Désinvestissement et modélisation prédictive

Désinvestissement et modélisation prédictive
L’intérêt de désinvestir de façon plus stratégique

John Hagerty, Vice-président de la gestion produit pour l’analyse décisionnelle chez Oracle @jfhagerty


L’analytique, le secret des meilleures stratégies de désinvestissement

Comparer l’horticulture au monde des entreprises est plus pertinent qu’on ne le croit. Tout comme le jardinier consciencieux qui taille ses jeunes plants ou renforce son rosier favori en coupant les tiges les plus faibles, les entreprises améliorent leur santé financière en arrêtant d’investir dans des actifs aux résultats insatisfaisants.

Malgré la reprise, tout n’est pas rose dans le monde des affaires. Les incertitudes politiques et économiques donnent lieu à une floraison massive de désinvestissements. Ce phénomène a été décrit dans un rapport récent d’E&Y qui révèle que quatre entreprises sur cinq sont plus susceptibles de désinvestir dans l’année à venir pour gérer la volatilité macroéconomique.

 

« Les décisions de désinvestissement sont cruciales et doivent reposer sur une connaissance « des racines et des branches » de l’entreprise. »

En matière de jardinage, il est important de savoir quoi couper. Notre instinct nous dit de couper les tiges qui ont l’air malades, mais elles ont peut-être simplement besoin de plus d’air et de soleil, alors que les tiges à l’aspect plus vigoureux sont en fait en train de mourir à la racine. De la même façon, beaucoup d’entreprises ont tendance à abandonner leurs gammes de produits les moins rentables ou les plus récentes lorsqu’elles doivent réduire les coûts. Ce choix manque toutefois de clairvoyance, car avec le temps ce sont peut-être ces gammes hors norme qui auraient aidé l’entreprise à rester au plus près des tendances et à pérenniser son activité florissante.

Les décisions de désinvestissement sont cruciales et doivent reposer sur une connaissance « des racines et des branches » de l’entreprise. Il est important de comprendre comment les modifications apportées à des produits, services ou opérations peuvent affecter l’organisme tout entier.

Une approche stratégique des données

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Comme dans la planification traditionnelle, les indices qui permettront aux entreprises de prendre les bonnes décisions en matière de désinvestissement se cachent dans leurs données. Les toutes premières applications analytiques offraient une meilleure compréhension des clients et des opérations et elles continuent à ce jour d’offrir une valeur ajoutée considérable, mais un nombre croissant d’entreprises s’appuient désormais sur les données pour réaliser leur planification prospective.

En particulier, les responsables financiers peuvent modéliser différents scénarios en fonction d’un mélange de données historiques, relatives aux clients et au marché pour pouvoir prévoir l’impact du changement dans les performances de leur entreprise. Cela signifie que chaque combinaison d’événements, d’une élection inattendue à une baisse de la demande client en raison de mauvaises conditions météorologiques, peut être prise en compte dans les modèles de désinvestissement. L’analyse de ces nombreuses données selon la méthode de Monte-Carlo permet aux entreprises d’envisager davantage de résultats possibles et de décider de la marche à suivre.

 

« Cela signifie que chaque combinaison d’événements, d’une élection inattendue à une baisse de la demande client en raison de mauvaises conditions météorologiques, peut être prise en compte dans les modèles de désinvestissement. »

Plus une entreprise possède une base solide en terme d’analytique avancée, plus elle est susceptible de poser les bonnes questions et de découvrir de nouvelles tendances pour proposer des améliorations continues. La capacité à comprendre comment un désinvestissement peut affecter les relations client ou transformer l’exécution des services et la production est inestimable.

Trois étapes pour concevoir des modèles plus complets

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Au vu des négociations entre le Royaume-Uni et l’Union Européenne et des incertitudes persistantes autour des taxes à l’importation aux États-Unis, il n’est pas étonnant que les entreprises réduisent leurs coûts, et nombre d’entre elles seront tentées d’abandonner les produits dont la marge est menacée par des frais d’expédition plus élevés.

Il est possible que ce soit là l’approche la plus judicieuse et que les modèles de planification viennent la confirmer. Cependant, une vision à plus long terme des défis à venir encouragera les entreprises à reconsidérer leur approche et à prendre des risques stratégiques susceptibles de déboucher sur des opportunités de croissance.

Vous trouverez ci-dessous les trois étapes fondamentales à suivre pour développer une approche solide de modélisation basée sur l’analytique :

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Étape 1 : Rassemblez autant de données que possible sur votre activité, y compris les données relatives à l’opérationnel, l’humain, les clients et le secteur d’activité, et ajoutez des sources d’influence externes. Plus vous aurez d’informations à exploiter, plus votre modélisation de scénario sera exhaustive.

Étape 2 : Une fois les données collectées, posez les questions qui vous permettront de comprendre comment les différentes décisions et les différents scénarios externes affecteraient ensemble chaque partie de l’activité. Il est aussi important d’étudier l’évolution des connexions entre les différentes pièces du modèle que les résultats finaux.

Étape 3 : Pour finir, utilisez les informations exploitables obtenues pour concevoir des modèles prédictifs et prescriptifs. Peaufinez-les avec des algorithmes d’apprentissage automatique capables de compiler les données et d’effectuer des prévisions intelligentes sur les événements à venir. Associez ces informations à vos propres hypothèses stratégiques pour décider si un désinvestissement est judicieux et évaluer son impact possible.

 

« Plus vous aurez d’informations à exploiter, plus votre modélisation de scénario sera exhaustive. »

Même s’il peut être tentant de réduire ses pertes suffisamment tôt et de céder à la hâte des actifs de l’entreprise, il est plus sage de prendre du recul avant toute décision majeure. Pour réussir dans ce marché incertain, il est indispensable de réagir rapidement lorsque des changements surviennent. Ainsi, les entreprises possédant les outils requis pour lire l’avenir à l'aide de leurs données pourront mieux se préparer à toutes les éventualités.


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