5 exemples de Business Intelligence dans un monde axé sur les données

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Alors que les entreprises deviennent de plus en plus dépendantes de la technologie, les données prennent le volant dans les décisions commerciales que prennent les dirigeants. L'analyse des données est l'un des plus grands domaines de recherche en croissance, et l'emploi dans ce domaine est à un niveau record. Des organisations financières aux fabricants en passant par les start-ups, le «big data» et l '«analyse des données» sont des tendances en plein essor qui continuent d'avoir un impact sur les entreprises aujourd'hui.

Qu'est-ce que la Business Intelligence?

Afin de tirer parti des données lors de la prise de décisions commerciales, les organisations doivent d'abord interpréter les données collectées à partir de plusieurs sources, puis elles doivent utiliser les connaissances acquises pour mettre en œuvre des stratégies et des changements commerciaux qui aideront l'organisation à croître. Ceci est connu comme Business Intelligence (BI de). Les données sont le moteur des entreprises d'aujourd'hui et changent la façon dont les organisations prennent des décisions stratégiques, et la BI est l'outil de reporting qui affecte ces décisions.

Exemples de BI

La BI est essentielle pour les entreprises de toutes tailles - des grandes entreprises comme Walmart à la petite entreprise comme une boulangerie de quartier. Voici des exemples de la façon dont ces entreprises pourraient utiliser la BI:

Supply Chain

Prenons l'exemple d'un jouet pour enfants vendu dans un magasin Walmart à Brampton, en Ontario. Ce produit provient de la ville chinoise de Nanjing. L'article doit faire le trajet entre les deux villes et arriver à destination à temps pour la saison des fêtes. Dans le passé, ce produit a été constamment retardé et, comme la demande pour le produit a augmenté, Walmart veut assurer une disponibilité maximale. C'est là que la BI entre en jeu. Walmart peut utiliser la BI pour savoir où se produit le retard dans sa chaîne d'approvisionnement - par exemple, ils pourraient constater que le navire de fret qui transporte le produit fait une escale à Hong Kong où le conteneur change de navire, et ce retard entraîne d'autres retards dans la chaîne d'approvisionnement. Walmart trouve une nouvelle route sur un navire direct de Shanghai à Vancouver, qui, bien que plus chère au départ, permet d'économiser 2 jours et de livrer le produit à temps. Sans oublier, ils seraient en mesure de répondre à la demande croissante et de compenser leur augmentation initiale des coûts d'expédition et de réaliser un beau bénéfice. Les données qu'ils cultivent à partir de ces différents points de la chaîne d'approvisionnement peuvent rationaliser leur stratégie et augmenter leur marge bénéficiaire.

Approvisionnement en matériaux

Un propriétaire de boulangerie local constate que son muffin aux bleuets le plus populaire se vend dans la première heure du petit-déjeuner matinal. Le magasin est au milieu du quartier financier et est une source de petit déjeuner pour des centaines de professionnels travaillant dans la région chaque jour. La propriétaire sait que la demande pour ce muffin est là en raison du nombre de demandes qu'elle reçoit, jusque tard dans la matinée. Parce qu'elle manque de muffins si tôt, elle finit par laisser de nombreux clients potentiels déçus, ce qui lui laisse finalement une baisse des ventes. Elle se rend compte que ses revenus pourraient augmenter considérablement si elle peut stocker le muffin tout au long de la journée. À l'aide de BI, elle peut estimer le nombre de clients qui demandent ce muffin à différents moments de la journée et apporter les changements commerciaux appropriés nécessaires pour satisfaire la demande des clients.

Réseaux sociaux

Un agent immobilier a récemment ouvert sa propre société de courtage dans une ville diversifiée et en plein essor. Il y a plusieurs condos et maisons en construction dans les développements autour de la ville et un marché du travail sain qui attire de jeunes professionnels de la génération du millénaire. Étant donné que la génération Y est très active sur les réseaux sociaux (SM), l'agent se rend compte qu'il peut l'utiliser comme un outil de commercialisation auprès de cette population. Étant une ville avec un secteur technologique dynamique, de nombreux jeunes professionnels ont des emplois bien rémunérés qui leur offrent la possibilité d'acheter un bien immobilier à des fins de vie ou d'investissement. Ainsi, l'agent embauche une agence de marketing SM pour concevoir une campagne publicitaire autour du ciblage des professionnels dans le groupe d'âge de 25 à 40 ans avec des revenus de 90 150 $ à XNUMX XNUMX $. Cela lui fournit une démographie cible très rationalisée et personnalisée qui s'intéresse à l'achat de maisons, où il sait qu'il est très susceptible d'obtenir une vente. Ce sont tous des points de données qui sont découverts par la BI, ce qui a directement affecté sa stratégie marketing, entraînant une augmentation des ventes et une augmentation de ses revenus.

Santé publique

En santé publique, en particulier l'épidémiologie qui traite des épidémies, l'analyse des données est assez souvent utilisée pour créer une stratégie. L'Organisation mondiale de la santé (OMS) surveille de près le récent coronavirus qui s'est propagé de Chine et a provoqué une urgence mondiale à l'aide de données. Le virus, identifié en décembre 2019, s'est propagé rapidement, avec un taux de mortalité estimé à 2%. L'OMS a suivi de près la situation pendant des semaines et n'a déclaré l'épidémie d'urgence sanitaire mondiale qu'à la fin de janvier 2020. Une stratégie de visualisation en temps réel est utilisée pour cartographier la propagation du virus géographiquement. La stratégie future peut également être déterminée en prédisant sa propagation et en planifiant des ressources telles que les médicaments, le personnel médical et l'équipement. S'il y a des personnes affectées qui se rendent dans un nouvel endroit, le lieu d'accueil peut mieux planifier l'épidémie en approvisionnant les hôpitaux et en communiquant avec la santé publique en déterminant d'où ils viennent, combien il y a de voyageurs et depuis combien de temps ils sont malades.

Stratégie organisationnelle

Une entreprise de CPG emploie des représentants du service à la clientèle (RSE) qui travaillent avec plusieurs clients selon un horaire de rotation. Parce que l'entreprise promet un support client 24h / 7 et 3j / XNUMX, cela signifie qu'ils doivent planifier les heures de travail de leurs employés de manière échelonnée, avec plus de travail pendant la journée et certains pendant la nuit. Cependant, avec un large catalogue de produits et une forte demande pour eux, l'entreprise reçoit un nombre massif d'appels et de plaintes, ce qui peut entraîner l'épuisement professionnel des employés. Afin d'éviter cela, l'entreprise implémente un outil de BI qui enregistre les heures de travail des CSR, le nombre d'appels répondus, le temps de pause et le temps de vacances. Ils mettent en place un seuil selon lequel si une RSE fonctionne pendant XNUMX heures sans interruption, ils enverront un rappel via l'outil de BI indiquant qu'il est temps de faire une pause et qu'ils doivent s'éloigner de leur bureau. Cette stratégie peut permettre une plus grande rétention des employés, car ils remarquent que l'organisation se soucie, et fournissent également une meilleure qualité de service car les RSE sont mieux reposés.

Avantages de la BI

Selon le Enquête BI menée par le Business Application Research Center (BARC), plus de 2600 XNUMX utilisateurs BI ont signalé des avantages opérationnels importants à leur organisation grâce à l'utilisation de la BI. Ceux-ci inclus:

  1. 91% ont signalé des rapports, des analyses et une planification plus rapides
  2. 84% ont signalé de meilleures décisions commerciales
  3. 79% ont déclaré une plus grande satisfaction des employés
  4. 74% ont signalé une amélioration de l'efficacité opérationnelle
  5. 66% ont déclaré une plus grande satisfaction de la clientèle

Conclusion

La BI n'est pas qu'une question de données - c'est une suite d'outils commerciaux qui englobent la technologie, les logiciels, les données et la stratégie. Il s'agit d'un outil essentiel qui améliore les perspectives commerciales et contribue à éclairer les décisions organisationnelles. la recherche affiche un investissement accru dans la planification des ventes, les prévisions et l'analyse du comportement des clients dans les domaines d'activité, qui ne peuvent être réalisés qu'à l'aide des outils fournis par BI. Il est temps de réfléchir à la manière dont l'organisation peut bénéficier de la BI.

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