4 raisons d'adopter une stratégie data-driven

Devenir une entreprise axée sur les données ou data-driven peut vous aider de manière significative à prendre des décisions plus efficaces en matière d'allocation des ressources, mais cela nécessite de nourrir et de favoriser une culture des données à l'échelle de l'entreprise. Voici un aperçu de diverses pratiques de data analyse et data science que vous pouvez rapidement adopter pour commencer à extraire la valeur de vos données.

Poussées par le désir d'atteindre l'objectif insaisissable de devenir axées sur les données, les acteurs accumulent continuellement des données, construisent des infrastructures et attirent des talents hautement qualifiés. Considérant comment les données sont souvent présentées comme la solution miracle à une myriade de problèmes, ces organisations vont dans la bonne direction.

Cependant, le fait d'avoir les bons outils et les bons talents ne qualifie pas automatiquement une entreprise de data-driven. Le plus grand obstacle pour devenir data-driven réside dans la construction d'une culture des données, où la science des données est considérée par tous les collaborateurs comme une méthodologie pour résoudre les problèmes commerciaux. En effet, toute organisation aspirant à être axée sur les données doit d'abord entretenir une culture des données en favorisant la fluidité des données à l'échelle de l'organisation, en dotant chacun des compétences nécessaires pour effectuer les tâches de données dont il a besoin pour exceller dans son rôle. Un changement d'état d'esprit aussi fondamental présente un défi de taille dans l'objectif d'une entreprise de devenir Data-driven. En fait, selon l' enquête Gartner Chief Data Officer, 35 % des CDO pensent que la faible fluidité des données est le plus grand défi pour extraire de la valeur des données à grande échelle.

Les avantages de de mettre en place une stratégie axée sur les données et de tirer parti de la data science à grande échelle sont nombreux et largement documentés. Voici un aperçu de quatre domaines de la data science que les entreprises peuvent adopter rapidement pour commencer à extraire de la valeur de leurs données.

1. Communiquer des informations complexes grâce à la visualisation des données, de manière rapide et concise.

Les tableaux de bord de données interactifs sont devenus de plus en plus omniprésents car ils permettent aux parties prenantes d'accéder facilement à des informations à jour.

Les tableaux de bord sont incroyablement polyvalents. Il peut s'agir d'un télescope pour les mesures à long terme d'une entreprise ou d'un microscope qui se concentre précisément sur des détails opérationnels à court terme. Dans tous les cas, ils permettent aux organisations d'adapter une prise de décision basée sur les données. Aujourd'hui, de nombreux outils de business intelligence sans code comme Tableau et PowerBI qui disposent d'interfaces intuitives de type drag and drop pour créer des tableaux de bord personnalisés puissants. D'autre part, les plateformes open source construits sur des langages de programmation populaires, tels que Python, R, offrent aux organisations une faible barrière à l'entrée lors de la création de visualisations interactives des données. Nous verrons dans un futur post une étude des différentes plateformes de datavisualisation.

2. Prenez de meilleures décisions en analysant les données historiques

Une entreprise data-driven peut décrire, résumer et comprendre ses performances historiques et les exploite pour orienter les décisions qui lui permettent de se concentrer sur ce qui fonctionne et de corriger ce qui ne fonctionne pas. Une enquête menée par Deloitte a révélé qu'environ la moitié des entreprises affirment que l'avantage le plus important de l'analyse est de permettre une meilleure prise de décision basée sur les données . En outre, 72 % des entreprises ont déclaré que les données étaient importantes pour piloter leur stratégie commerciale. De toute évidence, les données deviennent un instrument de plus en plus irremplaçable pour orchestré votre entreprise.

La prise de décision basée sur les données peut maintenir et améliorer l'avantage concurrentiel d'une organisation par rapport à ses concurrents. Par exemple, l'analyse du panier de consommation peut aider les détaillants physiques à mieux optimiser leurs espaces de vente et créer de meilleures expériences d'achat pour leurs clients. Les spécialistes du marketing peuvent analyser l'historique des taux d'ouverture et des taux de clics sur les e-mails pour évaluer le succès des campagnes d'emailing. Les analystes financiers peuvent appliquer une analyse de séries chronologiques à leurs données historiques pour optimiser la planification budgétaire.

Une telle analyse des données peut être effectuée efficacement sur des tableurs tels que Excel et Google Sheets lorsque la taille des données est petite. À mesure que les données augmentent, les analyses peuvent être effectuées plus efficacement à l'aide de langages de programmation open source tels que SQL, R, Python.

3. Complétez l'expertise existante avec des actions d'optimisation

Les statistiques peuvent être utilisées pour résumer succinctement de grandes quantités de données. Des statistiques récapitulatives qui représentent les moyennes (comme la moyenne et la médiane) et les écarts par rapport à la moyenne (comme l'écart type et la variance). Ces statistiques récapitulatives sont les éléments constitutifs d'outils et de métriques comme le coefficient de corrélation (une mesure de la force de la relation entre deux variables). Par exemple, les vendeurs en ligne ou physique peuvent calculer la corrélation entre l'achat de produits pour optimiser les campagnes de cross selling. Les data marketeurs peuvent tirer parti de l'analyse conjointe pour déterminer la combinaison idéale des préférences des clients avant de lancer une nouvelle fonctionnalité de produit ou de modifier le prix d'un produit.

Les expériences contrôlées peuvent aider les entreprises à isoler l'effet d'un changement, à établir une relation claire de cause à effet entre deux mesures et à prendre de meilleures décisions. Avec des fondements enracinés dans les statistiques, les expériences contrôlées fournissent une méthode relativement simple mais rigoureuse pour vérifier ou rejeter son instinct. Par exemple, les méthodes d'A/B testing pour savoir quel email génère le meilleur taux de clic ou quelle landing page obtient le meilleur taux de conversion. Chez AirBnB, ce n'est que lorsqu'une expérience contrôlée a montré de manière concluante qu'un changement du filtre de prix a entraîné une augmentation du taux de conversion que le changement a été mis en œuvre pour tous les utilisateurs. Chez Shutterstock, l'idée de supprimer les filigranes sur les images de sa page de recherche a été rejetée lorsque les expériences ont fourni des preuves solides qu'un tel changement diminuait le taux de conversion.

4. Faites des prédictions et découvrez de nouvelles connaissances grâce au machine learning

Les entreprises peuvent utiliser les données du passé pour faire des prédictions sur l'avenir grâce à l'apprentissage automatique ou Machine Learning. Par exemple, en tirant parti de l'apprentissage supervisé, une technique qui entraîne des algorithmes pour classer les données ou prédire les résultats avec des données étiquetées, toute organisation peut prédire quels clients sont les plus susceptibles de se désabonner en fonction de leur activité historique. Une société de négoce peut utiliser les prix historiques d'une action pour prédire les prix futurs dans la modélisation financière.

Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé est une technique qui peut être utilisée par une entreprise ayant peu de connaissances sur un ensemble de données brutes pour explorer ses données, même si elle ne sait pas ce qu'elle recherche. Le clustering est un exemple d'apprentissage non supervisé. L'algorithme d'apprentissage trie les données en catégories qui ne sont pas prédéterminées. Par exemple, une entreprise de télécommunications qui dispose de données précieuses sur les informations de ses clients et qui n'a pas encore trouvé de moyen de segmenter ses clients peut utiliser l'apprentissage non supervisé pour identifier des groupes de clients présentant des caractéristiques distinctives.

L'apprentissage non supervisé est également excellent pour trouver des associations entre les données. Dans l'e-commerce, les recommandations de produits sous la forme de « personnes qui aiment le produit X aiment aussi le produit Y » sont souvent le résultat de techniques d'apprentissage non supervisées qui découvrent ces liens. Ces recommandations de produits peuvent constituer la colonne vertébrale d'une stratégie de cross selling efficace et ainsi augmenter le panier moyen des clients.

La transformation digitale des entreprises par l'analyse des données

Franchir les étapes pour devenir data-driven libère de nombreux avantages pour une société. Il existe de nombreux cas d'utilisation de données faciles à utiliser que les équipes opérationnelles peuvent commencer à appliquer ensemble, à condition qu'elles aient les compétences techniques nécessaires pour démarrer. Nous verrons dans le blog de Datarketing différentes études de cas d'entreprise qui ont utilisé les données dans leur activité ou leur transformation digitale.