Automatisez les rapports et générez des insights pertinents

Automatisez les rapports et générez des insights pertinents

Vous faites sûrement partie des 247 millions d'utilisateurs avancés et experts d'Excel qui s'en servent pour automatiser des processus de reporting manuels et chronophages. Ce logiciel offre une multitude de fonctions, formules, scripts et fonctionnalités.

En la matière, le langage SQL, les API et d'autres services sont également utiles.

Mais les rapports que vous créez fournissent-ils les informations et les insights nécessaires pour prendre des décisions data-driven ? Ou répondent-ils simplement à des demandes ponctuelles sur des questions spécifiques ?

Comment les automatiser de manière efficace et dynamique, puis reproduire et démocratiser ce processus pour que d'autres collaborateurs bénéficient rapidement des résultats et les transforment en insights automatiques ?

La checklist complète des rapports automatisés

Pour faciliter la prise de décision, vos rapports doivent aider chaque utilisateur à comprendre :

1. Les événements survenus
2. Les raisons de ces événements
3. Les possibilités qui s'ouvrent
4. Les actions recommandées

Il est compliqué de créer des rapports contenant tous ces éléments lorsque les processus sont manuels et rigides. Pour obtenir les informations requises, vous devez passer par une analyse plus poussée.

Ainsi, la plupart des rapports ne répondent qu'à la première étape de la prise de décision. De nombreux analystes créent des rapports et des tableaux de bord fournissant uniquement une analytique descriptive.

Il est temps de remettre en question ce statu quo. Saisissez l'occasion de créer des rapports qui répondent aux questions à chaque étape de la prise de décision.

Voyons pourquoi vos rapports (et vos tableaux de bord) actuels ne suffisent pas et comment vous pouvez les améliorer.

Pourquoi la plupart des rapports (et des tableaux de bord) ne font pas l'affaire

Les rapports et les tableaux de bord sont les deux principaux supports utilisés par les entreprises pour suivre les KPI et d'autres métriques. La plupart révèlent les performances, telles que l'évolution d'une métrique spécifique d'une année sur l'autre ou d'un trimestre par rapport à un autre.

Ce type de Business Intelligence est utile pour expliquer la croissance globale ou la baisse d'un KPI, ce qui correspond à la première étape de la prise de décision, pour comprendre les résultats.

Toutefois, il n'est pas très utile pour les autres étapes de la prise de décision data-driven.

En voici les raisons.

La prise de décision data-driven

1. Comprendre les résultats
2. Interpréter les résultats
3. Déterminer d'éventuelles prochaines étapes à l'aide des résultats
4. Appliquer la meilleure option

1. Comprendre les résultats

En général, il s'agit de questions auxquelles on répond par oui, non, un chiffre, un mot ou une phrase.

• De combien le chiffre d'affaires a-t-il augmenté ou baissé ?
• Quel est le résultat de notre récente campagne ?
• Allons-nous atteindre nos objectifs pour l'année ?

Pour connaître ces informations, il faut un bon aperçu des données. Les rapports et les tableaux de bord conviennent tout à fait à la tâche.

2. Interpréter les résultats

À ce stade, les collaborateurs s'interrogent sur les causes.

• Pourquoi le chiffre d'affaires a-t-il augmenté ou diminué ?
• Pourquoi notre dernière campagne a-t-elle produit ces effets ?
• Pourquoi avons-nous atteint ou non nos objectifs pour l'année ?

Pour comprendre tout cela, il faut faire explorer les données qui étayent les résultats. Ces informations sont disponibles dans les rapports et les tableaux de bord créés dans Excel. Toutefois, produire ces informations est chronophage et implique de maîtriser Excel ainsi que des analyses humaines supplémentaires.

3. Déterminer d'éventuelles prochaines étapes à l'aide des résultats

À l'étape 3, les collaborateurs réfléchissent aux actions à mener pour favoriser le changement à l'aide d'hypothèses.

• Que pourrions-nous faire pour augmenter le chiffre d'affaires ?
• Que pourrions-nous faire pour que la campagne soit plus performante ?
• Que pourrions-nous faire pour atteindre nos objectifs cette année ?

L'analyse prédictive fournit des scores et des coefficients de confiance qui permettent de comprendre les réponses à ces questions. Si vos jeux de données sont petits, vous pouvez le faire dans Excel, mais les feuilles de calcul sont incapables de gérer des jeux de données volumineux ou complexes.

Ce processus nécessite également de préparer les données, tâche plus rapide et plus efficace lorsqu'elle est automatisée, en particulier dans un workflow. Les workflows automatisés permettent de suivre les étapes d'un processus. Ils permettent de mieux comprendre les modifications apportées aux données, tâche fastidieuse quand il faut vérifier manuellement les cellules et les formules d'une feuille de calcul.

4. Appliquer la meilleure option

À ce stade, les décideurs disposent de plusieurs choix. Ils doivent déterminer la meilleure action à entreprendre. Pour y parvenir, ils s'interrogent sur ce qu'il faudrait faire.

• Que devons-nous faire pour augmenter le chiffre d'affaires ?
• Quelles campagnes devons-nous poursuivre ou lancer maintenant ?
• Que devons-nous faire pour atteindre nos objectifs de l'année ?

L'analytique prescriptive est idéale pour trouver la meilleure option. Encore une fois, vous pouvez utiliser Excel avec de petits jeux de données, mais pas avec des jeux volumineux.

Améliorer le reporting

Maintenant que vous savez quels types d'informations sont utiles pour tous les intervenants, quatre actions peuvent vous aider à améliorer le reporting.

Chaque rapport que vous produisez doit être :

1. Facile à comprendre
2. Partageable
3. En libre-service

Voici comment ces trois critères contribuent à fournir des insights exploitables pour la prise de décision.

Facile à comprendre

Tous les membres de l'équipe doivent pouvoir comprendre :

• Les performances de manière claire et immédiate
• Les facteurs ayant contribué aux résultats
• Les facteurs les plus susceptibles d'influencer les performances futures
• La meilleure décision à prendre en toute situation pour obtenir des résultats

Partageable

Tous les membres de l'équipe doivent pouvoir :

• Partager les rapports avec toute personne ayant besoin des données pour prendre des décisions
• Assurer la conformité et protéger les données sensibles/personnelles lors de la consultation
• Personnaliser les rapports en fonction des régions, partenaires et tiers
• Partager les rapports avec les auditeurs ou toute personne autorisée à demander des données

En libre-service

Les rapports doivent aider les membres de l'équipe à :

• Générer des insights personnalisés sans aucune expertise technique
• Interroger les données et découvrir les moteurs des performances
• Trouver les meilleures options de manière autonome
• Expliquer en quoi une action spécifique constitue la solution optimale

Passer d'Excel à des outils de reporting automatisé

Malgré le succès d'Excel auprès des analystes de données, ce logiciel n'est aujourd'hui plus adapté aux besoins des entreprises en matière d'analytique moderne et de données métier.

Afin de générer des tableaux de bord, Excel requiert une puissance de traitement plus importante pour gérer des jeux de données volumineux. En matière de conformité des données, ses vulnérabilités sont manifestes. De plus, ce logiciel n'a pas été conçu pour faciliter le partage des rapports.

Alors, par quel outil le remplacer ?

De nombreuses options sont disponibles. Voici une checklist pour choisir une option qui répond à tous les critères énoncés.

La checklist complète du reporting automatisé

• Importe et agrège les données de toutes vos sources actuelles et futures, telles que les ERP, les entrepôts de données, entre autres
• Gère tous les types de données actuels et futurs, y compris les informations en temps réel
• S'intègre à d'autres outils analytiques et sources de données
• Automatise les processus analytiques, tels que la préparation, la fusion, le nettoyage, l'analyse, l'analytique avancée, le machine learning, la data science, les prévisions et bien plus encore
• Exporte les données vers les outils de visualisation que vous utilisez, tels que Tableau
• Permet de planifier les rapports
• Centralise les ressources, y compris les jeux de données, les workflows et les rapports
• Intègre des contrôles d'accès pour que seules les personnes autorisées puissent accéder à des données spécifiques
• Assure une traçabilité claire des données à des fins d'audit, entre autres
• Fournit des visualisations interactives et des tableaux de bord de reporting à la portée de tous, indépendamment de leur niveau d'expérience et de connaissance technique
• Affiche automatiquement les insights pour les décideurs
• Utilisable dans le cloud et sur site
• Facilite la prise en main via des interfaces intuitives, un apprentissage court et des ressources
• Responsabilise et encourage chacun à l'utiliser pour la prise de décision

Le nouveau reporting en action

Nous avons abordé les informations à inclure dans un rapport, la manière dont celui-ci facilite la prise de décision et les critères d'un bon logiciel analytique. Maintenant, voyons un exemple bref et simple de ce processus en action.

Pour cet exemple, nous allons utiliser les performances hypothétiques des ventes d'un nouveau robot de cuisine qui accélère la préparation des repas.

1. Comprendre les résultats

Vous étudiez d'abord différents rapports sur les ventes récentes du produit XYZ. Ces rapports peuvent concerner les ventes, le marketing, la publicité payante sur les réseaux sociaux, et plus encore.

Au lieu de traiter les données pour produire un rapport unique, vous anticipez les éventuelles questions, telles que :

• Quels facteurs ont influencé les ventes de XYZ ?
• Quelles mesures pourraient augmenter les ventes de XYZ ?
• Quelles mesures faudrait-il prendre pour garantir le résultat souhaité ?

En automatisant la préparation et l'analyse des données, vous pouvez vous consacrer davantage à la recherche d'informations supplémentaires pour enrichir votre analyse.

Vous explorez un hub ou un référentiel centralisé avec tous les jeux de données qui pourraient vous éclairer sur les performances passées, les campagnes marketing et commerciales, entre autres. Des sources de données externes, telles que la météo, les facteurs économiques et les enquêtes, viennent étoffer vos rapports.

Une fois que vous avez collecté tout ce dont vous avez besoin, vous utilisez un outil d'automatisation analytique pour préparer les jeux de données ou chargez ceux-ci dans un tableau de bord automatisé. Ensuite, vous intégrez les données dans un logiciel qui génère automatiquement des insights à destination de tous les utilisateurs.

L'idéal est que ce logiciel utilise l'IA pour afficher automatiquement les anomalies, les valeurs inhabituelles et les tendances. En générant automatiquement les rapports, cet outil fournit les résultats à tous les collaborateurs concernés. Cette possibilité est particulièrement intéressante si votre analytique automatisée s'intègre à des sources de données régulièrement mises à jour.

Vous pouvez également compléter ces résultats avec des données tierces et rechercher des corrélations entre l'offre, les prix, les initiatives de campagne et d'autres aspects à l'aide du machine learning.

2. Interpréter les résultats

À ce stade, les parties prenantes se posent des questions. Les ventes de XYZ sont en hausse dans la région A, mais en baisse dans la région B.

Comme votre logiciel génère automatiquement des insights, certaines personnes peuvent étudier plus en détail les facteurs ayant dynamisé les ventes dans la région A. Mais il manque peut-être des informations pour déterminer les causes de la baisse dans la région B.

Nul besoin de reprendre Excel pour modifier votre base de données, vos rapports et vos tableaux de bord. Vous pouvez rechercher de nouvelles données et les intégrer facilement à votre workflow automatisé, qui les envoie ensuite à votre logiciel de reporting automatisé.

Vous pouvez paramétrer votre CRM pour collecter les informations, adapter les tables et transférer le tout directement à votre entrepôt de données dans le cloud. Pour simplifier l'analytique, vous pouvez générer des échantillons de vos jeux de données au lieu de tous les extraire d'un entrepôt cloud, pour gagner du temps et faire des économies.

En général, un ingénieur de données regroupe tout dans un pipeline, mais l'automatisation facilite l'accès en libre-service.

Ainsi, les corrélations entre vos données deviennent plus explicites. Il se peut que votre entreprise découvre qu'une campagne publicitaire spécifique a boosté les ventes dans la région A, mais pas dans la B.

3. Déterminer d'éventuelles prochaines étapes

Votre entreprise sait aussi qu'une autre campagne publicitaire a généré plus de ventes dans la région A. Il devient alors très compliqué de définir laquelle est la plus efficace.

En général, les collaborateurs avancent leurs hypothèses, mais l'analyse prédictive permet de cerner plus précisément les moteurs de vente d'une campagne publicitaire.

C'est le moment idéal pour lancer une enquête dans la région B, et vous pourrez utiliser les informations collectées pour choisir quelle campagne publicitaire lancer. L'analyse de vos données peut également indiquer la campagne publicitaire la plus performante ayant été réalisée dans cette région.

Quelle que soit votre approche, la décision sera éclairée par tous les jeux de données collectés et préparés automatiquement grâce au machine learning.

Vous apprendrez que les publicités les plus performantes dans la région B :

1. Incluent des remises et des réductions
2. Durent moins de 15 secondes
3. Montrent des plats faciles à cuisiner en moins de 20 minutes

4. Appliquer la meilleure option

Maintenant, il ne reste plus qu'à créer quelques campagnes publicitaires, à les évaluer via le machine learning et à effectuer une analyse prescriptive.

Votre entreprise crée trois concepts et vous découvrez que le concept C est le plus à même d'augmenter les ventes.

Les équipes développent et lancent la campagne publicitaire en question, puis en attendent les résultats.

Conclusion

Bien évidemment, le reporting n'est jamais aussi simple que dans notre exemple. Nous espérons toutefois que cet exemple vous donne une idée du reporting et de la prise de décision éclairée dont vous pourriez bénéficier.

Bien qu'Excel soit un excellent outil pour créer des visualisations de données, des tableaux de bord et des rapports simples, il ne peut traiter que des volumes de données limités et ne permet pas d'ajouter et d'analyser rapidement de nouvelles informations.

Pour améliorer le reporting et assurer une prise de décision data-driven, vous devez automatiser le maximum d'étapes analytiques. Vous disposerez ainsi de plus de temps pour faire des découvertes et trouver les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions.

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