Comment utiliser l’analyse de données pour générer de meilleures informations commerciales

Ce n’est un secret pour personne que l’analyse de données peut être précieuse pour les entreprises de toutes formes et tailles. Il aide les spécialistes du marketing à tracer des parcours client fluides et à adapter le contenu en fonction de l’intention.

Cependant, de la prévision des achats futurs au taux de désabonnement des clients, plus de 4 responsables marketing sur 5 signalent des difficultés à prendre des décisions basées sur les données malgré l’accès aux données des consommateurs selon Venture Beat.

L’enjeu est d’accéder à des technologies capables d’analyser une multitude de données en peu de temps. Alors que de nombreuses entreprises peuvent enregistrer de grandes quantités de données, elles sont incapables de traiter et d’analyser efficacement ces informations.

Alors, que peuvent faire les organisations pour utiliser l’analyse de données afin d’obtenir de meilleures informations qui vous aident à mieux connaître vos clients et à stimuler les ventes ?

Que peut faire le Big Data ?

La clé de l’utilisation du Big Data est de comprendre ce qu’il peut aider votre entreprise à réaliser. Alors que les mégadonnées sont fréquemment associées au marketing et au commerce électronique, c’est une erreur de croire que les données sont limitées à ces seuls secteurs.

Les entreprises de tous les secteurs peuvent bénéficier de données avec une analyse appropriée permettant à une entreprise de se démarquer de la concurrence. De telles pratiques peuvent également détecter les erreurs potentielles avant qu’elles ne se produisent ou prévenir les fraudes, en particulier dans les secteurs pharmaceutique ou financier.

Pour les entreprises de commerce électronique, telles qu’Amazon, la stratégie consiste à utiliser les données à leur avantage. En évaluant le comportement de navigation de leurs utilisateurs, ces entreprises comprennent mieux les besoins et les habitudes de leurs acheteurs.

Ces informations aident ensuite les entreprises à maximiser leurs profits. Cela permet également à l’entreprise de promouvoir des produits en ligne que des utilisateurs spécifiques seront plus susceptibles de commander et d’acheter.

Que devez-vous comprendre à propos des données ?

Avant qu’une entreprise ne commence à collecter de grandes quantités de données, il est important de formuler un plan et un objectif à long terme. Le stockage des données peut être coûteux et l’analyse des informations encore plus.

Par conséquent, il est important d’identifier à l’avance les objectifs de votre entreprise pour les données (utilisez cette cible et cette boîte à outils KPI pour vous aider à le faire). Posez des questions telles que

• De quelles sources de données disposez-vous actuellement et comment utilisez-vous actuellement les données ?
• De quelles données disposez-vous et souhaitez-vous accéder ?
• Que souhaitez-vous obtenir de vos données ? Par exemple, souhaitez-vous en savoir plus sur vos clients ou prenez-vous des mesures de précaution pour prévenir la fraude ?
• Avez-vous des objectifs commerciaux en place et correspondent-ils à votre stratégie Big Data ?

Une fois que vous avez défini l’objectif de vos données, vous devez créer une feuille de route qui montre les lacunes dans vos besoins commerciaux et technologiques. Ces six étapes devraient vous aider à utiliser les données pour répondre aux besoins de votre entreprise.

1. Collecte de données

Déterminez comment votre entreprise a l’intention de collecter des données sur les consommateurs. Les possibilités sont presque infinies.

Il existe plusieurs canaux de collecte de données, notamment :

• Réseaux de médias sociaux tels que Facebook et Twitter
• Données des moteurs de recherche, par exemple Google Analytics
• Enquêtes
• Suivi transactionnel (par exemple, achats passés)
• Formulaires de génération de leads
• Inscriptions ou essais gratuits
• Suivi en ligne ou sur le site Web
• Parcours client ou observation utilisateur

Gardez à l’esprit qu’il existe différents types de données, des données de première partie (données consensuelles telles qu’une adresse e-mail) aux données de tiers (les cookies de sites Web externes seront progressivement supprimés par Google en 2024).

2. Évaluer la pertinence et l’exactitude des données

Ensuite, vous devez déterminer la vraie valeur de vos données. Comment les informations ont-elles été collectées ? Les informations compilées au hasard peuvent être inexactes, pleines de défauts et sans valeur.

« L’état des ventes B2B 2022 » a révélé que les deux tiers des prospects ne se concluent pas en raison de la mauvaise qualité des données, tandis que jusqu’à 25 % des dossiers clients et prospects des entreprises contiennent des erreurs de données critiques qui affectent directement les ventes.

Ainsi, vous devez analyser l’exactitude de vos informations avant de consacrer du temps et de l’argent à analyser les données en premier lieu. Cela vous aidera à déterminer si les données contiendront des informations précieuses. Si ce n’est pas le cas, collectez les données avec plus de précision avant d’aller de l’avant.

3. Obtenez de meilleures informations

La majorité des entreprises modernes stockent déjà régulièrement une quantité suffisante de données. Pour mieux comprendre, certaines questions doivent d’abord être abordées :

• Que savez-vous des données et des processus de collecte de votre entreprise ?
• À quelle fréquence les informations sont-elles mises à jour et où sont-elles stockées ?
• Les informations sont-elles analysées régulièrement ?
• Existe-t-il des problèmes de sécurité ou de confidentialité concernant les informations stockées ?

Obtenir des réponses à ces questions vous donnera un avantage et vous permettra de mieux comprendre les pratiques actuelles de votre entreprise, y compris la conformité aux lois locales et internationales telles que le RGPD. Assurez-vous également de consulter l’équipe ou la personne responsable de l’analyse des données de votre entreprise.

4. Capacités internes

Croyez-le ou non, le stockage et l’analyse de données volumineuses peuvent être un processus énorme et coûteux. De grandes compétences et une grande expérience sont nécessaires pour parcourir efficacement les informations et utiliser le logiciel associé.

Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, la demande d’analystes de recherche opérationnelle devrait augmenter de 23% de 2021 à 2031, beaucoup plus rapidement que la moyenne de toutes les professions. Cela signifie que la concurrence pour ces compétences est élevée.

Dans le même temps, de nombreuses entreprises sont incapables de maintenir et de gérer leurs talents internes. Bien que cela puisse sembler une bonne idée de consacrer des ressources uniquement aux programmes d’analyse de données, cela pourrait finalement s’avérer une erreur coûteuse.

Pour tirer le meilleur parti de vos données, il est important de corréler l’analyse des données et les technologies informatiques. Evitez de compartimenter ! Au lieu de cela, essayez d’étendre vos ressources dans les deux secteurs. Les investissements dans l’infrastructure informatique doivent coïncider avec les technologies d’analyse de données et vice versa.

Ce graphique de Gartner montre les principaux domaines d’innovation technologique pour les entreprises qui investissent dans les données et l’analyse. La technologie cloud représente près de la moitié des investissements, suivie de l’IA et des logiciels.

5. Visualisation des données

Une fois que vous avez appris à collecter des données précises, il est temps de tirer des enseignements de ces informations. La visualisation des données est un aspect clé de ce processus car elle vous donne la possibilité de représenter les informations d’une manière plus compréhensible.

Selon toute vraisemblance, votre équipe comptera quelques personnes mal à l’aise avec les chiffres. Pour vous assurer que vos données sont utilisées efficacement, vous devez afficher les informations visuellement.

L’utilisation de certains outils tels que Google Charts ou Datawrapper permet de transformer des données en graphiques et tableaux. Les graphiques sont facilement compréhensibles et vous aideront à vous assurer que votre équipe est impliquée et engagée.

6. Transformez les informations en actions

Avoir accès aux mégadonnées et être capable de les analyser n’est utile que si vous pouvez les traduire en actions réussies.

Obtenir les outils nécessaires pour analyser les données n’est qu’un pas dans la bonne direction. Que l’objectif final soit d’augmenter la sécurité ou de générer des profits, vous devez trouver comment transformer les connaissances pour générer des informations commerciales.

Le PDG et l’équipe de direction doivent être disposés à utiliser ces analyses commerciales pour les activités de marketing. . Les informations sur les clients doivent être intégrées à chaque étape de la prise de décision à tous les niveaux. Qu’il s’agisse d’établir une nouvelle stratégie publicitaire ou d’élaborer une stratégie ailleurs. Découvrez comment tirer parti de ces informations pour améliorer et développer votre entreprise.

Études de cas : Netflix et Walmart

Netflix

Vous aurez probablement entendu parler de Netflix, son succès imparable car le service de streaming incontournable voit qu’il compte 223 millions d’abonnés payants rapportés par Statista.

L’une des raisons est la façon dont Netflix utilise le Big Data. En comprenant les besoins des clients, la société a l’un des taux de désabonnement les plus bas pour les services d’abonnement par rapport à d’autres comme Hulu à seulement 2,4 %.

Netflix utilise le Big Data pour analyser le comportement des utilisateurs, puis l’adapte à cela avec un contenu personnalisé. Par exemple, ils collectent des données telles que le temps pendant lequel leurs abonnés regardent l’émission si elle a été regardée en rafale ou si elle leur a pris un certain temps pour se terminer.

En 2019, Netflix a investi dans la technologie de l’IA pour automatiser les bandes-annonces de films et de télévision. Cette technologie pourrait aider l’entreprise à réduire le coût de création des bandes-annonces tout en ajoutant de la personnalisation pour ses abonnés.

Walmart

Un autre exemple est le méga-détaillant Walmart. Avec plus de 245 millions de clients à travers le monde dans près de 20 000 magasins, Walmart collecte 2,45 téraoctets de données non structurées auprès d’un million de clients chaque heure selon ProjectPro !

Il utilise ces données de diverses manières pour améliorer le service client, acquérir et fidéliser des clients et générer des revenus. Dans sa stratégie PPC, Walmart analyse chaque jour 100 millions de mots-clés pour optimiser les enchères. Il suit également toutes les actions telles que l’activité sur les réseaux sociaux, les achats en magasin et en ligne et les événements locaux à exploiter.

Le graphique ci-dessous de Harvard montre des exemples de la façon dont le supermarché utilise les données pour être centré sur le client, mais se concentre également sur l’amélioration des opérations et des processus.

Tirez parti de l’analyse des données pour le succès de l’entreprise

Il peut être difficile de comprendre quelles données collecter et comment les utiliser pour engager les clients et générer des revenus. Le court cours sur les données et l’analyse Web de DMI vous présentera les principes fondamentaux, y compris GA4, et approfondira la sécurité et la conformité des données, ainsi que la manière de visualiser et de présenter les données. Commencez dès aujourd’hui à exploiter vos données.