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3 avril 2013- 

Par Thomas H. Davenport

La plupart des chefs d'entreprise connaissent bien l'analyse descriptive, c'est-à-dire les activités que l'on appelait autrefois "reporting" et qui consistaient à représenter des données et à effectuer des analyses simples sur le passé. Ils sont également de plus en plus familiers avec l'"analyse prédictive", qui consiste à modéliser les données du passé pour faire des prédictions sur l'avenir.

Cependant, de nombreux responsables ne savent pas grand-chose de la troisième catégorie d'analyses, que j'appelle "prescriptives". Il s'agit d'analyses qui vous disent ce qu'il faut faire. Elles vous indiquent la version du site web que vous devez adopter, les dépenses d'investissement que vous devez effectuer, le prix que vous devez pratiquer ou l'itinéraire optimal que vous devez emprunter.

L'analyse prescriptive fait appel à diverses techniques analytiques. Les expériences contrôlées et randomisées constituent une approche très efficace, car elles sont le seul véritable moyen de garantir une relation de cause à effet entre l'intervention que vous effectuez et le résultat obtenu. Si votre entreprise possède un site web, vous devriez connaître cette approche qui consiste à choisir la meilleure version du site, souvent appelée "test A/B" dans ce domaine. La conception expérimentale est également utilisée dans un grand nombre d'autres secteurs, notamment la banque, le commerce de détail, les hôtels, les restaurants, etc. Si vous disposez de plusieurs sites, comme des succursales ou des magasins, où vous pouvez facilement tester différentes versions d'une intervention, cette approche de l'analyse prescriptive est probablement adaptée à votre entreprise.

L'optimisation est une autre technique prescriptive clé. Elle vous indique le niveau optimal d'une variable par rapport à d'autres variables si vous souhaitez atteindre un objectif particulier, par exemple gagner le plus d'argent possible. L'optimisation de la tarification est peut-être l'application la plus courante de cette idée dans le monde des affaires, et j'ai toujours affirmé qu'il s'agissait d'un excellent moyen de gagner de l'argent grâce à l'analytique. Les compagnies aériennes ont commencé il y a une vingtaine d'années avec le "yield management", qui s'est ensuite étendu à toute une série d'industries grand public et B-to-B. Aujourd'hui, tout le monde dans l'industrie du transport aérien dispose d'un système de gestion de la tarification. Aujourd'hui, tous les acteurs du secteur aérien disposent de cet outil, ce qui crée de nouveaux défis en termes d'avantages concurrentiels - mais cela fera l'objet d'un autre article.

L'optimisation des itinéraires dans les entreprises de transport est un autre exemple d'analyse prescriptive. Si une entreprise comme United Parcel Service Inc. ou Schneider National Inc. calcule le meilleur itinéraire pour un chauffeur, il peut économiser beaucoup d'argent en carburant et en temps. UPS, par exemple, a revu la structure de ses itinéraires en s'appuyant sur de meilleures données cartographiques et télématiques provenant des appareils installés dans ses camions. rapporté dans un récent Wall Street Journal articleEn 2011, UPS a réduit sa consommation de carburant de 8,4 millions de gallons et a supprimé 85 millions de kilomètres de ses itinéraires.

L'analyse prescriptive est très utile si vous souhaitez appliquer l'analyse à de petites décisions répétées dans votre entreprise. Cependant, il ne s'agit pas d'un simple exercice d'analyse, mais plutôt d'une initiative de gestion du changement. Puisque vous dites aux travailleurs de première ligne - les vendeurs pour l'optimisation des prix ou les chauffeurs pour l'optimisation des itinéraires - comment faire leur travail, ils peuvent résister à l'utilisation de vos prescriptions ou les utiliser de manière non intentionnelle. Les vendeurs peuvent s'opposer à des prix optimisés parce qu'ils réduisent les commissions. Les chauffeurs routiers peuvent résister à une recommandation d'un algorithme d'optimisation du prix du carburant parce qu'elle les dirige vers un relais routier qu'ils n'aiment pas.

Je suis presque certain que nous verrons de plus en plus d'analyses prescriptives au cours des prochaines années. Ce que cela signifie pour les responsables, c'est qu'ils doivent réfléchir dès le départ aux aspects de gestion du changement de ces initiatives prescriptives et faire en sorte que les participants de première ligne soient partie prenante du processus. Ils sont tous, d'une certaine manière, des "analystes amateurs" et s'ils comprennent ce qui se cache derrière la prescription, ils seront beaucoup plus enclins à la suivre.

Thomas H. Davenport est professeur invité à la Harvard Business School, professeur distingué au Babson College, directeur de recherche à l'International Institute for Analytics et conseiller principal chez Deloitte Analytics.