Les bonnes pratiques pour mettre en perspective et tirer le meilleur parti des données

Dans notre monde connecté, d’immenses quantités de données sont collectées chaque jour. Une fois traitées et analysées, celles-ci peuvent constituer un énorme potentiel de développement pour les marques. Cependant, les entreprises doivent penser leur démarche et se poser les bonnes questions : dans quel but mettre ces données en perspective ? Comment ces analyses leur permettraient d’atteindre leurs objectifs stratégiques ? Quels sont les outils à utiliser ? Et quels sont les pièges à éviter ?

Le volume de données généré par notre monde connecté va croissant chaque jour et les marques ont désormais compris que ces données disponibles constituent un énorme potentiel qui ne demande qu’à être révélé. Seul moyen pour dégager une meilleure compréhension des préférences et du comportement des clients, l’analyse de données permettra de les impliquer davantage et d’améliorer leur expérience avec la marque. Apportant une réponse adaptée aux besoins identifiés, l’entreprise va ainsi gagner en rapidité, préserver sa position sur son marché et maintenir des relations durables avec son écosystème.

Conscientes de ces enjeux depuis plusieurs années, les marques ont donc mis en place des solutions pour collecter et analyser ces données. Beaucoup s’arrêtent à cette première étape, alors que celles-ci doivent plus que jamais être analysées en détail pour permettre une prise de décision mieux informée et garantir le retour sur investissement. En effet, pour l’entreprise, la réflexion doit s’articuler autour d’un triptyque : définir un objectif stratégique à atteindre, s’appuyer sur des moyens technologiques et rendre ces analyses utilisables par les métiers au sein de l’entreprise.

Quelques pièges jalonnent son chemin : d’énormes quantités de données sont collectées chaque jour et de leur qualité dépend la fiabilité de l’analyse et l’adéquation de la réponse apportée aux besoins du client. De même, seule la suppression des silos entre les différentes fonctions permettra d’obtenir une vision complète de l’entreprise. Enfin, contrairement aux politiques habituelles plutôt longues, coûteuses et risquées, une approche dynamique sera la plus appropriée pour répondre rapidement et de manière adaptée aux besoins des clients, tout en mettant en place des moyens fiables pour mesurer les résultats.

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En complément, un article (en anglais) sur le ROI des big data 

Et un autre (en anglais) sur les bonnes pratiques mises en place par les entreprises pour accroître le ROI de leurs Big Data 

 

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