster les prix de vente, revoir ses coûts de production, proposer des offres, développer de nouveaux business models,  au regard des aspirations de la demande. 

Le croisement de nombreuses données, comme le taux de désabonnement à un service, la diminution des ventes d’un produit donné, la saisonnalité des ventes, permet d’analyser les évolutions du comportement des consommateurs et de concevoir des modèles prédictifs.

En fonction de la nature de l’activité et de sa localisation, d’autres variables issues de sources externes pourront utilement être ajoutées aux analyses telles que les conditions météorologiques, le cours des actions ou encore les taux de change. 

Dès lors, les opportunités commerciales seront plus aisément identifiables. Est-il pertinent de revoir les prix à la baisse ? De nouveaux produits doivent-ils être conçus et lancés ? 

Généralement, toutes les données nécessaires sont déjà disponibles au sein des différents départements de l’entreprise. Il reste à assurer leur consolidation, traitement, analyse et partage par le biais d’une plateforme logicielle commune.

Allouer les ressources aux projets à plus forte valeur ajoutée

Trop souvent, les grands arbitrages budgétaires sont réalisés en fonction des résultats de l’exercice précédent. C’est sur cette base que sont ajustées les ressources financières et humaines attribuées à tel ou tel projet ou service. Il y a là un facteur d’inertie organisationnelle important. 

Grâce à une utilisation optimale du potentiel analytique du Big Data et avec l’appui de tableaux de bord générés en temps réel, les ressources allouées à chacun des projets vont pouvoir être confrontées aux performances réelles. L’analyse prédictive permet de descendre très finement au niveau de chaque projet spécifique et ainsi de hiérarchiser les priorités. Elle ouvre la voie à l’analyse prescriptive qui, elle, est entièrement tournée vers l’action. 

Il s’agira alors d’adapter la ventilation des ressources et, au besoin, de suspendre ou remettre en question purement et simplement certains projets peu rentables.

Créer des modèles prédictifs pour l’alerte précoce

Les modèles prédictifs ne sont pas exclusivement des outils visant à améliorer les performances commerciales dans un contexte de croissance. Ils participent également à la prévention et à la gestion des risques. 

La modélisation prédictive a, en effet, pour fonction de déployer des algorithmes efficaces ayant vocation à générer des alertes précoces. Les corrections nécessaires seront ainsi engagées dans des délais raisonnables, afin d’éviter toute situation de crise. Il pourra s’agir de détecter d’éventuelles fraudes, transactions inhabituelles ou des échecs de transactions, d’anticiper des défauts ou malveillances d’ordre technique, d’éviter une rupture de stock.

Les analyses avancées rendues possibles par la digitalisation de la fonction finance ont aujourd’hui un intérêt stratégique, tant pour saisir des opportunités commerciales que pour soutenir la politique de gestion des risques et garantir la réputation de l’entreprise. Les sociétés qui auront consenti un effort important, en vue d’assurer leur transformation digitale, ne manqueront pas d’enregistrer un rapide retour sur investissement. La généralisation du système de plateforme et l’automatisation des processus métier constituent désormais des enjeux essentiels.

Nos experts BI & Analytics S&H travaillent avec les principaux  éditeurs BI et Analytics du marché (Oracle, Microstrategy, Anaplan, Axway) pour vous trouver la solution la plus adaptée à vos enjeux business. 

P.S.
S&H accompagne ses clients grands comptes dans la digitalisation des fonctions finances. Avec une expertise fonctionnelle et technique des principales solutions du marché dédiées aux métiers de la finance, nous implémentons et accompagnons nos clients dans toutes les phases de leurs projets. Grâce à des consultants certifiés sur des solutions comme Oracle, Netsuite, PeopleSoft, Kyriba ou encore Axway, S&H est l’intégrateur privilégié des solutions finance du marché.

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