Que signifie DATA Driven ?
En français, data-driven pourrait être traduit par “axé sur la donnée”. Mais que signifie réellement ce terme ? Pour faire simple, c’est le contraire d’une stratégie « au doigt mouillé » ! Data-driven, c’est donc la systématisation de prise de décision stratégique fondée sur l’analyse des données collectées par l’entreprise.
Quelles sont les typologies de données collectées ?
L’approche data-driven s’appuie sur trois types de données qu’il est important de différencier :
- Les données structurées : Elles sont organisées selon un modèle préétabli, comme des tableaux dans une base de données. Elles incluent des indicateurs chiffrés, tels que les informations de vente (prix, quantités en stock). Ces données sont les plus faciles à analyser et à manipuler. Elles constituent la base des analyses marketing et financières.
- Les données non structurées : Elles n’ont pas de format prédéfini, ce qui les rend plus difficiles à traiter. Elles incluent des textes libres, des images, des vidéos ou encore des publications sur les réseaux sociaux. Bien que complexes, les progrès de l’intelligence artificielle (IA) permettent désormais de les analyser, offrant ainsi une meilleure compréhension des comportements et préférences des clients. Ce type de données aide, par exemple, à déterminer si l’opinion des clients vis-à-vis de vos produits ou services vous est favorable.
- Les données semi-structurées : Elles se situent entre les deux. Elles contiennent des éléments structurés, mais avec une certaine flexibilité. Les e-mails en sont un exemple typique, car ils peuvent inclure des images ou du texte libre (non structuré), ainsi que des informations comme des dates et des noms de destinataires (structurées).
Quel est l’intérêt du développement d’une démarche data-driven ?
Une prise de décision fiabilisée :
Revenons sur notre stratégie du “doigt mouillé”, dans ce cas, la prise de décision s’appuie sur une intuition, une idée reçue (vraie ou fausse) sur le comportement des clients et les habitudes organisationnelles de l’entreprise.
A contrario, dans le cadre d’une entreprise qui fonctionne avec une méthodologie data-driven, la gestion et donc la prise de décision stratégique aura une approche plus “scientifique”, elle sera basée sur des données chiffrées et fiables.
Les informations collectées permettent aux organisations de mieux comprendre le marché et leurs cibles. Grâce aux modèles prédictifs, les entreprises peuvent anticiper les évolutions du marché et les besoins futurs de leurs clients.
Une réduction des coûts :
Outre l’amélioration des ventes, une gestion data driven permet également de gagner en efficacité sur les questions financières en permettant de mieux cerner les risques, notamment commerciaux, et d’en réduire l’impact.
En management, cette méthodologie est également utilisée pour améliorer la productivité des machines ou de vos collaborateurs.
Quels domaines professionnels peuvent avoir recours à des démarches data-driven ?
De nombreux secteurs peuvent tirer parti d’une approche data-driven, mais le marketing est sans doute le plus emblématique. Grâce à des outils tels que Google Analytics, les marketeurs sont en mesure d’accéder à une quantité de données. Cette approche analytique leur permet de connaître le comportement des clients, leurs centres d’intérêt et les freins dans leurs parcours d’achat. Ces données permettent aux experts de formuler des recommandations sur la stratégie de relation client ou sur l’optimisation de l’expérience utilisateur (UX), par exemple.
D’autres services d’entreprise, comme la finance ou le management, peuvent également bénéficier d’une approche data-driven. Même s’il est facile pour le premier de comprendre pourquoi, il est peut-être plus complexe d’appréhender les avantages que la démarche peut apporter au second. Toutefois, appliquer une gestion basée sur les données à l’ensemble des ressources managériales peut être un véritable atout pour vos équipes. Par exemple, dans la gestion des ressources humaines, une approche data-driven permet de rationaliser le processus de recrutement (tri des CV) ou d’optimiser la planification de la main-d’œuvre.
Les domaines scientifiques (recherche, santé, météorologie) pour lesquels il est indispensable de pouvoir collecter et analyser efficacement un grand nombre de données afin d’émettre des diagnostics, prédire divers phénomènes (sociétaux ou environnementaux), ou émettre des recommandations sont des secteurs pour lesquels la méthode data driven est devenue incontournable.
Comment mettre en place une démarche data-driven ?
Collecter la donnée
Au commencement de toute stratégie data-driven, il y a la collecte de données pertinentes et exploitables.
Dans un premier temps, il est nécessaire d’identifier les éléments statistiques nécessaires à la réalisation de vos objectifs. Ensuite, veillez à sélectionner les canaux pertinents : site internet, réseaux sociaux, ou autres, qui vous permettront d’acquérir les ressources souhaitées.
Vient pour finir, le réel enjeu de la collecte de données : son automatisation. Automatisez la remontée des informations pour vous affranchir des interventions manuelles limitantes et ainsi gagner un temps considérable. Pour cela, de nombreux outils existent, mais pour le tracking de votre site web, la suite Google est déjà bien pourvue avec Google Tag Manager et Google Analytics.
Traiter sa donner
Après la collecte, il faut s’assurer que les données sont fiables et bien organisées. Encore une fois, Google est votre ami : il mettra vos données structurées dans des tableaux pour que vous puissiez y accéder facilement, et vous permettra de segmenter ces dernières pour créer de grands ensembles personnalisés et analysables.
Si vous collectez des données autres que celles de votre site internet, il faudra que vous restiez vigilant : les données que vous récoltez doivent faire l’objet d’un traitement afin de les rendre accessibles. Il faudra donc que ces dernières soient nettoyées (suppression des doublons et des informations inutiles), et intelligibles par la standardisation d’un format adapté. Là encore, la clé de voûte du succès est d’optimiser au maximum ce processus chronophage à l’aide d’outils : CRM, PIM, DMP, etc.
Analyser les données
Après avoir collecté et segmenté les données, il est temps de les analyser.
L’objectif est d’interpréter les éléments statistiques collectés pour les transformer en outils facilitant la prise de décision. La formation de vos collaborateurs et leur sensibilisation à la culture data-driven est déterminante à cette étape du processus. Il convient par la suite d’établir un reporting régulier aux décisionnaires pour garantir l’efficacité de la stratégie choisie, et de pouvoir la modifier rapidement si nécessaire.
Pour maximiser les résultats, nous vous recommandons également la mise en place de phases d’A/B testing combinées à une mise en pratique de la méthode agile. La première permet de mettre à l’épreuve différentes hypothèses issues de la réflexion analytique. La seconde vous permettra d’optimiser l’allocation de vos ressources (humaines et financières) et leur réorganisation rapide si nécessaire.
