Tracer la valeur commerciale grâce à des décisions basées sur les données

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Les organisations qui exploitent les données sont 3X plus probable faire l'expérience d'une meilleure efficacité décisionnelle. En conséquence, ils peuvent acquérir plus de clients, les fidéliser et être plus rentables.

Bien que de nombreuses organisations comprennent le potentiel des données et investissent massivement pour devenir axées sur les données, seules certaines peuvent réaliser la valeur de leurs investissements en analytique et saisir un avantage concurrentiel. Pourquoi? Parce que le simple fait de connaître l'importance des initiatives axées sur les données et d'exploiter efficacement les données dans la pratique sont deux choses différentes.

La question est de savoir comment générer de la valeur commerciale grâce à l'analyse de données ?

Utiliser les données pour optimiser le ratio EV/EBITDA

Pour garantir des résultats qui génèrent des retours sur investissement (ROI) considérables, les entreprises doivent comprendre le concept de création de valeur et ce qu'il signifie pour elles. Pour la plupart des entreprises, Multiple de la valeur d'entreprise (EV) à l'EBITDA est une mesure de valorisation essentielle pour évaluer les performances et le retour sur investissement. Les principaux moteurs qui influencent directement cette mesure sont les revenus, les dépenses, les frais généraux, le fonds de roulement et les flux de trésorerie.

Les informations issues de l'analyse des données peuvent aider à identifier les goulots d'étranglement et les limites des processus existants et, à leur tour, indiquer de nouvelles opportunités de création de valeur.

Considérez une entreprise qui rencontre des problèmes de gestion des stocks. Certains produits peuvent être disponibles en surplus tandis que d'autres sont en rupture de stock. Cela peut être dû à des raisons internes (surestimation de la demande des clients, peur de rupture de stock, etc.) ou externes (changement soudain de la demande, perturbations de la chaîne d'approvisionnement, etc.). Dans tous les cas, cela entraîne des frais généraux inutiles et des pertes de revenus.

Ce n'est qu'en déterminant la raison sous-jacente qu'une entreprise peut résoudre ce problème. Une analyse détaillée utilisant des données de qualité aide les responsables à identifier la cause profonde du problème et à prendre les bonnes mesures. Par la suite, cela se traduira par une meilleure performance financière, conduisant à une amélioration du ratio VE sur EBITDA.

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Permettre des initiatives axées sur les données

Les informations doivent être disponibles pour les fers de lance stratégiques lorsqu'ils en ont besoin. Et s'il est crucial d'avoir des professionnels formés à bord, il est tout aussi important de disposer de processus pour transformer les données brutes en informations.

Bien sûr, tracer la valeur commerciale n'est pas une tâche simple. Mais une approche systématique de la prise de décision basée sur les données peut aider les entreprises à identifier les opportunités et à en tirer parti pour en tirer une valeur commerciale.

Garantir l'accès aux bonnes données prêtes pour l'analyse

De nombreuses organisations pensent qu'elles manquent de données pour l'analyse, mais dans la plupart des cas, elles disposent de suffisamment de données pour en tirer des informations significatives ; cependant, il est mal géré et sous-utilisé. Les données cloisonnées et non structurées, lorsqu'elles sont extraites, transformées et chargées dans un référentiel consolidé, peuvent apporter une immense valeur.

Pour analyser les données avec succès, les analystes doivent avoir accès aux bonnes données. Un entrepôt de données bien entretenu sert de noyau de données pour soutenir les initiatives de Business Intelligence (BI). Il aide les décideurs à obtenir des informations exploitables pour créer de la valeur pour les clients et les parties prenantes.

Construire un hub central d'intelligence

Un référentiel de données consolidé permet aux entreprises de faciliter la collaboration sur des projets axés sur les données et d'avoir une plus grande confiance dans leur planification commerciale stratégique. Au lieu de créer des feuilles de route pluriannuelles pour résoudre les problèmes, ils peuvent analyser les données et créer des solutions innovantes pour résoudre les défis en quelques jours ou semaines.

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