Les avantages de l'analyse de régression et de la prévision
Les défis quotidiens de la gestion d’une petite entreprise peuvent être suffisamment décourageants sans chercher à prédire l’avenir, mais les gestionnaires et les propriétaires doivent garder un œil sur l’avenir lorsqu’ils exploitent leur entreprise. L'analyse de régression, une technique d'analyse statistique utilisée par les économistes et les chercheurs d'entreprises, aide les dirigeants et les propriétaires d'entreprise à prévoir les conditions pour l'avenir, apporte un soutien quantitatif au jugement des dirigeants, met en évidence les faiblesses de la pensée managériale et fournit de nouvelles informations pouvant aider les décideurs de l'entreprise à faire évoluer leur entreprise vers un avenir plus rentable.
Prédire le futur
L’un des principaux avantages des techniques de prévision basées sur la régression est qu’elles utilisent la recherche et l’analyse pour prédire ce qui risque de se produire au cours du prochain trimestre, de l’année ou même plus loin, selon AH Studenmund, auteur de «Using Econometrics». Pour les propriétaires de petites entreprises, les prévisions basées sur la régression peuvent donner une idée de la manière dont des taxes plus élevées, des changements dans les dépenses de consommation ou des changements dans l'économie locale, par exemple, affecteront leurs entreprises.
Décisions à l'appui
Les grandes et petites entreprises sont inondées de données sur les finances, les opérations et les achats des clients. Les gestionnaires qui s'appuyaient autrefois sur leur expérience et leur intuition se tournent de plus en plus vers les données et l'analyse pour prendre des décisions commerciales éclairées. Les techniques de régression et de prévision peuvent donner un angle scientifique à la gestion des petites entreprises, en réduisant de grandes quantités de données brutes en informations exploitables. Dans certains cas, l’analyse corrobore l’intuition du gestionnaire. Par exemple, un responsable qui pense que l'extension à une nouvelle installation augmentera le trafic client et que les ventes trouveront peut-être une solution dans un modèle de régression établissant une corrélation entre la taille de l'installation et les revenus de la société.
Correction des erreurs
Bien que les prévisions et la régression puissent apporter un support empirique à l’intuition de la gestion, ces techniques peuvent également corriger la pensée de la direction lorsque les données factuelles indiquent le contraire. Par exemple, un gérant de magasin de détail peut penser que l'extension des heures de magasinage augmentera considérablement les ventes. Une analyse de régression peut toutefois démontrer que des heures de travail plus longues n'augmentent pas suffisamment les ventes pour justifier l'augmentation des coûts d'exploitation, telle que la main-d'œuvre supplémentaire. Tout comme la régression peut apporter un soutien quantitatif aux décisions, elle peut également indiquer où l’intuition d’un exploitant de petite entreprise est erronée.
Nouvelles idées
Les grands ensembles de données peuvent potentiellement fournir de nouvelles informations précieuses sur les petites entreprises et leurs opérations. Cependant, les données ne parlent pas d'elles-mêmes, ce qui rend l'analyse nécessaire. Les techniques de régression et de prévision peuvent apporter de nouvelles informations aux gestionnaires en mettant au jour des modèles et des relations qu’ils n’avaient pas remarqués ou pris en compte auparavant. Par exemple, l'analyse des ventes et des données d'achat peut révéler des habitudes d'achat particulières certains jours de la semaine ou de certaines périodes de l'année. Ces informations peuvent indiquer qu'il est nécessaire de s'assurer que ces produits sont suffisamment approvisionnés pour ces périodes de forte demande.