Insights - 1 septembre 2020

Des données en entrée, de la sagesse en plat, de l’avenir en dessert

Détecter, analyser, tirer des conclusions et se projeter.

À une époque où l’intuition et l’expérience ne suffisent plus pour faire fonctionner un commerce horeca de manière optimale, la transformation numérique perce aussi dans ce secteur. Les business models basés sur des analyses de big data permettent aujourd’hui de prendre plus rapidement des décisions étayées et efficaces, et même de prédire les tendances futures. Le datamining permet de déceler des anomalies, modèles et corrélations en quelques millisecondes dans des ensembles comprenant des millions de données ; un niveau de détail qui échappe aux intervenants humains. 

 

Passé > Données

Le datamining se compose d’un procédé en six étapes au cours duquel des données passées et actuelles (« presque » en temps réel) évoluent vers des décisions fondées et orientées vers l’avenir, afin d’optimiser votre commerce horeca.

Les faits, les actions ainsi que les décisions du passé nous offrent une montagne de données historiques brutes. Ces données constituent la base de chaque étape que nous entreprenons. Il s’agit concrètement de toutes les données récoltables telles que :

  • Les prix d’achat ;
  • Les tickets de caisse ;
  • Les données salariales et contractuelles ;
  • Les données des pointeuses ;
  • Les prix par nuitée, etc. 

Ce panel d’informations permet de tirer un maximum des données disponibles au moyen de modèles structurés. L’intégrité des données constitue préalablement un point d’attention essentiel, car la qualité et la fiabilité des données sont primordiales. 

 

Passé > Données > Informations

La structuration des données nous offre un aperçu détaillé de la situation. Nous passons des données à des informations. En d’autres termes, le fouillis que constituent les énormes ensembles de données est activement retravaillé et transformé pour obtenir des informations traitables et compréhensibles. Nous déterminons les points pertinents ou non et analysons les valeurs aberrantes. Grâce à ces informations structurées, nous tentons de comprendre les évènements du passé et du présent (« presque » en temps réel). Quelques exemples de situations concrètes :

  • Un collaborateur x a travaillé y heures aujourd’hui pour un coût salarial de z euros ;
  • Durant la semaine s, x nuitées ont été enregistrées au prix de y euros générant z euros de chiffre d’affaires ;
  • La boisson rafraichissante x a été achetée à y euros la bouteille et revendue à z euros la bouteille.
  • Le fouillis de ces données astronomiques est donc transformé en informations concrètes, lisibles et exploitables, conduisant à une série de constatations. 

 

Passé > Données > Informations > Connaissances > Sagesse

Ces dernières constituent la base sur laquelle nous développons des connaissances plus approfondies de la situation. Nous identifions les domaines où tout va bien, les goulots d’étranglement, et les éventuelles améliorations et optimisations. Indépendamment de toute hypothèse, votre entreprise est convertie en chiffres et vous savez parfaitement où vous vous situez. Prenons un exemple concret :

  • Votre café est ouvert du lundi au vendredi de midi à 1h du matin. Les recettes enregistrées entre 23h et 1h sont assez maigres, alors que deux collaborateurs gèrent l’établissement à ces heures. L’idée est donc de revoir les heures d’ouverture, ainsi que d’optimiser le profil et le nombre de collaborateurs. Cette information fournit des idées que vous, seul ou avec votre équipe, pouvez approfondir et convertir.

Car c’est à ce stade que la sagesse apparait et que les analyses présentent une réelle plus-value. En effet, les modèles de support permettent d’utiliser intelligemment les connaissances acquises, afin d’élaborer des projections et des plans d’avenir. Ainsi, les corrélations, les modèles, les relations et les tendances sont analysés tant au sein de votre entreprise qu’en comparaison avec le secteur horeca (benchmarking). De cette façon, vous pouvez rapidement prendre des décisions fondées et éclairées pour votre entreprise. D’un point de vue opérationnel, nous visons entre autres à :

  • Augmenter les marges ;
  • Améliorer les relations clients ;
  • Limiter les risques ;
  • Concevoir plus efficacement et plus intelligemment l’horaire des collaborateurs ;
  • Optimiser la vente poussée.

 

Passé > Données > Informations > Connaissances > Sagesse > Avenir

En gardant ces connaissances acquises en tête, il est temps de passer à la dernière étape. 

L’avenir représente bien entendu la véritable cerise sur le gâteau. À quoi s’attend-on ? Quelles possibilités supplémentaires s’offrent à vous pour développer, agrandir et/ou approfondir votre entreprise ? Les tendances constatées se poursuivront-elles ? Comment transformer un indicateur négatif de façon structurée ? Comment développer une marge salariale supplémentaire à l’avenir sur la base de la sagesse acquise ?

En plus de faire preuve de bon sens (élément si important), nous passons donc d’une analyse réactive à une analyse prédictive. Il s’agit d’une étape supplémentaire qui vous permet, en tant qu’entrepreneur de l’horeca, de devancer vos concurrents. Vous pouvez ainsi perfectionner votre entreprise tant en interne qu’en externe, et maximiser vos bénéfices de manière étayée. 

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