Repérer les tendances dans vos données

Vous poursuivez votre mandat chez Meridian Advisory et soutenez maintenant GreenBasket, un détaillant d’alimentation européen de taille moyenne. GreenBasket prépare son plan commercial pour l’an prochain et souhaite revoir la performance de quelques catégories prioritaires.

Votre commanditaire veut des réponses rapides, fondées sur les données, à deux questions :

Paris de croissance : Quels produits montrent une augmentation constante d’un trimestre à l’autre du nombre d’unités vendues et devraient être priorisés pour les promotions et l’espace tablette de l’an prochain?
Signaux d’alerte : Quels produits affichent une tendance nettement à la baisse et pourraient devoir être retirés?

Votre tâche est d’utiliser Copilot pour analyser les données de ventes et identifier à la fois les occasions et les risques.

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Commencez votre parcours en consultation propulsée par l’IA avec Microsoft Copilot. Maîtrisez le cadre d’amorçage GSCE pour créer des invites efficaces, synthétiser des insights à partir de pages Web, de PDF et d’infographies, et transformer des notes brutes en récits structurés grâce aux cadres SCR et au principe de la pyramide.

Exercise 1: Pourquoi le conseil a tout à gagner avec l’IA Exercise 2: Votre première conversation avec Copilot Exercise 3: GSCE : la formule d’invite qui fonctionne Exercise 4: Un seul constat à partir de multiples sources Exercise 5: Transformer plusieurs sources en un seul récit Exercise 6: Transformer des notes sans fin en récits Exercise 7: SCR et Pyramide : structurez votre histoire

Transformez des données brutes en insights exploitables sans écrire une seule ligne de code. Analysez des ensembles de données Excel pour repérer des tendances de performance, extrayez le sentiment d’avis clients, créez des visualisations convaincantes, et générez des recommandations stratégiques et des hypothèses — le tout au moyen d’invites d’IA conversationnelle.

Exercise 1: Quand les chiffriers rencontrent l’IA Exercise 2: Repérer les tendances dans vos données

Exercice en cours

Exercise 3: Faites confiance à vos données : repérez les problèmes Exercise 4: Quand les données ne sont pas en lignes Exercise 5: De petits pas, de grandes idées Exercise 6: Que disent vraiment les clientes et clients?Exercise 7: Repérez vos angles morts Exercise 8: Des chiffres aux graphiques en quelques minutes Exercise 9: Des graphiques qui racontent l’histoire Exercise 10: Repérer les tendances que les autres manquent Exercise 11: De « Et alors? » à « On fait quoi maintenant? »Exercise 12: De « So What? » à « Now What? » étape par étape Exercise 13: Et si… ? Générer des hypothèses Exercise 14: Explorer les scénarios « si… alors »

Donnez vie à votre analyse avec des livrables prêts pour les clients. Rédigez des récits d’investissement en vous appuyant sur le cadre SCQA, adaptez le message pour des publics de direction ou techniques, créez des visualisations prêtes pour le conseil d’administration et réunissez le tout avec une étude de cas complète sur l’analyse du roulement de clientèle.

Exercise 1: Créer une histoire qui marquera les esprits Exercise 2: Des récits d’investissement qui convainquent Exercise 3: Un message, plusieurs publics Exercise 4: Donner vie aux récits !Exercise 5: Que doit contenir la diapositive pour le conseil d’administration?Exercise 6: Du brouillon au récit prêt pour le conseil d’administration Exercise 7: Étude de cas : consultation de bout en bout avec l’IA Exercise 8: Analyse de désabonnement de bout en bout avec l’IA Exercise 9: Vérifier l’analyse avec des données qualitatives Exercise 10: Félicitations !