Avec les progrès technologiques réalisés sur les capacités de stockage et de calcul, la donnée est devenue en quelques années le nouveau levier de création de valeur, jamais la masse de données accessible n’a été aussi importante que aujourd’hui. Pour autant, savoir exploiter et analyser ces données reste un défi pour les entreprises et les organisations. Selon l’institut d’étude Xerfi, en 2024, les entreprises n'exploitent encore que 57 % des données collectées. Les 43 % restantes, non utilisées, représentent une opportunité plus qu’intéressante. Ces données inexploitées pourraient contenir des informations précieuses favorisant l'innovation.
Pour générer de la valeur, la data ne doit pas être vue comme un sujet purement technologique. En l'occurrence, le principal défi réside dans la capacité à observer et analyser efficacement ces données pour en trouver des résultats exploitables. Il est primordial pour les entreprises de non seulement collecter et stocker la data, mais aussi de la transformer pour optimiser leurs opérations, personnaliser leurs offres et être davantage compétitives.
Pour rendre une entreprise data-performante, il faut que les processus intègrent pleinement ce modèle. Cela implique notamment un changement de culture, d’organisation et de gouvernance et pour en tirer tout son potentiel transformatif, celle-ci doit être intégrée à tous les niveaux de l'organisation.
La valorisation des données étant au cœur des enjeux, comment les entreprises utilisent la data pour maximiser leurs opportunités ?
Afin de saisir pleinement les nuances de ce sujet, le Digital Summit 2 by lesBigBoss mettra en avant cette thématique à l’honneur : Business IAccélération : transformer la data en valeur !
L’optimisation grâce à l’analyse prédictive
L’impératif d’immédiateté pour les entreprises, leurs collaborateurs, les clients et les fournisseurs exige une gestion de la donnée focalisée sur des capacités prédictives. Aujourd’hui, grâce à des algorithmes avancés, au machine learning et à la data science, l’analyse prédictive permet d’exploiter tout type de données pour établir de nouveaux modèles d’interprétation et de prédiction. Ces modèles permettent de générer des prévisions sur les évolutions futures et d’émettre des recommandations stratégiques sur les actions à mener. Une fois les informations collectées, elles peuvent être visualisées sous forme de tableaux de bord, de graphiques et d'analyses détaillées, pour offrir des réponses précises à des questions stratégiques. Les technologies actuelles, par leur capacité à gérer d'importants volumes de données et à créer des modèles prédictifs, permettent ainsi aux entreprises de transformer les données brutes en véritables leviers de performance et d’innovation. En effet, les tableaux de bord et autres rapports générés par les outils d'analyse prédictive sont de véritables solutions d'aide à la décision. Ce type d’analyse permet non seulement de connaître à l'avance l'impact possible de certaines opérations, et ainsi avoir des projections de résultats mais également de bousculer les décisions métier. Prenons l’exemple des services financiers qui utilisent l’analyse prédictive et le machine learning pour faire des prédictions sur leurs prospects et clients. Ces informations aident les banques à répondre à certaines questions : qui est susceptible de ne pas rembourser un prêt, quels clients sont à risque ou non et à quel degré.
La data pour comprendre les comportements des clients
La data joue un rôle crucial dans l'analyse des comportements des clients. En collectant et en analysant une vaste quantité de données provenant de diverses sources (transactions, interactions en ligne, réseaux sociaux, etc...), les entreprises peuvent obtenir des insights détaillés sur les habitudes, les préférences et les motivations de leurs clients. Cela permet d'identifier les meilleures stratégies pour prospecter et fidéliser les clients, ainsi que de proposer des services personnalisés au bon moment et par le canal le plus pertinent. De ce fait, la data permet aux entreprises de segmenter leur clientèle de manière précise et d'identifier des tendances comportementales. Grâce à l'analyse des données, il est possible de comprendre ce qui pousse un client à acheter un produit, à revenir sur un site, ou à recommander un service à ses proches. En observant les parcours d'achat, les entreprises peuvent déterminer les moments clés où une intervention marketing est la plus efficace. De plus, en analysant les réactions des clients à différentes offres ou campagnes, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies pour mieux répondre aux attentes de leur audience. Effectivement, les informations tirées des données permettent également de personnaliser les communications et les offres. En connaissant les préférences de chaque client, il est possible de proposer des produits et services adaptés à leurs besoins, au bon moment et par le canal le plus pertinent, que ce soit par email, en physique, sur les réseaux sociaux ou directement sur le site web. Un exemple notable est celui du géant américain Amazone, l’entreprise collecte une quantité massive de données, ce qui lui permet de segmenter sa clientèle en fonction des historiques d'achat, des préférences de produits, des habitudes de navigation et des réponses aux campagnes marketing. Par la suite, Amazon personnalise les recommandations de produits et les communications, comme les emails et les notifications push, selon les préférences et les comportements des clients. Aujourd’hui, le géant américain ajuste constamment ses stratégies marketing en fonction des réactions des consommateurs aux différentes offres.
Monétisation des données
La data est devenue un actif stratégique incontournable puisque aujourd’hui elle ouvre la voie à une multitude d'opportunités de monétisation. Il existe principalement deux façons de transformer les données en valeur tangible : la vente et l'échange.
La vente de données consiste à commercialiser des informations précieuses à des tiers qui peuvent en tirer un bénéfice. Les entreprises peuvent vendre des données agrégées et anonymisées à des organisations qui cherchent à comprendre les tendances du marché, à réaliser des études de marché, ou à améliorer leurs propres produits et services. Par exemple, les détaillants peuvent vendre des données sur les habitudes d'achat à des fabricants de biens de consommation pour les aider à mieux cibler leurs produits.
Concernant l'échange de données, elle permet aux entreprises de substituer leurs informations contre d'autres données, des services ou des biens, afin d’enrichir leurs propres analyses sans nécessairement débourser des fonds. Par exemple, une entreprise de transport peut échanger ses données de trafic avec une entreprise de services logistiques pour obtenir des informations sur les temps de livraison et les itinéraires optimaux.
Les avancées technologiques dans les capacités de stockage et de calcul ont transformé les données en un levier majeur de création de valeur. Bien que la quantité de données disponibles soit sans précédent, leur exploitation et analyse demeurent un défi pour les entreprises. La valorisation des données ne doit pas être perçue uniquement comme un enjeu technologique, mais comme un défi stratégique pour comprendre au mieux les consommateurs, personnaliser les offres et accroître la compétitivité.
