Prévoir et planifier pour optimiser la gestion financière de l'entreprise - Acte 2
Le recueil de données plus exploitables et l'amélioration des processus analytiques représentent des pistes incontournables.
La planification traditionnelle ne permet plus aux entreprises de s’adapter à un environnement économique toujours plus changeant. On a vu comment l’intégration des outils d’exploitation dans le processus prévisionnel permettait d’optimiser la gestion financière de l’entreprise. En ces temps incertains, les entreprises peuvent actionner un autre levier : l’analyse des données.
Les procédures analytiques - qui consistent à employer des méthodes quantitatives pour en déduire des enseignements à l’utilité concrète - peuvent aider les entreprises à prendre des décisions commerciales plus éclairées et à obtenir de meilleurs résultats. Nos travaux ont montré que les entreprises les plus performantes – c’est-à-dire celles qui affichent de meilleurs résultats que leurs concurrents sur le long terme – sont cinq fois plus nombreuses que les autres sociétés à utiliser les procédures analytiques à des fins stratégiques.
Dans un objectif de planification stratégique, les entreprises doivent dans un premier temps identifier les données prioritaires et s’assurer qu’elles sont correctement validées, corrigées et compilées. Il s’agit également pour elles de savoir de quelles données supplémentaires elles auront besoin, notamment provenant de l’extérieur, et où elles peuvent se les procurer. On peut s’étonner que de nombreuses entreprises disposent d'un nombre réduit d'informations fiables sur des facteurs essentiels tels que la part de marché de leurs concurrents sur leurs principaux segments de produits, les intentions d’achat des consommateurs ou les statistiques relatives à la valeur de leurs propres marques et de celles de la concurrence. Une fois qu’elles disposent de tous ces renseignements, ceux-ci doivent encore être triés et organisés pour obtenir les chiffres les plus pertinents pour les différentes options d’investissement.
Avec des données complètes et de qualité, les responsables peuvent appliquer des techniques analytiques avancées, comme par exemple l'analyse prédictive qui s'appuie sur des techniques statistiques et d'exploration de données analysant les chiffres actuels et passés. Cette dernière fait apparaître des configurations cachées au cœur des données et engendre des prévisions qui viendront étayer les décisions commerciales.
Les méthodes de consensus, autre technique analytique, font quant à elles appel aux opinions des experts et du grand public, parallèlement à des algorithmes mécaniques, afin de guider la prise de décision des investissements majeurs. Le principe : un groupe de personnes peut souvent prendre des décisions plus avisées que des responsables individuels.
