Les entreprises modernes font face à des défis inhérents à la fluctuation toujours plus rapide des marchés et à leur transformation digitale. Une stratégie data-driven permet de faciliter la prise de décision des entreprises dans ce contexte qui laisse de moins en moins de place à l'approximation.
Qu'est-ce qu'une stratégie data-driven ?
Une stratégie data-driven est une manière d'orienter une entreprise basée sur des analyses objectives et chiffrées, plutôt que subjectives. Elle limite l'influence du facteur humain dans l'analyse des données, pour faciliter la prise de décision. Se basant sur des calculs mathématiques et des probabilités, une stratégie basée sur les données aura tendance à être plus fiable qu'une stratégie d'orientation classique, soumise à l'interprétation de divers paramètres, dont certains peuvent induire le décideur en erreur.
La stratégie data-driven consiste donc en une collecte minutieuse et globale de tout type de données concernant l'entreprise, comme ses clients, ses performances, l'état du marché actuel et prévisible... Données qui seront ensuite confiées à des outils d'analyse informatique de plus en plus pointus de traitement de données, voire d'intelligence artificielle.
Avantages de mettre en place une stratégie data-driven
La transformation digitale des entreprises apporte son lot d'avantages, tant dans la recherche de performances que dans sa gestion interne. L'objectivisation des décisions et l'automatisation des processus en sont les deux plus importantes.
Objectivisation des données pour a prise de décision
C'est l'objectif numéro un de ce type de stratégie et son principal avantage. Améliorer la prise de décision opérationnelle et financière en la faisant reposer sur des critères objectifs non équivoques. Par exemple, laissant de côté l'intuition des décideurs dans l'analyse des performances, une entreprise de vente en ligne pourra recueillir les données de ses clients telles que les produits consultés fréquemment, le temps qu'ils passent sur chacune des pages, les produits souvent laissés en attente dans le panier...
Un analyste humain ne pourrait pas recueillir en personne toutes ces données et les analyser en regard des autres pour en tirer une conclusion efficace rapidement. Ce qui nous mène au second avantage de la stratégie data-driven.
Automatisation de la collecte et de l'analyse des données
Le matériel informatique de pointe utilisé pour mener une stratégie data-driven permet de gagner beaucoup de temps en automatisant la collecte et l'analyse. Les outils utilisés n'ont besoin que de quelques secondes pour rassembler et trier les différentes données, évitant à un opérateur humain la fastidieuse tâche de créer et renseigner des fichiers. Cela libère donc du temps, mais aussi du personnel, qui pourra se concentrer sur d'autres tâches tout aussi importantes, mais qui ne peuvent pas être automatisées, comme la relation avec la clientèle, le marketing, le contact avec les fournisseurs... Même constat avec l'analyse des données en fin de traitement, qui nécessite plusieurs heures, voire plusieurs jours selon leur complexité, pour être interprétées par un analyste.
Applications du data-driven dans les entreprises modernes
Une stratégie data-driven peut s'appliquer à tous les aspects d'une entreprise, quels que soient sa taille et son domaine d'activité.
E-commerce : personnalisation de l'UX et ventes croisées
De nombreuses plateformes de vente en ligne, surtout les plus célèbres, utilisent une stratégie data-driven pour proposer à leurs clients une expérience utilisateur optimisée. Grâce aux historiques de navigation, à l'analyse des comportements en ligne... L'entreprise peut comprendre les attentes de sa clientèle et agir en conséquence. Niveau performances et marketing, une mise en commun des données pourra permettre de proposer à un client qui a acheté une console de jeu par exemple, des accessoires adaptés, tout en s'assurant qu'on ne lui propose pas quelque chose qu'il a déjà, en vérifiant automatiquement l'historique d'achat avant la proposition.
Logistique et gestion interne
L'une des tâches les plus complexes pour une entreprise de production est la gestion de ses stocks. Qu'il s'agisse de matières premières ou de produits finis destinés à la vente, une erreur d'appréciation humaine dans les besoins de l'entreprise peut conduire à des coûts de stockage élevés et un manque à gagner conséquent. En utilisant une stratégie data-driven pour gérer les stocks et prévoir les besoins à venir, on diminue la probabilité d'un surplus tout comme d'une rupture en début et en fin de chaîne. La rapidité de traitement des données permettra même d'ajuster tout aussi rapidement toute la chaîne logistique en cas de fluctuation du marché ou d'imprévu, rendant l'entreprise beaucoup plus réactive et résiliente.
Étapes pour développer une stratégie data-driven efficace
Sur le papier, il est assez simple d'élaborer une stratégie data-driven. Cependant, cette simplicité a pour prix le respect de quelques points clés.
Collecter les données pertinentes
Une stratégie data-driven efficace repose sur la collecte de données pertinentes au regard de l'objectif visé. Par exemple, pour améliorer les performances de vente, il faudra concentrer la collecte sur les données des clients et leur comportement. Alors que pour une gestion de stock, des données relatives au marché global et aux prévisions de vente/achat seront plus pertinentes. Il faut donc varier les sources.
Mettre en place un système informatique et logiciel efficace
La quantité de données à traiter étant considérable, il est obligatoire d'investir dans du matériel informatique adapté. De nombreuses solutions analytiques comme l'IA ou le machine learning existent. Avant de les mettre en place, il faudra s'assurer de la sécurité du système et de sa fiabilité.
Changer la dynamique d'équipe et former les employés
Adopter une stratégie data-driven veut dire changer complètement de paradigme dans la façon de travailler. Il faut donc dès le début former les collaborateurs à cette méthode de collecte, d'analyse et de prise de décision, mais surtout à l'utilisation des outils informatiques pour en tirer le maximum de leur efficacité. Ce sera surtout le rôle du manager de créer cette culture d'entreprise data-driven, loin des habitudes et des méthodes traditionnelles.
Le rôle d'un manager dans la transformation data-driven
Le manager aura pour mission de faire comprendre à tous les acteurs de l'entreprise les raisons et l'objectif d'une stratégie data-driven. C'est pour leurs qualités humaines que les managers sont généralement recrutés après une formation en école de commerce, voire un Executive MBA en ligne. Mais aussi pour leur faculté à susciter l'adhésion des membres d'une équipe.
En plus de définir ces objectifs, il leur faudra les présenter aux équipes, mais aussi les encourager dans les nouvelles pratiques, qui peuvent pour certains sembler immatérielles. Promouvoir une culture data-driven, soutenir la montée en compétence des équipiers et bien entendu garder un œil critique sur les résultats obtenus seront donc leurs principaux intérêts.