10 Commandes IA Excel Prêtes à l'Emploi pour l'Analyse Prescriptive (Copier & Coller)

Face à une montagne de rapports de vente et une courbe de performance en dents de scie, un directeur marketing dans un bureau tard le soir se frotte les tempes, épuisé. Il sait que les réponses sont cachées dans les données, mais il ne sait pas comment faire parler les données.

Les données n'ont jamais été aussi accessibles — ni aussi déroutantes. Nous disposons de vastes quantités d'informations, mais nous nous retrouvons souvent dans la position inconfortable de "savoir où est le problème mais pas comment le résoudre."

L'analyse descriptive nous dit "ce qui s'est passé", l'analyse diagnostique nous dit "pourquoi cela s'est passé", mais l'entreprise a vraiment besoin de savoir "que faire ensuite" : c'est la valeur centrale de l'analyse prescriptive.

Du diagnostic au traitement : l'évolution de l'analyse prescriptive

L'analyse prescriptive représente le stade le plus élevé de l'évolution de l'analyse des données. Si l'analyse descriptive est le "bilan de santé" et l'analyse diagnostique "l'analyse des causes", alors l'analyse prescriptive est le "plan de traitement" prescrit par un expert.

L'analyse de données traditionnelle s'arrête souvent à l'identification des problèmes et à l'explication des causes. Nous voyons les taux de conversion chuter et savons quelle étape échoue, mais nous ne savons pas quelles actions spécifiques l'amélioreront efficacement. L'analyse prescriptive comble cette lacune cruciale.

En combinant règles métier, contraintes et algorithmes d'optimisation, elle ne vous dit pas seulement où se situe le problème, mais fournit également des recommandations concrètes et actionnables. Avec l'IA qui progresse rapidement aujourd'hui, nos outils peuvent enfin aider non seulement à l'analyse, mais aussi à la prise de décision.

Une analyse de données vraiment précieuse ne produit pas plus de graphiques — elle réduit l'incertitude décisionnelle. L'analyse prescriptive est la voie clé pour y parvenir.

Dix modèles prêts à l'emploi pour faire dire aux données des "solutions"

Basés sur des cadres d'analyse métier classiques, j'ai rassemblé dix modèles d'instructions IA d'analyse prescriptive prêts à l'emploi. Chaque modèle suit la chaîne logique "diagnostic du problème → analyse des causes racines → recommandations d'actions", garantissant que les prescriptions sont fondées sur des preuves.

1. Prescription pour valeurs aberrantes et volatilité :

Lorsqu'une métrique clé présente une volatilité inattendue : analyser les anomalies dans [métrique cible], diagnostiquer les causes racines et fournir des recommandations correctives ou d'optimisation concrètes.

Par exemple : "Analysez pourquoi le 'taux d'annulation de commande' a bondi la semaine dernière — est-ce dû à des produits, canaux ou segments d'utilisateurs spécifiques ? Veuillez fournir des étapes concrètes pour réduire les annulations."

2. Prescription d'identification et de résolution des goulets d'étranglement :

Lorsque l'efficacité du processus est faible : identifier les principaux goulets d'étranglement dans [processus/étape], quantifier leur impact et recommander des moyens réalisables de les résoudre ou d'améliorer l'efficacité.

Par exemple : "Identifiez les goulets d'étranglement temporels dans le flux de bout en bout de la commande à la livraison, analysez les durées de retard à chaque étape et proposez des mesures concrètes pour raccourcir le délai de livraison global."

3. Prescription d'optimisation de la structure des coûts :

Lorsque vous devez améliorer le retour sur investissement : analyser [la structure des coûts], identifier les dépassements de budget ou les dépenses anormalement élevées, et proposer des plans ciblés de contrôle ou de réduction des coûts.

Par exemple : "Analysez la répartition des coûts marketing de ce trimestre, trouvez les trois canaux avec le ROI le plus faible et proposez un plan de réallocation budgétaire."

4. Prescription d'amélioration de l'entonnoir de conversion :

Lorsque l'attrition des utilisateurs est sévère : diagnostiquer l'étape la plus sujette aux fuites de [l'entonnoir de conversion], analyser pourquoi les utilisateurs abandonnent et proposer des stratégies concrètes pour améliorer la conversion à chaque étape.

Par exemple : "Diagnostiquez pourquoi les utilisateurs abandonnent entre 'ajout au panier → paiement final' sur le site web — est-ce un problème de prix, de friction du processus ou de confiance ? Veuillez fournir trois stratégies d'optimisation testables immédiatement."

5. Prescription de récupération de l'attrition client :

Lorsque l'attrition client s'accélère : identifier les caractéristiques des segments à haut risque d'attrition, analyser les facteurs d'attrition et concevoir un plan d'intervention de récupération ou de rétention par niveaux.

Par exemple : "Identifiez les clients à haute valeur susceptibles de se désabonner dans les 30 prochains jours, analysez leurs traits comportementaux communs et concevez des stratégies ciblées d'emailing, de coupons ou de contact par le service client pour les reconquérir."

6. Prescription d'optimisation de la santé des stocks :

Lorsque la rotation des stocks souffre : évaluer la santé actuelle des stocks, diagnostiquer les stocks problématiques et proposer des suggestions de liquidation, de promotion ou d'ajustement des approvisionnements.

Par exemple : "Analysez les stocks actuels, listez les SKU à rotation lente avec une durée de vie supérieure à 180 jours et proposez des actions spécifiques telles que 'promotion avec remise', 'vente groupée' ou 'retour/liquidation' en fonction de la catégorie et du coût."

7. Prescription d'optimisation de l'allocation des ressources :

Lorsque le déploiement des ressources est sous-performant : évaluer l'efficacité de l'allocation actuelle des ressources sur la base de [métriques de performance], et recommander de réallouer les ressources des zones à faible efficacité vers celles à haute efficacité.

Par exemple : "Sur la base des 'ventes par personne' et du 'taux de croissance client' des six derniers mois pour chaque équipe commerciale, analysez l'efficacité du personnel commercial de l'entreprise et suggérez des ajustements de taille d'équipe ou des réaffectations régionales."

8. Prescription d'optimisation de la stratégie de tarification :

Lorsque la compétitivité des prix fait défaut : combiner coût, demande du marché et prix des concurrents pour analyser la tarification actuelle de [produit/service], et fournir des recommandations d'ajustement de prix ou de tarification différenciée.

Par exemple : "En tenant compte du coût du produit, de l'élasticité-prix historique et des comparaisons de prix des concurrents, évaluez si le prix actuel du Produit A est approprié et suggérez une fourchette de prix optimale ou une stratégie de prix promotionnels."

9. Prescription d'attribution des campagnes marketing :

Lorsque vous devez optimiser les dépenses marketing : attribuer les contributeurs principaux et les points de gaspillage de [la campagne marketing], et proposer des optimisations concrètes pour les futures campagnes similaires.

Par exemple : "Attribuez les sources de croissance de la promotion '618' — combien provient des nouveaux clients par rapport aux achats répétés ? Quels mots-clés publicitaires ont le plus contribué ? Sur cette base, recommandez une allocation budgétaire et des optimisations de stratégie pour le 'Double 11'."

10. Prescription d'amélioration globale de la performance :

Lorsque vous devez stimuler la performance globale d'une unité commerciale : évaluer de manière exhaustive [les KPI principaux] de [l'unité commerciale], identifier les forces et les faiblesses, et proposer un plan d'amélioration incluant des gains rapides et des changements à long terme.

Par exemple : "Évaluez de manière exhaustive les 'revenus', 'marges' et 'satisfaction client' de la succursale de Shanghai, comparez-les aux autres succursales, diagnostiquez ses principales lacunes et proposez un plan d'action trimestriel pour l'amélioration."

Cadre central : la chaîne logique analytique de l'analyse prescriptive

Ces modèles fonctionnent car ils intègrent une chaîne logique analytique complète : identification du problème → analyse des causes racines → génération de solutions → évaluation de l'impact attendu.

Prenons l'exemple de la prescription d'amélioration de la conversion.

Le processus de réflexion complet devrait être : d'abord déterminer quelle étape de conversion présente la fuite la plus sévère (identification du problème), puis analyser les traits communs et les parcours comportementaux des utilisateurs qui abandonnent (analyse des causes racines), ensuite concevoir des plans d'optimisation basés sur des exemples réussis et les meilleures pratiques (génération de solutions), et enfin estimer l'impact attendu et les ressources nécessaires à la mise en œuvre du plan (évaluation de l'impact).

Une bonne analyse prescriptive doit être construite sur des cadres analytiques fiables. Les cadres d'analyse métier classiques — analyse en entonnoir, analyse par cohorte, RFM, analyse de Pareto, etc. — fournissent la base théorique des prescriptions, garantissant que les recommandations ne sont pas spéculatives mais des inférences étayées par les données.

Lorsque nous collaborons avec l'IA, nous pouvons explicitement lui demander d'utiliser des cadres analytiques spécifiques : "Utilisez l'analyse en entonnoir pour identifier l'étape avec le plus fort abandon du parcours de navigation à l'achat, puis utilisez l'analyse par cohorte pour comparer les différences de rétention entre les canaux, et enfin fournissez des recommandations d'optimisation basées sur ces analyses."

De telles instructions guident l'IA pour effectuer des analyses logiques et approfondies plutôt que de simplement énumérer des observations superficielles.

Application pratique : émettez votre première "prescription" de données avec Excelmatic

Maintenant, nous quittons la théorie pour entrer dans la pratique. Vous verrez comment les dix modèles d'instructions discutés précédemment peuvent être enchaînés dans un outil d'IA comme Excelmatic pour former un flux de travail puissant de diagnostic et de traitement, abordant un problème complexe comme "la baisse des profits d'une plateforme e-commerce".

1. Étape 1 : Télécharger les données et diagnostic initial

Tout d'abord, téléchargez votre fichier Excel préparé dans Excelmatic, qui inclut les rapports trimestriels sur l'exécution budgétaire par département et catégorie de janvier à mars.

Ensuite, entrez votre première commande dans la boîte de dialogue :

Analysez l'état d'exécution budgétaire de l'entreprise dans son ensemble et par mois au premier trimestre. Identifiez les départements ou catégories avec les écarts budgétaires globaux et mensuels les plus importants, et présentez les principales conclusions à l'aide de graphiques, comme la comparaison entre les dépenses mensuelles réelles et le budget.

L'IA générera un rapport de diagnostic en quelques secondes, qui non seulement utilise du texte pour indiquer quels départements/catégories présentent les dépassements ou économies les plus sévères, mais crée également automatiquement des graphiques visuels tels que des graphiques en ligne comparant les dépenses mensuelles réelles au budget et des diagrammes à barres des pourcentages d'écart par département, vous donnant une compréhension claire des problèmes d'exécution budgétaire.

2. Étape 2 : Investigation approfondie

Après le diagnostic initial, vous pouvez approfondir comme un expert en conseil, en suivant les pistes de l'IA. C'est là que les combinaisons de modèles brillent.

Sur la base des conclusions de l'Étape 1, émettez une "prescription d'optimisation des coûts."

Analysez en profondeur les détails du budget et des dépenses réelles du département ingénierie pour chaque mois du premier trimestre. Sur la base des données 'Effectifs', analysez si son 'Dépense_Par_Employé' est anormal et explorez les principaux facteurs à l'origine de l'écart.

L'IA affichera la relation entre le budget mensuel, les dépenses réelles et le personnel du département à travers une combinaison de diagrammes à barres, et pourra générer un graphique de tendance des dépenses par personne, identifiant avec précision si le problème est causé par des coûts par personne en hausse, des recrutements non planifiés ou d'autres raisons.

3. Étape 3 : Générer un plan de traitement complet

Sur la base du diagnostic précis ci-dessus, demandez à l'IA de créer un plan de traitement complet. Par exemple, émettez une "prescription d'amélioration globale de la performance" :

Sur la base de l'analyse ci-dessus, développez un plan d'amélioration complet pour optimiser l'exécution du budget du deuxième trimestre et contrôler les coûts. Le plan doit inclure : 1 Des mesures de contrôle spécifiques pour les départements/catégories identifiés comme dépassant le budget ; 2. Un résumé d'expérience et des suggestions de promotion pour les départements ayant réalisé des économies budgétaires significatives ; 3. La définition d'objectifs principaux de contrôle des coûts et de nœuds de surveillance mensuels pour le deuxième trimestre.

Excelmatic peut synthétiser l'analyse en un plan d'action clair avec des tâches concrètes, des départements responsables (déduits des étiquettes de données) et des résultats attendus.

4. Étape 4 : Construire un tableau de bord de surveillance dynamique

Après avoir émis la prescription, vous devez suivre son efficacité. Dans Excelmatic, vous pouvez facilement transformer l'analyse complète en un tableau de bord de surveillance dynamique.

Il suffit d'entrer l'instruction :

Intégrez les indicateurs principaux impliqués dans cette analyse, y compris les dépenses réelles globales mensuelles (Actual_Spend), le taux d'écart budgétaire global (Variance-Percent), le montant de l'écart par département (Variance_Amount) et la Dépense par personne des départements clés (Spend_Per_Employee), dans un tableau de bord de surveillance