Repérez les tendances dans vos données

Vous poursuivez votre mission chez Meridian Advisory, cette fois auprès de GreenBasket, un distributeur alimentaire européen de taille moyenne. GreenBasket prépare son plan commercial pour l’année prochaine et souhaite passer en revue les performances de quelques catégories prioritaires.

Votre sponsor attend des réponses rapides et étayées par les données à deux questions :

Pistes de croissance : Quels produits affichent une hausse régulière, trimestre après trimestre, des unités vendues et devraient être priorisés pour les promotions et l’espace en rayon l’an prochain ?
Signaux d’alerte : Quels produits montrent une tendance clairement à la baisse et pourraient devoir être retirés ?

Votre tâche consiste à utiliser Copilot pour analyser les données de ventes et identifier à la fois les opportunités et les risques.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>L’IA pour le conseil</cours>

Exercice interactif pratique

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DébutantNiveau de compétence

4.8+

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Lancez votre parcours de conseil propulsé par l’IA avec Microsoft Copilot. Maîtrisez le cadre de formulation d’invites GSCE pour créer des prompts efficaces, synthétiser des insights à partir de pages web, de PDF et d’infographies, et transformer une recherche brute en récits aboutis en vous appuyant sur les cadres SCR et le principe de la pyramide.

Exercise 1: Pourquoi le conseil vient de passer à la vitesse supérieure avec l’IA Exercise 2: Votre première conversation avec Copilot Exercise 3: GSCE : la formule d’invite qui fonctionne Exercise 4: Une vérité à partir de multiples sources Exercise 5: Transformer plusieurs sources en une seule histoire Exercise 6: Des notes sans fin aux récits structurés Exercise 7: SCR et Pyramid : structurez votre histoire

Transformez des données brutes en insights actionnables sans écrire une seule ligne de code. Analysez des fichiers Excel pour détecter des tendances de performance, extrayez le sentiment d’avis clients, créez des visualisations convaincantes et générez des recommandations stratégiques et des hypothèses — le tout via des invites conversationnelles à une IA.

Exercise 1: Quand les feuilles de calcul rencontrent l’IA Exercise 2: Repérez les tendances dans vos données

Exercice actuel

Exercise 3: Faites confiance à vos données : repérez les problèmes Exercise 4: Quand les données ne sont pas en lignes Exercise 5: Petits pas, grands insights Exercise 6: Que disent vraiment les 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: Voir les tendances que les autres manquent Exercise 11: Du « Et alors ? » au « Et maintenant, on fait quoi ? »Exercise 12: Du « So What? » au « Now What? » étape par étape Exercise 13: Et si… ? Générer des hypothèses Exercise 14: Explorer les scénarios « what-if »

Donnez vie à votre analyse avec des livrables prêts pour le client. Rédigez des narratifs d’investissement en utilisant le cadre SCQA, adaptez votre message pour des audiences dirigeantes versus techniques, créez des visualisations prêtes pour un conseil d’administration, et reliez le tout avec une étude de cas complète sur l’analyse de churn de bout en bout.

Exercise 1: Construire une histoire qui marquera les esprits Exercise 2: Des récits d’investissement qui convainquent Exercise 3: Un message, plusieurs publics Exercise 4: Donner vie à vos récits !Exercise 5: Que doit contenir la diapositive pour le conseil d’administration ?Exercise 6: D’un premier jet à un récit prêt pour le conseil d’administration Exercise 7: Étude de cas : un accompagnement de bout en bout avec l’IA Exercise 8: Analyse du churn de bout en bout avec l’IA Exercise 9: Vérifier l’analyse avec des données qualitatives Exercise 10: Félicitations !