Nous en entendons parler partout. Le terme » big data » est devenu à lui seul une sorte de mot à la mode ces derniers temps – et pour une bonne raison.
En exploitant la richesse des connaissances numériques disponibles au bout de vos doigts et en adoptant la puissance de la veille économique, il est possible de prendre des décisions plus éclairées qui conduiront à la croissance commerciale, à l’évolution et à l’augmentation des résultats.
En mettant en œuvre les bons outils de reporting et en comprenant comment analyser ainsi que mesurer vos données avec précision, vous serez en mesure de prendre le type de décisions fondées sur les données qui feront avancer votre entreprise. Bien sûr, cela semble incroyable en théorie.
Mais dans la pratique, même si vous avez accès aux meilleures données du monde, il est possible de prendre des décisions qui ne tiennent pas compte des informations tangibles, en suivant plutôt votre instinct. Dans la plupart des cas, cela peut s’avérer préjudiciable à l’entreprise.
Si parfois il est bon de suivre son instinct, la grande majorité de vos décisions basées sur l’entreprise doivent être soutenues par des métriques, des faits ou des chiffres liés à vos buts, objectifs ou initiatives qui peuvent assurer une colonne vertébrale stable à vos rapports de gestion et opérations commerciales.
Pour vous aider dans votre quête vers l’illumination analytique, nous allons explorer la prise de décision guidée par les données, étudier l’importance de la prise de décision guidée par les données et examiner quelques exemples concrets de la transformation de la perspicacité en action stimulant l’entreprise.
Qu’est-ce que la prise de décision guidée par les données ?
La prise de décision basée sur les données (DDDM) est un processus qui consiste à collecter des données en fonction d’objectifs mesurables ou d’indicateurs clés de performance, à analyser les modèles et les faits à partir de ces aperçus et à les utiliser pour élaborer des stratégies et des activités qui profitent à l’entreprise dans un certain nombre de domaines.
Fondamentalement, la prise de décision basée sur les données signifie travailler vers des objectifs commerciaux clés en exploitant des données vérifiées et analysées plutôt que de simplement tirer dans le noir.
Cependant, pour extraire une véritable valeur de vos données, elles doivent être précises ainsi que pertinentes pour vos objectifs. La collecte, l’extraction, le formatage et l’analyse des idées pour améliorer la prise de décision basée sur les données dans les entreprises était autrefois une tâche globale, qui retardait naturellement l’ensemble du processus de prise de décision sur les données.
Mais aujourd’hui, le développement et la démocratisation des logiciels de business intelligence donnent aux utilisateurs sans expertise technique profondément ancrée la possibilité d’analyser ainsi que d’extraire des idées de leurs données. En conséquence directe, moins de soutien informatique est nécessaire pour produire des rapports, des tendances, des visualisations et des aperçus qui facilitent le processus de prise de décision en matière de données.
De ces développements est née la science des données (ou du moins, elle a évolué de façon énorme) – une discipline où les compétences en piratage informatique et les statistiques rencontrent une expertise de niche. Cette profession assez nouvelle consiste à passer au crible de grandes quantités de données brutes pour prendre des décisions commerciales intelligentes axées sur les données.
L' » or » que les scientifiques des données » exploitent » se présente sous deux formes distinctes : qualitative et quantitative, et toutes deux sont essentielles pour prendre une décision axée sur les données.
L’analyse qualitative se concentre sur les données qui ne sont pas définies par des chiffres ou des métriques, comme les entretiens, les vidéos et les anecdotes. L’analyse des données qualitatives est basée sur l’observation plutôt que sur la mesure. Ici, il est crucial de coder les données pour s’assurer que les éléments sont regroupés de manière méthodique ainsi qu’intelligente.
L’analyse quantitative des données se concentre sur les chiffres et les statistiques. La médiane, l’écart-type et d’autres statistiques descriptives jouent ici un rôle central. Ce type d’analyse est mesuré plutôt qu’observé. Les données qualitatives et quantitatives doivent être analysées pour prendre des décisions d’affaires plus intelligentes fondées sur les données.
Maintenant que nous avons exploré la signification de la prise de décision dans les affaires, il est temps de considérer la raison pour laquelle la prise de décision fondée sur les données (DDDM) est importante.
« L’information est le pétrole du 21e siècle, et l’analytique est le moteur à combustion. » – Peter Sondergaard
Pourquoi la prise de décision basée sur les données est importante?
L’importance des données dans la décision réside dans la cohérence et la croissance continue. Elle permet aux entreprises de créer de nouvelles opportunités commerciales, de générer plus de revenus, de prédire les tendances futures, d’optimiser les efforts opérationnels actuels et de produire des informations exploitables. Ainsi, vous avez la possibilité de faire croître et évoluer votre empire au fil du temps, ce qui rend votre organisation plus adaptable. Le monde numérique est en constante évolution, et pour évoluer avec le paysage en constante mutation qui vous entoure, vous devez exploiter les données pour prendre des décisions commerciales plus éclairées et plus puissantes axées sur les données.
Les décisions commerciales axées sur les données font ou défont les entreprises. Cela témoigne de l’importance de la visualisation des données en ligne dans la prise de décision.
Les professeurs Andrew McAfee et Erik Brynjolfsson de la Sloan School of Management du MIT ont expliqué un jour dans un article du Wall Street Journal qu’ils avaient réalisé une étude en collaboration avec le MIT Center for Digital Business. Dans cette étude, ils ont découvert que parmi les entreprises interrogées, celles qui étaient principalement axées sur les données ont bénéficié d’une productivité supérieure de 4 % ainsi que de bénéfices supérieurs de 6 %.
Les entreprises qui abordent la prise de décision de manière collaborative ont tendance à traiter l’information comme un véritable actif plus que les entreprises ayant d’autres approches plus ambiguës.
10 conseils et points à retenir pour une stratégie améliorée de prise de décision axée sur les données
Enfin, voici 10 conseils pratiques et points à retenir pour une meilleure prise de décision axée sur les données en entreprise. À la fin, vous serez vendu à 110 % sur l’importance de prendre ce genre de décisions.
1) Protégez-vous contre vos préjugés
Une grande partie du travail mental que nous faisons est inconscient, ce qui rend difficile la vérification de la logique que nous utilisons lorsque nous prenons une décision. Nous pouvons même être coupables de voir les données que nous souhaiterions voir au lieu de celles qui sont réellement devant nous. C’est l’une des façons dont une bonne équipe peut aider. Faire passer vos décisions par une partie compétente qui ne partage pas (ou même ne connaît pas) vos préjugés est une étape inestimable.
Travailler avec une équipe qui connaît les données avec lesquelles vous travaillez ouvre la porte à des retours utiles et perspicaces. La démocratisation des données permet à tous, quelles que soient leurs compétences techniques, d’y accéder et de contribuer à la prise de décisions éclairées. Cela se fait souvent par le biais d’un logiciel de tableau de bord innovant, visualisant des tableaux et des graphiques autrefois compliqués de manière à ce que davantage de personnes puissent initier de bonnes décisions commerciales basées sur les données.
Avec plus de personnes comprenant les données en jeu, vous aurez l’opportunité de recevoir un feedback plus crédible. Les chiffres en sont la preuve. Une étude McKinsey de 2010 (qu’il est utile de lire encore aujourd’hui) portant sur plus de 1 000 investissements commerciaux majeurs a montré que lorsque les organisations s’efforçaient de réduire l’effet des préjugés dans leurs processus décisionnels, elles obtenaient des rendements jusqu’à 7 % supérieurs. Lorsqu’il s’agit de la prise de décision basée sur les données (DDDM), réduire les préjugés et laisser les chiffres parler d’eux-mêmes font toute la différence.
Conseils pour surmonter un comportement biaisé
- Simple prise de conscience – Tout le monde a des préjugés, mais être conscient que l’existence de préjugés peut affecter votre prise de décision peut aider à limiter leur impact.
- Collaboration – Vos collègues peuvent vous aider à garder le contrôle car il est plus facile de voir les préjugés chez les autres que chez soi. Faites rebondir les décisions sur d’autres personnes et soyez conscient des comportements biaisés dans la salle du conseil.
- Recherche d’informations contradictoires – Posez les bonnes questions à vous-même et aux autres pour reconnaître vos biais et les éliminer de votre processus de décision.
En éliminant les biais, vous vous ouvrez à la découverte de plus d’opportunités. Se débarrasser des idées préconçues et étudier réellement les données peut vous alerter sur des aperçus qui peuvent vraiment changer votre résultat net. N’oubliez pas que la veille stratégique ne doit pas seulement permettre d’éviter les pertes, mais aussi de gagner des gains.
2) Définir les objectifs
Pour tirer le meilleur parti de vos équipes de données, les entreprises doivent définir leurs objectifs avant de commencer leur analyse. Définissez une stratégie pour éviter de suivre le battage médiatique plutôt que les besoins de votre entreprise et définissez des indicateurs clés de performance (ICP) clairs. Bien qu’il existe divers exemples d’ICP parmi lesquels vous pourriez choisir, n’en faites pas trop et concentrez-vous sur les plus importants dans votre secteur d’activité.
3) Rassemblez les données maintenant
Recueillir les bonnes données est aussi crucial que de poser les bonnes questions. Pour les petites entreprises ou les start-ups, la collecte de données doit commencer dès le premier jour. Jack Dorsey, co-créateur et fondateur de Twitter, a partagé cet apprentissage avec Stanford. « Pendant les deux premières années de la vie de Twitter, nous volions à l’aveuglette… nous basons tout sur l’intuition au lieu d’avoir un bon équilibre entre l’intuition et les données… donc la première chose que j’ai écrite pour Square est un tableau de bord d’administration. Nous avons une discipline très forte pour tout enregistrer et tout mesurer ». Cela étant dit, et fait, la mise en place d’une culture du tableau de bord dans votre entreprise est un élément clé pour gérer correctement les raz-de-marée de données que vous allez collecter.
4) Trouvez les questions non résolues
Une fois votre stratégie et vos objectifs fixés, vous devrez ensuite trouver les questions qui ont besoin d’une réponse, afin d’atteindre ces objectifs. Poser les bonnes questions d’analyse des données aide les équipes à se concentrer sur les bonnes données, ce qui permet de gagner du temps et de l’argent. Dans les exemples cités plus haut dans cet article, Walmart et Google avaient tous deux des questions très spécifiques, ce qui a considérablement amélioré les résultats. De cette façon, vous pouvez vous concentrer sur les données dont vous avez vraiment besoin, et de collecter carrément tout « au cas où », vous pouvez passer à « collecter ceci pour répondre à cela ».
5) Trouvez les données nécessaires pour résoudre ces questions
Parmi les données que vous avez collectées, essayez de vous concentrer sur votre donnée idéale, qui vous aidera à répondre aux questions non résolues définies à l’étape précédente. Une fois qu’elles sont identifiées, vérifiez si vous avez déjà ces données collectées en interne, ou si vous devez mettre en place un moyen de les collecter ou de les acquérir en externe.
6) Analyser et comprendre
Cela peut sembler évident, mais nous devons le mentionner : après avoir fixé le cadre de toutes les questions auxquelles il faut répondre et la collecte des données, vous devez ensuite les lire pour en extraire des idées significatives et des rapports analytiques qui vous conduiront à prendre des décisions commerciales basées sur les données. En fait, le feedback des utilisateurs est un outil utile pour effectuer des analyses plus approfondies de l’expérience client et en extraire des informations exploitables. Pour y parvenir, il est important de disposer d’un contexte. Par exemple, si vous souhaitez améliorer les conversions dans l’entonnoir d’achat, il est essentiel de comprendre pourquoi les visiteurs abandonnent le site. En analysant les réponses dans les commentaires ouverts de votre formulaire de commentaires (dans cet entonnoir), vous pourrez voir pourquoi ils ne réussissent pas à passer à la caisse et optimiser votre site Web en conséquence.
7) N’ayez pas peur de revisiter et de réévaluer
Nos cerveaux sautent aux conclusions et sont réticents à envisager des alternatives ; nous sommes particulièrement mauvais pour revisiter nos premières évaluations. Un ami graphiste m’a dit un jour qu’il se retrouvait souvent bloqué vers la fin d’un projet. Il était attaché à la direction qu’il avait choisie et ne voulait pas l’abandonner. Il était investi, mais pour les mauvaises raisons. Lorsque cela se produisait, il devait toujours recommencer à zéro pour voir le faux pas qui l’avait bloqué. Invariablement, le produit final était à des années-lumière meilleur retravaillé que s’il avait bricolé une solution à partir du premier jet.
Vérifier les données et s’assurer que vous suivez les bonnes métriques peut vous aider à sortir de vos schémas de décision. Compter sur les membres de l’équipe pour avoir une perspective et la partager peut vous aider à voir les biais. Mais n’ayez pas peur de prendre du recul et de repenser vos décisions. Cela peut donner l’impression d’une défaite pendant un moment, mais pour réussir, c’est une étape nécessaire. Comprendre où nous avons pu nous tromper et y remédier immédiatement produira des résultats plus positifs que si nous attendons de voir ce qui se passe. Le coût de l’attente de ce qui se passe est bien documenté…
8) Présenter les données de manière significative
Faire des fouilles et glaner des insights, c’est bien, mais réussir à raconter ses découvertes et à transmettre son message, c’est mieux. Vous devez vous assurer que votre perspicacité ne reste pas inexploitée et poussiéreuse, et qu’elle sera utilisée pour de futures prises de décision. Avec l’aide d’un excellent logiciel de visualisation de données, vous n’avez pas besoin d’être un crack de l’informatique pour construire et personnaliser un puissant tableau de bord en ligne qui racontera l’histoire de vos données et vous aidera, vous, votre équipe et votre direction, à prendre les bonnes décisions commerciales basées sur les données. Par exemple, vous devez à tout prix avoir vos finances sous contrôle :
Ouvrir le tableau de bord d’aperçu financier en plein écran
Un aperçu présenté sur un tableau de bord financier assurera un aperçu en un coup d’œil de la performance financière d’une entreprise. Avec les principaux indicateurs clés de performance tels que le ratio des dépenses d’exploitation, la marge bénéficiaire nette, le compte de résultat et le bénéfice avant intérêts et impôts, ce tableau de bord permet un processus de prise de décision rapide tout en se concentrant sur les données en temps réel.
Pour plus d’inspiration, regardez ces incroyables exemples de visualisation de données de certaines des marques et des entreprises les plus avant-gardistes au monde.
9) Fixez des objectifs mesurables pour la prise de décision
Après avoir votre question, vos données, vos idées, vient ensuite la partie difficile : la prise de décision. Vous devez appliquer les conclusions que vous avez obtenues aux décisions de l’entreprise, mais aussi vous assurer que vos décisions sont alignées sur la mission et la vision de l’entreprise, même si les données sont contradictoires. Fixez des objectifs mesurables pour être sûr d’être sur la bonne voie… et transformez les données en action !
10) Continuez à faire évoluer vos décisions commerciales fondées sur les données
Ceci est souvent négligé, mais c’est pourtant incroyablement important : vous ne devez jamais cesser d’examiner, d’analyser et de remettre en question vos décisions fondées sur les données. Dans notre ère numérique hyperconnectée, nous avons plus que jamais accès aux données. Pour tirer une réelle valeur de cette richesse d’informations, il est essentiel de rafraîchir et de faire évoluer en permanence vos objectifs commerciaux en fonction du paysage qui évolue autour de vous.
Les erreurs de prise de décision axée sur les données que vous devriez éviter à tout prix
À ce stade, l’importance des données dans la prise de décision est claire. Mais alors que la compréhension de la dynamique des décisions d’affaires axées sur les données et l’exploration d’exemples réels de prise de décision axée sur les données vous orienteront dans la bonne direction, comprendre ce qu’il faut éviter vous aidera à cimenter votre succès.
Combien de fois dans votre vie avez-vous préparé une réunion, vous aviez les faits et les chiffres prêts à partir, et à la fin la décision va dans la direction complètement opposée ?
C’est probablement comme si la décision avait été prise avant même que la réunion ne commence. Si cette situation vous semble familière, vous n’êtes pas seul. Nous ne parlons pas seulement d’une startup pleine de petits nouveaux qui pensent que suivre leur instinct est plus critique que les KPI ; nous parlons d’énormes entreprises. Rob Enderle, un ancien employé d’IBM et chercheur pour Forrester, a écrit un article fabuleux qui documente les lacunes des cadres d’IBM et de Microsoft.
Bien que l’article regorge d’exemples, le plus flagrant est peut-être la vente partielle par IBM de sa division ROLM à Siemens. Enderle et son équipe ont produit un rapport interne qui prouvait que la vente à Siemens serait un échec catastrophique. Il s’est avéré que la décision avait été prise avant la publication de la recherche. En fait, les cadres ont oublié que l’étude avait été commandée. Leur décision instinctive a fini par coûter à l’entreprise plus d’un milliard de dollars.
Une publication de BI-Survey nous montre que 58% des entreprises interrogées ont déclaré qu’elles fondent au moins la moitié de leurs décisions commerciales habituelles sur l’instinct ou l’expérience, au lieu de se baser sur les données et les informations. En moyenne, ils ont réalisé que les entreprises n’utiliseraient que 50% des informations disponibles lorsqu’il s’agit de prendre des décisions.
En tant que fournisseurs de business intelligence nous-mêmes, nous comprenons l’importance de la prise de décision basée sur les données. C’est pourquoi nous avons créé un outil d’analyse de données en ligne qui permet aux clients de tirer le meilleur parti de leurs données, de les visualiser de manière significative et de partager facilement ces aperçus générés dans des tableaux de bord étonnants en temps réel pour prendre plus rapidement de meilleures décisions commerciales. Cependant, les informations que nous fournissons sont totalement inutiles si, au bout du compte, ces rapports sont ignorés par les véritables décideurs.
Cette énigme nous a incités à examiner en profondeur : pourquoi les chefs d’entreprise n’utilisent-ils pas la prise de décision basée sur les données ? Et de quoi devriez-vous être conscient pour vous assurer que vos décisions sont basées sur des chiffres, et non sur des sentiments ?
Maintenant que nous avons exposé les fondements de la prise de décision basée sur les données, nous allons approfondir les choses à éviter en creusant dans les erreurs passées communes des analystes de données et des chefs d’entreprise. En observant et en absorbant ces points clés avec l’aide d’un logiciel d’analyse de données, vous serez en mesure de vous assurer que votre prise de décision axée sur les données en entreprise est cohérente, axée sur les résultats et centrée sur vos objectifs à tout moment.
1) Qualité des données
En premier lieu, la principale raison généralement invoquée est la qualité des données. La qualité des données est l’état d’un ensemble de variables qualitatives ou quantitatives, qui doivent être « adaptées aux utilisations prévues dans les opérations, la prise de décision et la planification », selon un article écrit par l’auteur Thomas C. Redmann. Une bonne gestion de la qualité des données (de l’acquisition à la maintenance, de la disposition aux processus de distribution en place au sein d’une organisation) est également essentielle à l’utilisation future de ces données. La collecte et le rassemblement ne sont bons que s’ils sont bien gérés et exploités par la suite, sinon le potentiel des actifs reste intact et inutile.
2) Dépendance excessive de l’expérience passée
La dépendance excessive de l’expérience passée peut tuer toute entreprise. Si vous regardez toujours derrière vous, il y a une réelle chance de manquer ce qui se trouve devant. Très souvent, les chefs d’entreprise sont engagés en raison de leurs expériences antérieures, mais les environnements et les marchés changent et les mêmes astuces peuvent ne pas fonctionner la prochaine fois. L’un des exemples les plus cités est celui de Dick Fuld, qui a sauvé Lehman après la crise de LTCM. Dix ans plus tard, il a sorti le même sac à malices et, comme le rapporte le Wall Street Journal, « l’expérience sur laquelle il s’appuyait n’était pas la même que celle de cet effondrement massif dû à l’immobilier. » La crise récente était beaucoup plus complexe. Les environnements et les marchés changent constamment et, pour être un gestionnaire efficace, il faut combiner les expériences passées avec les données actuelles.
3) Suivre son instinct et cuisiner les données
Alors que certains gestionnaires suivent naturellement leur instinct, il y a une partie importante qui fait d’abord confiance à son instinct, puis persuade ses chercheurs ou un cabinet de conseil externe de produire des rapports qui confirment la décision qu’ils ont déjà prise. Selon l’article d’Enderle mentionné ci-dessus, cette pratique était courante chez Microsoft. Les chercheurs étaient chargés de fournir des rapports qui crédibilisaient les décisions des dirigeants.
4) Les biais cognitifs
Les biais cognitifs sont des tendances à prendre des décisions basées sur des informations limitées, ou sur des leçons tirées d’expériences passées qui peuvent ne pas être pertinentes pour la situation actuelle. Les biais cognitifs se produisent tous les jours, d’une manière ou d’une autre, dans chaque décision que nous prenons. Ces préjugés peuvent inciter les dirigeants d’entreprise à ignorer des données solides et à se fier à leurs hypothèses. Voici quelques exemples de biais cognitifs couramment observés :
- Biaissement de confirmation – Les chefs d’entreprise ont tendance à favoriser les informations qui confirment les croyances qu’ils ont déjà, qu’elles soient justes ou fausses.
- Insertie cognitive – L’incapacité à s’adapter aux nouvelles conditions environnementales et à s’en tenir aux anciennes croyances malgré les données prouvant le contraire.
- Pensée de groupe – Le désir de faire partie du groupe en se rangeant du côté de la majorité, sans tenir compte des preuves ou des motifs à l’appui.
- Biais d’optimisme – Prendre des décisions basées sur la croyance que l’avenir sera bien meilleur que le passé.
Les gestionnaires doivent reconnaître que nous sommes biaisés dans chaque situation. L’objectivité n’existe pas. La bonne nouvelle est qu’il existe des moyens de surmonter les comportements biaisés.
En conséquence, ces entreprises identifient les opportunités commerciales et prédisent les tendances futures avec plus de précision, générant plus de revenus et favorisant une plus grande croissance grâce à la prise de décision basée sur les données.
3 Exemples de réussite de la prise de décision pilotée par les données
Maintenant que nous avons acquis une compréhension plus claire de ce que signifie prendre une décision pilotée par les données ainsi que de l’importance de la prise de décision pilotée par les données, nous allons nous plonger dans 3 exemples inspirants de prise de décision pilotée par les données.
1) Google
L’un des exemples les plus remarquables de prise de décision basée sur les données provient du colosse de la recherche Google, selon un article écrit sur smartdatacollective.com. Les startups sont réputées pour leur capacité à démanteler les hiérarchies, et Google était curieux de savoir si le fait d’avoir des managers avait vraiment de l’importance.
Pour répondre à cette question, les data scientists de Google ont examiné les évaluations de performance et les enquêtes auprès des employés des subordonnés des managers (données qualitatives). Les analystes ont reporté ces informations sur un graphique et ont déterminé que les managers étaient généralement perçus comme bons. Ils sont allés un peu plus loin et ont divisé les données en quartiles supérieur et inférieur, puis ont effectué des régressions. Ces tests ont montré de grandes différences entre les meilleurs et les pires managers en termes de productivité des équipes, de bonheur des employés et de rotation du personnel. Les bons managers font gagner plus d’argent à Google et rendent les employés plus heureux, mais qu’est-ce qu’un bon manager chez Google ?
Les analystes ont de nouveau examiné les données des scores du « Great Manager Award », dans lequel les employés pouvaient désigner les managers qui faisaient un travail exceptionnel. Les employés devaient fournir des exemples expliquant exactement ce qui rendait le manager si génial. Les managers des quartiles supérieur et inférieur ont également été interrogés pour compléter l’ensemble des données. L’analyse de Google a permis de déterminer les huit comportements qui font un bon manager chez Google et les trois autres qui ne le sont pas. Ils ont révisé leur formation en gestion, en intégrant les nouveaux résultats, en poursuivant le prix du grand gestionnaire et en mettant en œuvre une enquête de rétroaction deux fois par an.
2) Walmart
Walmart a utilisé un processus similaire lorsqu’il s’agissait de marchandises d’urgence en préparation de l’ouragan Frances en 2004, comme l’a rapporté le NY Times. Les dirigeants voulaient savoir quels types de marchandises ils devaient stocker avant la tempête. Leurs analystes ont exploité les données relatives aux achats effectués dans d’autres magasins Walmart dans des conditions similaires, triant un téraoctet d’informations sur les clients pour décider des marchandises à envoyer en Floride (données quantitatives). Il s’avère qu’en cas de catastrophe naturelle, les Américains se tournent vers les Pop-Tarts à la fraise et la bière. Linda M. Dillon, DSI de Walmart à l’époque, explique:
« En prédisant ce qui va se passer, au lieu d’attendre que ça se passe… les camions remplis de pâtisseries pour grille-pain et de packs de six ont rapidement descendu l’Interstate 95 en direction des Walmarts situés sur la trajectoire de Frances. »
Les analystes de Walmart ont non seulement gardé les Floridiens agréablement bourrés de bière et de Pop-Tarts pendant la tempête, mais ils ont également créé des profits en anticipant la demande puisque la plupart des produits se sont vendus rapidement.
3) Southwest Airlines
Une décision basée sur les données détient un niveau incroyable de valeur dans toutes les industries, mais un secteur largement connu pour bénéficier de telles perspectives est l’industrie aérienne.
Les dirigeants de Southwest Airlines ont utilisé des données clients ciblées pour mieux comprendre quels nouveaux services seraient les plus populaires auprès des clients ainsi que les plus rentables.
Ce faisant, la compagnie aérienne a découvert qu’en observant et en analysant les comportements et les activités en ligne de leurs consommateurs, elle pouvait offrir à différents segments de clients les meilleurs tarifs pour leurs besoins en plus d’un niveau exemplaire d’expérience client (CX).
En conséquence directe de cet accent mis sur les décisions fondées sur les données, Southwest Airlines a vu sa clientèle, ainsi que la fidélité à la marque, croître régulièrement année après année.
Le rôle des tableaux de bord pour les décisions fondées sur les données
Lorsque vous devez prendre une décision commerciale fondée sur les données, les tableaux de bord peuvent jouer un rôle crucial. Disposant de toutes les données historiques et actuelles sur un seul écran, avec la possibilité d’interagir et de creuser dans des KPI uniques ou de générer une vue d’ensemble d’un département ou d’une entreprise, les tableaux de bord permettront un aperçu holistique des informations importantes. Pour voir cela en pratique, nous allons maintenant jeter un coup d’œil à certains des exemples sélectionnés.
1) Direction générale
Les cadres de niveau C doivent rester au sommet de leurs données. Pour être en mesure de suivre efficacement les informations basées sur leurs stratégies et leurs objectifs, chaque gestionnaire se concentre sur le revenu réel généré sur une période spécifique, comparé au revenu cible, et avec une visualisation claire de la façon dont il a évolué (ou non), comme le montre cet exemple :
Open Management KPI Dashboard in Fullscreen
Il montre également le revenu basé sur le niveau de client, et les statistiques liées au coût d’acquisition du client et au nombre total de nouveaux clients acquis. Cela peut aider chaque gestionnaire à fonder avec succès ses décisions sur des données visualisées, rendant le processus beaucoup plus rapide et efficace. Un témoignage de l’importance de la prise de décision basée sur les données dans le monde des affaires d’aujourd’hui.
2) Vente au détail en ligne
Dans la vente au détail en ligne, la collecte de données est assez simple et abondante. Les différentes façons d’acheter, l’accès aux critiques et aux avis en ligne ont rendu les consommateurs plus informés que jamais. C’est pourquoi avoir une vue d’ensemble claire des données est de la plus haute importance pour les propriétaires de petites entreprises, comme pour les grandes entreprises. Dans l’exemple ci-dessous, nous pouvons voir à quoi cela ressemblerait à titre d’exemple avec des KPI de vente au détail sélectionnés:
Open Sales & Order Dashboard in Fullscreen
Le montant total des commandes, les commandes moyennes par clients, les meilleures ventes, et les statistiques et chiffres sur les raisons de retour peuvent vous donner un aperçu du comportement des consommateurs, des raisons pour lesquelles votre marchandise est retournée, et quelle période de l’année est votre référence avec le plus grand nombre de commandes. Ainsi, vous pouvez baser votre décision future uniquement sur les données analytiques de vente au détail, et non sur une intuition qui pourrait ruiner votre stratégie commerciale.
« Torturez les données, et elles avoueront n’importe quoi. » – Ronald Coase
On ne peut pas le nier – en exploitant les données de la bonne manière et en mesurant votre succès, vous vous apprêtez à propulser votre entreprise vers des sommets nouveaux et passionnants.
Maintenant que vous avez accès à tous les ingrédients clés pour prendre les meilleures décisions en matière de données pour votre entreprise, il est temps de mettre vos plans en action. N’oubliez pas – pour une réussite maximale, vous devez à tout prix éviter d’adopter une mauvaise approche des décisions commerciales fondées sur les données. Si vous ne le faites pas, vous serez amené à faire des choix avec votre instinct, vos préjugés ou à favoriser une mauvaise culture des données au sein de votre organisation.
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