Les données permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées dans différents services, tels que le marketing, les ressources humaines, les finances et bien d’autres. En tant que propriétaire d’entreprise, vous devez également adopter des approches pilotées par les données pour augmenter la productivité et l’efficacité. Si ce concept vous est encore peu familier, poursuivez la lecture pour un guide détaillé sur la transformation de l’entreprise pilotée par les données.
À quoi ressemble une entreprise pilotée par les données ?
Il est courant aujourd’hui que les organisations se qualifient elles-mêmes d’« entreprises pilotées par les données ». Cela dit, peu sont vraiment conscientes des traits qui définissent une entreprise pilotée par les données. Selon Harvard Business Review, environ 45 % des cadres ignorent toujours les chiffres et les faits et s’appuient plutôt sur leur instinct pour prendre des décisions.
Voici ce qui caractérise une entreprise pilotée par les données :
- Avoir une compréhension approfondie d’une large gamme de données structurées et non structurées.
- Être capable de filtrer et d’extraire les données précieuses provenant des informations opérationnelles et financières.
- Pouvoir appliquer les enseignements dérivés des données à la budgétisation, la planification et la prise de décision.
- Pouvoir prévoir les résultats ou les fraudes potentielles plus précisément que les méthodes conventionnelles.
- Utiliser les données en temps réel pour déterminer où investir et identifier les opportunités émergentes.
- Pouvoir créer des tableaux de bord pertinents pour assurer la cohérence des données et mesurer le succès plus facilement.
- Identifier l’avantage concurrentiel de l’entreprise pour mieux servir les clients.
3 avantages de la transformation de l’entreprise pilotée par les données
Amélioration de l’efficacité et du ROI
Lors de l’adoption de l’approche pilotée par les données, les entreprises doivent utiliser des outils analytiques et une technologie avancée pour collecter et analyser les données. Cette transformation vous permet d’identifier les domaines d’amélioration concernant les flux de travail, l’allocation des ressources et autres processus.
Vous pouvez donc optimiser ces domaines pour améliorer la productivité et réduire les temps d’arrêt tout en réduisant les coûts. L’automatisation de la collecte et de l’analyse des données libère du temps pour que les employés se concentrent sur d’autres activités importantes.
Les améliorations apportées sur la base des faits et des chiffres seront précises, résolvant les goulots d’étranglement existants de votre entreprise. Avec une efficacité et une précision accrues, le retour sur investissement sera indéniablement plus élevé.
Aide à la prise de décision et prédiction future
Les données en temps réel équipent les entreprises d’informations précises sur les clients et sur les tendances du marché, permettant aux leaders de prendre des décisions plus stratégiques qui trouvent un écho auprès des clients. Toutes les prédictions, comme les types de produits ou services qui deviendront tendance et rentables, reposent désormais sur des analyses fiables, améliorant ainsi la précision.
L’application d’une technique pilotée par les données signifie qu’il n’y a pas de place pour les conjectures ou les instincts. Vous pouvez apprendre quels produits les clients ont tendance à acheter davantage, lesquels le sont moins, et quels segments de clients peuvent vous donner les bénéfices les plus importants en utilisant les données, puis ajuster les stratégies marketing, la tarification et la gestion des stocks en conséquence.
Création d’un avantage concurrentiel et amélioration de l’expérience client
Au-delà de l’identification de vos goulots d’étranglement, les données peuvent également vous aider à identifier dans quoi votre entreprise excelle le plus. En vous concentrant sur votre avantage concurrentiel, vous définissez l’identité de votre marque, augmentant ainsi efficacement la notoriété de la marque.
En étant conscient de vos forces et faiblesses, vous savez ce qui fonctionne le mieux pour votre audience, ce qui vous permet de générer une expérience client personnalisée pour une satisfaction plus élevée.
7 étapes pour passer d’une entreprise consciente des données à une entreprise pilotée par les données
1. Élaboration d’une stratégie de données
Avec un ensemble de données dynamique qui couvre différents aspects au sein de l’organisation, une stratégie des données agit comme une boussole qui guide tout le monde vers un chemin commun. Cette stratégie devrait mettre en évidence l’objectif de votre entreprise et se concentrer sur tous les aspects.
Un cadre de gouvernance est nécessaire pour collecter, traiter et analyser les données de manière contrôlée et cohérente dans toute l’entreprise, assurant la plus haute qualité des données. Ce cadre permet également à tous les employés d’accéder aux bonnes données et de les utiliser plus efficacement.
Pour construire une telle stratégie, les leaders doivent établir et appliquer des politiques claires, clarifiant les procédures appropriées pour gérer et utiliser les données. De leur côté, les employés doivent comprendre et suivre ces politiques. Certains outils peuvent rationaliser ce processus, notamment les outils de nettoyage des données, les outils d’évaluation de la qualité des données ou les solutions de gestion des données de référence.
2. Création d’une plateforme d’analyse de données
Une étape importante pour passer d’une entreprise traditionnelle à une entreprise pilotée par les données est de créer une plateforme d’analyse des données en utilisant une plateforme d’apprentissage automatique ou une AI. Il y a 3 solutions populaires que vous pouvez essayer :
- Plateforme de gestion des données : Cette solution rassemblera et placera toutes les sources de données de votre entreprise sur une seule plateforme. Ses connecteurs de données sont compatibles avec toutes les sources de données, éliminant le besoin de codage.
- Entrepôt de données cloud : Cette plateforme est sans maintenance et évolutive, agissant comme le référentiel central. Elle livrera les données aux parties prenantes, aux technologies et aux processus métier dans toute votre entreprise.
- Plateforme de business intelligence : Cet outil visualise les données pour vous aider à suivre les ROI, générer des analyses métier et prendre des décisions clés.
3. Personnalisation des données
La personnalisation est devenue le facteur clé pour différencier une entreprise de ses concurrents. Si les clients ne peuvent pas voir ce qu’ils veulent ou ne peuvent pas obtenir ce qu’ils veulent, vous avez échoué à personnaliser leur expérience. C’est pourquoi votre entreprise doit d’abord personnaliser les données pour créer un contenu pertinent pour les audiences potentielles.
Il ne devrait pas y avoir de solutions universelles. Au lieu de cela, vous devez segmenter la base de clients et interpréter leurs propres ensembles de données pour proposer des produits, services ou communications adaptés. Ce n’est que lorsque vous satisferez leurs besoins en temps réel que vous pourrez les conserver.
Prenez Google, par exemple, qui a pleinement incorporé les résultats de recherche personnalisés dès 2009. En particulier, si le moteur de recherche remarquait que vous aviez cliqué plusieurs fois sur un site spécifique, il supposait que vous préfériez ce site et affichait davantage de résultats de ce site dans vos résultats de recherche.
4. Localisation des données
Certains pays ont établi des règles imposant où les données concernant leurs résidents doivent être stockées, obligeant les entreprises mondiales à respecter ces réglementations en matière de confidentialité. Cela signifie que vous devez savoir d’où et quand les données proviennent et qui les a fournies.
Pour ce faire, votre entreprise doit se conformer aux réglementations telles que CCPA, RGPD, HIPAA, PII ou PCI. La localisation de vos données éliminera non seulement les conséquences juridiques connexes, mais réduira également le risque de livraison retardée. Les données sont généralement stockées dans un système basé sur le cloud, et vos clients sont dispersés, de sorte que la distribution physique des données vous aidera à livrer les données en temps opportun.
5. Organisation des données
Un ensemble de données bien organisé garantit que toutes les informations sont prêtes à être utilisées par toutes les catégories d’utilisateurs en temps réel. Cette étape aide également à nettoyer et normaliser les données et facilite les processus d’analyse et d’extraction. Nous vous recommandons de suivre un référentiel centralisé dans lequel un entrepôt de données se positionne au centre.
Lors de l’organisation des données, gardez à l’esprit ces conseils :
- Vous devez utiliser la technologie et les outils pour faire évoluer l’architecture des données lorsque vous traitez des ensembles de données plus complexes.
- L’architecture des données devrait vous permettre de la personnaliser pour qu’elle s’adapte aux objectifs changeants de votre entreprise.
- La plateforme analytique devrait accueillir un volume de données massif à l’avenir.
6. Analyse des données, actions ciblées et mise à jour automatique
Après avoir mis les données dans une architecture structurée, vous pouvez facilement analyser et extraire les enseignements des ensembles de données. Cependant, les grandes entreprises ne peuvent pas faire l’analyse des données manuellement ; au lieu de cela, l’automatisation des données est la clé du succès. L’analyse automatique des données à l’aide d’outils analytiques garantit que les données sont correctes et cohérentes au sein de l’entreprise.
Après la mise en œuvre de l’automatisation des données, les enseignements fournis informeront vos décisions concernant différents aspects de l’entreprise pour optimiser l’expérience client. Par exemple, vous pouvez modifier l’heure d’exécution des annonces pour augmenter les vues ou réduire les coûts sur les produits avec les ventes les moins élevées.
Pourtant, les données changent chaque seconde, il est impossible de s’appuyer sur les données collectées à long terme. Il est préférable de mettre à jour régulièrement l’ensemble de données pour recevoir les informations sur les clients en temps réel afin que vous puissiez créer un contenu pertinent. Encore une fois, les outils d’analyse des données vous seront utiles, vous aidant à faire face à un vaste ensemble d’informations.
7. Surveillance des résultats
La dernière étape consiste à suivre les résultats et à modifier votre stratégie en conséquence :
- Surveiller la progression de l’entreprise vers ses objectifs pour voir si les décisions basées sur les données ont fonctionné.
- Apporter des ajustements en fonction des enseignements que vous avez obtenus.
- Affiner la plateforme d’analyse des données si nécessaire, mettre à jour les nouvelles données ou intégrer de nouveaux algorithmes si nécessaire.
Un conseil bonus pour vous est d’encourager la communication ouverte dans la culture d’entreprise, permettant aux employés de partager leurs commentaires sur vos pratiques pilotées par les données.
Comment assurer la sécurité et la qualité des données après la transformation
Tous vos efforts pour passer à une entreprise pilotée par les données seront vains si les données sont de mauvaise qualité ou manquent de sécurité. Les données précises et sécurisées assurent que vos décisions généreront plus de ventes et construiront la confiance des clients. Suivez ces techniques pour assurer la sécurité et la qualité des ensembles de données :
- Valider et nettoyer les données : Effectuer des processus automatisés pour identifier les erreurs et les incohérences, puis les corriger.
- Établir les réglementations de confidentialité : Comme mentionné, sensibiliser vos employés au respect de toutes les réglementations de confidentialité des données.
- Utiliser des techniques de chiffrement pour stocker les données : Utiliser des solutions de stockage sécurisé et des contrôles d’accès pour protéger les données sensibles contre l’accès non autorisé.
Conclusion
Le processus de transformation de l’entreprise pilotée par les données devrait commencer par une stratégie bien planifiée, suivie par une plateforme d’analyse des données automatisée. Ces étapes jettent les bases de la mise en œuvre ultérieure et du développement des pratiques pilotées par les données. N’oubliez pas que peu importe la solution que vous choisissez, la clé est de collecter des informations de haute qualité et à jour et de maintenir la sécurité des données.
