Analytique avancée : Cas d'utilisation réels et avantages pour les entreprises

Dans des articles précédents, nous avons découvert la pertinence de l'analytique avancée pour les entreprises, en montrant pourquoi elle est si importante pour les affaires et les trois principaux domaines qui concernent la gestion d'entreprise. De même, nous avons présenté les principaux défis associés en matière de qualité des données, d'éthique et d'engagement social, ainsi que de formation et de développement des compétences. Aujourd'hui, nous nous concentrerons sur des cas d'utilisation de l'analytique avancée.

Il est maintenant temps de concrétiser tous les concepts introduits précédemment et de comprendre comment ils peuvent nous bénéficier au-delà du plan théorique. Les possibilités offertes par l'analytique avancée sont si vastes que toute industrie et modèle d'affaires peuvent en tirer de nombreux avantages : du retail ou du transport, à la construction et à l'automobile, en passant par la santé, la pharma ou l'alimentation.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée. Compilation de scénarios d'intérêt

Ci-après, nous présentons une compilation de cas d'intérêt structurés en huit grands blocs et applicables à une grande variété d'industries. Ils ont été sélectionnés en tenant compte des domaines ayant le plus grand impact pour les entreprises et des activités au sein de celles-ci que l'analytique avancée parvient à optimiser.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

• Prévision de la demande : à partir de données historiques, il est possible de prédire avec plus de précision la demande future. Cela aide à réduire l'excès de stock ou à éviter la pénurie de produits, permettant ainsi de servir les clients plus efficacement. Les modèles d'analyse avancée portent ces prévisions à un niveau supérieur, car ils permettent de déterminer la demande par matériau ou composants du matériau, groupes de clients, régions géographiques, entre autres variables. Il ne s'agit donc pas de modèles généraux, mais ils sont capables de s'adapter aux particularités de chaque cas.

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : nous pouvons établir des modèles qui identifient les goulots d'étranglement, déterminant l'efficacité des fournisseurs et permettant ainsi d'optimiser la logistique de transport. Cela se traduit par des coûts plus bas et une plus grande efficacité dans tout le processus d'approvisionnement.

• Gestion des risques : l'analytique nous permet également de détecter des modèles et des tendances qui pourraient indiquer des risques futurs, comme la possibilité d'interruptions dans la chaîne d'approvisionnement. Avec ces informations, nous parvenons à anticiper avant que ces risques ne se produisent, minimisant également les coûts.

Chez SEIDOR, nous avons récemment collaboré avec des clients travaillant sur des solutions de ce type. Par exemple, nous avons entrepris un projet pour prédire la demande sur des portefeuilles de milliers de références uniques, et nous avons réussi à automatiser tous les processus du client jusqu'à la génération des résultats.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans la maintenance

• Détection des anomalies : des modèles peuvent être créés pour reconnaître le comportement normal d'un système et ensuite alerter lorsqu'une déviation se produit. Cette méthode est très utile pour détecter des incidents ou des pannes qui sont peu fréquents et, par conséquent, difficiles à prévoir avec des données historiques.

• Classification des pannes : on peut aller un pas plus loin et non seulement détecter la panne, mais aussi classifier le type d'erreur en se basant sur les modèles de données. Cela peut aider le personnel technique à identifier et résoudre les problèmes avec plus d'efficacité.

• Optimisation de la planification de la maintenance : les informations résultantes reflètent également le moment optimal pour effectuer la maintenance préventive, à partir des modèles de données historiques recueillis en temps réel. Cela peut également aider à prévenir d'éventuelles pannes, tout en minimisant le temps d'arrêt de l'équipement de maintenance.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans les processus industriels

• Contrôle de qualité : grâce à la technologie de Machine Learning, nous pouvons identifier tout type de variation ou d'erreur dans les produits, ce qui permet une intervention précoce pour corriger tout contretemps avant qu'ils ne deviennent des problèmes plus sérieux. Cela peut améliorer la qualité du produit et réduire les coûts associés aux retours et aux réclamations.

Chez SEIDOR, nous avons récemment collaboré avec des clients tels que Almirall, en déployant une solution de automatisation dans le cloud qui accélère les processus de contrôle de qualité. Dans des scénarios de ce type, des réductions de plus de 90 % du temps de réalisation des contrôles peuvent être observées.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans les centres d'appels et le service client

• Optimisation des ressources : en ce qui concerne le service client, nous avons deux défis : donner une réponse rapide au client et savoir le personnel dont nous avons besoin pour donner cette réponse sans augmenter les coûts plus que nécessaire. Grâce à l'analyse avancée, nous pouvons, entre autres, ajuster et optimiser le personnel par équipes. D'autre part, nous disposons de l'information complète de notre client : recommandation personnalisée de produits et services ; historique des incidents ou commandes ; intérêt potentiel et motif de l'appel ou redirection automatique, par exemple.

Chez SEIDOR, nous avons récemment collaboré avec des clients tels que le service d'urgence de la Generalitat de Catalunya pour optimiser leurs centres d'appels, en optimisant les processus susmentionnés. Ainsi, ils ont pu mener à bien leur activité tout en maintenant leurs niveaux de service stricts.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée en logistique

• Gestion de flottes : l'optimisation de la gestion de flottes est un autre des avantages que nous offrent les modèles d'analyse avancée. Cela peut inclure l'attribution de véhicules aux itinéraires, la planification de la maintenance et, encore une fois, la prédiction de possibles problèmes de performance des véhicules. Tout cela également pour avancer dans la réduction de l'impact environnemental et des coûts énergétiques

• Détection des fraudes : il est possible de créer des modèles qui identifient des schémas de fraude dans la logistique, comme la livraison de colis à des emplacements inhabituels ou des changements inattendus dans les itinéraires de livraison. Il est même possible de détecter des schémas de fraude indétectables a priori par un être humain.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans les entrepôts et les espaces physiques

• Optimisation de la disposition de l'entrepôt : les modèles d'analyse avancée peuvent analyser des données sur les ventes et les schémas de mouvement des produits à l'intérieur de l'entrepôt. Ces systèmes suggèrent une organisation des produits qui minimise les mouvements inutiles et améliore l'efficacité lors de leur collecte.

• Stratégies de prix dynamiques : il est possible d'analyser les données de ventes, d'inventaire et de demande pour aider à déterminer des stratégies de prix optimales et en temps opportun pour les produits en stock, selon des configurations particulières, des typologies de commande, etc.

Chez SEIDOR, nous avons collaboré avec des clients comme Frit Ravich pour avancer dans des scénarios d'optimisation des entrepôts grâce aux jumeaux numériques, permettant de détecter des améliorations dans les délais de livraison des commandes tout au long des différentes campagnes de l'année.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans le marketing

• Publicité programmatique : l'analytique avancée permet de générer des modèles pour prendre des décisions en temps réel sur les annonces idéales à montrer à un client potentiel à un moment donné. À partir d'une série de facteurs, tels que son comportement en ligne, la localisation, l'heure de la journée ou le type de dispositif qu'il utilise, le type et le format de publicité les plus appropriés sont déterminés.

• Optimisation de la créativité de l'annonce : il est possible d'aller un pas plus loin et d'analyser quels éléments d'une annonce (combinaisons de couleurs, mots, images et sons, etc.) sont les plus efficaces pour chaque segment de public, ce qui nous permet de créer des expériences personnalisées plus efficaces.

Cas d'utilisation de l'analyse avancée dans l'expérience utilisateur et les assistants virtuels

• Personnalisation des interactions : apprendre des préférences individuelles des utilisateurs à partir de leurs interactions passées permet aux assistants virtuels d'adapter leurs réponses et suggestions aux besoins et préférences spécifiques de l'utilisateur. Par exemple, ils sont capables de concentrer la conversation sur les préférences du client en analysant l'historique de l'utilisateur sur le web.

• Prédiction des besoins de l'utilisateur : les assistants peuvent également anticiper ce dont un utilisateur pourrait avoir besoin en se basant sur le contexte de la conversation ou sur les interactions passées. De cette manière, nous offrons une aide proactive et des suggestions d'intérêt, améliorant considérablement l'expérience de l'utilisateur.

Pariez sur l'analytique avancée avec les solutions offertes par SEIDOR

L'analytique avancée devient une véritable révolution, surtout après l'arrivée de technologies aussi avancées que les modèles de langage naturel.

Nous avons l'opportunité de tirer le meilleur parti des données et de prendre des décisions éclairées. Cependant, il est toujours essentiel d'incorporer les meilleures pratiques et méthodologies de référence, indispensables pour assurer le succès pendant et après la mise en œuvre de ce type d'outils.

L'équipe de Data & Analytics de SEIDOR dispose de professionnels prêts à aborder ces nouvelles technologies et solutions de pointe et à les mettre au service de l'entreprise. Nous avons plus de 25 ans d'expérience, au cours desquels nous avons aidé plus de 2 500 clients.

Si vous souhaitez bénéficier des avantages de l'analytique avancée et avoir le soutien d'experts en la matière, contactez-nous. Nous serons ravis de vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et à mener votre entreprise vers le succès dans le paysage concurrentiel actuel.