Les challenges de l’analyse de données 

L’analyse des données revêt en entreprise une importance fondamentale. En effet, quel que soit le domaine où elle intervient (marketing, sales, finances, …), la donnée, et son analyse, sont au fondement de la prise de décision. C’est ainsi que de plus en plus de décisions sont dites “data driven”.  

La crise sanitaire a de plus accéléré cette évolution, la transformation digitale s’est accrue et la priorité a été donnée à l’analyse de données pour améliorer l’expérience digitale. Les différents services des entreprises s’accordent aujourd’hui pour dire combien la data doit être au cœur de leurs approches customer-centric et de leurs stratégies.  

Pourtant, si l’accessibilité toujours plus grande aux données change la donne pour les entreprises, on constate encore aujourd’hui l’usage de pratiques archaïques (fichiers Excel par exemple) et un usage insuffisant voire inefficace de l’exploitation et de l’analyse des données (rapports standards des outils métiers). 

Comment expliquer cet état de fait qui témoigne d’une tension entre la reconnaissance de l’importance de la data et son insuffisante exploitation ? Comment y remédier ?  

L’accessibilité aux données change la donne pour les entreprises  

Avec l’avènement de l’ère digitale, la data est partout. Les données fournissent des indications précises et précieuses sur le parcours des utilisateurs, sur leurs comportements d’achat, sur leurs habitudes et leurs attentes. Les algorithmes, et notamment l’utilisation de l’IA, permettent d’agréger des masses de données et d’obtenir des analyses prédictives fiables.  

Avec les données, les stratégies commerciales, marketing, financières, peuvent être affinées et ajustées comme jamais auparavant, le tout au service de la performance des entreprises.  

Dans tous les services de l’entreprise, les données peuvent fonder de nombreuses décisions managériales et stratégiques, fondées dès lors non plus sur des intuitions ou des données incomplètes mais sur des faits fiables.  

En marketing, la data analytics permet de mieux comprendre le consommateur pour ajuster l’offre et améliorer l’expérience client. En ventes, le reporting commercial aide la direction à préparer les actions commerciales. Il en va de même pour tous les départements de l’entreprise. Dans les processus de production par exemple, l’analyse des données peut révéler des goulots d’étranglement, ce qui permet aux entreprises d’apporter des améliorations pour réduire les coûts et augmenter la productivité. 

Prise de décisions basée sur les données, personnalisation et amélioration de l’expérience client, optimisation des opérations et meilleure gestion des stocks, développement de nouveaux produits et services, prévision et gestion des risques, marketing et publicité ciblés, l’exploitation de la data offre de nombreuses opportunités pour améliorer les performances, stimuler l’innovation et prendre des décisions plus éclairées, ce qui confère un important avantage concurrentiel aux entreprises qui savent l’utiliser efficacement. 

Les difficultés de la mise en place d’une approche data analytics efficace 

Et pourtant, l’analyse des données n’apporte pas la valeur attendue. Nous avons interrogé de nombreuses entreprises, et elles ont fait état d’un certain nombre de difficultés relatives à l’accès et à l’exploitation des données. 60% des responsables marketing nous ont même confié se méfier des données mises à leur disposition, jugées insuffisamment pertinentes (peu fiables, obsolètes, incomplètes).  

Comment expliquer cela ?  

Il y a d’abord un manque de temps, car l’exécution opérationnelle est plus urgente et la réflexion stratégique à mener sur l’exploitation et le traitement de la data passe souvent au second plan.  

Or, une bonne utilisation de la donnée ne peut faire l’économie d’une élaboration et planification stratégiques. L’analyse en amont doit répondre à la question essentielle, et ce pour tous les services de l’entreprise : de quelles données ai-je besoin pour m’aider à atteindre mes objectifs ? La data analytics doit s’intégrer dans une stratégie précise qui trop souvent fait défaut.  

La complexité de la technologie explique également les difficultés à se lancer dans une véritable politique d’entreprise concernant la donnée. Analyse, compréhension des outils, exploitation des données, exigent des efforts et des compétences que tous n’ont pas. Les profils datas sont difficiles à trouver en France et la culture data driven est moins prégnante.  

Viennent également les problèmes d’architecture analytics et de choix des bons logiciels et outils. Un certain nombre de questions se posent : quels outils intégrer ? Quel bon logiciel de BI pour votre stratégie analytics ? Comment ? Pour qui ? Là encore, il est nécessaire de prendre du temps et de s’affranchir des difficultés, désintérêts et autres résistances aux changements.  

Une stratégie globale relative aux datas et à leurs traitements doit être mise en place. La coordination et le partage entre les services est essentiel pour un bon usage de la data. Sans transparence ni qualité des données, il est, en effet, vain et incertain de fonder ses décisions sur la data. Il s’agit d’identifier les KPIs appropriés à vos objectifs. Simplicité, visibilité, efficacité doivent être les lignes directrices de l’utilisation de la data. Ce n’est qu’avec des données fiables et précises que vous serez en mesure de piloter au mieux vos services.  

Enfin, de nombreuses bonnes pratiques doivent être implémentées. Elles sont souvent spécifiques aux différents services, mais citons ici le fait d’éviter au maximum la saisie manuelle, génératrice d’erreurs, et privilégier les reporting automatisés. De même, la valeur des données doit être bien comprise. C’est pourquoi il est recommandé de mettre en place des formations spécifiques pour ses collaborateurs.  

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