Le redressement tant espéré par beaucoup et récemment annoncé par certains chercheurs économiques semble, pour l’instant, compromis. L’augmentation du nombre de faillites ne laisse pas présager un retournement de tendance prochain. Selon les estimations, il y aura au moins 20 % de faillites d'entreprises en plus cette année. D'après plus de 1 400 projets, nous savons que les crises d'entreprise ne surviennent pas du jour au lendemain. Elles suivent souvent un schéma prévisible ; beaucoup d'entre elles pourraient être entièrement évitées si la direction tenait compte de quelques principes clés et agissait à temps sur les bons leviers. L'auteur d'enomyc, Jan Ulrik Holsten, explique ce sur quoi il faut se concentrer.
Pourquoi certaines entreprises parviennent-elles mieux que d'autres à éviter les crises ou à réaliser un redressement réussi ? D'après notre expérience, les entreprises performantes en matière de gestion de crise se distinguent des moins performantes principalement par leur façon de gérer cinq « barrières ».
- Barrière : Générer des informations à partir des données.
Les données sont des faits et des chiffres bruts, non traités, qui n'ont pas de signification ou de structure en l'état. Elles constituent la base de la création d'informations et de connaissances, mais ne sont pas encore directement utilisables pour l'action. Les informations se forment lorsque les données sont mises en contexte et interprétées. Pour générer des informations pertinentes pour la prise de décision, les entreprises doivent donc structurer les données de manière contextuelle.
- Barrière : Transformer les informations en connaissances.
La connaissance est la forme connectée et contextualisée des informations, qui émerge de l'expérience, de l'apprentissage et de la réflexion. Grâce à la connaissance, les individus et les organisations peuvent prendre des décisions non seulement sur la base de données et d'informations, mais en tenant compte de questions spécifiques au contexte. Cela nécessite, dans le cadre des processus d'apprentissage (organisationnels), une remise en question des croyances fondamentales qui guident l'action, ainsi que la capacité de « désapprendre ».
- Barrière : Passer de la connaissance à la décision.
Les décisions sont des opérations centrales dans les entreprises. La connaissance disponible constitue la base des décisions, qui sont généralement prises dans un contexte d'incertitude. La qualité des décisions dépend directement de la qualité des connaissances (voir ci-dessus). Une autre défi dans les contextes de restructuration est de reconnaître, le cas échéant, l'urgence des décisions (« sens de l'urgence »).
- Barrière : Passer de la décision à l'action.
Les innovations techniques et les changements dans les préférences doivent également se refléter dans l'optimisation de l'assortiment en tant que processus opérationnel. Des révisions et des ajustements continus de l'assortiment sont essentiels pour garantir que l'offre reste toujours à jour et conforme au marché.
- Barrière : Passer de l'action aux effets sur les résultats et la trésorerie.
Des effets mesurables sur les résultats et la trésorerie sont le résultat d'une bonne mise en œuvre des actions. La qualité de la mise en œuvre est le talon d'Achille de la gestion pratique des mesures. Un pilotage rigoureux est une clé de succès qui nécessite de la transparence en ce qui concerne l'avancement et le degré de réalisation des effets.
Cette compréhension aide à la fois à identifier les barrières et à appliquer des meilleures pratiques pour les surmonter. Dans ce qui suit, nous montrerons quels défis doivent être relevés dans le contexte de chaque barrière et quels approches se sont avérées particulièrement efficaces.
Concernant la première barrière : Comment transformer les données en informations
Cette barrière peut avoir trois causes, qui représentent un défi pour les entreprises, que ce soit individuellement ou en combinaison. Il s'agit de :
- Problèmes de collecte. Ceux-ci entraînent une disponibilité des données qui n'est pas de la qualité requise (contenu, portée, niveau de détail, validité, actualité, etc.).
- Problèmes de structuration. Ils résultent souvent du fait que les données provenant de systèmes différents ne sont pas représentées avec la cohérence nécessaire et avec le bon « découpage des données », ainsi que
- Problèmes d'interprétation, car soit les capacités analytiques ne sont pas suffisantes, soit il existe des biais, ou encore une connaissance contextuelle limitée complique la détection de modèles et de relations dans des données complexes.
Pour résoudre efficacement les problèmes mentionnés, les entreprises devraient adopter des approches qui ont fait leurs preuves en pratique et qui abordent chacune un aspect des défis précédemment cités. Cela inclut par exemple la standardisation de la collecte des données grâce à des masques de saisie uniformes dans les systèmes CRM, comportant des champs obligatoires et des règles de validation, ou encore l'automatisation de la collecte des données via l'IoT, la sensorique et la RPA (automatisation des processus robotisés), comme la lecture automatisée des factures à l'aide de logiciels OCR (reconnaissance optique de caractères). Une autre approche éprouvée est la mise en œuvre d'outils de qualité des données, tels que des logiciels de gestion de la qualité des données.
De manière globale et en ce qui concerne la question centrale, les systèmes de détection précoce des risques, basés sur ce que l'on appelle des signaux d'alerte précoce (EWS), jouent un rôle crucial dans la gestion des problèmes évoqués ci-dessus. Dans le cadre de ces systèmes, les données sont collectées et structurées en informations capables d'annoncer des caractéristiques de crise à un stade précoce – bien avant que la caractéristique de crise elle-même ne soit mesurable ou ne se manifeste.
Ce sur quoi il faut se concentrer lors de la conception, de l'introduction et de l'utilisation des systèmes de détection précoce des risques sera expliqué dans la deuxième partie de cet article. Nous aborderons également des indicateurs sélectionnés de détection précoce des risques et leur pertinence pour prédire des stades de crise spécifiques. Êtes-vous intéressé ? Vous pouvez déjà vous inscrire ici pour recevoir ces informations avant tous les autres lecteurs.
À propos de l'auteurAutor
Jan Ulrik Holsten est partenaire chez enomyc, responsable des ventes et du marketing. Il dirige des projets de redressement et d'augmentation de la valeur en tant que consultant et manager intérimaire. L'article actuel met en lumière une approche centrale de notre portefeuille de conseils, qui s'est avérée être un levier précieux pour améliorer la rentabilité et accroître la compétitivité. Les domaines d'expertise supplémentaires de Jan Ulrik Holsten incluent l'amélioration de la rentabilité d'entreprise et la gestion du fonds de roulement. Pour en savoir plus sur Jan Ulrik Holsten, cliquez ici.
