Data analytics : définition et enjeux.

Mettre en œuvre une stratégie data-driven performante au sein de son entreprise nécessite de suivre une démarche structurée et de mobiliser les compétences idoines.

Les principales étapes pour établir une stratégie data analytics réussie sont :

1. Définir des objectifs business précis, avec des KPIs mesurables ;
2. Identifier les données pertinentes à collecter en lien avec ces objectifs. Il peut s’agir de données clients, commerciales, produits, etc. ;
3. Sélectionner les outils d’analytics adaptés aux besoins et au volume de données ;
4. Collecter et consolider les données provenant de différentes sources ;
5. Nettoyer et préparer les données pour l’analyse ;
6. Analyser les données via des méthodes statistiques et le data mining ;
7. Interpréter et valoriser les insights avec des rapports et des dataviz (data visualisation) ;
8. Intégrer ces insights aux processus métier pour créer de la valeur ;
9. Mesurer régulièrement l’impact sur les KPIs et ajuster la stratégie.

Cette démarche exige une collaboration étroite entre les équipes métiers, data et IT.

Mener à bien un projet d’analyse de données requiert des compétences spécifiques :

• Une expertise métier pour définir les besoins et objectifs ;
• Du data engineering pour collecter, nettoyer et stocker les données ;
• Des data analysts pour réaliser l’analyse statistique ;
• Des data scientists pour appliquer le machine learning ;
• Des dataviz pour restituer les résultats sous forme de tableaux de bord.

Certaines de ces compétences peuvent être internalisées tandis que d’autres seront apportées par des prestataires externes. Il est essentiel de former les collaborateurs pour qu’ils appréhendent les enjeux data et sachent exploiter les insights.

De nombreux outils existent pour mettre en œuvre une stratégie d’analyse de données. Les plus courants sont :

• Les suites analytics comme SAS, SPSS ou Statistica pour l’analyse statistique ;
• Les logiciels de dataviz interactifs comme Tableau, Qlik ou Microsoft Power BI ;
• Les solutions de Big Data comme Hadoop pour traiter de gros volumes de données ;
• Les bibliothèques Python (Pandas, NumPy) pour la data science ;
• Les CRM comme Data Cloud et un ERP qui intègrent des modules de reporting.

Le choix des outils dépend de plusieurs critères : le volume de données, la complexité des analyses, les compétences en interne, le budget alloué, etc. Une phase de test est recommandée pour sélectionner les solutions les plus adaptées à chaque projet analytics.

Exploiter la data analytics présente de nombreux avantages qui impacteront positivement le développement de l’entreprise.

L’analyse des données clients permet d’identifier des profils types ainsi que des segments de clientèle et de mieux comprendre les parcours d’achat. Ces insights précieux peuvent servir à :

• Personnaliser les offres et le discours en fonction du profil client ;
• Orienter les campagnes marketing vers les bons segments ;
• Prédire le churn et fidéliser la clientèle ;
• Améliorer l’expérience client de A à Z.

Disposer d’informations précises sur ses clients est indispensable pour répondre au plus près à leurs attentes et se démarquer de la concurrence.

Grâce à la data analytics, chaque interaction avec un client ou un prospect peut être l’occasion d’enrichir sa base de données et d’affiner son profil. En consolidant dans la durée des informations telles que les habitudes d’achat du client, les contenus consultés sur le site web, les demandes faites au service client ou encore l’historique complet des achats, l’entreprise se dote d’une mine d’informations précieuses. L’analyse approfondie de ces données grâce à des techniques de machine learning et de modélisation prédictive permet ensuite de développer des cas d’usage de personnalisation très avancés. Par exemple, des systèmes de recommandation en temps réel qui proposent au client les articles qui sont le plus susceptibles de l’intéresser en fonction de son profil ou encore des promotions et des offres commerciales sur mesure envoyées par email suite à l’abandon d’un panier. Les parcours client peuvent aussi être optimisés de façon dynamique selon le profil et le contexte. Ainsi, la data analytics rend possible une personnalisation de masse, qui était auparavant très difficile à mettre en œuvre, offrant aux marques un véritable avantage compétitif.

L’analyse de données permet d’étayer la prise de décision à tous les niveaux au sein de l’entreprise. Les directions générales peuvent, par exemple, s’appuyer sur des indicateurs précis et fiables pour définir leur stratégie. Elles minimisent ainsi les risques en ayant une vision factuelle des dynamiques du marché. Dans les équipes marketing et commerciales, la data analytics guide l’allocation des budgets vers les leviers les plus efficaces en se basant sur le ROI passé des actions. Les marketeurs évitent ainsi de miser sur leur seule intuition. Dans les ressources humaines, la data analytics permet d’analyser avec précision les profils et les parcours professionnels des employés qui performent le mieux. Ces insights éclairent de manière utile les recrutements et l’identification des hauts potentiels. Dans la supply chain, la prévision précise de la demande grâce à l’analyse de données passées guide les plannings de production et d’approvisionnement. Les risques de rupture sont minimisés. Ainsi, quel que soit le service, la data analytics met à disposition des décideurs des informations prédictives indispensables pour réduire les incertitudes et prendre les meilleures décisions possibles.