Data driven : pourquoi et comment analyser des données ?

Data driven : pourquoi et comment analyser des données ?

Si vous êtes arrivé sur cet article, c’est que vous avez conscience de l’importance des données pour votre entreprise. Il faut dire qu’une enquête de la BPI montre que 61% des dirigeants n’ontpas ou peu mis en place d’outils de maîtrise de leurs données…  

Alors, si vous vous posez des questions sur la stratégie Data Driven et sur comment analyser des données, cet article est pour vous ! 

 

La définition du Data Driven

Le pilotage des données par la data s’appuie sur les informations collectées par l’ensemble de votre organisation pour développer des stratégies performantes pour votre activité. 

Vous le savez, la réussite passe par la mise en œuvre d’objectifs mesurables. Or, le Data Driven consiste à vous donner les clés, via des indicateurs de performance, pour mesurer votre progression vers ces objectifs. 

Si la théorie paraît simple, la pratique s’avère plus complexe. Piloter une entreprise par la data consiste à mettre en place des outils, des capacités et surtout une culture qui agit sur les données. C’est cet aspect opérationnel qui pose souvent des difficultés aux entreprises… 

 

 

Les 2 prérequis au Data Driven

Avant de vouloir analyser la donnée à tout prix, il est important d’intégrer les bases d’une stratégie Data Driven. 

 

    La collecte pertinente de données

Le mot-clé ici est « pertinence ». Des milliers de données transitent chaque jour au cœur de votre entreprise. Mais elles sont loin d’être toutes utiles ! Vous devez identifier celles nécessaires à l’amélioration de vos services, celles qui vous aideront à atteindre vos objectifs. 

C’est un défi de taille ! Les data-scientist affirment passer 80 % de leur temps à obtenir, nettoyer et préparer des données, et seulement 20 % de leur planning à construire des modèles, à analyser et à tirer des conclusions de ces informations. 

 

    La qualité des données

Cependant, il ne suffit pas de disposer de données exactes, opportunes et pertinentes pour adopter une démarche Data Driven. Les informations collectées se doivent d’être : 

 

  • Accessibles 

Excel apparaît souvent comme THE outil pour rendre les données accessibles. Aïe ! Non seulement le risque d’erreur est grand, mais la collecte peut être fastidieuse. Excel doit être un support et non un outil data à part entière. 

Il existe aujourd’hui des outils bien plus efficaces pour collecter les données et favoriser leur partage. Ce qui nous amène au point suivant… 

 

  • Partageables 

Il doit exister une culture de partage des données au sein de l’organisation. Cela permet de combiner les informations, afin de les analyser en profondeur et d’en tirer des conclusions de qualité.  

Imaginez qu’un client achète une voiture avec une prestation d’entretien annuel. Pour suivre parfaitement son parcours et assurer sa satisfaction, le service commercial doit pouvoir synchroniser ses données avec l’atelier. Ainsi, lorsque l’acheteur reviendra pour l’entretien, l’atelier disposera de toutes les informations contractuelles et administratives. La prise en charge du client sera bien plus fluide et efficace ! 

 

  • Interrogeables 

Les données sont généralement regroupées dans un tableau reporting. Pour des rapports et analyses performants, vous devez filtrer, regrouper et agréger ces données. L’objectif est de réduire les grandes quantités d’informations brutes en un ensemble catégorisé de chiffres.   

Une technique qui permet de détecter des tendances ou de comprendre les comportements de ses différents clients.  

Data driven : pourquoi et comment analyser des données ?

 


Comment analyser les données dans une démarche Data Driven ?

La transition vers une organisation axée sur les données nécessite un changement de culture d’entreprise, une stratégie bien définie, revue et ajustée périodiquement. C’est le même principe que pour la transformation digitale : une évolution en profondeur des moyens et méthodes de travail, pour aligner les équipes sur un objectif commun. 

 

    Lever les barrières culturelles

La première étape consiste donc à identifier les barrières culturelles au sein de l’entreprise, qu’il s’agisse d’outils ou pratiques obsolètes, d’habitudes bien ancrées ou d’a priori sur le changement.  

Votre stratégie doit prévoir des investissements et des activités visant à remédier à ces problèmes, comme des formations sur le principe « Data Driven », mais aussi concernant les outils choisis. 

Les investissements dans ce domaine seront rentabilisés au fil du temps. 

 

    Trouver les questions sans réponse

Il est rare qu’une entreprise parte de zéro concernant l’analyse de données. Bien souvent, les organisations possèdent déjà une liste d’indicateurs de performance et travaillent avec un tableau reporting pour piloter leurs décisions. Cependant, sans réelle stratégie Data Driven, les analyses restent limitées. 

Vous avez forcément des questions sans réponse ! 

Par exemple, vous pouvez constater que vos ventes ont augmenté de 10% par rapport à l’année dernière. C’est bien, c’est un bon indicateur, mais encore faut-il comprendre « pourquoi » les ventes ont progressé. 

Quelles actions ont contribué à cette évolution positive ? Avez-vous lancé davantage de campagnes marketing (si oui, il serait bien de savoir si cette hausse de 10% couvre les frais engendrés par les nouvelles dépenses marketing), amélioré la satisfaction client et le taux de renouvellement, créé une offre unique sur le marché, profité d’un événement ou d’une situation particulière… ? 

Si vous voulez réitérer cette hausse (voire l’augmenter), vous devez identifier les causes sous-jacentes. 

 

    Définir ses indicateurs clés de performance

On vous prépare une série d’articles pour vous aider à définir les indicateurs de performance, en fonction des services et des objectifs. Nous n’allons donc pas nous attarder sur ce point ici. 

Retenez que le choix des métriques est relié à vos objectifs d’entreprise, ainsi qu’aux questions auxquelles l’analyse de données doit répondre (cf paragraphe précédent). 

 

    Adopter un outil reporting pour analyser les données

Difficile de collecter et d’analyser des données sans logiciel spécifique ! L’idéal est d’en trouver un qui se connecte à vos outils existants, pour faciliter sa prise en main. Le but est que vos collaborateurs le prennent en main rapidement pour profiter au mieux de ses fonctions reporting.  

Par ailleurs, un logiciel qui s’intègre dans votre système d’information permet de profiter de données à jour, en temps réel. Vos tableaux de bord mentionnent ainsi votre situation à l’instant T, ce qui ajoute de la flexibilité et de l’agilité à votre organisation. 

Il est aisé de paramétrer des alertes lors de l’atteinte de certains seuils, afin de réagir au plus vite. 

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