Avec l’essor du web, des nouvelles technologies et des réseaux sociaux, le volume mondial de production de données continue d’exploser. C’est ce qu’on appelle le Big Data. De nos jours, les organisations génèrent et collectent constamment de la data, avec un enjeu : transformer cet « or noir » en informations exploitables pour prendre de meilleures décisions. C’est ainsi que s’est développée l’analyse de données au sein des organisations. Cette science qui consiste à examiner des données brutes pour en tirer des conclusions se démocratise dans toutes les fonctions de l’entreprise, et tout particulièrement dans les directions achats.
Qu’est-ce que l’analyse des données ?
L’analyse des données, aussi connue sous le nom de data analysis, consiste à analyser des données brutes via différentes techniques afin d’en tirer de nouvelles informations pertinentes. C’est un processus qui couvre à la fois la collecte, l’organisation et l’interprétation de grands volumes de data. Ce concept repose sur toute une gamme d’outils d’analyse, de technologies et de processus.
En amont, la modélisation des données est utilisée pour préparer la data à l’analyse. Ce processus repose sur la création d’une représentation visuelle pour définir les systèmes de collecte et de gestion de l’information au sein de son organisation.
Grâce à l’analyse d’un ensemble de données, les organisations peuvent mieux comprendre des faits passés, mais aussi préparer, voire orienter, l’avenir. Plus concrètement, elles pourront tirer des conclusions, résoudre des problèmes ou encore identifier des tendances. Finalement, c’est ainsi qu’elles pourront prendre de meilleures décisions pour garantir la pérennité de leurs activités.
L’analyse des données a un périmètre d’application extrêmement large. Chaque domaine de l’entreprise est concerné : marketing, expérience client, finance, production, ressources humaines… Les achats ne font pas exception, avec un objectif phare : contribuer à la compétitivité de l’entreprise.
Les différents types d’analyse de données
Les organisations peuvent adopter plusieurs types d’analyse de données. Ces analyses complémentaires reflètent différents niveaux de complexité et de valeur ajoutée.
L’analyse descriptive
L’analyse descriptive offre une vue d’ensemble de la data pour fournir des informations sur ce qui s’est passé. Avec ce type d’analyse, on vient répondre à une question clé : que s’est-il passé ? Ce sont des méthodes basiques (moyennes, pourcentages, écart-type…) qui délivrent des résultats factuels, utiles pour évaluer la performance de son entreprise. L’analyse descriptive est au cœur des reportings, des solutions de Business Intelligence, des tableaux de bord agrémentés de graphiques, de diagrammes… Dans les achats, cela peut inclure des rapports sur les dépenses mensuelles, par exemple.
L’analyse diagnostique
L’analyse diagnostique cherche à comprendre les raisons pour lesquelles quelque chose s’est produit, et notamment celles qui ont le plus d’impact. Ici, on vient répondre à une autre question clé : pourquoi est-ce arrivé ? Cela se concentre majoritairement sur l’exploration de la data et la corrélation entre les différentes données. Dans le contexte des achats, cela peut aider à identifier les causes sous-jacentes des variations de coûts ou des retards dans la chaîne d’approvisionnement.
L’analyse prédictive
Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive permet de prévoir des résultats futurs, mais aussi d’évaluer la probabilité qu’ils se produisent, sur la base de données historiques associées à d’autres informations. L’idée est de répondre à la question « qu’est-il susceptible d’arriver ? ».
En utilisant le data mining, on peut ainsi prévoir les tendances futures. Cela permet d’anticiper les éventuels risques et d’identifier les opportunités en entreprise, et ainsi de s’y préparer au mieux. Dans les achats, cela peut aider à prédire les variations de prix, les changements de demandes et les évolutions du marché. Les décideurs peuvent ainsi ajuster leur stratégie en conséquence.
L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive vise à identifier des actions à mettre en place à partir des prédictions réalisées. Cela vient répondre à question plus complexe : que faut-il faire ? Ce type d’analyse repose à la fois sur des méthodes statistiques avancées et sur des nouvelles technologies, comme l’Intelligence Artificielle ou le Machine Learning.
L’analyse prescriptive va encore plus loin que l’analyse prédictive, car elle permet de tester plusieurs hypothèses. Dans le contexte des achats, elle peut suggérer des ajustements dans la chaîne d’approvisionnement, des alternatives de fournisseurs ou des opportunités d’économies.
L’analyse de données au service des achats
Étant au cœur de l’écosystème de l’entreprise, la fonction achats a accès à une multitude de data. Correctement exploitée, cette data renferme de formidables opportunités pour qu’elle optimise sa stratégie.
Optimiser les dépenses
L’analyse des dépenses constitue une mission stratégique des directions achats. Cela implique de suivre et de classer les dépenses par fournisseur ainsi que par catégories de produits et services pour identifier des axes d’optimisation et de réduction des coûts. On peut également croiser cette data avec les tendances du marché (étude de marché, indice de prix…) pour saisir de nouvelles opportunités. C’est un levier essentiel pour améliorer la compétitivité de l’entreprise.
Booster les processus
À travers l’analyse de données, les directions achats peuvent également optimiser et rationaliser leurs processus. En examinant les ressources utilisées, le parcours d’achat ou encore le comportement des clients internes, elles peuvent revoir leur fonctionnement pour fluidifier les tâches, gagner en efficacité et raccourcir les délais.
Piloter la performance fournisseurs
Ce processus d’analyse permet également une évaluation approfondie des performances des fournisseurs. En se fondant sur des critères clés tels que la qualité, la fiabilité et la conformité, les acheteurs peuvent ajuster leur sélection fournisseurs, renégocier les contrats et améliorer leurs relations avec leurs partenaires.
Évaluer la performance achats
Il est impératif de mesurer la performance achats via des indicateurs clés de performance (KPI). L’analyse de données se concentre alors sur la réduction des coûts, le respect des budgets alloués ou encore la satisfaction des demandes internes. C’est ainsi que les directions achats peuvent objectivement évaluer leur contribution à la stratégie globale de l’entreprise.
L’analyse de données est aujourd’hui devenue indispensable en entreprise. Au sein des directions achats, cette science des données est notamment exploitée pour prendre des décisions d’achats plus éclairées et proactives, réduire les dépenses inutiles, améliorer la gestion des risques et identifier de nouvelles opportunités d’économies. En ce sens, c’est un formidable outil pour renforcer la compétitivité et la différenciation des entreprises, et ainsi contribuer à leur développement sur le long terme.
