Analyse des données : la clé de la croissance organisationnelle​

Comment l’analyse des données peut-elle contribuer à la croissance de l’entreprise ?

Avec une stratégie d’analyse de données affirmée, vous pouvez augmenter la productivité, réduire les coûts, optimiser les processus, améliorer l’expérience client, identifier des informations exploitables, etc.

La normalisation de phénomènes tels que l’IoT (Internet of Things) a fait des interactions avec les sites web, les réseaux sociaux ou les appareils une source d’informations sur leurs utilisateurs. Ces connaissances ont un énorme potentiel pour générer de la croissance pour les entreprises, mais sans organisation, étude et analyse de ces données, leur utilité est limitée.

L’analytique des données industrielles et sa relation avec la transformation numérique dans le secteur industriel

La prise de décision est un processus constant dans la vie quotidienne des organisations mais, malgré sa fréquence, il s’agit d’un processus qui peut prendre beaucoup de temps et présenter de fortes inefficacités. À mesure que les entreprises se développent, les décisions deviennent plus complexes et il est humainement plus compliqué de faire un choix efficace qui tienne compte de toutes les variables et scénarios environnants. Lorsque plusieurs aspects d’une organisation sont touchés, il est difficile d’établir des priorités et de choisir le scénario qui apporte le plus de valeur. Dans ces situations, l’analyse affirmée des données devient pertinente, transmettant la sécurité dans l’analyse de différents scénarios.

Ainsi le recours à l’analytique Big Data permet la création d’un cadre décisionnel. Ceci vous permet de visualiser les différents aspects d’une entreprise, de comprendre l’interconnexion des processus et les conséquences possibles d’une décision. La prise de décision basée sur les données, par opposition à la prise de décision basée sur la perception, réduit le potentiel d’erreurs et permet de proposer des solutions plus efficaces de manière plus agile. L’application de l’analytique des données devrait être transversale à tous les départements, en assumant un rôle de premier plan dans la gestion et la croissance d’une organisation.

Bénéfices de l’adoption d’une stratégie d’analytique Big Data

L’analyse des données présente de nombreux avantages pour les organisations et les consommateurs, car elle peut être exploitée pour atteindre des objectifs tels que :

1. Contrôle des coûts et efficacité

Tant dans les nouvelles entreprises que dans les organisations établies, la structure des coûts est un facteur essentiel pour garantir les résultats et la durabilité. Décider de la manière d’allouer les ressources ou de gérer l’investissement dans un projet, en tenant compte des objectifs commerciaux, sont des processus risqués et sujets aux erreurs.

L’utilisation d’algorithmes et d’outils d’analytique des données permet d’étudier simultanément différents scénarios, d’évaluer le risque de chacun d’entre eux et de sélectionner l’option la plus rentable. Quant à l’efficacité, la collecte constante de données en temps réel permet de visualiser toutes sortes d’opérations, qu’il s’agisse de processus liés au client comme le marketing ou de processus plus techniques comme la production. La capacité d’analyser cet énorme volume de données, en temps réel, et de traiter ces informations permet d’identifier les plus grandes pertes d’efficacité et de réduire les coûts opérationnels.

2. Personnalisation et adaptation de l’expérience client

De nombreuses entreprises estiment qu’une stratégie gagnante est celle qui place le client au centre de la prise de décision. L’accès aisé à des informations personnelles et personnalisées sur les clients et leur expérience avec une organisation a changé la façon dont les entreprises abordent leurs consommateurs.

L’application des outils d’analytique Big Data permettent aux entreprises de visualiser, en temps opportun, les points d’interaction d’un client spécifique avec les canaux commerciaux, ainsi que les éventuelles difficultés liées à cette interaction. Il est ainsi possible de réagir immédiatement au parcours du consommateur, en le redirigeant vers une expérience plus adaptée au moment de l’interaction et personnalisée pour chaque client. Par exemple, l’algorithme de recommandation de Netflix est hautement personnalisé en fonction de la situation et des goûts de chaque utilisateur. Pour recommander un choix, l’algorithme utilise des facteurs tels que le moment de la journée où l’utilisateur interagit avec Netflix, l’appareil qu’il utilise et l’historique des choix des utilisateurs ayant des préférences similaires. Les données collectées sur le parcours du client nous permettent de réagir au moment exact de l’utilisation et assurent la personnalisation afin d’obtenir une plus grande satisfaction et rétention des utilisateurs.

3. Stratégie de la concurrence

Avec l’émergence de nouvelles entreprises, la concurrence sur le marché est un facteur qui peut limiter la croissance d’une organisation. La différenciation est essentielle pour que les organisations puissent survivre dans un environnement de plus en plus spécialisé. L’utilisation de l’analyse des données peut favoriser la création d’une stratégie concurrentielle efficace, capable d’identifier les opportunités de croissance innovantes appréciées par les clients.

La connaissance des caractéristiques des consommateurs et des concurrents, fournie par les systèmes d’analytique des données, peut-être la clé de la différenciation. L’analyse des consommateurs permet d’identifier les caractéristiques qui les poussent à choisir une organisation et les facteurs qui les orientent vers un concurrent. De plus, il est également possible d’identifier des modèles de comportement des consommateurs, tels que les canaux par lesquels un client acquiert des connaissances sur une marque, les produits qu’un consommateur type choisit et les endroits où il achète des produits ou services complémentaires. Ces informations sont essentielles pour qu’une organisation se démarque de la concurrence, car ces données peuvent être exploitées pour mettre à la disposition des consommateurs des services de valeur qui ne sont pas fournis par les concurrents, ou même créer des offres de produits complémentaires que les clients achètent auprès d’entreprises concurrentes. D’autre part, l’analyse des données, provenant à la fois de l’organisation elle-même ou d’un concurrent, peut permettre de calculer des facteurs tels que la saturation du marché, de délimiter un marché total adressable et de sélectionner les marchés présentant un potentiel de croissance.

4. Anticipation des problèmes et des défis

Une réaction tardive et inadéquate à des problèmes ou à des situations inattendues peut constituer un point majeur de perte d’efficacité pour une organisation. Une entreprise capable de prédire les anomalies ou les changements dans la demande sera en mesure de réduire ces inefficacités et les coûts de réaction aux fluctuations du marché.

La collecte et l’étude à grande échelle de données historiques permettent de créer des prévisions capables d’identifier les défaillances futures du processus (telles que la détérioration d’une machine ou la baisse de la demande). Il est également possible d’identifier rapidement des anomalies qui ne seraient pas observables sans les méthodes mathématiques, comme le mouvement d’un montant financier inapproprié ou une baisse imprévue des stocks.

Il est également pertinent d’appliquer cette capacité de prévision aux situations cycliques, telles que les saisons de pointe. Il est également pertinent d’appliquer cette capacité de prévision aux situations cycliques, telles que les saisons de pointe. Dans ces situations, si l’offre n’est pas adaptée à la demande, la non-conformité peut augmenter ou, au contraire, entraîner un gaspillage de ressources. L’utilisation des Big Data améliore la prévision de la saisonnalité des produits, en tenant compte des facteurs sociaux, afin que les organisations puissent adapter leurs ressources aux besoins de leurs clients.

Comment créer une stratégie basée sur les données ?

La création d’une stratégie axée sur les données n’est pas un processus linéaire et égal pour toutes les organisations, mais il existe de bonnes pratiques à suivre pour que la stratégie soit durable et appropriée.

• Favoriser une culture d’analytique de données
• La création d’une culture analytique implique de faire de l’analyse des données la règle plutôt que l’exception. Pour ce faire, les organisations doivent adopter une culture disruptive qui adopte les nouvelles technologies, donne la priorité à l’utilisation de l’analytique dans tous les domaines de l’organisation, communique clairement sur la pertinence de l’utilisation de l’analytique des données et sur la façon dont elle peut améliorer les conditions de travail des employés.
• Démontrer l’alignement de la direction
• L’équipe dirigeante donne l’exemple à suivre aux employés de l’organisation. Si un membre de l’équipe dirigeante ne démontre pas que l’analyse des données est une priorité, les employés l’interpréteront comme secondaire et agiront en fonction du message véhiculé.
• Améliorer les processus qui garantissent la qualité des données
• Il convient d’identifier et d’adapter les processus qui garantissent que la collecte et l’analyse des données sont correctes et priorisées.
• Mettre en œuvre un système de données FAIR
• Les données utilisées par l’entreprise doivent présenter quatre caractéristiques : Findability (les données sont faciles à localiser), Accessibility (les données sont stockées et les utilisateurs qualifiés savent comment y accéder), Interoperability (les données peuvent être utilisées dans plusieurs systèmes et être intégrées à d’autres données), Reusability (les données sont correctes, fiables et peuvent être reproduites dans d’autres scénarios).
• Développer la maîtrise des données
• Pour qu’une organisation soit axée sur les données, tous les employés doivent avoir une culture de lecture et d’interprétation des données, et il est essentiel de veiller à ce que les équipes soient formées à l’utilisation d’outils permettant l’extraction et l’analyse des données.
• Comprendre que l’analyse des données est transversale à l’ensemble de l’organisation et ne doit pas être perçue comme un département isolé

Il ne sera possible de tirer parti de l’analyse des données que si les équipes s’alignent sur une stratégie axée sur les données adaptée aux ressources et aux objectifs de l’organisation. Si la mise en œuvre de cette culture de l’analytique de données est réussie, les entreprises pourront se développer de manière disruptive et assurer la fonction transversale et agrégative que l’analytique de données a dans une organisation.