Data Analytics, obsession de la mesure ou levier d’amélioration des performances ?

Data Analytics : obsession de la mesure ou véritable levier d'amélioration des performances
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Le Big Data est partout : le volume des données augmente, se diversifie et offre continuellement de nouvelles perspectives marketing. De sorte que l’analyse de ces données – la Data Analytics – est devenue une pratique incontournable pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives. Or, le risque est de remplacer petit à petit les outils décisionnaires par des instruments de mesure, et d’abandonner la finalité (capitaliser sur la valeur ajoutée de la data) au profit des seuls moyens (les applications et logiciels qui permettent de la traiter).

La Data Analytics ne serait-elle que la matérialisation d’une obsession de la mesure ? Ou s’agit-il d’un réel levier de création de valeur et d’optimisation des performances de l’entreprise ?

La Data Analytics, c’est quoi ?

La Data Analytics découle d’une prise de conscience majeure : la data, c’est le pouvoir. À condition que celle-ci soit appréhendée de la bonne manière, quantitativement et qualitativement. L’enjeu n’est plus seulement de savoir collecter, traiter, stocker et exploiter la donnée pour mieux connaître sa clientèle et son marché. L’enjeu est désormais d’apprendre à exécuter ces mêmes tâches en temps réel et avec un maximum de réactivité.

Exit le Data Mining : vive la Data Analytics ! Un processus d’analyse de données qui consiste à compiler les données brutes et hétérogènes pour en extraire des tendances, des corrélations, des schémas. L’objectif est de mieux comprendre les évolutions du marché, d’analyser les comportements et les préférences des clients, d’évaluer leur niveau de satisfaction… Bref, d’identifier les données les plus importantes pour produire des informations commerciales à forte valeur ajoutée, afin d’orienter de futures décisions stratégiques.

Comment la Data Analytics vous aide à développer votre business

Le client est volatil : il a l’embarras du choix et la maturité pour prendre ses propres décisions. Une entreprise qui manque de réactivité se trouve dans l’incapacité d’offrir à ses clients une expérience suffisamment en phase avec leurs attentes, et prend le risque de perdre leur attention. Un changement s’avère donc nécessaire. Il consiste à prendre en compte plus efficacement le besoin client, en s’attachant d’abord à mieux le comprendre. La Data Analytics est la boussole qui permet aux entreprises de se diriger dans ce nouveau monde digital et d’en saisir les opportunités.

L’analyse de données s’affiche donc comme la clé pour développer votre business et optimiser vos performances. Elle vous permet de mieux connaître vos clients et votre marché pour :

  • mieux cibler votre audience et personnaliser votre communication ;
  • améliorer votre niveau de services et l’efficacité de votre commercialisation ;
  • perfectionner vos opérations marketing ;
  • améliorer la valeur ajoutée de vos produits et services ;
  • optimiser votre gestion des risques ;
  • réduire vos coûts en rationalisant votre chaîne de production/distribution ;
  • développer vos avantages concurrentiels (en ayant une meilleure connaissance de vos rivaux) ;
  • maximiser votre efficience opérationnelle ;
  • s’inscrire dans une approche ROIste ;
  • augmenter vos ventes, donc votre chiffre d’affaires.

L’analyse de données vue par les dirigeants d’entreprise

Selon une étude Bain & Company (« Bain research n°409 »), les entreprises qui adoptent une bonne méthode d’analyse des données sont :

  • 3 fois plus susceptibles de prendre les bonnes décisions stratégiques ;
  • 5 fois plus rapides dans leur prise de décision.

De fait, les entreprises sont nombreuses à avoir intégré l’importance de la Data Analytics pour le développement de leur business. Un sondage KMPG/Economist Intelligence Unit de 2014, pour lequel 300 chefs d’entreprise ont été interrogés à travers le monde dans des secteurs variés, révèle que ces dirigeants s’appuient sur l’analyse de données pour :

  • obtenir de nouvelles sources de revenus (55 %) ;
  • optimiser leur efficacité opérationnelle (48 %) ;
  • améliorer leur connaissance des clients (37 %) ;
  • maximiser des sources de revenus existantes (36 %) ;
  • mieux évaluer leurs risques financiers et opérationnels (32 %).

Le même sondage nous indique toutefois qu’il existe des freins à ces bonnes intentions, notamment : un trop-plein d’initiatives internes, adossé à un manque de coordination des équipes (ils sont 47 % à s’en plaindre), et la difficulté à accéder aux données analysées et traitées (34 %).

Ce sont ces freins qui font craindre une transformation de la Data Analytics en une usine à gaz vouée à la seule mesure des données, via une multiplication d’indicateurs sans réelle stratégie opérationnelle.

Des outils performants pour aller au-delà de la simple mesure

Aller au-delà de la simple obsession de la mesure et viser une réelle optimisation de vos performances nécessite d’adopter les bons outils. À noter dans ce cadre que les indicateurs de base type Google Analytics – même s’ils sont très utiles dans l’absolu – s’avèrent loin d’être suffisants. La Data Analytics est un processus complexe qui s’appuie sur des outils hautement intégrés dans le but de produire une analyse pointue et réellement performante.

Il est donc recommandé d’intégrer à votre stratégie :

  • un système de traitement et d’analyse des données ;
  • une solution de raffinage des données (permettant de les nettoyer et de les enregistrer dans des formats facilement exploitables) ;
  • un outil de Call Tracking pour relier les campagnes d’acquisition aux conversions par téléphone ;
  • une base de données NoSQL adaptée à plusieurs langages de programmation ;

Sans oublier deux précautions essentielles : d’une part, que les outils utilisés brisent les silos internes afin de rendre la data accessible à l’ensemble de l’organisation (condition sine qua non pour sa bonne exploitation). Et d’autre part, que vous ayez instauré un cadre de confiance garantissant la sécurité des données personnelles des utilisateurs. C’est à ce titre que la Data Analytics jouera pleinement son rôle de levier d’amélioration des performances !

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