Data Driven : Définition et rôle en entreprise

Aujourd'hui, les données sont devenues des leviers essentiels de performance et de compétitivité. Alors, pour avoir une longueur d'avance, les entreprises s'orientent de plus en plus vers une approche data driven. Maîtriser la démarche data driven permet de placer la donnée au cœur de la création de valeur afin de piloter efficacement tous les départements de l'entreprise. Toutefois, intégrer cette approche nécessite une transformation en profondeur de la culture et de la stratégie d'entreprise.

1 - Rationaliser les prises de décision

Avec un paysage concurrentiel qui s'intensifie de jour en jour, il semble nécessaire d'adopter une approche data driven pour optimiser les processus décisionnels et améliorer le pilotage de l'entreprise. En effet, l'avantage principal d'une stratégie data driven est de permettre aux équipes de prendre, très rapidement, des décisions optimales et adaptées aux évolutions du marché.

En se basant sur des données fiables et non sur des ressentis, les décisions résultant de ces analyses sont plus faciles à motiver auprès des décideurs de l'entreprise. De cette manière, les stratégies répondent parfaitement aux objectifs, permettant ainsi aux entreprises de se démarquer des concurrents.

2 - Optimiser l'analyse et le suivi des performances

La donnée est l'un des meilleurs atouts de la croissance d'une entreprise. En effet, les entreprises utilisant les données peuvent dépasser leurs concurrents de 6 % en matière de rentabilité et de 5 % pour la productivité. Dans cette optique, l'intégration des données dans le suivi des performances est indispensable pour un pilotage réussi. L'entreprise parvient ainsi à suivre efficacement et en temps réel les activités marketing et commerciales en fonction des objectifs fixés. Si les objectifs ne sont pas atteints, les équipes peuvent alors rectifier et ajuster rapidement la stratégie.

Pour assurer une analyse et un suivi des performances efficace, les entreprises optent pour des outils de reporting et d'analytics. Elles bénéficient alors d'une vue à 360° sur les activités globales (suivi des ventes, suivi client, outil d'analyse prédictive).

3 - Améliorer la relation client

Compte tenu de la quantité de données collectées par les entreprises, l'approche data driven permet de personnaliser la relation client. Grâce à l'analyse de données relatives aux interactions des clients (comportement en ligne, préférences d'achat), les équipes commerciales individualisent la communication pour s'adapter à tous les segments de clients.

Avec la personnalisation, les échanges ont une forte valeur ajoutée. Les entreprises proposent des offres adaptées aux besoins des clients, tout en s'assurant de la pertinence des interactions. De cette manière, les clients sont plus satisfaits et ressentent un sentiment d'exclusivité, ce qui favorise le taux de rétention et la création d'ambassadeurs de marque.

4 - Bénéficier d'une vue d'ensemble sur le marché

Dans un environnement aussi concurrentiel, avoir une longueur d'avance est la clé du succès. L'approche data driven offre précisément cette opportunité en permettant aux entreprises de bénéficier d'une vue d'ensemble sur le marché. Grâce à l'analyse des données et l'intégration de modèles prédictifs boostés par l'intelligence artificielle, les entreprises peuvent observer les tendances actuelles, mais également anticiper les évolutions.

5 - Réduire les coûts

Aujourd'hui, l'optimisation de la stratégie d'entreprise, par le biais de l'approche data driven, permet d'activer plusieurs leviers de réduction de coût. En effet, 48 % des entreprises ayant intégré un modèle data driven à leur stratégie ont constaté une nette réduction des coûts. Mais, quels sont ces leviers ? Grâce à l'approche data driven, les organisations parviennent à une gestion des budgets plus efficiente :

• En identifiant les potentielles anomalies opérationnelles.
• En optimisant les campagnes d'acquisition client sur les segments moins performants.
• En faisant des prévisions des ventes qui permettent d'anticiper la stratégie commerciale et de mieux gérer les stocks.
• En identifiant les segments de clients et les canaux de communication les plus rentables.

1 - La fiabilité et la pertinence des données

Pour que l'approche data driven soit optimale, les données collectées doivent être fiables et pertinentes. Même si les sources de données sont multiples (géolocalisation, sondages, profils clients, téléchargement de contenu, comportement sur le site web), la collecte doit être minutieuse. Inutile de recueillir la totalité des données existantes sur les clients, il est nécessaire de se concentrer sur les données utiles et en accord avec les objectifs fixés.

Par exemple, une marque constate que les efforts consentis par les clients (CES) sont élevés lors de la phase d'achat. Elle peut alors se baser sur les données pour fluidifier le parcours client, en récoltant les informations nécessaires pour comprendre les points de frictions comme les clics sur le site web, les pages visitées avant de trouver le produit ou encore le temps resté sur chaque page.

2 - L'amélioration continue

L'approche data driven s'inscrit naturellement dans une démarche d'amélioration continue en faisant des données un levier de progrès constant pour les entreprises. En effet, les données, qui alimentent le processus d'amélioration continue, permettent aux professionnels d'établir des stratégies évolutives selon les besoins changeants des clients et de répondre efficacement aux nouvelles exigences du marché.

3 - Le décloisonnement des équipes

Un des avantages principaux de l'approche data driven est le décloisonnement des équipes. Aujourd'hui encore, seuls 20 % d'entreprises françaises utilisent les données pour unifier les stratégies et les collaborateurs. L’accès et le partage des données en temps réel permettent aux entreprises de décloisonner les métiers, et aux équipes de tendre vers plus d'agilité.

1 - Évaluer le niveau de maturité data de l'organisation

Chaque entreprise doit adapter son approche data driven en fonction de son niveau de maturité data. La maturité data représente la capacité d'une entreprise à gérer efficacement les données pour en extraire le plein potentiel. En fonction de leur taille et de leur secteur, il n'est pas nécessaire pour toutes les entreprises d'opter pour une approche data driven. Par exemple, une petite boutique de quartier n'a pas les mêmes besoins qu'une enseigne internationale en matière d'analyse et de traitement des données.

Pour mesurer la maturité data d'une entreprise, il convient de se baser sur 5 axes :

• Le potentiel data : pour évaluer les données disponibles dans l'entreprise.
• La stratégie data : qui regroupe les actions à effectuer pour intégrer les données à la stratégie d'entreprise et pour en tirer de la valeur.
• La culture data : qui indique le niveau de sensibilisation de l'entreprise vis-à-vis des enjeux de sécurité et de fiabilité liés aux données.
• La gouvernance data : pour comprendre l'implication de la direction dans la gestion des données (RGPD, cybersécurité, éthique des données).
• La compétence data : pour déterminer les ressources disponibles lors de la mise en place d'une stratégie data driven.

2 - Définir les KPI et objectifs communs

Comme indiqué précédemment, la collaboration entre les différentes équipes est l'un des principes fondamentaux de l'approche data driven. Alors, pour que l'ensemble des collaborateurs avancent dans la même direction, il est impératif de définir des KPI et des objectifs communs. Ces objectifs et KPI sont propres à chaque entreprise en fonction des besoins ou des potentielles problématiques.

3 - Instaurer une culture de la donnée

Devenir une entreprise data driven ne se limite pas à l'analyse de données. Pour que l'approche data driven soit vraiment efficace, il faut que tous les collaborateurs soient impliqués dans la démarche. De cette manière, les organisations peuvent moderniser leur culture d'entreprise. Pour sensibiliser l'ensemble des collaborateurs, les entreprises peuvent :

• Mettre en place des formations et accompagner les salariés dans leur apprentissage, la maîtrise de nouvelles compétences (data mining) ou de nouveaux outils.
• Impliquer la direction dans la culture d'entreprise pour inciter les collaborateurs à adopter la démarche.
• Faciliter l'accès aux données pour les collaborateurs habilités.
• Encourager une culture de la proactivité basée sur les données et permettre à chaque collaborateur d'être une force de proposition.

4 - Investir dans une infrastructure technologique

L'approche data driven implique l'exploitation de données, généralement du Big Data. Pour réussir à gérer et stocker cette quantité de données, les entreprises s'équipent d'une infrastructure technologique suffisamment performante, comme :

• Un outil de business intelligence.
• Une solution de stockage : un data lake ou un data warehouse pour les entreprises travaillant avec une grande quantité de données.
• Un outil ETL pour extraire et transformer les données.
• Un outil de visualisation de données.

5 - Opter pour l'approche DaaP (Data As A Product)

Pour s'inscrire en tant qu'entreprise data driven, il semble nécessaire de considérer la donnée comme un produit. Pour y parvenir, les entreprises mettent en place un management de la donnée, appelé DaaP (Data As A Product). Grâce à cette approche, les données sont traitées comme des actifs stratégiques essentiels. Ainsi, les organisations restent alignées avec les besoins évolutifs des clients, ce qui apporte de la valeur ajoutée à l'expérience. Opter pour l'approche DaaP nécessite d'effectuer régulièrement des processus de traitement, de maintenance, et de mise à jour, en créant un cycle de vie pour chaque donnée, comme pour tout autre produit.

6 - Recruter ou former des data scientists

Pour devenir une entreprise data driven performante, il est impératif de bénéficier d'une expertise technique interne. Si l'opportunité se présente, les entreprises peuvent proposer une montée en compétence pour les salariés désireux de s'adonner aux métiers liés à la donnée. Dans le cas contraire, il est recommandé d'embaucher des data scientists. Un investissement nécessaire pour l'entreprise pour mener à bien la collecte, l'analyse et le traitement massif de données.

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