QU’EST-CE QUE LA STATISTIQUE DÉCISIONNELLE ?

La statistique décisionnelle consiste à collecter, analyser et interpréter des données pour guider et sécuriser les choix stratégiques d’une organisation.

Chez Digit’ALL, nous croyons que la donnée est bien plus qu’un simple chiffre : c’est un levier de compétitivité, de performance et d’innovation.

ENJEUX & BÉNÉFICES

Anticiper les tendances

  • Identifier les évolutions de votre marché avant qu’elles ne deviennent critiques.
  • Détecter les signaux faibles pour saisir de nouvelles opportunités.

Améliorer la prise de décision

  • Soutenir vos choix par des indicateurs concrets.
  • Réduire l’intuition et l’incertitude, pour des décisions plus sûres et plus rapides.

Optimiser l’allocation des ressources

  • Identifier les projets et canaux les plus rentables.
  • Mesurer précisément l’impact de vos investissements et ajuster vos budgets en conséquence.

Renforcer l’efficacité opérationnelle

  • Simplifier le suivi des KPIs (tableaux de bord, reporting automatisé).
  • Diminuer les erreurs grâce à des outils fiables et un pilotage précis.

NOTRE APPROCHE

ÉTAPE 1 : DIAGNOSTIC & COLLECTE DE DONNÉES

ÉTAPE 2 : ANALYSE & TRAITEMENT

Audit de l’existant :

Quel est votre niveau de maturité data ? Quels sont les gisements d’information disponibles (CRM, ERP, fichiers de production, etc.) ?

Définition des objectifs :

Quelles questions souhaitez-vous éclairer ? Quelles décisions ont besoin de données chiffrées ?

Nettoyage et structuration :

Vérification de la qualité des données et mise en place d’une architecture adaptée (data warehouse, data lake, etc.).

Modèles statistiques et analyses avancées :

Sélection des méthodes (analyses prédictives, scoring, segmentation) pour faire émerger des insights pertinents.

ÉTAPE 3 : VISUALISATION & RESTITUTION

ÉTAPE 4 : ACCOMPAGNEMENT & ACTION

Tableaux de bord dynamiques :

Mise en place de solutions BI (Business Intelligence) pour suivre vos indicateurs en temps réel (Power BI, Tableau, etc.).

Rapports clairs et actionnables :

Infographies, graphiques interactifs, storytelling data pour que chaque décisionnaire puisse s’approprier les résultats.

Formation et conduite du changement :

Sensibilisation de vos équipes à la culture data, adoption des nouveaux outils, bonnes pratiques.

Optimisations continues :

Ajustements réguliers des modèles et des KPIs, suivi de la performance, intégration d’innovations (Machine Learning, IA).

CAS PRATIQUE

Client : PME spécialisée dans l’e-commerce.
Objectif : Accroître la fidélisation et réduire le taux de churn grâce à l’analyse des comportements clients.

Solution :

•    Mise en place d’une plateforme BI.
•    Création d’un modèle de scoring prédictif pour identifier les clients à risque de départ.
•    Construction d’un tableau de bord centralisé pour le service Marketing.

Résultat : Réduction de 20 % du churn en 6 mois et augmentation de 15 % du chiffre d’affaires moyen par client.