Business Intelligence et analyse des données d'expédition : 8 outils

Dans le secteur de la logistique, la Business Intelligence transforme radicalement la façon dont la chaîne d'approvisionnement est gérée. En effet, l'analyse des données logistiques permet d'optimiser les coûts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'accroître la satisfaction des clients grâce à des décisions basées sur des informations concrètes et mesurables.

Dans ce guide, nous allons explorer comment mettre en œuvre efficacement l'analyse des expéditions dans votre entreprise, quels sont les avantages tangibles et comment mesurer concrètement les résultats obtenus. Nous vous montrerons également comment de grandes entreprises utilisent ces outils pour maximiser leur productivité et réduire leurs coûts d'exploitation.

Fondamentaux de la Business Intelligence en logistique

D'abord et avant tout, lorsque nous parlons d'analyse des données dans le transport, nous faisons référence à un ensemble d'outils et de techniques qui nous permettent de transformer des données brutes en informations pratiques. Plus précisément, ces systèmes nous permettent de surveiller l'occupation des entrepôts, d'optimiser les itinéraires et d'assurer une gestion plus précise des commandes.

Les avantages mesurables pour les entreprises sont considérables:

• Centraliser et standardiser les données disponibles dans l'entreprise
• Réduire les coûts de stockage et rationaliser l'espace
• Développer des scénarios prédictifs basés sur l'historique des ventes
• Améliorer la qualité et la sécurité des livraisons
• Optimiser les flux de l'entrepôt.

Types d'analyse à mettre en œuvre

Les types d'analyse à mettre en œuvre :

1. Analyse descriptive : Ce type d'analyse est essentiel pour obtenir une image claire et détaillée de l'état actuel d'un département ou d'un processus spécifique. Il utilise les données historiques pour fournir une représentation visuelle et quantitative des activités actuelles, ce qui permet de comprendre "ce qui s'est passé". Il est idéal pour le suivi des performances en temps réel et l'établissement de bases de comparaison.
2. Analyse diagnostique : Elle fait suite à l'analyse descriptive et se concentre sur l'interprétation des données afin d'identifier les causes des problèmes qui sont apparus. Cette approche est essentielle pour comprendre les raisons de certaines performances, qu'elles soient positives ou négatives, et pour isoler les facteurs qui influencent les résultats. L'objectif est d'identifier des solutions et des stratégies d'intervention efficaces pour résoudre les problèmes.
3. Analyse prédictive : En utilisant des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive examine les modèles de données existants pour prédire des événements ou des comportements futurs. Ce type d'analyse est particulièrement utile pour anticiper les problèmes, optimiser la prise de décision et améliorer la planification stratégique en identifiant les scénarios possibles et leur probabilité d'occurrence.
4. Analyse prescriptive : L'analyse prescriptive va au-delà de la prédiction, en proposant des recommandations sur la manière d'agir face aux prédictions effectuées. Elle utilise les résultats de l'analyse prédictive pour formuler des plans d'action qui permettent aux entreprises de prévenir ou d'atténuer les risques futurs. Cette analyse soutient la prise de décision stratégique et opérationnelle, guidant les organisations dans la gestion proactive des défis à moyen et long terme.

Mise en œuvre pratique de l'analyse des expéditions

Pour que les données collectées soient non seulement présentes mais aussi activement utilisées pour améliorer l'activité, il est crucial de les rendre accessibles et compréhensibles à tous les niveaux de l'organisation.

La création d'une équipe spécialisée dans l'analyse des statistiques est la première étape de la démocratisation de l'accès aux données. Cette équipe sera chargée de traiter et d'interpréter les informations de manière à ce que même ceux qui n'ont pas de compétences spécifiques en matière d'analyse de données ou de statistiques puissent les comprendre et les utiliser efficacement.

Cette accessibilité ouvre la voie à un accès plus large aux données. tous les membres de l'entreprise de contribuer à la croissance et à l'amélioration continue. Par exemple, la mise en œuvre de l'analyse prédictive permet d'utiliser des modèles pour anticiper la demande et optimiser les stocks et les itinéraires d'expédition. L'analyse avancée permet de prévoir et d'atténuer de manière proactive les retards potentiels causés par des conditions météorologiques défavorables, des problèmes de circulation ou des pannes mécaniques, évitant ainsi les répercussions négatives sur le service.

En outre, l'intégration du système de veille stratégique (BI) avec d'autres plateformes commerciales, telles que les solutions CRM, ERP et IoT, est essentielle pour garantir une vue holistique et intégrée des opérations. Cette intégration améliore la précision des décisions stratégiques, permettant une gestion plus efficace des ressources et une réponse plus rapide aux besoins du marché.

Démocratiser l'accès aux données par le biais d'une équipe spécialisée, tirer parti de l'analyse prédictive et intégrer les systèmes informatiques sont des étapes clés pour transformer les données en outils précieux pour l'ensemble de l'entreprise, en favorisant un environnement de travail inclusif et informé où chaque contribution est orientée vers l'objectif commun de la croissance de l'entreprise.

Outils pour l'analyse des données d'expédition : 8 exemples

Tableau

Tableau est un puissant outil de visualisation de données qui permet aux entreprises de transformer de grandes quantités d'informations en graphiques intuitifs et en tableaux de bord interactifs. Spécifiquement pour l'analyse des expéditions, Tableau peut aider à suivre des paramètres tels que les délais de livraison, les coûts d'expédition et les taux de livraison à temps. Les utilisateurs peuvent facilement explorer les données pour identifier les tendances, les modèles et les anomalies, améliorant ainsi les décisions opérationnelles et stratégiques.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI est un outil d'analyse commerciale qui facilite la création de rapports détaillés et de tableaux de bord personnalisables. Il offre des capacités de forage particulièrement utiles pour l'analyse logistique, permettant aux utilisateurs de décomposer les ensembles de données pour découvrir des détails cruciaux sur les opérations d'expédition. Power BI intègre facilement des données provenant de sources multiples, ce qui améliore l'efficacité des prévisions et des décisions logistiques.

Qlik Sense

Qlik Sense est une plateforme d'analyse de données qui se caractérise par une interface intuitive et la possibilité d'intégrer des données provenant de sources multiples. Pour le transport maritime, Qlik Sense peut être utilisé pour analyser efficacement les flux de travail, optimiser les itinéraires et prévoir les besoins futurs en matière de capacité, ce qui permet de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité.

Google Analytics

Google Analytics, bien qu'il s'agisse principalement d'un outil d'analyse web, peut être utilisé efficacement pour suivre et analyser les comportements des utilisateurs liés aux commandes et aux livraisons en ligne. Grâce à la configuration d'événements et de cibles spécifiques, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur les performances de leurs opérations de commerce électronique et de logistique.

SAS Analytics

SAS Analytics offre des solutions analytiques avancées qui peuvent également être appliquées à l'industrie du transport. Grâce à l'utilisation de modèles statistiques et analytiques, SAS aide les entreprises à prévoir la demande de transport, à optimiser les itinéraires et à gérer les risques et les incertitudes, améliorant ainsi la planification et l'efficacité opérationnelle.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics est un outil de BI qui permet de réaliser des rapports avancés et des analyses prédictives. Pour le secteur du transport maritime, Cognos peut faciliter la gestion des performances logistiques en fournissant une analyse détaillée des coûts, des délais de livraison et de la satisfaction des clients, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées et plus opportunes.

Splunk

Splunk est un logiciel qui permet de collecter et d'analyser de grandes quantités de données générées par des machines, y compris des données logistiques. Il peut être utilisé pour surveiller les conditions d'expédition en temps réel, analyser les journaux d'expédition et prédire les problèmes potentiels avant qu'ils n'affectent les opérations, offrant ainsi une vue complète et proactive de la gestion des expéditions.

Bonus : ShippyPro Optimizer

Optimizer, un outil de Shipping Intelligence permettant de suivre les principaux indicateurs de performance de l'expédition. Toutes les données disponibles peuvent être filtrées par pays et par transporteur, ce qui vous permet d'obtenir un aperçu clair des coûts d'expédition partout dans le monde.

Optimizer est disponible pour tous les utilisateurs professionnels de ShippyPro et vous pouvez étendre les rapports disponibles avec des add-ons personnalisés. 

Conclusion : Business Intelligence et analyse des envois

Quels sont les principaux avantages de l'analyse des données dans le domaine du transport ?

L'analyse de données dans le domaine du transport vous permet d'optimiser les coûts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de réduire les déchets et d'accroître la satisfaction des clients grâce à des décisions fondées sur des informations factuelles et mesurables.

Comment mettre en œuvre un système d'analyse des expéditions efficace ? 

Un système d'analyse des expéditions efficace nécessite une collecte structurée de données provenant de sources multiples, l'utilisation d'outils de BI appropriés, le suivi d'indicateurs clés tels que le délai de livraison et le coût de transport par unité, et la mise en œuvre de meilleures pratiques opérationnelles telles que l'analyse prédictive.

Quels sont les principaux indicateurs clés de performance à suivre dans l'analyse des données logistiques ?

Les indicateurs clés de performance les plus significatifs comprennent l'efficacité de la préparation des commandes et de l'entreposage, la gestion des stocks, les délais de livraison, la précision des commandes exécutées et les coûts d'exploitation par unité. Ces indicateurs sont essentiels pour mesurer le succès des opérations logistiques.

Comment les coûts peuvent-ils être optimisés grâce à l'analyse des expéditions ? 

L'optimisation des coûts passe par l'analyse détaillée des coûts de transport, l'optimisation des itinéraires à l'aide de logiciels avancés et la réduction du gaspillage opérationnel grâce à l'analyse prédictive et à l'automatisation de processus tels que la création d'étiquettes et la sélection des transporteurs.

Quelle est la différence entre la Business Intelligence et la Business Analytics dans la logistique ? 

La Business Intelligence se concentre sur l'analyse descriptive, fournissant un aperçu des données historiques et actuelles, tandis que la Business Analytics se concentre sur l'analyse prédictive, utilisant des techniques telles que l'exploration de données et l'apprentissage automatique pour prédire les tendances futures et optimiser les opérations logistiques.