DATA INTELLIGENCE FOR BETTER BUSINESS

SUIVEZ-NOUS

PRODUITS

Prévisions des ventes

  • Meilleur pricing de vos produits.
  • Qualité et objectivité des quantités par produit, par marché, par région, …
  • Segmentation affinée de vos clients et prospects.
  • Target, re-forecast, flash précis et opérationnels.
  • Optimisation des stocks / supply-chain.

CLIENTS

Maîtrise du cycle de vie du client

  • Customer lifetime value
  • Risque de résiliation (churn)

RESSOURCES

Prédictif RH

  • Ressource lifetime value
  • Fidélisation (churn interne)

MOYENS

Meilleure contrôle de votre trésorerie

  • Encaissements.
  • Cash-flows.
  • DSO.

Détection des fraudes

CYCLE ACHATS

Factures, paiements, …

CYCLE VENTES

Encaissements, remboursements, …

Détection d'anomalies

  • Paiements clients.
  • Consommations, rotation des stocks.
  • Evolution et structure des coûts.

QU'EST-CE QUE L'ANALYSE PRÉDICTIVE ?

Analyser des faits présents et passés pour tirer des conclusions sur les évènements actuels et à venir.

  • Aider les prises de décisions
  • Mener proactivement des actions efficaces

POURQUOI L'ANALYSE PRÉDICTIVE EST DE PLUS EN PLUS
UTILISÉE ?

Conjonction de
deux facteurs

  • Explosion des volumes de données
  • Développement de solutions prédictives à la fois puissantes et simples d’utilisation

LES ÉTAPES À SUIVRE :

Business understanding

La prédiction commence toujours par une étape d’analyse et de compréhension sur les données.

Data understanding

Analyser les données sources internes (et externes) afin de comprendre les corrélations et tendances liées aux données.

Data préparation

Cette étape consiste à retravailler les données pour les rendre exploitables par un algorithme statistique
(Données en colonnes – format Tidy)
Mise sous la forme de dataset des données

(3ème forme normale : variable explicative – observations – Dataset.)

Modeling

Cette étape consiste à trouver le modèle statistique approchant le plus un phénomène. Sur la base du dataset obtenu durant la phase de préparation de données.
Génération de modèle statistique (régression / Machine learning).

Evaluating

Evaluation du modèle (performance) sur un échantillon de test.

Deploying

Mettre en œuvre l’intégralité du traitement pour que cela soit consommable par les métiers !

Associer des données opérationnelles et des données financières afin d’obtenir une meilleure compréhension de vos prévisions/prédictions.

P&L prédictif© en analysant les données (phase de compréhension) puis en mettant en place des algorithmes prédictifs sur certains comptes du P&L.

Prédictif par compte / rubrique budgétaire :

  • Mise en place de prédiction de vente, d’achats et de charges (fixes/Variables).
  • Réévaluation du modèle de prévision régulièrement en fonction des données chargées (lissage).

Prédictif en cascade et/ou prédictif en support par rapport aux prévisions déjà réalisées en interne par les opérationnels et contrôleur de gestion…

L’analyse prédictive ne remplace pas le jugement et aucune prédiction n’est certaine.

Le modèle prédictif doit être intégré dans les systèmes et les processus opérationnels.

La compréhension des objectifs et une bonne formulation du problème sont essentiels.

Le modèle doit être évalué par rapport aux objectifs métier, avec un bon compromis entre précision, stabilité et généralité.

Le choix et la préparation des données représentent en moyenne 70% de la charge de travail et sont déterminants.

Un modèle facile à expliquer peut être préférable à un modèle plus précis mais opaque.

MODÉLISATION

Étude d’un échantillon de données représentatif :

Modélisation

Modèle

DÉPLOIEMENT

Enrichissement itératif et application aux données opérationnelles :

Modèle

Prévisions

COMMENÇONS PAR
UN PROOF OF CONCEPT

Retour d'expérience sur la
démarche prédictive

Validation de la solution
technique

DÉMARCHE PROPOSÉE :

Identifier une problématique métier.
(simple et quick-win)

Vous accompagner dans la
formalisation du besoin et des objectifs.

Élaborer plusieurs modèles prédictifs pour répondre à la problématique identifiée.

Évaluer avec vous les modèles par
rapport à vos objectifs métier.

Tester le modèle retenu avec vos
données opérationnelles.

Cabinet de conseil à taille humaine.

Équipe projet senior et pluridisciplinaire.

Démarche rodée et en amélioration continue.

Expertise technologique.

Expertise opérationnelle et fonctionnelle.
(DAF, Dir CdG,…)

Accompagnement de votre maîtrise d’ouvrage. Proximité avec lés éditeurs.

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