Vous avez probablement entendu parler du big data, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de tous les autres termes de la 4e révolution industrielle qui rebondissent de nos jours. Bien qu'ils travaillent tous ensemble pour créer une expérience client améliorée et aider les entreprises à réaliser leurs livrables. L'analyse des données, qui est l'analyse des mégadonnées, en segments intelligibles et perspicaces, est l'un des avantages les plus utiles et immédiats de la puissance de calcul d'aujourd'hui et des vastes ensembles de données.
L'analyse des données contient un aspect humain important, car les gens doivent être formés sur la façon d'interpréter les données de manière utile, en fonction du contexte dans lequel ils se trouvent. Par exemple, dans le cas d'une anomalie telle qu'une pandémie internationale, les ensembles de données changeront radicalement, sur une période de moyen à long terme. Bien que l'IA et l'apprentissage automatique soient excellents, ces types de calculs apprennent à partir de données simulées, qui sont généralement extrapolées à partir de données qui existaient auparavant. Et puisque les anomalies ne sont que ça – anomalies – il va de soi qu'une machine n'aura pas la capacité d'un être humain d'analyser les données contextuellement et de faire des suggestions et des recommandations en conséquence.
L'analyse des données continuera de croître comme un ensemble de compétences souhaitable pour tout employé, qu'il ait besoin d'apprendre à analyser, visualiser ou interpréter les données. Il y a des avantages immédiats à avoir un analyste de données sur votre paie:
Sommaire
1) L'analyse des données fait gagner du temps
Tant d'actions nécessitent que vous ayez au moins un ensemble de données partiel, s'il est hors de question d'en avoir un complet. Comment votre dernière stratégie marketing a-t-elle fonctionné? La stratégie SEO de votre site web? Qu'en est-il de vos projections d'actions pour les trois prochaines années si vous êtes une société cotée? Toutes ces variables exigent que des données tangibles soient disponibles pour que des décisions éclairées puissent être prises. Imaginez la pression exercée sur les ressources temporelles de votre entreprise, principalement la main-d'œuvre, si vous ne pouvez pas rendre compte des performances et atteindre les objectifs à l'aide de données réelles. Il ne vous reste plus que des estimations, qui prennent beaucoup de temps à créer et encore plus à extrapoler correctement, car de par leur nature même, elles conduiront à des inexactitudes flagrantes.
Disons que nous utilisons l'exemple du cours de l'action: vos analystes financiers travaillent dans un environnement sans données. Aucune donnée n'existe pour le comportement précédent des stocks, même jusqu'à la semaine dernière. Ils utilisent le cours de l'action d'aujourd'hui pour essayer de deviner ce qu'il sera dans les trois prochaines années. Cela n'a aucun sens logique et c'est une perte de temps. Il a moins de chances d'être précis que quelqu'un qui devine le changement de saison simplement parce qu'il est vivant. Dans le cas du jugement des saisons, l'ensemble de données représente des années de vie, aussi informelle que puisse être cette collecte de données. Mais dans cette expérience de réflexion, vos analystes financiers n'ont absolument rien sur quoi travailler et ils prennent l'une des décisions majeures qui affecteront votre entreprise à long terme. Leur temps pourrait être mieux utilisé avec des données disponibles.
2) L'analyse des données économise de l'argent
Avez-vous déjà essayé d'acheter une chaussure sans rien savoir à ce sujet? Eh bien, imaginez si vous deviez le faire complètement dans le noir et sans pouvoir toucher la chaussure avant l'achat. Cela semble être une façon ridicule de faire un achat, et c'est exactement à quoi ressemble le fonctionnement sans analyse de données au sein de votre entreprise. Vous devez essayer la chaussure. Ce sont des données tactiles. Vous devez savoir s'il s'agit d'une chaussure de course, d'une chaussure professionnelle ou d'une chaussure de loisirs. Il s'agit de données contextuelles ou de cas d'utilisation. Ceci n'est qu'un exemple de la façon dont même les actions les plus infimes de la vie sont, en fait, centrées sur les données.
Donc, si l'achat d'une chaussure peut être aussi compliqué en termes de collecte de données, qu'en est-il de l'exploitation d'une entreprise? Que vous créiez un produit ou offriez un service, la gestion de vos données pourrait faire la différence entre faire un profit ou faire une perte. Vous pouvez utiliser les données pour évaluer les performances et découvrir les domaines clés dans lesquels vous pouvez augmenter l'efficacité et adopter des mesures de réduction des coûts. Disons que vous sont le fabricant de la chaussure de course. Ce n'est pas une situation «Si la chaussure va, ils la porteront». Vous devez faire une analyse de marché afin de savoir où se situe votre produit. Quels sont les USP de vos concurrents? Y a-t-il suffisamment de coureurs dans la région que vous ciblez pour rentabiliser l'entreprise? Il ne sert à rien de parcourir toute la chaîne logistique pour livrer des produits qui ne sortiront pas des étagères, alors qu'ils pourraient se déplacer beaucoup plus rapidement dans une région différente. Seules les données peuvent vous le dire.
Les personnes compétentes en analyse de données peuvent vous faire économiser des sommes incroyables simplement en rassemblant des modèles et des tendances, puis en les décomposant en recommandations fonctionnelles. En tant que propriétaire d'entreprise, il vous incombe de perfectionner les compétences du plus grand nombre de personnes dans chaque service afin de pouvoir analyser les données qui les concernent. Cela ne sert à rien pour l'ingénieur qui crée le matériau respirant révolutionnaire de la chaussure de course de voir les données relatives à ses ventes au Honduras. Il doit être capable d'analyser et d'interpréter les données essentielles pour le sien performance. Le moyen le plus rapide de rendre les personnes compétentes pour effectuer ces types d'analyses est de faciliter leur apprentissage en cours en ligne sur l'analyse de données. Non seulement ils sortiront de l'autre côté mieux équipés pour prendre les décisions qui feront avancer votre entreprise, mais ils le feront rapidement et avec parcimonie.
3) Débloquez de nouvelles informations
Souvent, les données produites par n'importe quelle forme de classement que vous entreprenez introduiront de nouvelles perspectives. Vous constaterez peut-être qu'un produit que vous ignoriez en termes de budget marketing est plus populaire dans une région spécifique qu'une autre. Ou peut-être qu'un service que vous offrez gagne en popularité à la suite d'un changement de saison, d'un nouveau bâtiment achevé à proximité de votre entreprise ou de toute autre variable. Ce ne sont pas des aperçus que vous pouvez voir «au pied levé» et qui nécessitent des données solides à prouver, en particulier aux parties prenantes. Si vous souhaitez faire évoluer votre entreprise et avez besoin de l'adhésion des investisseurs, une approche de vos opérations axée sur les données vous sera toujours utile.
De nouvelles perspectives sont toujours une opportunité: que ce soit pour améliorer vos opérations grâce à l'efficacité, à la réduction des coûts ou à un meilleur ciblage; mène sur de nouveaux produits que vous pouvez développer; de nouvelles opportunités de relations clients; ou opportunités d'embauche – la liste est interminable.
4) Corriger les erreurs et les erreurs
Selon Malcolm Gladwell dans son livre Valeurs aberrantes, il faut 10 000 heures à quelqu'un pour maîtriser une action spécifique, que ce soit la plongée sous-marine, le jeu de guitare ou le football. Maintenant, considérez ceci: pensez-vous que tous vos employés, fournisseurs et différentes parties prenantes ont accompli les 10 000 heures requises dans leurs rôles respectifs? Et s'ils ne l'ont pas fait, avez-vous le temps d'attendre qu'ils soient maîtres dans tout ce qu'ils font? Bien sûr que non. À l'ère du «temps, c'est de l'argent», tout temps passé à ne pas être productif au plus haut niveau est du temps perdu. Cela signifie que pour tous les employés et autres parties prenantes qui ne sont pas encore maîtres de leur métier, et qui ne le seront généralement jamais, des erreurs seront commises. Et ces erreurs ne s'infiltreront pas lentement. Au quotidien, vous pouvez faire face à jusqu'à 12 actions erronées de la part de tous les acteurs de votre entreprise. Certains que vous pouvez autoriser: l'agent de sécurité qui a oublié de verrouiller le cadenas de l'entrepôt, mais vos mesures de sécurité intégrées ont veillé à ce que vos biens soient protégés. C'est une nuit. Une erreur stupide. Cependant, qu'en est-il d'une erreur comptable? Vous ne pouvez pas vous permettre d'avoir de l'argent non comptabilisé lorsque vous devez faire vérifier vos livres. L'analyse des données comble le fossé entre l'erreur humaine et les mesures pour corriger ces erreurs.
Ils disent que « les données ne mentent pas '' et c'est cette facette même de la fonction d'analyse des données que vous devez systématiquement exploiter parce que c'est vrai. Les données peuvent être biaisées en fonction de la taille de l'ensemble de données et cela peut affecter sa précision au moment de l'extrapolation, mais les chiffres eux-mêmes sont factuels. Si les chiffres indiquent que les ventes ont augmenté de 13% au cours des 3 dernières semaines, c'est en fait le cas. C'est à l'analyste de données d'interpréter les résultats pour montrer le modèle quotidien, peut-être à quelle heure ces ventes ont été réalisées et où. Mais cela ne peut que contribuer à renforcer davantage vos opérations. Lorsque des erreurs sont impliquées, une bonne analyse approfondie peut vous aider soit à atténuer ces erreurs, soit à corriger immédiatement les erreurs si elles existent toujours.
5) Utilisez des jeux de données et des interactions réactifs en temps réel
Avec la puissance de calcul actuelle, il est possible d'avoir des ensembles de données en direct qui changent constamment et permettent une interprétation et des interactions immédiates. Ceci est particulièrement important dans les industries où les données en direct sont un must, comme le marché boursier. Les traders ne dépensent pas d'argent sur la position d'une action d'il y a deux heures. Ils ont besoin d'une mise à jour minute par minute. Cela peut également vous aider si vous êtes impliqué dans d'autres activités telles que l'expédition ou d'autres activités logistiques. Vous pouvez suivre les conducteurs en temps réel et ajuster leurs itinéraires en cas d'accident sur leur chemin. Les données d'itinéraire de chaque conducteur peuvent ensuite être rassemblées et analysées pour trouver le meilleur compromis entre kilométrage et efficacité. Peut-être que le nouvel itinéraire comportait de nombreuses pentes et que le conducteur devait accélérer davantage, brûlant plus de carburant. Y a-t-il un chemin différent qu'il pourrait emprunter la prochaine fois que quelque chose de similaire se produira? Ceci n'est possible que parce que vos opérations sont à la fois statiques et dynamiques: statiques, car les destinations de début et de fin restent les mêmes sur une longue période – vous fournissez à une entreprise spécifique, basée dans un lieu spécifique; et dynamique, car vous pouvez désormais utiliser l'analyse de données en temps réel sur site pour améliorer les performances. Il est difficile de ne pas voir les avantages d'une telle approche basée sur les données.
6) Les campagnes de vente et de marketing basées sur les données sont généralement plus efficaces
De nos jours, il existe de nombreuses entreprises spécialisées avec des budgets élevés auxquels vous devez faire face. Ces titans de l'industrie utilisent souvent les données à leur plein avantage, possédant des équipes d'analystes de données dédiés pour analyser leurs finances, leurs relations clients, leurs ventes et leur marketing. Ils ont créé le modèle à suivre pour les petites entreprises, car ils ont prouvé que l'utilisation de données dans les campagnes de vente et de marketing fonctionne.
Par exemple, la commercialisation par Apple de l'iPod original. Ils ont rassemblé des données qui leur ont montré qu'ils devraient cibler les milléniaux férus de technologie qui seraient attirés par deux propositions de valeur très spécifiques:
Ici, ils ont non seulement remis en question le statu quo des lecteurs mp3 à l'époque (même si le format actuel de l'iPod était AAC) en offrant une quantité considérable d'espace supplémentaire pour les chansons; mais ils ont également pensé que, puisque la plupart de la population mondiale utilise un PC sur un Mac, ils devraient également ouvrir leur produit à ce marché. Ajoutez à cela les silhouettes désormais emblématiques de diverses personnes cool qui jamment, la société a décroché le jackpot. Repos assuré; ce n'était pas une victoire attendue. Sans une recherche approfondie effectuée au préalable et une compilation de ces données en mesures utiles et exploitables, l'ensemble du déploiement aurait pu suivre le chemin des entreprises technologiques précédentes qui ont échoué.
7) Améliorer le ciblage et la personnalisation des clients
Cet avantage final de l'analyse des données est plus important que jamais. Dans ce monde où tout le monde a un appareil portable capable de se connecter à Internet en 3 secondes ou moins, il est important que vous compreniez l'individualité des gens. Google propose aux utilisateurs un moteur de recherche pour trouver tout ce dont ils ont besoin sur Internet indexable. YouTube leur permet de rechercher des vidéos de la même manière. Et Spotify permet aux gens de rechercher des genres, des artistes et même des humeurs de musique. Les gens ont déjà toutes ces expériences prêtes à l'emploi et individualisées à portée de main. Pourquoi prendraient-ils en charge une gamme de produits ou un service qui ne répond pas à des critères qui peuvent si facilement être satisfaits par un smartphone?
C'est là que l'analyse des données joue un rôle. Cela ne veut pas dire que vous devez changer votre stratégie de relation client à la volée, mais vous devez rester adaptable. Cela signifie être prêt à permettre aux clients de se sentir plus connectés à vos produits de manière plus individuelle. Peut-être que vous créez un produit qui sera utilisé de façon continue, comme un chariot élévateur ou un engin de terrassement. Pourquoi ne pas essayer d'ajouter de la valeur à votre client B2B en arborant son logo sur le côté du véhicule? Vous savez que vous avez créé le véhicule en tant que fabricant, tout comme eux. Mais cela crée un sentiment d'inclusivité et de personnalisation difficile à reproduire. Cela permet au client de se sentir valorisé.
Il existe de nombreuses autres façons dont les données que vous obtenez ensuite de l'expérience utilisateur peuvent alimenter votre future stratégie de relation client. Si l'impression du logo ci-dessus a été bien accueillie par plus d'un client, vous disposez maintenant d'un ensemble de données actif avec lequel travailler et vous pouvez regarder d'autres produits que vous fabriquez pour leur adéquation. En tant que tel, vous vous adaptez.
