L’importance des statistiques dans les entreprises (avec exemples)

Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

Dans un environnement professionnel, les statistiques sont importantes pour les raisons suivantes :

Raison 1 : Les statistiques permettent à une entreprise de mieux comprendre le comportement des consommateurs à l’aide de statistiques descriptives.

Raison 2 : Les statistiques permettent à une entreprise de repérer les tendances grâce à la visualisation des données.

Raison 3 : Les statistiques permettent à une entreprise de comprendre la relation entre différentes variables à l’aide de modèles de régression.

Raison 4 : Les statistiques permettent à une entreprise de segmenter les consommateurs en groupes à l’aide de l’analyse cluster.

Dans la suite de cet article, nous développons chacune de ces raisons.

Raison 1 : Comprendre le comportement des consommateurs à l’aide de statistiques descriptives

Les statistiques descriptives sont utilisées pour décrire des ensembles de données.

Les entreprises de presque tous les domaines utilisent des statistiques descriptives pour mieux comprendre le comportement de leurs consommateurs.

Par exemple, une épicerie peut calculer les statistiques descriptives suivantes :

• Le nombre moyen de clients qui viennent chaque jour.
• La commande client médiane par client.
• L’écart type de l’âge des clients qui viennent dans le magasin.
• La somme des ventes réalisées chaque mois.

Grâce à ces mesures, le magasin peut mieux comprendre qui sont ses clients et comment ils se comportent.

D’un autre côté, une banque peut calculer les statistiques descriptives suivantes :

• Le pourcentage de clients qui ne remboursent pas leur prêt.
• C’est le nombre moyen de nouveaux clients qui rejoignent la banque chaque jour.
• La somme du total des dépôts effectués par tous les clients chaque mois.

Grâce à ces mesures, la banque peut avoir une idée du comportement de ses clients et de la manière dont ils gèrent leur argent.

Toutes les entreprises ne créent pas de modèles statistiques ou n’effectuent pas de calculs complexes, mais presque toutes les entreprises utilisent des statistiques descriptives pour mieux comprendre leurs clients.

Raison 2 : repérer les tendances à l’aide de la visualisation des données

Une autre manière courante d’utiliser les statistiques en entreprise consiste à visualiser des données telles que des graphiques linéaires, des histogrammes, des diagrammes en boîte, des diagrammes circulaires et d’autres graphiques.

Ces types de graphiques sont souvent utilisés pour aider une entreprise à repérer les tendances.

Par exemple, une petite entreprise peut créer le graphique combiné suivant pour visualiser le nombre de nouveaux clients et les ventes totales qu’ils réalisent chaque mois :

À l’aide de ce graphique simple, l’entreprise peut rapidement constater que ses ventes et le nombre de nouveaux clients ont tendance à augmenter le plus au cours du dernier trimestre de l’année.

Cela peut permettre à l’entreprise de se préparer avec plus de personnel, des horaires plus tardifs, plus de stocks, etc. pendant cette période de l’année.

Raison 3 : Comprendre la relation entre les variables à l’aide de modèles de régression

Les statistiques sont également utilisées dans le cadre d’une entreprise sous la forme de modèles de régression linéaire .

Ce sont des modèles qui permettent à une entreprise de comprendre la relation entre une ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse .

Par exemple, une épicerie peut suivre le montant total dépensé en publicité imprimée, le montant total dépensé en publicité en ligne et ses revenus totaux.

Ils pourraient ensuite construire le modèle de régression linéaire multiple suivant :

Ventes = 840,35 + 2,55 (publicité télévisée) + 4,87 (publicité en ligne)

Voici comment interpréter les coefficients de régression dans ce modèle :

• Pour chaque dollar supplémentaire dépensé en publicité télévisée, les revenus totaux augmentent de 2,55 $ (en supposant que la publicité en ligne reste constante).
• Pour chaque dollar supplémentaire dépensé en publicité en ligne, les revenus totaux augmentent de 4,87 $ (en supposant que la publicité télévisée reste constante).

Grâce à ce modèle, l’épicerie peut rapidement constater que son argent est mieux dépensé en publicité en ligne plutôt qu’en publicité télévisée.

Remarque : Dans cet exemple, nous n’avons utilisé que deux variables prédictives (publicité télévisée et publicité en ligne), mais dans la pratique, les entreprises construisent souvent des modèles de régression avec beaucoup plus de variables prédictives.

Raison 4 : segmenter les consommateurs en groupes à l’aide de l’analyse de cluster

Une autre façon dont les statistiques sont utilisées dans les environnements commerciaux est sous la forme d’ une analyse groupée .

Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique qui permet à une entreprise de regrouper des personnes similaires en fonction de différents attributs.

Les entreprises de vente au détail utilisent souvent le regroupement pour identifier des groupes de ménages similaires.

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut collecter les informations suivantes sur les ménages :

• Revenu du ménage
• La taille du ménage
• Chef de famille Profession
• Distance de la zone urbaine la plus proche

Ils peuvent ensuite introduire ces variables dans un algorithme de clustering pour éventuellement identifier les clusters suivants :

• Groupe 1 : Petite famille, gros dépensiers
• Groupe 2 : Famille nombreuse, gros dépensiers
• Groupe 3 : Petite famille, faibles dépenses
• Groupe 4 : Famille nombreuse, faibles dépenses

L’entreprise peut ensuite envoyer des publicités personnalisées ou des lettres de vente à chaque foyer en fonction de leur probabilité de répondre à des types spécifiques de publicités.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans d’autres domaines :

L’importance des statistiques en économie
L’importance des statistiques dans l’éducation
L’importance des statistiques dans les soins de santé