L’entreprise Data-Driven, par Effidic
L’entreprise « Data-Driven », de quoi parle-t-on ?
Pour synthétiser, l’entreprise « Data-Driven » désigne celles dont les décisions stratégiques sont prises grâce à l’analyse et l’interprétation des données.
Le concept est souvent limité (à tort) au seul marketing, appelé alors (marketing « Data-Driven »). Or, comme nous le verrons dans cet article, la Data permet bien plus que cela ! En effet, l’entreprise Data-Driven est avant tout celle qui a fait le choix de placer les Data au cœur de sa stratégie globale.
D’un point de vue opérationnel, cela se traduit par la mise en place d’une plateforme de données au centre de son système d’information, lieu de collecte et de consolidation des données issues de nombreuses sources (CRM, site marchand, suivi des campagnes d’e-mailing, etc.). C’est de cette plateforme que sont issus les solutions et usages qui répondent aux nombreux enjeux fonctionnels de l’entreprise (commerce, marketing, production, ressources, fournisseurs, achats, etc.).
L’entreprise Data-Driven, c’est donc une entreprise pilotée par la Data et qui choisit d’éclairer sa stratégie à l’aide de données correctement collectées, consolidées et mises à jour.
Le « Data-Driven », pour quoi faire ?
Bien exploitée, la data contribue à l’optimisation de l’ensemble des processus d’une entreprise.
Voici quelques exemples de champs d’application :
1. Le marketing « Data-Driven »
La collecte et l’analyse des données de vos clients constituent un véritable trésor au sein de votre patrimoine informatique. L’approche marketing de la data permet de mieux segmenter votre clientèle ou vos cibles, de leur proposer la meilleure solution ou produit. Une approche plus fine permet en outre de croiser certains critères de consommation pour améliorer encore plus le parcours et la satisfaction de vos clients (« cross selling »).
Vous pouvez lire à ce sujet notre étude de cas : 1 million de leads générés grâce à la Data.
2. La data pour booster votre performance commerciale
En matière de Data, la Data Visualisation reste une des illustrations les plus parlantes. Les tableaux de bord commerciaux, par exemple, vous indiquent où vous en êtes dans vos efforts commerciaux en fonction de l’indicateur que vous souhaitez (chiffre d’affaires, résultats par commercial, par zone géographique…).
Ces tableaux peuvent être réalisés en temps réel et permettent d’isoler un critère précis (type de produit, lieu de vente, jour de vente…) pour identifier les faiblesses (pour y remédier) ou les forces (pour s’en inspirer).
3. La production Data-Driven
La puissance de la Data peut se révéler extrêmement utile à d’autres départements de l’entreprise, comme la production, par exemple. L’analyse des données de production permet par exemple de détecter la résurgence d’une défaillance mécanique en fonction de tel ou tel intrant sur la chaine de production. Elle peut être utilisée également pour déterminer le niveau de productivité en fonction d’une machine ou d’un procédé spécifiques.
Bref, vous l’aurez compris, les possibilités d’utilisation de la data sont infinies et nous ne sommes qu’au début de l’ère de l’entreprise « Data-Driven » !
Notre méthodologie
1. Audit stratégique
Lors de cette première étape, nous définisssons ensemble les objectifs fonctionnels ou organisationnels qui ont motivé votre projet data, comme par exemple :
- Améliorer vos performances et votre suivi commercial
- Optimiser votre traçabilité face à de nouvelles contraintes réglementaires
- Augmenter le Chiffre d’Affaires réalisé sur votre site marchand
- Etc.
2. Audit Data
C’est là que nous faisons le point sur les données qui irriguent votre système d’information, en analysant particulièrement :
- Les données existantes, analysée sous différents prismes :
> Leur « complétude » (tous les champs sont-ils saisis ?)
> Leur fraîcheur (quelle est la date de dernière mise à jour ? Quelle part de vos données n’a pas été mise à jour ni vérifiée depuis plus d’un an ?)
> Leur niveau de duplication (la même donnée – l’adresse d’un client, par exemple – est-elle présente dans plusieurs logiciels différents ?)
> Les référentiels utilisés (Le code NAF de l’entreprise est-il bien référencé par l’INSEE ? / L’adresse postale est-elle référencée par La Poste ?, etc.)
> Etc.
- La source génératrice de données :
> L’application dont est issue la donnée
> Les services qui génèrent les données
> Le mode de saisie utilisé pour ces données
> L’application des règles de recueil de consentement (RGPD)
- Et enfin, l’usage actuel qui est fait de ces données
> Utilisation des données pour son usage ‘primaire’ (CRM et vente, par exemple)
> Se poser la question de leur utilisation pour d’autres usages ‘secondaires’ (analyse, ciblage marketing, mise en place d’opérations commerciales ciblées, etc.)
Un rapport d’audit écrit est remis à la fin de cette étape.
3. Mise en œuvre itérative
Puis vient l’étape de la mise en œuvre basée sur les besoins de l’entreprise, la qualité de ses données et leur provenance.
Chez Effidic, nous nous efforçons de constituer dans un premier temps une plateforme de données (ou Data Mart) permettant de collecter les données en provenance de sources diverses (CRM, ERP, etc.). Cette plateforme permet de générer un usage en aval, du simple tableau de bord commercial au croisement de données de production.
Cette plateforme permet également de « reprendre la main » sur ses données qui peuvent être dispersées chez plusieurs hébergeurs de solution, en Saas notamment. Point crucial s’il en est, cette reprise en mains permet à l’entreprise de déployer une véritable souveraineté de ses données et donc être moins dépendante des infrastructures ou plateformes extérieures.
L’ajout de nouvelles sources, liées à de nouveaux usages se fait de manière progressive et par itération. On peut citer par exemple des usages tels que la prédiction de vente, ou la proposition automatisée de produits complémentaires (« cross selling »).
