Qu’est-ce qu’une matrice de corrélation ? Comment l’utiliser pour prendre des décisions commerciales ?

Qu’est-ce qu’une matrice de corrélation ? A quoi cela sert? Cet article éclairera ces questions et vous montrera les étapes à suivre pour faire avancer vos décisions commerciales.

L’analyse de corrélation dans le monde de la recherche est une méthode statistique qui mesure la force d’une relation linéaire entre deux variables et calcule leur association. En d’autres termes, l’analyse de corrélation calcule comment un changement d’une variable affecte l’autre.

Qu’est-ce qu’une matrice de corrélation ?

Une matrice de corrélation est un tableau qui affiche la corrélation entre les variables. Par exemple, il vous indique si une hausse des prix du carburant affecte le taux d’épicerie. Une fois qu’une relation est établie, cela aide les entreprises à prendre des décisions commerciales en conséquence. Une analyse de corrélation et de régression vous aide non seulement à identifier la relation entre les variables, mais montre également comment si un ensemble de données change, cela aura un effet sur l’autre ensemble de données.

Les résultats d’une analyse de corrélation sont utilisés pour prévoir les ventes, le développement de produits, prévoir les tendances futures, optimiser les opérations, améliorer les stratégies d’expérience client, etc.

Corrélation positive et corrélation négative :

Vous pouvez voir comment la corrélation affecte notre vie quotidienne lorsque vous voyez à quel point les fortes précipitations dans une région sont directement liées à la production d’une culture là-bas. Dans ce cas, si l’augmentation des précipitations entraîne une augmentation de la production de la culture, elle est positivement corrélée. Si le prix d’un produit augmente et que sa demande diminue, il y a une corrélation négative.

Si la valeur de r se situe dans une plage de -1 à +1, alors la valeur de r ressemblera à ceci :

Cas d’utilisation métier de corrélation et de régression :

Ils sont utilisés dans les entreprises pour prédire les résultats potentiels afin que les entreprises puissent prendre des décisions éclairées en fonction de ce qu’elles disent.

Examinons quelques-unes des façons dont ils apportent de la valeur :

1. Réduit les erreurs commerciales

Les résultats d’une matrice de corrélation vous permettent de rechercher de nouvelles théories, hypothèses et stratégies pour voir si elles peuvent réussir. Cela se traduira par une réduction des erreurs et des risques car l’expérience est menée sur la base de données solides. Par conséquent, l’analyse de corrélation et de régression soutient la prise de décision fondée sur des preuves au lieu de devoir se fier à l’intuition et aux conjectures.

Par exemple, une entreprise SaaS B2B peut supposer que le fait d’avoir plus de SDR peut améliorer son entonnoir de vente, mais en réalité, cela peut entraîner une augmentation des charges de travail des employés. La vraie raison pourrait être un manque de garantie marketing pour éduquer le client potentiel, et cela peut également être vérifié en utilisant cette stratégie.

2. Mieux prévoir

Facilement l’un des plus grands avantages de l’analyse de corrélation et de régression, la prédiction des résultats commerciaux futurs se fait mieux avec elle. Bien que cela aide à l’analyse de la demande, il existe également d’autres variables en ce qui concerne le succès d’une entreprise.

Exemple : les compagnies d’assurance dépendent fortement de l’analyse de régression pour estimer la solvabilité des assurés et le nombre de sinistres sur une période donnée. Un autre exemple pourrait être la façon dont l’analyse peut prévoir le nombre d’acheteurs disponibles sur un canal particulier, vous aidant ainsi à estimer le montant du budget marketing que vous pouvez y allouer.

3. Recueillir des informations précieuses

Les données commerciales accumulées sur une période de temps peuvent générer des informations commerciales précieuses à l’aide d’une analyse de corrélation. Cela peut aider à déterminer la relation entre différentes variables en déterrant des modèles qui auraient pu passer inaperçus plus tôt.

Par exemple, les données de vos systèmes internes peuvent révéler que le nombre de ventes incitatives et de ventes croisées augmente pour les clients qui sont restés avec vous pendant plus de 15 mois. Vous pouvez utiliser ces informations pour proposer davantage de produits et de services à ces clients.

4. Efficacité opérationnelle

À l’aide de modèles de corrélation et de régression, vous pouvez optimiser les processus métier en analysant la relation entre différentes variables. Vous pouvez analyser la relation entre la résolution des réclamations des clients en une heure et le nombre de réclamations. Cela vous aidera à créer une sorte de système dans lequel vous pourrez attribuer à certaines plaintes une priorité élevée.

Lorsque les décisions que vous prenez sont basées sur des données, vous améliorez les performances de votre entreprise et cela aura un impact direct sur vos résultats.

5. Amélioration de la prise de décision

Une entreprise doit prendre une myriade de décisions pour différents départements, qu’il s’agisse des ventes, du marketing ou des finances. Heureusement, les entreprises ont commencé à comprendre l’importance de les baser sur une analyse statistique. L’analyse de corrélation et de régression transforme les données brutes en informations utilisables. Il aide les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et éclairées.

6. Comprendre le comportement des consommateurs

Les entreprises peuvent utiliser l’analyse statistique pour comprendre le comportement des consommateurs et les facteurs qui influencent leurs décisions d’achat. L’analyse de corrélation et de régression peut être utilisée pour évaluer les tendances de votre créneau et comment certains changements que vous apportez en termes de fonctionnement ou de stratégies de marketing peuvent entraîner une amélioration des ventes à l’avenir.

7. Analyser l’efficacité du marketing

Si une entreprise veut savoir si investir dans le référencement pour une marque particulière générera plus de revenus ou non, elle peut utiliser la régression linéaire. Avec son aide, ils peuvent non seulement identifier l’impact du référencement sur votre résultat net, mais peuvent également examiner les différents facteurs qui pourraient ajouter plus de force aux campagnes marketing. Supposons que vous ayez une campagne de référencement et une campagne d’annonces payantes pour un nouveau produit, vous pouvez capturer leurs impacts individuels ainsi que l’impact combiné des deux.

8. Amélioration de la gestion

En utilisant l’analyse de corrélation et de régression, les entreprises peuvent identifier les ressources qui doivent être allouées pour atteindre un certain niveau de traction. Ils seront en mesure de comprendre le type de stratégies de marketing et de publicité avec lesquelles leur marché cible pourra s’identifier, de personnaliser leurs produits et solutions et même de trouver de meilleures façons de gérer l’entreprise.