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23 Jan 2018

Les données extra-financières : une aide précieuse pour de meilleures prévisions

Par Gabrielle Boulanger

- Catégories : Publications

(* Source : Etude IBM : the future of planning, budgeting and forecasting, chapter 1)

Les données financières ont longtemps été l’élément central des modèles de prédictions : la donnée du passé était considérée comme le bon indicateur pour prévoir le futur. C’était surtout l’unique source de données.

Désormais, les sources de données s’étant multipliées (données opérationnelles et big data), la quantité et la variété de données extra-financières ont permis de répondre à la complexité de l’activité, augmenter les choix des consommateurs, augmenter le nombre de canaux du marché, etc…

Que sont les indicateurs extra-financiers ?

Bien que spécifiques à chaque secteur d’activité, certaines données extra-financières peuvent être des indicateurs clés de performance qui impacteront le P&L.

Dans les faits, qu’est-ce que l’on constate ?

Les analyses de recherche web renseignent mieux sur la demande que les données de vente.

Les enquêtes de satisfaction clients indiquent l’efficacité de l’expérience client bien avant que l’on détecte une hausse ou un ralentissement de l’activité.

Un changement d’effectif peut laisser présager des problèmes d’approvisionnement ou de back-office bien avant que le bénéfice ne soit compromis.

Pourquoi les utiliser ?

En mettant en place des outils et des méthodes pour contrôler et modéliser l’impact des données extra-financières, les entreprises gagnent en agilité, précision et réactivité.

Les rapports financiers ET extra-financiers permettent aux actionnaires et autres parties prenantes une vue plus compréhensible de la position et de la performance des entreprises que ne pourraient montrer les informations financières seules.

La nouvelle directive européenne des rapports extra-financiers a pour but de ramener la qualité des rapports extra-financiers des entreprises européennes vers de plus hauts standards : apporter aux investisseurs et aux actionnaires une image plus compréhensible de la performance d’une entreprise.

L’impact temps réel sur les prévisions

Les enquêtes montrent que les entreprises faisant un meilleur usage de leurs données non-financières

  • sont 2 fois plus à même de sortir une prévision dans les 24 heures, 25% d’entre eux atteignant leurs objectifs
  • ont été 2,5 fois plus à même de répondre plus rapidement aux évolutions du marché ces 3 dernières années.
  • peuvent prévoir avec plus de précision (0-5%) pour la moitié d’entre eux.

En bref, rapidité, réactivité, précision.

Les données extra-financières améliorent la visibilité et la confiance

Les fonctions finance et autres prévisionnistes faisant un meilleur usage des données extra-financières

-sont 2 fois plus en mesure de prévoir à plus de 12 mois.

-ont un meilleur degré de confiance pour le PBF (Planning, Budgeting, Forecasting). 88% expriment une augmentation de leur confiance pour le PBF, ces 3 dernières années.

Et pourtant ! Si la direction est bien au fait que leurs indicateurs financiers ne peuvent pas montrer à eux seuls les forces et les faiblesses de l’entreprise, améliorer et prendre le contrôle des données extra-financières n’est pourtant pas une de leurs priorités. Les répondants classent cette priorité 5ème sur 5 priorités de leur processus de planification.

Faire un usage efficace des indicateurs extra-financiers requiert

-une compréhension claire des indicateurs pertinents,

-une méthode éprouvée d’analyse

-une formalisation claire des retours de ces indicateurs clés.

Les entreprises qui ont une forte compréhension de ces indicateurs et qui les utilisent de manière efficace sont souvent celles qui sont le plus avancées dans le processus de modernisation de la fonction.

La précédente étude IBM sur le futur de la fonction finance (2016) révélait que pour le processus de transformation de la fonction (nouvelles méthodes de PBF) :

-l’automatisation et la standardisation étaient des facilitateurs clés

– l’utilisation de la technologie était requise pour dégager du temps et se focaliser sur les recommandations stratégiques.

L’étude révèle que les répondants faisant un meilleur usage de données extra-financières sont 2 fois moins à considérer que l’automatisation et la standardisation sont des obstacles au processus d’amélioration.

Ceci sous-entend que les entreprises qui se concentrent sur les données extra-financières sont déjà engagées dans une approche technologique innovante, et sont plus avancées dans le processus PBF.

Ils sont en mesure de générer des données extra-financières qui peuvent vraiment renforcer leurs prévisions, améliorer leur visibilité et aider à promouvoir des pratiques business agiles.

L’utilisation des données extra-financières : et si ça devenait une priorité ?

(* Source : Etude IBM, Non-financial data, the forecasting game changer)

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