Tout savoir sur le métier de Data Consultant

Les enjeux liés à l’exploitation du big data ont fait émerger un nouveau profil indispensable au sein des grandes entreprises et organisations : le data consultant. Présent aussi bien dans l’analyse de données que dans la gestion de projet, le data consultant est souvent confondu au data analyst et au consultant. Mais en réalité, c’est un profil unique et bien différent. Focus sur ce métier qui trouve progressivement de la place dans tous les secteurs.

DEVENEZ LE DATA CONSULTANT IDEAL

LES MÉTIERS DE LA GOUVERNANCE DE DONNÉES

La gouvernance des données a quatre objectifs principaux : gérer la qualité et l’intégrité, favoriser l’accessibilité, assurer la confidentialité et garantir la conformité des données. Quatre métiers y participent constamment :

ARCHITECT

L’architecte de données est le cerveau qui met en place l’architecture de données dans une entreprise. Il crée une roadmap technologique à partir des besoins business de l’organisation pour atteindre ses objectifs. En d’autres termes, c’est le collaborateur en chef qui assure la coordination entre les parties prenantes internes. Ses missions consistent à :

  • Définir la vision des données en structurant les politiques internes et bases standards en matière de données.
  • Créer l’architecture de données.
  • Structurer les flux de données.
  • Définir un modèle qui permet aux décideurs de créer et perfectionner des systèmes de données.

CHEF DE PROJET

Le chef de projet data est l’expert qui déploie la stratégie de l’entreprise sur le court ou le long terme. En tant que data manager, il est le garant de la bonne organisation des données et de la conformité dans les systèmes d’information. Son rôle consiste à :

  • Suivre et gérer les projets data de l’entreprise.
  • Faire la liaison entre les profils business, les profils métiers et les profils technologies de l’information (IT).
  • Analyser les données des employés, clients, prospects…
  • Orchestrer les équipes multidisciplinaires et multiculturelles.
  • Aligner les pratiques sur les standards et la charte de la gouvernance des données.

CONSULTANT FONCTIONNEL

Le consultant fonctionnel est l’expert qui émet des préconisations en matière de données. Il possède une bonne maîtrise des technologies de valorisation de données ainsi que des concepts métiers. En collaboration avec le chef projet, il accompagne les directions métiers dans :

  • l’expression des besoins,
  • le test des composants applicatifs,
  • l’application des changements processus, etc.

INGÉNIEUR D’ÉTUDE

Souvent désigné par l’acronyme IE, l’ingénieur d’étude est un professionnel certifié sur une ou plusieurs technologies. Il coordonne les études liées au développement des nouveaux produits dans le respect des spécifications du cahier des charges. En d’autres termes, l’ingénieur d’étude développe, effectue des tests et paramétrage des solutions pour répondre aux besoins des structures où il exerce.

LES ÉTAPES DU MÉTIER DE DATA CONSULTANT

Le data consultant a l’obligation de proposer des solutions adaptées aux problématiques de ses clients. Sa carrière professionnelle connaît une évolution rapide et progressive et il peut devenir manager, chef de projet ou même associé dans l’entreprise. L’évolution de la carrière d’un data consultant suit le plus souvent les étapes suivantes :

CONSULTANT JUNIOR

Jeune diplômé de niveau Bac+4 ou Bac+5 en ingénierie informatique ou en statistique, le consultant junior a généralement une expérience entre 1 et 2 ans. Il possède déjà une bonne connaissance du métier de consultant de données et peut assister un consultant sénior sur différents projets, par exemple en exécutant des travaux unitaires. Toutefois, un encadrement et des formations lui sont généralement nécessaires pour acquérir une bonne expérience.

CONSULTANT CONFIRMÉ

Contrairement au consultant junior qui débute son aventure dans le métier de consultant, un profil confirmé possède 3 à 4 ans d’expérience. Il est capable de participer à la création et à la présentation des solutions des clients. Il conduit les entretiens et encadre des consultants stagiaires/juniors. Cependant, il lui faut un point de référence pour les projets complexes.

CONSULTANT SÉNIOR

Avec 5 à 10 ans d’expérience, le consultant sénior pilote et supervise les profils inférieurs dans l’exécution des travaux unitaires pour l’élaboration d’une solution complète. Il est capable de réaliser rapidement et d’une meilleure façon les travaux qu’un consultant junior/confirmé a des difficultés à exécuter.

MANAGER

Après 10 ans d’expérience, le consultant sénior a la possibilité d’évoluer vers un poste de manager. Avec les compétences techniques et relationnelles acquises, il est capable de piloter un projet du début à la fin. Il se charge du recrutement, du monitoring et de l’évaluation des consultants (junior à sénior).

ARCHITECTE DATA OU ASSOCIÉ

Au fur et à mesure de l’évolution de sa carrière, le consultant manager peut piloter des projets de plus en plus ambitieux tant sur le plan financier que stratégique. Il peut occuper des fonctions d’architecte de données ou de chef de projet sur le moyen. Il peut ensuite finir sa carrière en occupant des postes de direction, en tant qu’associé par exemple.

LES BONNES PRATIQUES DU MÉTIER DE DATA CONSULTANT

Le consultant de données a pour rôle d’aider les entreprises à apporter des réponses aux différents enjeux auxquels ils sont confrontés. Il valorise les données collectées pour accompagner le développement commercial, la mise en conformité ou encore la mise en place de la politique data.

LES TÂCHES DU DATA CONSULTANT

Toujours en train de manipuler les données, le data consultant travaille pour apporter des insights. On peut diviser son travail en trois parties :

La collecte des données : il rassemble les données ayant une utilité dans l’analyse.

L’analyse des données : il analyse les données issues de la collecte dans le but d’apporter une solution à un problème.

Le conseil : il fait des suggestions et des recommandations aux entreprises en se basant sur les résultats de ses analyses

QUELLES ÉVOLUTIONS DE CARRIÈRE POUR UN DATA CONSULTANT ?

Après un certain nombre d’années en entreprise, des possibilités d’évolution de carrière s’offrent au data consultant. En réalité, ce dernier monte en grade et gagne en compétence au fil des années. Tout le savoir et le savoir-faire acquis lui serviront par la suite pour se spécialiser ou pour gérer des équipes plus grandes et des projets plus importants.

Il peut ainsi faire évoluer sa carrière vers un poste de Directeur des systèmes d’information, Directeur des études, Directeur des opérations…

QUELLES SONT LES QUALITÉS D’UN DATA CONSULTANT ?

Le data consultant doit avant tout être un expert des technologies informatiques et avoir une forte maîtrise des bases de données. Une parfaite maîtrise des méthodologies statistiques et du langage informatique est également indispensable. Aussi, le data consultant doit être autonome pour développer ses compétences.

Une bonne connaissance de l’anglais technique lui serait un grand atout. Travailleur rigoureux, minutieux et très organisé, ce professionnel des données doit également posséder de bonnes qualités rédactionnelles. Cela lui sera notamment utile pour rédiger des rapports.

Le savoir-être est également un critère indispensable pour développer ses soft skills, notamment l’écoute, l’empathie, l’intelligence émotionnelle et la communication.

Remarquons que le data consultant ne travaille pas seul. Ses performances dépendent également des métiers de l’équipe data. C’est pourquoi bon nombre d’organisations et d’entreprises préfèrent confier le volet data de leurs entreprises à un cabinet spécialisé. Mais alors, comment choisir son cabinet de conseil data ?

Êtes-vous une entreprise Data Driven ? Et comment le devenir ?

Grâce au numérique, les chefs d’entreprises ont progressivement revu leur façon de prendre des décisions. Ils ont plutôt tendance à donner plus de pouvoirs aux données numériques dans leurs processus décisionnels. Ainsi, les données numériques sont devenues aujourd’hui les moteurs qui orientent les stratégies marketing, commerciales, logistiques et bien d’autres encore.

Dans ce cas, on parle alors d’entreprise data driven, ce qui signifie littéralement une entreprise dirigée par les données et leur structure.

Découvrez comment l’implémenter

Une entreprise data-driven est donc une société dont l’approche de gestion est dirigée par les données. En termes simples, on dit d’une entreprise qu’elle est data-driven, lorsque son fonctionnement et sa stratégie globale sont orientés par l’analyse des données technologiques. Souhaitez-vous mieux comprendre ce qu’est une entreprise data-driven ? Cet article peut vous aider.

POURQUOI DEVENIR UNE ENTREPRISE « DATA-DRIVEN » ?

Selon les résultats d’une étude réalisée récemment par le McKinsey Global Institute, les entreprises guidées par les données ont 23 fois plus de chance de trouver des clients pertinents et durables. Elles ont également 19 fois plus de chance d’être rentables et sont 6 fois plus en mesure de fidéliser leurs clients. Vous l’aurez compris, il y a beaucoup d’avantages à faire de votre société une entreprise data-driven en cette ère du numérique et de la digitalisation.

Premièrement, une entreprise data-driven dispose d’indicateurs et des données fiables sur lesquelles ses dirigeants se basent pour prendre les meilleures décisions au quotidien. En effet, il faut savoir que tous les services au sein de l’entreprise émettent et reçoivent des données qui sont collectées et analysées afin d’opérer des choix opérationnels et gérer au mieux les ressources humaines.

Il y a ensuite la réactivité. C’est sans doute l’un des plus grands avantages lorsque votre entreprise est dirigée par les données. En effet, dès que les données sur lesquelles se basent vos décisions sont fiables, vous disposez de toutes les informations pour entamer un processus décisionnel efficace.

Cela vous permet de vite vous décider et de réagir en un temps record en situation d’urgence. En effet, il faut le savoir, les données permettent de poser le bon diagnostic et de réagir de façon appropriée au regard du constat effectué.

Enfin, pour les partenaires d’affaires et les collaborateurs, les données sont très importantes. Une entreprise data-driven dispose donc d’informations précises qui permettent de la suivre dans sa croissance et dans ses interactions.

COMMENT FIXER LES OBJECTIFS DE SON ENTREPRISE ?

La vie d’une entreprise est rythmée par ses défis en termes de développement et de croissance. Pour y arriver, il est important de fixer des objectifs précis à atteindre. Aujourd’hui, avec la prise en compte des données, plusieurs moyens existent pour fixer les objectifs de son entreprise.

Il faudra définir en effet des objectifs pertinents, chiffrés et atteignables. N’oubliez pas que ces objectifs doivent être en lien avec la vision de l’entreprise.

Partagez ensuite ces objectifs avec vos collaborateurs. Et enfin, retenez des indicateurs de performance, afin de faire les évaluations en temps opportun.

QUELS SONT LES OUTILS D’ANALYSE DISPONIBLES ?

Les données seules ne suffisent pas pour devenir une entreprise data driven efficace. Il faut forcément associer des outils d’analyse appropriés. Sur le marché du management des données, il existe en effet plusieurs outils d’analyse qui proposent plusieurs spécificités techniques.

TIBCO

Dans l’industrie du logiciel, et plus précisément en matière d’analyse de données, Tibco est sans doute une référence majeure. Créée en 1997, Tibco exploite en temps réel les données des entreprises qui l’adoptent, et permet d’accélérer leurs prises de décisions de façon objective. En pratique, la plateforme connecte toutes les structures et sources de données au sein d’une même entreprise. Ainsi, elle dote les dirigeants de l’entreprise d’analyses pertinentes en assurant l’accès, la fiabilité et le contrôle des données. La centralisation des données est indispensable pour éviter de s’y perdre.

COLIBRA

D’origine belge, Collibra est une entreprise spécialisée dans la gouvernance des données. Grâce à son savoir-faire, l’entreprise permet aux organisations de gérer leurs données sans cesse croissantes. Collibra s’est engagée très tôt à mettre ensemble, sur une même plateforme, les responsables des données, les technologies de l’information et les corps de métiers.

Informatica

Parmi les entreprises opérant dans le secteur de la gestion des données, Informatica est l’une des plus connues. Les logiciels d’intégration de données, d’intégration d’applications ou encore de master data management, sont ses domaines de prédilection. Ainsi, pour une entreprise ou une organisation qui veut devenir une entreprise data-driven, Informatica, précieux outil d’analyse a de réels arguments à faire valoir. Fondée en 1993, cette société a son siège social à Redwood City aux États-Unis.

DENODO

S’il faut parler de virtualisation des données, Denodo est l’un des précurseurs sur le plan mondial. En effet, la virtualisation des données permet d’avoir accès, de façon sécurisée, à des données stockées, depuis un seul point. Pionnier dans cette technologie qu’il ne faut pas confondre avec la visualisation des données, Denodo est un outil d’analyse qui peut aider une entreprise souhaitant se muer en entreprise data-driven. La technologie de Denodo peut être comprise comme une base de données virtuelle conçue avec des métadonnées.

LES DONNÉES AU SERVICE DES MÉTIERS (MARKETING, COMPTABILITÉ, VENTE)

La question de la valorisation des données appelle forcément à une collaboration entre les différents acteurs. Les data scientistes par exemple ont besoin des données issues du milieu des métiers. Lorsqu’on sait que chaque corps de métiers a son langage, la question de la collaboration s’impose.

Pour des métiers comme la vente et la comptabilité, des outils digitaux sont indispensables pour la gestion des données. Si pour les uns, le logiciel Excel peut suffire pour la collette et le traitement des données, pour d’autres par contre, des solutions plus avancées sont indispensables. C’est le cas des logiciels de comptabilité et de cartographie par exemple.

COMMENT INSTALLER DURABLEMENT UNE CULTURE D’ENTREPRISE DATA-DRIVEN ?

Pour réussir dans les affaires à l’ère de la digitalisation, il est très important d’instaurer une vraie culture des données au sein de l’entreprise. Pour ce faire, vous devez vous-même comprendre comment sont utilisées les données recueillies. Cela est indispensable, surtout lorsque vous êtes un dirigeant de l’entreprise. Quelques actions peuvent vous aider à y arriver.

Premièrement, il est important de créer des « communautés data internes ». Il s’agit de groupes de personnes qui sont unis par des objectifs, des liens sociaux et des pratiques communes. L’existence de pareilles cellules au sein de l’entreprise peut être l’une des clés pour accélérer la mutation de l’entreprise vers la gestion par les données.

Ainsi donc, seul le déploiement des logiciels ne sera pas suffisant. Il faudra également mettre en place un espace physique, et des moments dédiés à la communauté data interne.

Dans un second temps, vous devez identifier les membres de votre communauté datée interne et en choisir les leaders. Ainsi, ladite communauté doit comporter:

  • les dirigeants, qui déterminent les normes ;
  • les utilisateurs, qui servent les données ;
  • et les experts qui contrôlent et innovent.

À cette étape, en votre qualité de chef d’entreprise, vous devez veiller à identifier un leader et l’aider à encourager les autres membres à s’investir dans l’utilisation des données. Enfin, dans un souci de faire de votre entreprise une structure dont la gestion est axée sur les données, vous devez veiller à rendre les données accessibles et faciles à manipuler.

Cela est très important, car l’appropriation par les employés de la gestion par les données sera gage du succès de la culture data-driven de votre entreprise.

Comme vous pouvez le constater, installer durablement une culture d’entreprise data-driven est un travail de longue haleine, et pas toujours facile à intégrer. Selon une étude récemment réalisée, 67 % des dirigeants d’entreprises avouent avoir des difficultés à accéder aux données et à pouvoir s’en servir efficacement.

Data driven : comment fluidifier les process marketing ?

Le data driven marketing, ou simplement data marketing, consiste à collecter et à traiter de gros volumes de données pour en faire une utilisation qui participe à la croissance de l’entreprise. Les données collectées permettent d’avoir une bonne connaissance du client afin de lui proposer des produits ou services susceptibles de l’intéresser.

En d’autres termes, le data driven en entreprise consiste à placer la connaissance du client au cœur du marketing ciblé. L’objectif étant d’améliorer l’efficacité des process marketing pour accroître le chiffre d’affaires.

Mais les données brutes ne sont pas forcément toutes utiles. Elles doivent être nettoyées et ordonnées avant d’avoir une quelconque valeur. Cet article vous présente des solutions pratiques pour fluidifier vos process marketing en partant des données brutes collectées.

IDENTIFIER LES DONNÉES MARKETING UTILES

La fluidification des process marketing commence par l’identification des différents types de données utiles pour votre stratégie marketing. De quels types de données avez-vous besoin pour atteindre vos objectifs ? Ces données seront ensuite stockées dans une base de données ou dans un CRM pour faciliter leur exploitation.

Pour cela, elles doivent être organisées par catégorie selon des critères qui facilitent leur identification et leur utilisation par l’entreprise. Voici quelques critères pour identifier les données marketing utiles :

LA COMPLÉTION

Lorsque vous collectez des données, il se peut qu’elles ne soient pas toutes complètes. Certaines données peuvent également manquer de précision ou de cohérence. Dans certains cas, les informations ne sont tout simplement pas renseignées laissant ainsi des « blancs » dans les fichiers.

LA CONFORMITÉ

Les données doivent respecter les standards et normes pour être utiles. Par exemple, une date de naissance selon la norme française doit respecter le format : jj-mm-aa.

L’EXACTITUDE

Les informations collectées sont-elles exactes ou erronées ? Une donnée inexacte conduit à de mauvaises décisions et donc à des pertes en termes d’investissement.

LES CANAUX UTILISÉS

Les données peuvent être classifiées selon les canaux utilisés (cookies, réseaux sociaux, etc.). En effet, les données collectées via le site web n’ont pas forcément la même utilité que celles recueillies via des réseaux sociaux. Vous pouvez donc classifier vos données en fonction des canaux d’acquisition pour mieux optimiser vos actions marketing.

BIEN UTILISER SES BASES DE DONNÉES ET CRM

Une base de données qui contient des doublons, des données obsolètes ou encore des données erronées est une base de données de mauvaise qualité. En effet, une base de données perd 30 % de sa valeur dès la première année. Il est donc indispensable de procéder au nettoyage de votre base de données pour éviter que sa qualité se dégrade. Cela contribuera non seulement à renforcer votre efficacité, mais également à simplifier le travail aux différents métiers. Pour cela vous devez dans un premier temps réaffirmer l’objectif de votre base de données au sein de votre organisation. Une fois vos objectifs redéfinis, la seconde action consiste à recenser les attentes des utilisateurs de votre base de données. Plusieurs étapes vous permettent de nettoyer efficacement vos données

  1. Faire un audit de la qualité des données : déterminer dans quelles mesures vos données peuvent contribuer à l’atteinte de vos objectifs. Si elles ne sont pas performantes, vous devez envisager de changer votre stratégie de collecte et de mise à jour des données.
  2. Définir les champs indispensables : éliminer les champs non renseignés de la base de données et celles qui ne sont pas utiles.
  3. Normaliser les champs : fixer des normes pour les champs qui peuvent être normés (date, âge, téléphone, etc.).
  4. Corriger les données erronées : redresser si possibles les données erronées. Sinon, supprimez-les.
  5.  Éliminer les doublons : identifier les données qui se répètent et éliminer les doublons.

Une fois le ménage terminé dans votre base de données client ou CRM, c’est le moment de l’enrichir. Pensez aux meilleures pratiques pour collecter et actualiser vos datas. À cet effet, la synchronisation de votre CRM et de votre outil de marketing automation vous sera très bénéfique.

LA CORRÉLATION ENTRE LES INDICATEURS DE QUALITÉ ET LE ROI DES CAMPAGNES MARKETING

L’étape précédente vous permet d’avoir une base de données propre et prête à être exploitée. Mais pour que cette efficacité se manifeste sur le long terme, il est important de mettre en place une démarche qualité qui permettra de maintenir une base de données performante.

En effet, la qualité des données a une grande influence sur l’efficacité des campagnes marketing et donc sur le retour sur investissement. Vous devez notamment vérifier la corrélation entre vos différents indicateurs de qualité et le retour sur investissement (ROI) de vos campagnes marketing.

Le principe de Pareto s’applique également ici. 20 % de données de qualité que vous retiendrez après votre nettoyage feront toujours 80 % de votre chiffre d’affaires. En d’autres termes, Plus vous aurez de données utiles, plus vous ferez des campagnes marketing ciblées et plus vous ferez de ventes.

Si vous remarquez une baisse de votre ROI, c’est peut-être le signe d’une défaillance au niveau de votre data management. Tout le processus doit donc être remis en cause pour identifier les points à améliorer.

COMMENT PARTIR DE L’AMÉLIORATION DES PROCESS MARKETING À LA MONÉTISATION DES DONNÉES ?

En entreprise, les données de mauvaise qualité se traduisent par de lourdes pertes de temps, d’efforts et d’investissement. Mais cela peut être atténué ou corrigé par une bonne stratégie data driven marketing. Cela passe inévitablement par l’amélioration des process marketing.

LA GÉNÉRATION DE LEADS

La collecte de données de qualité commence avec la génération de Leads qualifiés. Avant donc de lancer une campagne marketing, vous devez d’abord cibler la bonne audience. Pour cela, il est capital de définir vos personas (profil, besoins, etc.) ainsi que les canaux par lesquels vous pourrez les atteindre. Le but de cet exercice est d’orienter vos actions marketing vers la bonne audience.

LA CONVERSION

Les données collectées doivent être nettoyées dans la base de données avant d’être utilisées. Les équipes commerciales s’en serviront pour faire un ciblage ultra précis et pour adapter l’offre à chaque prospect. Cela se traduit généralement par un gain de temps, d’énergie et de moyens.

LA FIDÉLISATION

Avec des données de qualité, il devient plus facile de répondre aux besoins des clients pour les fidéliser. Ces données doivent être constamment actualisées pour répondre aux nouveaux besoins des clients tout en leur proposant un parcours parfaitement personnalisé et contextualisé.

SUIVRE, ANALYSER ET AMÉLIORER

Le suivi et le contrôle des actions marketing sont essentiels pour apprécier l’efficacité de vos process marketing. Cela vous permettra d’identifier les lacunes de votre stratégie data driven marketing pour l’améliorer. Vous serez également en mesure d’identifier les nouveaux besoins de vos clients grâce à leurs données comportementales. Il ne vous restera plus qu’à adapter vos offres aux besoins réels pour réaliser plus de ventes et donc plus de bénéfices.

DERNIER MOT SUR LE DATA-DRIVEN MARKETING

Le data driven marketing permet aux entreprises d’exploiter la puissance des données qualifiées pour prendre des décisions. Les métiers des ressources humaines l’utilisent pour fluidifier les processus. Les métiers du commerce l’utilisent pour piloter intelligemment les finances de l’entreprise.

Les métiers de la communication quant à elles s’en servent pour faire des campagnes publicitaires ciblées. Il convient donc de doter votre entreprise des outils du data driven marketing pour gagner en efficacité.

Les KPI à suivre pour améliorer la qualité de vos données

Le concept de « data quality management » est une notion en vogue actuellement dans le monde de l’entreprise, de l’informatique et chez les spécialistes en marketing.

Il ne cesse de gagner en notoriété en raison de la complexité des comportements et préférences des clients. Gestion de la qualité des données en français, la data quality management désigne toutes les actions et procédures mises en place dans une entreprise en vue de garantir et de maintenir la qualité des données.

L’objectif de cette méthode est de gérer et de comparer des données entre différents systèmes d’information ou bases de données de l’entreprise. Pour une gestion efficace, il est en effet conseillé de confier cette tâche à un spécialiste qui saura mettre en place les indicateurs de performance, aussi appelés « kpi » en anglais. Ces kpi seront basés sur une politique de gouvernance des données bien définie.

Découvrir comment l’implémenter

Découvrez dans la suite de cet article quelques indicateurs concrets de la qualité des données en entreprise comme la présence d’un DSI et le concept de master data management comme accélérateur de la qualité.

LES KPI POUR LES SALES ET LE MARKETING

Les données de qualité sont pour le marketing, les sales et la relation client ce qu’est le carburant à une voiture. En effet, en l’absence de données de qualité, pertinentes et constamment mises à jour, il serait bien difficile à un chargé de vente ou de marketing d’atteindre durablement ses objectifs.

Détenir des données de qualité sur les clients constitue donc un enjeu crucial pour les entreprises de nos jours, à tel point que très peu d’entreprises arrivent à relever le pari. En effet, d’après une analyse de Gartner réalisée en 2020 sur les solutions de gestion des données, plus de 25 % des données critiques des plus grandes entreprises sont erronées.

D’après cette même étude, le coût moyen d’une mauvaise qualité des données pourrait s’élever à 11 millions d’euros en moyenne par an pour les organisations. Il importe donc de considérer avec la plus grande attention les répercussions économiques, positives ou négatives. Voici quelques indicateurs de performance qui vous aideront à coup sûr à améliorer vos chiffres d’affaires.

L’EXACTITUDE DES DONNÉES

Vous saurez que les données en votre possession sont exactes s’il n’y a pas d’informations manquantes ou incomplètes, des chiffres faux ou des fautes d’orthographe. Arriver à recueillir des données est déjà un grand pas, mais encore faut-il que ces données soient exactes.

L’EXHAUSTIVITÉ OU LA COMPLÉTUDE DES DONNÉES

Les informations que vous détenez sur vos clients doivent non seulement être exactes, mais aussi être complètes. Des données exhaustives ou complètes sont des données qui fournissent le maximum d’informations nécessaires à la prise de décision.

 

LA COHÉRENCE DES DONNÉES

Les données recueillies doivent être cohérentes. La cohérence des données suggère qu’il n’y ait pas de contradiction par rapport à des informations identiques. Par exemple, la cohérence voudrait que les informations personnelles sur un même client soient les mêmes dans la base de données d’un bout à l’autre des différents services.

En plus de ces indicateurs clés qui permettent d’affirmer qu’une donnée est de qualité, on peut citer d’autres comme la validité des données. Du reste, il y a l’actualité des données, l’intégrité des données, la clarté des données et la sécurité des données.

 

LES KPI POUR LES ACHATS

Le chargé des achats dans une entreprise est celui qui s’occupe de l’approvisionnement en produits et services. En toute logique, la maîtrise des données de qualité peut l’aider à mieux structurer son approvisionnement, et à anticiper sur les ruptures de stock.

En ce sens, la data quality management se révèle être un puissant outil de prévision et de gestion. Les règles à respecter ici sont les mêmes énumérées un peu plus haut au niveau du chargé des ventes.

 

LES KPI POUR LES RH

Le chargé des ressources humaines dans une entreprise est le responsable des recrutements, du suivi des employés et de la qualité de leur performance. En tant que tel, le RH a des responsabilités qui nécessitent une bonne maîtrise de la gestion des données de qualité, de sorte à pouvoir en vérifier l’effectivité d’application. Les données recueillies par la data quality management ayant un impact sur tous les services de l’entreprise, il est donc important que tous les employés travaillent main dans la main pour garantir un processus aussi précis que transversal.

Par ailleurs, au regard de la nécessité d’une mise à jour constante des données avant qu’elles ne deviennent obsolètes, il importe de mettre en place une culture d’entreprise dans l’objectif de fédérer tous les salariés. Cela est d’autant plus nécessaire que le capital humain reste le lieu par excellence où sont stockées les informations.

Parce que l’information est une chaîne de valeur associant les équipes métiers et les équipes informatiques, il revient aux chargés des ressources humaines de rendre cet alignement métier-IT lisible, pertinent et pragmatique. Pour cela, il faudra développer le capital informationnel, modéliser et mettre à jour les données recueillies. Cela permet d’aboutir à la Gestion des Données de Référence (GDR), encore appelée Master Data Management.

 

LE MASTER DATA MANAGEMENT COMME ACCÉLÉRATEUR DE LA QUALITÉ

Encore appelé gestion des données de référence (GDR), le master data management (MDM) désigne l’ensemble des outils permettant de stocker, gérer et diffuser les données référentielles au sein d’une entreprise. Cet outil permet de s’assurer que les données de référence sont correctement identifiées, utilisables sans risque, exempt d’erreur et de bonne qualité.

De façon pratique, cet outil centralise les données en un seul et unique fichier source. L’objectif est de simplifier l’organisation de l’entreprise. De cette manière, le partage de données est simplifié et facilité de façon sécurisée entre les employés et les différents services.

Le master data management assure donc l’unicité des données et offre une sécurité renforcée des informations, de même que le maintien de la qualité et de la gouvernance des données et leur traçabilité. Il permet de résoudre trois problèmes majeurs :

  • L’obsolescence des données, c’est-à-dire des données non mises à jour et donc non fiables ;
  • Les erreurs dans les données, en raison d’une maintenance manuelle ;
  • Le défaut d’unicité des données et les différentes versions des données.

 

RÔLE DU MASTER DATA MANAGEMENT

Le master data management est une solution qui permet de consolider, de nettoyer, de catégoriser, de sécuriser et surtout d’actualiser les données. En effet, cette solution empêche que vos données soient éparpillées dans plusieurs fichiers. À cet effet, le master data management consiste en premier lieu à la centralisation des données.

Ensuite, il faut procéder à une suppression complète des doublons qui occupent inutilement l’espace dans la base de données. Puis, l’outil combine les données incomplètes pour créer une « golden record » qui agit comme une version unique reliant ainsi les différents systèmes de l’entreprise.

Pour finir, cet outil permet aux services marketing de comprendre les habitudes d’achat des clients, et de mieux cibler les consommateurs en fonction de leurs intérêts et de l’historique des achats. Ce faisant, il permet d’optimiser l’expérience client grâce à l’unification des systèmes.

 

QUELQUES AVANTAGES DU MASTER DATA MANAGEMENT

Au-delà du gain de temps considérable que cet outil offre, plusieurs autres avantages méritent d’être énumérés :

  • Évolution et compatibilité des produits de l’entreprise avec les besoins des consommateurs ;
  • Simplification de la conformité aux obligations légales ;
  • Lancement rapide de nouveaux produits ;
  • Élimination des risques de redondance.

Le master data management favorise également l’accélération des livraisons. Pour finir, il permet de réduire le coût total d’exploitation dans une entreprise.

Pourquoi avez-vous besoin d’une customer data platform ?

La customer data platform (CDP) est un outil qui offre une vue d’ensemble et une vision agrégée sur les données clients. Cette plateforme regroupe les différentes informations relatives à un client et les rend accessibles en temps réel au responsable marketing et au service client.

La base de données d’une entreprise doit être organisée au mieux, à travers une gouvernance de données irréprochable pour mettre en place une CDP efficace.

Découvrez comment l’implémenter

 

Créée notamment pour améliorer l’expérience utilisateur et faciliter le marketing multicanal, la CDP existe depuis quelques années. Voici les raisons pour lesquelles vous devriez utiliser une customer data platform.

LA CUSTOMER DATA PLATFORM, FUTUR DE LA RELATION CLIENT ?

Aujourd’hui, la customer data platform est de plus en plus sollicitée dans le processus de digitalisation des canaux de vente. Elle renforce les stratégies de cette digitalisation en centralisant les informations sur les clients. Elle regroupe sur le même système les données commerciales, les informations issues du service marketing et les données du service client. À ce propos, elle est principalement axée sur la data 1st party. Ceci signifie qu’elle utilise la donnée que l’entreprise a réunie d’elle-même, par ses propres moyens.

Ce type d’informations se trouve être relié à un individu en particulier, ce qui le rend plus utile pour les services clients. En réalité, la CDP s’adresse à toutes les équipes d’une entreprise qui sont en contact avec la clientèle. Elle est donc utile aux services commerciaux et aux équipes marketing. Elle concentre différents types de données (structurées, non structurées, externes, internes, etc.). Cela dit, grâce aux logiciels de CDP, les collaborateurs de l’entreprise ont un meilleur accès aux informations de la clientèle.

Les logiciels de customer data platform actuels sont équipés d’une large bibliothèque d’API qui leur permet d’être plus performants. Ils concentrent des informations d’une variété de sources comme les sites Internet, les serveurs, les applications mobiles, etc. Ils peuvent unifier les profils des clients et leur associer des attributs personnalisés. Ensuite, ils segmentent les données clients, ce qui aide les services marketing à proposer des campagnes marketing personnalisées. Ils contribuent ainsi à construire des équipes marketing efficientes.

Par ailleurs, la customer data platform est devenue un outil incontournable pour la relation client en s’associant à l’intelligence artificielle. Effectivement, grâce à cette dernière, elle est plus performante et permet une segmentation rapide des clients en fonction de différentes variables. Elle permet également de dresser des profils plus précis des clients, quel que soit leur type (particuliers ou entreprises).

LE POTENTIEL DE LA PLATEFORME DE DONNÉES CLIENT

La customer data platform, un outil qui offre une vue client unique, unifie les données clients et rend celles-ci accessibles par des tiers, est exploitable sans grandes connaissances techniques. C’est une solution prête à l’emploi qui a un énorme potentiel dans différents domaines associés à la clientèle. La CDP est notamment utile :

  • en marketing,
  • pour les ventes,
  • et pour le support client.

L’UTILITÉ DE LA CDP EN MARKETING

La customer data platform est, à l’origine, destinée aux équipes marketing. Elle permet à ces dernières de proposer des messages personnalisés en temps réel. Elle aide ainsi à proposer des publicités mieux ciblées pour les campagnes marketing. Elle favorise aussi une expérience utilisateur personnalisée. Parallèlement, elle facilite l’identification des canaux sur lesquels chacun des types de clients de l’entreprise est présent. Il devient alors possible de personnaliser les informations à diffuser sur chaque canal, pour améliorer la relation client.

De plus, les données fournies par un logiciel de CDP rendent possible le suivi des interactions des clients avec les comptes stratégiques de l’entreprise. Ceci aide à identifier les leviers qu’on doit privilégier pour se rapprocher de la clientèle et la fidéliser. La customer data platform aide également à identifier et cibler les prospects susceptibles d’être convertis en clients de l’entreprise. Elle enrichit la connaissance client et favorise la segmentation des clients pour un ciblage plus pertinent. Il devient possible de savoir exactement quels contenus intéressent tel type de clients.

L’UTILITÉ DE LA CDP POUR LES VENTES

La CDP est utile pour le département des ventes en ce sens qu’elle lui fournit des informations pertinentes sur les prospects et les clients. Elle donne la possibilité aux équipes de vente de consulter en temps réel toutes les données clients sur une seule plateforme. Ces équipes vont notamment avoir accès aux données du CRM, de l’ERP, du service client et du service marketing en quelques clics. Ceci leur donne une vision globale sur la clientèle et les aide à savoir comment communiquer de manière efficace avec les clients ou prospects pour les inciter à acheter.

La CDP aide l’entreprise à booster ses ventes, en favorisant l’identification des prospects hautement qualifiés et des clients plus susceptibles d’acheter. À cet effet, elle permet de scorer et hiérarchiser les prospects et les clients, afin que l’équipe de vente concentre ses efforts sur la bonne cible. Les informations fournies par la customer data platform permettent également de créer des opportunités de ventes. En effet, l’équipe de vente les utilise pour proposer aux clients existants des articles qu’ils seraient susceptibles d’acheter.

L’UTILITÉ DE LA CDP POUR LE SUPPORT CLIENT

Les équipes de support client peuvent utiliser la CDP pour offrir des services proactifs et spécifiques à la clientèle de l’entreprise. La CDP va notamment améliorer le temps de réponse (par téléphone par exemple) aux besoins des clients. Pour ce faire, elle va permettre aux équipes de support d’avoir une connaissance approfondie de la clientèle.

En outre, la CDP peut aider à apaiser les clients mécontents qui se sont plaints en appelant le service client. Effectivement, elle permet de faire des gestes commerciaux qui évitent que ces clients se désintéressent des produits et services de l’entreprise.

LES PRINCIPAUX LOGICIELS DE CUSTOMER DATA PLATFORM

Les principaux logiciels de customer data platform sont proposés par : Adode, Salesforce, Microsoft et SAP. Le logiciel de CDP d’Adobe permet de gérer les données marketing BtoC et BtoB en temps réel. Il propose un format de données unique et uniforme pour vous aider à associer les informations collectées sur tous les types de consommateurs. Il met à jour en temps réel les profils clients enrichis et permet de proposer des expériences utilisateur pertinentes à travers tous les supports.

La CDP de Salesforce quant à elle regroupe les données issues de ses services : Sales Cloud, Marketing Cloud, Service Cloud et Commerce Cloud. Elle recueille et unifie les données clients pour faciliter leur analyse et permettre à l’équipe marketing de mener les bonnes actions. Elle facilite la segmentation des données clients et permet de personnaliser les interactions avec la clientèle. Elle relie les données à une personne pour créer des profils unifiés.

Le logiciel CDP de Microsoft est intégré d’un système qui permet de faire une analyse prédictive des données clients. Il offre une vue ultime sur la clientèle pour vous mettre d’avoir une connaissance approfondie des clients. Il facilite ainsi le travail des équipes marketing, du service de vente et du service client. C’est une solution permettant aux entreprises d’acquérir des clients à forte valeur ajoutée et de fidéliser la clientèle existante.

Pour finir, l’éditeur SAP propose une CDP axée sur l’hyperpersonnalisation marketing. Le logiciel fusionne les données clients pour faciliter leur analyse par le service commercial, le service marketing et l’équipe de vente. Il permet aux équipes d’interagir avec les clients de manière à établir des relations durables et de confiance. Il aide à créer des profils clients unifiés et favorise des engagements personnalisés.

Pourquoi investir dans la data visualisation ?

Le data-driven, aussi appelé data-driven marketing, facilite la connaissance du client pour un marketing plus ciblé. Il s’agit d’une approche axée sur l’analyse et l’interprétation des données qui permet de prendre des décisions stratégiques. Grâce au data-driven, les données (la data) sont mieux examinées et organisées pour comprendre le comportement des consommateurs.

La première étape pour devenir une entreprise data-driven est d’avoir une gouvernance de données mise-en-place de manière optimale et adaptée à votre activité.

Découvrez comment l’implémenter

 

Cette méthode permet aux structures et organisations de personnaliser les messages dédiés aux prospects et aux clients pour améliorer l’efficacité du marketing. Cela dit, pour utiliser efficacement le data-driven, il est important de recourir à la data visualisation ou dataviz.

QU’EST-CE QUE LA DATA VISUALISATION ?

La datavisualisation est une méthode axée sur l’analyse et la compréhension des données collectées en entreprise. Effectivement, ces informations, généralement chiffrées, sont difficiles à analyser et expliquer lorsqu’elles sont sous leur forme brute. Avec la dataviz, les données sont visualisées et communiquées sous forme d’objets visuels plus explicites. Au nombre de ces derniers, on retrouve les points, les barres, les courbes et les cartographies. Cette approche s’utilise souvent pour retranscrire les informations contenues dans un fichier Excel sur une carte afin de faciliter leur analyse.

Par exemple, imaginez que l’on dispose d’un fichier Excel indiquant les taux de visites d’un certain nombre de pays. Au milieu de toutes ces données, il sera difficile et plus long de déterminer les pays ayant le plus fort taux de visites. Mais, cela devient plus facile et rapide si l’on retranscrit les informations du tableur sur une carte, avec des coloris variés mettant en exergue le taux de visite pour chaque pays.

Ainsi, la data visualisation permet de faire la lecture des données de manière créative et ludique. À cet effet, elle dispose de fonctionnalités simples et esthétiques. En réalité, c’est une méthode inspirée de la théorie de Gestalt. Selon cette théorie, le cerveau humain a tendance à organiser les éléments visuels dans des groupes. Les jeux de couleurs et autres procédés visuels l’aident donc à plus facilement différencier les formes et comprendre l’information véhiculée par les données.

Cela dit, la dataviz présente de nombreux avantages pour les entreprises, aussi bien en interne (à travers les reportings et organigrammes) que dans leurs relations externes (marketing client par exemple). Elle offre notamment un gain de temps conséquent dans la recherche et l’analyse des données pour faciliter la prise de décision.

LES OUTILS DE DATA VISUALISATION

La data visualisation se met en place à partir de certains outils clés parmi lesquels on retrouve des éléments de la business intelligence (BI). La BI est un processus technologique axé sur l’analyse et la présentation des données de manière à faciliter la prise de décision. Au nombre des outils BI (softwares déjà développés) utilisés pour la data visualisation, il y a :

  • Tableau software,
  • Qlik Sense,
  • MS Power BI,
  • Microstrategy,
  • Google Data Studio.

Tableau Software est un outil BI et dataviz très intuitif qui permet de créer un tableau de bord simple et compréhensible par tous. Il peut s’utiliser sans maîtrise de la programmation. Il se caractérise par une flexibilité des analyses et une hyperpersonnalisation (il peut être personnalisé à volonté).

Qlik Sense offre un environnement d’intelligence adapté pour comprendre et intégrer aisément les données. L’outil simplifie l’accès aux données et transforme les données brutes en actions pertinentes.

MS Power BI ou Microsoft Power BI est un outil adapté pour créer une culture axée sur les données dans les entreprises. Cette plateforme d’analyse propose des fonctionnalités intelligentes et aide à réduire les coûts supplémentaires.

MicroStrategy est une solution riche et complète qui facilite la création et la gestion des rapports ainsi que la mise en place de tableaux de bord dynamiques. L’outil intègre des fonctionnalités permettant de travailler notamment avec le Big Data, le cloud et les réseaux sociaux.

Google Data Studio est une solution entièrement gratuite qui dispose de nombreuses fonctionnalités notamment pour l’analyse des données. Avec un dashboard hautement personnalisable, il constitue un puissant outil collaboratif.

LA BUSINESS ANALYTICS POUR AVOIR UN COUP D’AVANCE

La Business Analytics (BA), encore appelée « analytique métier » est un domaine d’expertise dédié à l’analyse de données. Elle utilise des méthodes statistiques et quantitatives qui permettent de prendre rapidement des décisions pertinentes visant à améliorer les résultats d’une entreprise. Au nombre des méthodes quantitatives qu’elle utilise, il y a : les analyses descriptives et les analyses prescriptives.

La BA permet de comprendre ce qui fonctionne et d’identifier ce qui ne fonctionne pas dans une entreprise. Elle aide à déterminer les facteurs responsables des dysfonctionnements dans une structure. Elle permet ensuite de définir une stratégie d’entreprise adaptée pour améliorer les résultats de l’organisation. Pour ce faire, elle a besoin de situer l’emplacement des données, puis d’explorer et analyser celles-ci.

La BA est d’un grand intérêt pour l’entreprise, notamment parce qu’elle fournit à cette dernière les informations nécessaires pour améliorer ses processus et obtenir des résultats positifs. Elle augmente l’efficacité des entreprises, tout en leur permettant de rester tendances et de défier la concurrence. Elle offre aussi une meilleure visibilité des performances de l’entreprise.

En dehors de cela, la Business Analytics peut être utilisée pour connaître les tendances du moment. Elle sert également à faire des prévisions sur les résultats de l’entreprise et à innover. Elle donne à celle-ci les moyens d’anticiper l’inattendu et de mener des actions appropriées pour l’éviter.

LA DATA VISUALISATION APPLIQUÉE AU MARKETING

La dataviz propose différents outils qui répondent aux besoins du département marketing dans les entreprises. L’utilisation de ces outils permet notamment de mieux connaître les clients et leurs attentes afin d’orienter la stratégie marketing pour les fidéliser. À cet effet, la data visualisation peut aider à segmenter la base de données clients. On va alors procéder au regroupement de ces derniers dans différentes catégories selon leur comportement d’achat.

Il peut avoir par exemple la catégorie des clients qui préfèrent acheter en magasin et celle de ceux qui aiment effectuer leurs achats sur le site de vente en ligne de l’entreprise. La segmentation peut aussi se faire selon les préférences de produits. Elle se fait également en fonction de la fréquence d’achat selon les saisons. Par exemple, on identifie les produits les plus achetés en hiver et les plus consommés en période estivale.

Les documents produits après la segmentation de la base de données des clients vont être utilisés par le service marketing. Ils vont permettre de mieux cibler les clients dès la phase de conception des produits. Ceci va améliorer les performances des campagnes marketing qui seront davantage axées sur les attentes des clients. Il en résulte à long terme une fidélisation de la clientèle et une augmentation du chiffre d’affaires de l’entreprise.

LA DATAVIZ APPLIQUÉE À LA SUPPLY CHAIN

Les métiers de la supply chain font face actuellement à différents enjeux comme le pilotage des flux physiques, financiers et administratifs. Ils visent à atteindre une certaine efficacité intralogistique et une bonne gestion de stocks. Évidemment, tout ceci est centré sur les données qui doivent être accessibles, fiables, intègres et faciles à comprendre.

Les outils de la data visualisation vont permettre d’avoir une vue d’ensemble sur les différentes données à exploiter dans la supply chain. Ils vont fiabiliser, faciliter, sécuriser et centraliser le partage de l’information. Ils vont aider à la coordination de la grande diversité des activités de la supply chain. Ils favoriseront également l’automatisation des processus de la supply chain et une meilleure réactivité des équipes concernées.

Appliquer la data visualisation au secteur de la supply chain permet de se démarquer de la concurrence. Cela va augmenter la productivité ainsi que le taux de satisfaction des clients de l’entreprise. La dataviz va aussi permettre de réduire drastiquement les coûts liés à la mise en place des solutions de supply chain.

Big Data et marketing : quels enjeux en 2022 ?

Le big data ou « mégadonnées » désigne un grand ensemble de données provenant de sources variées et analysées à partir de technologies innovantes pour en dégager des opportunités. Ses caractéristiques ont été clairement définies pour la première fois en 2001. 4 ans plus tard, en 2005, cet outil intrinsèquement lié au numérique s’est popularisé, pour devenir incontournable en 2022.

Pour passer d’une structure classique à une entreprise qui prend en compte la big data dans sa stratégie, la première étape est de mettre en place sa stratégie de gouvernance de données.

Découvrez comment l’implémenter

Les entreprises l’utilisent pour créer des campagnes marketing personnalisées, améliorer leurs performances, fidéliser la clientèle, défier la concurrence et augmenter leur chiffre d’affaires. En réalité, le big data a plusieurs applications possibles dans tous les secteurs d’activité, en l’occurrence le marketing et la relation client. Découvrez dans cet article ses enjeux en 2022.

LE BIG DATA ET LES RÉSEAUX SOCIAUX

Fortement lié au numérique, le big data est aujourd’hui alimenté par les données provenant notamment des réseaux sociaux. Ces derniers génèrent une quantité exponentielle de data. Facebook à lui seul concentre 700 téraoctets de données au quotidien sous différentes formes, à savoir : photos, publications, commentaires, avis, etc. Tout compte fait, les différentes données sur les réseaux sociaux peuvent être exploitées en vue d’orienter la stratégie digitale, marketing et commerciale des entreprises.

Le big data au travers des médias sociaux met à disposition des entreprises des données intéressantes permettant de cerner la personnalité et le comportement des consommateurs. Une analyse approfondie de ce Social Big Data va aider à identifier ce que les internautes aiment ou n’aiment pas. Elle sera utilisée par les services marketing de l’entreprise pour cibler les bons internautes et leur proposer une offre personnalisée au bon moment.

Par ailleurs, le big data, couplé aux réseaux sociaux, permet de constituer un data lake qui donne une vue d’ensemble complète sur les clients. Notez que le data lake est un espace de stockage centralisé contenant des données brutes en provenance de sources variées. C’est une méthode qui va permettre aux marques d’améliorer leur relation client.

Les données sur les médias sociaux sont utiles pour avoir une connaissance approfondie de sa cible et lui proposer des services qui correspondent à ses attentes. Elles peuvent être analysées pour segmenter la clientèle en fonction de plusieurs critères tels que les habitudes d’achat, l’engagement et la fidélité. Dans le même temps, elles peuvent être exploitées par les entreprises pour trouver de nouveaux prospects.

Parallèlement, la data générée par les réseaux sociaux permet d’évaluer la notoriété et la réputation d’une marque. Elle peut être exploitée pour mesurer l’efficacité de la stratégie digitale de l’entreprise et optimiser sa stratégie marketing pour des résultats plus positifs.

LES SYNERGIES ENTRE BIG DATA ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L’intelligence artificielle (IA) est une forme de calcul permettant aux machines de réagir comme les humains. Son fonctionnement est régi par les données traitées, ce que le big data permet d’obtenir. Ceci définit la relation synergique entre les deux concepts. Concrètement, l’intelligence artificielle analyse les informations entrées et les utilise pour améliorer les résultats ou offrir des processus plus structurés. Quant au big data, il regroupe des données (provenant de différentes sources) qui seront analysées par l’intelligence artificielle.

Le big data et l’intelligence artificielle ont donc une forte relation : l’un produit des informations et l’autre traite celles-ci. Grâce au big data, les algorithmes de l’IA disposent des données nécessaires pour s’améliorer. Parallèlement, l’IA est utilisée pour trier et organiser la panoplie de données non structurées que fournit un big data. Elle permet aussi de faire des analyses pointues et perspicaces des informations collectées par une entreprise.

Le big data, couplé à l’intelligence artificielle, permet aux marques de rester compétitives sur le marché. Ceci est notamment dû au fait qu’il offre aux entreprises une plus grande capacité d’analyses avancées (à travers les analyses prédictives par exemple). Les entreprises disposant de connaissances avancées voient alors leur prise de décision s’améliorer et s’éclairer.

De plus, avec le big data et intelligence artificielle, les entreprises proposent davantage d’outils intuitifs et de technologies innovantes et performantes aux consommateurs. Elles peuvent aussi extraire plus efficacement des données exploitables dans une vaste quantité stockée de data. L’exploration des données se fait de manière plus créative et intuitive.

En fin de compte, le big data et l’intelligence artificielle améliorent la productivité de l’entreprise et la qualité des produits et services qu’elle propose. Ils concourent à la fidélisation de la clientèle et haussent la fiabilité de la marque tout en augmentant ses marges de profits.

LE POTENTIEL DU MARKETING AUTOMATION

Le big data intervient à différents niveaux du processus stratégique d’une entreprise. À ce propos, il facilite la mise en place du marketing automation qui désigne un ensemble de techniques axées sur l’automatisation des campagnes marketing. À travers ce processus, l’envoi d’e-mailing et de SMS, l’ajout de contacts à des listes d’envoi et les relances commerciales sont automatisés. Des scénarii préalablement définis régissent le déclenchement des actions d’automatisation de ces différentes tâches.

Le marketing automation libère les responsables du service marketing des tâches répétitives à faible valeur ajoutée. Ces derniers peuvent alors entièrement se concentrer sur la stratégie à long terme. Cela dit, le big data appliqué au marketing automation permet d’avoir une meilleure connaissance de la cible de l’entreprise, pour des campagnes personnalisées. Effectivement, il permet d’offrir aux internautes des contenus qui correspondent à leurs attentes, favorisant une expérience utilisateur personnalisée.

Ceci permet d’avoir des campagnes marketing plus efficaces qui impactent réellement l’audience ciblée. Les clients, contents des services de l’entreprise et intéressés par ses produits, sont plus susceptibles d’être fidélisés. À ce niveau, le big data va permettre de segmenter le portefeuille client en deux catégories. D’une part, il y aura les clients prêts à être fidélisés. D’autre part, on aura les clients présentant des signaux de désengagement.

Pour la première catégorie, il suffit de renforcer la campagne marketing pour garantir la fidélisation des clients. Par contre, la seconde catégorie aura besoin d’une campagne de réengagement pour se retrouver dans la première catégorie et être ensuite fidélisée.

Pour finir, le big data va servir à prédire des tendances afin d’anticiper les besoins de la cible. À partir de ce moment, l’entreprise saura exactement quoi faire pour combler les attentes des prospects et de la clientèle avant qu’ils ne les extériorisent.

LA COLLECTE DE DONNÉES POUR MIEUX VENDRE : LES AVIS CLIENTS

Les avis clients constituent une information capitale pour les entreprises qui souhaitent prospérer dans le temps. Autrefois, les consommateurs donnaient leurs avis de bouche à oreille. Ils parlaient alors avec leurs proches, amis et collègues de ce qu’ils avaient apprécié ou non sur un produit donné. Avec l’avènement d’Internet, l’avis des consommateurs est devenu plus accessible et disponible en temps réel sur les réseaux sociaux et les sites des clients.

Cela dit, les suggestions des clients aident les entreprises à réorienter leurs actions pour mieux satisfaire la clientèle. Par exemple, un fabricant d’articles destinés aux activités de plein air avait modifié les poches de certains de ses pantalons en les agrandissant, sur la base des avis clients. Il en a résulté une augmentation des ventes de ces pantalons sur le marché.

Cependant, aujourd’hui, les avis clients sont variés et contiennent de faux commentaires. Il est nécessaire de les trier pour en ressortir les suggestions les plus fiables et pertinentes. Justement, des outils du big data permettent d’organiser et de filtrer les avis clients pour identifier les faux commentaires.

La donnée… L’or noir du 21ème siècle

Cette affirmation a vu le jour il y a une dizaine d’année, à l’aube de l’expansion du commerce électronique et la domination des géants de l’internet sur l’économie mondiale.

L’expression « or noir » est apparue avec la découverte du pétrole, elle découle de l’or jaune qui est un métal symbole de richesse et sous-entend que le pétrole est une ressource précieuse. La couleur noire fait référence bien entendu à la couleur du pétrole.

Et par analogie, dire que la donnée est l’or noir du 21èmesiècle, nous pousse à imaginer toute la richesse que l’humanité pourra extraire en explorant les gisements des données qu’elle possède.

Alors, une course effrénée à la découverte de cette richesse est lancée par la majorité des entreprises, soucieuses de ne pas rater le virage stratégique, pour identifier et explorer les gisements des données et dans la foulée les transformer en richesse.

Cependant plusieurs questions se posent et restent sans réponses évidentes, plusieurs obstacles se dressent et empêchent la réalisation de ce rêve en réalité glorieuse dans la transformation des données en richesse.

Que veut dire réellement cette expression ? Comment une entreprise peut réellement transformer ses données en richesse ? Quelles sont les données dont on parle ? Où se trouvent les gisements dont l’entreprise peut prétendre explorer ? Quels sont les coûts pour extraire la valeur des données ? Comment, avec quels moyens et en combien de temps les entreprises pourront profiter de cette richesse ?

Les données personnelles produites sur internet sont devenues des richesses capitales qui viennent accompagner le développement de nos sociétés. Ce sont des données disponibles, accessibles et de très bonne qualité dans le sens de l’exactitude et de la fraicheur, car elles sont produites par les internautes eux-mêmes à travers le web, les réseaux sociaux, mais surtout et de plus en plus à travers les objets connectés, ce que nous appelons l’Internet des objets ou IdO  (mobilités, transports, domestiques, …)

Mais les organisations privées et publiques regorgent aussi de données accumulées depuis des dizaines d’année avec l’apparition de l’informatique et surtout depuis l’informatisation de masse des systèmes d’informations à partir des années 90. En revanche ces données sont éparses, hétérogènes, polyglottes et souvent incertaines et constituent malgré tout une richesse inexploitée à sa juste valeur.

Le grand défi de nos organisations pour transformer la donnée en richesse est de comprendre le mécanisme qui consiste à faire l’état des lieux des données internes, identifier les liens avec les données externes pour créer des nouvelles offres de biens ou services répondant aux attentes réelles et utiles de la société.

Les nouvelles entreprises nées de l’économie digitale ont l’ADN structuré autour des données, elles sont profondément organisées autour des objets data qu’elles manipulent, elles sont par essence « Data oriented », l’infrastructure de leur SI est née autour de la donnée, elles sont par genèse capables de profiter de la croissance des données, elles possèdent les processus de collecte, de stockage et de manipulation qui leur permettent de croitre en intégrant des nouvelles sources de données mais aussi en ajoutant des nouveaux services après analyse scientifique des données qu’elles possèdent. Ces entreprises tirent leurs épingles de la richesse du 21èmesiècle.

 

Mais pourquoi la maîtrise de la donnée est devenue un enjeu économique majeur dans notre époque ?

Il s’agit en réalité de maîtrise de l’information déduite des données. En effet, posséder une grande quantité de données élémentaires sans avoir les moyens de les transformer en informations exploitables pour l’action ne sert à rien. Et nous savons depuis l’aube des civilisations que la maîtrise de l’information donne un avantage inestimable à celui qui la possède.

Les données élémentaires sans un cadre d’analyse donné n’ont pas de sens, par exemple dire que la température est de 5°C n’a pas un intérêt tel quel si nous ne l’exploitons dans un contexte donné. 5°C est une température froide dans le désert africain tandis que c’est une température chaude dans la plaine sibérienne en Mars.

Plus la quantité et la diversité des données élémentaires sont importantes et plus l’analyse pour en déduire une information pertinente est grande, à condition qu’elles soient exploitables dans sa forme et dans sa qualité. Une fois que la production de l’information à partir des données est maîtrisée dans une organisation et pour l’utiliser dans le cadre économique il devient alors nécessaire de comprendre comment elle pourra influencer et modifier favorablement le comportement des acteurs économiques en interactions avec les processus de l’organisation. Les clients, les fournisseurs, le personnel etc.

Par exemple si une entreprise souhaite satisfaire un client alors il est nécessaire de bien comprendre son besoin pour lui proposer le service le plus adapté. Pour bien comprendre et cerner son besoin il est nécessaire de collecter le maximum d’informations sur lui et principalement sur son environnement. Plus le périmètre de la connaissance du client est large et plus l’analyse du besoin est efficace. Et la plus efficace des connaissances est celle liée aux valeurs, aux croyances et aux émotions. Nous savons depuis longtemps que l’action d’un être humain est guidée par des besoins et par des émotions pour répondre à des valeurs et croyances.

Jusqu’à l’apparition des réseaux sociaux il était difficile de collecter de manière industrielle les connaissances sur les goûts, les préférences et les croyances des consommateurs. Les entreprises pouvaient uniquement appliquer des modèles statistiques sur les caractéristiques descriptives et structurées des personnes (âges, adresses, diplômes, catégories professionnelles…), mais depuis l’apparition des nouvelles applications et les réseaux sociaux les entreprises peuvent collecter des données structurées et non structurées (goûts, états émotionnels, déplacements, vidéos, images,..) qui permettent de déterminer les groupes d’appartenance sociaux économiques des consommateurs. Ces groupes d’appartenance déterminent les besoins les plus intimes des personnes et donc les moyens pour les satisfaire.

L’entreprise qui arrive à construire une connaissance intime des besoins de ces clients augmente sa capacité de les fidéliser et de s’adapter à leurs attentes actuelles et futures. De même ce processus de connaissance des besoins et d’adaptation de l’offre s’applique aux fournisseurs, aux produits et aux employés. Plus l’entreprise maîtrise les données et plus elle est agile dans son adaptation aux enjeux sociaux économiques.

La donnée devient le centre des réflexions stratégiques. Ce sont les organisations dites « Data centric » ou « Data oriented ».

Pour réussir une transformation data centric les entreprises doivent développer 3 aptitudes :

  1. La mise en place d’un répertoire de données sophistiquées supporté par un programme de gouvernance de données.
  2. L’intégration de compétences pointues en analyse des données (data scientists)
  3. Développement de la mentalité de vendeur/conseiller

 

Mais quelle est la situation des entreprises de l’économie traditionnelle ? Réussiront-t-elles la transformation pour rentrer pleinement dans l’ère du numérique et profiter de la richesse promise ?

Malheureusement les entreprises aujourd’hui sont confrontées à des obstacles opérationnels qui les empêchent d’entamer le virage et rentrer pleinement dans l’ère du data centric.

Elles sont souvent confrontées à des questionnements sur:

  • La nature du patrimoine de donnés de leurs organisations, le type de modèle conceptuel de données
  • Ou se trouvent leurs données et sous quelle forme
  • Qui les utilise, quand et pourquoi
  • Comment améliorer leur qualité, les explorer et les transformer en un capital d’entreprise

Il est fondamental et nécessaire de mener une réflexion de fond sur la maîtrise et la gouvernance des données si les entreprises veulent pleinement profiter des avancées technologiques en matière de digitalisation et de transformation numérique.

Il y a en effet 3 catégories pour qualifier les entreprises de l’ancienne économie.

La première catégorie regroupe les entreprises qui ont les moyens humains et financiers pour investir dans une transformation profonde de leur business model, en général ce sont les entreprises qui ont une domination dans un ou plusieurs secteurs d’activité avec un rayonnement internationale.

Ces entreprises rencontrent principalement des problèmes liés au manque de connaissance des données existantes dans les différents systèmes, à la qualité qui n’est pas au rendez-vous et à l’absence de la responsabilité des données dans le cycle vie des processus. Aussi l’inertie engendrée par la taille de l’entreprise, le niveau de compétence analytique et l’absence de l’agilité organisationnelle constituent un enjeu de taille qui devient dans certains cas un obstacle infranchissable.

La deuxième catégorie regroupe les entreprises qui ont accès aux nouvelles technologies de l’information en termes d’équipements et de compétences mais les coûts nécessaires pour réaliser une transformation digitale constituent un investissement irréalisable sans mettre en danger la viabilité économique de l’entreprise.

La troisième catégorie regroupe les entreprises qui n’ont pas la capacité matérielle et humaine pour profiter des innovations des nouvelles technologies et sont condamnées à utiliser les services des entreprises du numérique qui engrangent une partie importante de leur marge opérationnelle. Par exemple les hôtels autonomes qui utilisent les plateformes de réservation tel que Hotel.com ou Expedia ou autres tout en reversant des frais importants pour chaque réservation induisant une chute de leur rentabilité. C’est le prix à payer pour ne pas disparaître.

Comment orienter la stratégie des entreprises vers un focus sur la donnée ?

C’est un changement d’état d’esprit global accompagné par un changement profond dans l’organisation et des processus opérationnels. Chaque employé doit orienter son esprit vers la collecte d’information sur son environnement. Tous les canaux de communication de l’entreprise doivent être orientés vers la collecte et le traitement des informations : centres d’appels téléphoniques, les sites web, les agences, les opérateurs, mais surtout et principalement les réseaux sociaux qui produisent des informations importantes utiles à la compréhension des sentiments et des états émotionnels des clients. L’objectif de cette collecte est de connaitre tout sur les clients : Style de vie, Préférences financières, Démographie économique, comportement de consommation, connaissance historique et surtout l’évolution des besoins en fonction de tous les éléments collectés. En combinant la connaissance interne détenue par les entreprises ainsi que la collecte intelligente de l’information externe permettra de transformer la donnée en un véritable capital, une force de création de valeur.

La data gouvernance autour d’un CDO est le chemin à emprunter pour orienter l’organisation vers le data Centric

Pour affronter ces défis une politique et une stratégie centrale doivent être mises en place pour donner une cohérence globale à la transformation et accompagner le mouvement vers la digitalisation de l’action globale des organisations.

Cette digitalisation de la donnée a fait émerger des nouveaux métiers parmi eux le CDO qui est le responsable de la gouvernance des données et de leur utilisation en tant qu’actifs de l’entreprise afin de les valoriser au mieux.

Un CDO sert de catalyseur pour l’implémentation d’une digitalisation d’une approche orientée donnée.

Parmi les objectifs d’un CDO nous pouvons citer :

La construction d’un dictionnaire de connaissance de la donnée.

Comme nous l‘avons vu précédemment, les données sont partout et sous plusieurs format et servent plusieurs contextes. Un des objectifs est de construire et centraliser un dictionnaire de données qui décrit de manière unique et pour chaque donnée sa définition, son emplacement et son format. Les règles des gestions appliquées dans les différents systèmes.

Cette connaissance se traduit principalement par la mise en place d’un dictionnaire de données et modèle conceptuel.

Le CDO est le responsable de ces livrables, son principal rôle est d’être le garant de leur exactitude, de leur exhaustivité et de leur disponibilité ainsi que leur diffusion au sein de l’entreprise.

Cette diffusion de la connaissance est utile pour les métiers et pour les services informatiques.

Mise en place d’une organisation de gouvernance de données.

Elle consiste à définir et intégrer dans les organisations opérationnelles des data steward (responsable) de la donnée. Ces nouveaux rôles ont pour objectifs de garantir la diffusion des bonnes pratiques de traitement des données (création, modification, consommation). Ainsi la connaissance de la donnée dans son cycle de vie est diffusée partout dans l’organisation et avec les mêmes définitions.

Conception et implémentation d’un programme d’amélioration de la qualité.

Le CDO doit définir les objectifs de qualité de données et mettre en place l’ensemble des moyens technologiques, processus et organisationnels pour les atteindre. La qualité est un processus continu et ne peut pas être considéré comme une action à mener one shot.

Mise en place des standards d’accès, de consommation et de rétention.

De plus en plus des organismes de contrôle et de régulation imposent aux entreprises du secteur financier d’implémenter des procédures de sécurités pour garantir une traçabilité totale durant tout le cycle de vie de la donnée. Une cohérence et une harmonisation des procédures sont à mettre en place au niveau global pour être en conformité avec les lois. Sachant que ces lois sont spécifiques à chaque pays et évoluent régulièrement et rapidement il faudra être à jour pour ne pas commettre des infractions.

Mise en place d’un support à la résolution des problèmes de données.

Ce service permet de supporter les différents consommateurs des données dans la résolution des problèmes liés à leur définition ou leur qualité. Un gain en productivité et en efficacité est indéniable.

Rationalisation des outils de gestion de la donnée.

Définir et implémenter une architecture applicative cible qui rationalise et harmonise les outils de gestion des données de références.

Devenir un centre de compétence autour de la donnée

En modélisation de données, en architecture de données et en technologie de traitement de la données, définir et implémenter une architecture applicative cible qui rationalise et harmonise les outils de gestion des données. Ce centre de compétences pourra aussi accompagner les métiers dans la réalisation des initiatives en mode agile avant les phases d’industrialisations faites par les IT.

Devenir un centre d’innovation digital pour l’implémentation de la Big Data

Développer les compétences autour de la big data pour travailler sur les innovations digitales.

Modéliser pour mieux gouverner les données : une approche transverse du métier vers les directions informatiques

La modélisation des données est un levier indispensable pour mieux les gouverner. Sans modélisation, les objectifs liés à la gestion des données ne pourraient pas être atteints. A l’heure de l’épanouissement de la Big Data et de la Smart Data, le maitre-mot est Pragmatisme.

Les directions informatiques doivent être des moteurs pour proposer une nouvelle approche de chaque métier, et ce, grâce à la data. Entre analyse en temps réel et capacité de prédiction, les données sont au centre des débats pour capter de nouvelles parts de marché.

Identifier avec une infime précision la problématique à résoudre

Trop d’exemples montrent que les services en charge de la gestion des données veulent immédiatement modéliser sans prendre le temps d’identifier avec une immense clarté la problématique à résoudre.

Entre un volume de données qui ne cesse de croître et l’explosion du marché mondial de l’IoT, il est essentiel de connaitre le problème à résoudre afin de créer des structures d’analyse pertinentes.

Lire des données ne suffit pas, il faut les intégrer à un processus décisionnel clair. En ce sens, le pragmatisme a toute sa place pour mieux modéliser, et, mieux « nourrir » les différents métiers grâce à une segmentation des données.

Savoir trier les données et prioriser les problématiques

La modélisation des données ne peut être performante que grâce à un tri pertinent. Les équipes en charge doivent donc filtrer les énormes volumes de données pour mettre en exergue celles qui comptent vraiment. Placer des capteurs, c’est bien, analyser les données adéquates, c’est mieux. Les logs, les parcours de navigation et les temps de navigation sont autant de données qu’il faut savoir trier.

Dans le même temps, le tri doit être fonction de la priorisation décidée par les équipes dirigeantes. Le temps réel permet de réduire à son minimum le temps de latence entre l’envoi d’une donnée et la réponse appropriée.

Les notions de traçabilité et de croisement des données sont intimement liées et ne doivent pas être éludées. Les architectures en temps réel peuvent apporter des réponses claires et immédiates, alors pourquoi s’en priver?

La donnée est devenue un véritable « actif » pour l’entreprise

Maîtriser la donnée est une nécessité essentielle pour répondre aux défis imposés par les concurrents, mais aussi pour répondre aux exigences réglementaires. En effet, la pression des superviseurs va crescendo en matière de gestion des données (Comité de Bâle, Emir, DFA, etc…) afin que la digitalisation des métiers soit réussie « proprement ».

En ce sens, la modélisation des données apporte une vision transverse de l’entreprise où chaque métier est lié à un autre. Cette interdépendance doit être huilée par une direction informatique ayant une vision et une réelle volonté d’intégrer chaque utilisateur.

La gouvernance des données comme accélérateur des transformations opérationnelles de l’entreprise

La gouvernance des données est un sujet-clé, car son impact sur l’entreprise est aussi profond que vital. Les termes « Big Data » et « Smart Data » font partie d’un quotidien qui s’est digitalisé en quelques années.

La gestion des données est une clé de voûte qu’il faut savoir maîtriser pour disposer d’une tête d’avance sur une concurrence toujours plus féroce. Voici quelques pistes pour anticiper et mieux gérer les flux de données.

Un impératif dans le quotidien d’une entreprise

L’ « intelligence opérationnelle » oblige les entités à toujours mieux maîtriser ses données via une gouvernance préparée et cadrée. En ce sens, les circuits décisionnelles basés sur la data doivent être alimentés par des données de qualité. Sans cette qualité, les résultats obtenus seront caducs et n’aideront en rien la prise de décision.

Pour obtenir des données propres, il est indispensable de les identifier, de les profiler, de les tracer et de les diriger. Des solutions agiles et 100 % modulables existent pour que les entreprises soient plus efficaces et plus pertinentes dans leurs décisions. Les flux de data sont de véritables leviers qu’il faut savoir maîtriser.

La notion de temps réel

Au-delà des données décisionnelles, il ne faut pas mettre de côté les données opérationnelles. La gouvernance de celles-ci nécessite un véritable « streaming analytique » en temps réel.

En matière d’opérationnel, le temps réel est LE facteur clé de succès afin de lier les données à des événements précis. A ce titre, la collecte des données doit être très rapide et optimisée afin de sélectionner/extraire celles qui sont les plus vitales.

La qualité des données

La gouvernance des données est donc un véritable moteur pour toute activité. Qu’il s’agisse d’un ERP, d’un CRM, d’un site e-commerce ou de toute gestion logistique, la qualité intrinsèque des données est indispensable. Toutefois, cette sacro-sainte qualité est le défi le plus important, et ce, pour les entreprises de toutes les tailles. Selon une étude menée par Gartner, le coût moyen d’une mauvaise qualité est de plus de 8 millions de dollars US par an.

L’impact de données peu fiables est coûteux et peu motivants pour le personnel. A titre d’exemple, une mauvaise adresse postale (livraison client), une fiche produit erronée (mauvais descriptif) ou encore une mauvaise analyse des données liées à des publicités peuvent perturber l’équilibre d’une entité.

Ne perdons pas de vue que des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des occasions de ventes ratées. A grande échelle, les dégâts peuvent être désastreux. En ce sens, un programme de gouvernance des données peut jouer un rôle essentiel pour améliorer les résultats commerciaux. La gestion des données est un sujet d’actualité, et pourtant, bon nombre de dirigeants n’intègrent pas l’importance de la mise en place de processus clairs et cadrés.