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A quoi ça sert la data ?

22 janvier 2024

A quoi ça sert la data

Comment vos données peuvent VRAIMENT vous aider à prendre des décisions et à améliorer votre performance ?

Lorsque l’on évoque le terme « data », il est courant d’imaginer un flux interminable de chiffres, de tableaux complexes, ou encore une réalité abstraite réservée aux équipes techniques ou aux départements spécialisés dans l’analyse de données. Cependant, la data est bien plus qu’une simple collection ou suite de données sans lien et éparpillées. Et la gestion des données n’est pas si complexe et inaccessible que ce que l’on peut penser.

La data peut constituer et devenir un atout puissant pour les entreprises, et notamment pour les Directions Générales, afin de les aider à prendre des décisions éclairées. Et c’est là que réside sa véritable valeur.

Dans cet article, nous allons explorer en détail comment vos données peuvent réellement vous aider à prendre des décisions et à améliorer votre performance, en illustrant chaque point par des exemples concrets.

1. Un actif stratégique pour votre entreprise

La data est un actif stratégique qui peut aider les entreprises et les Directions à mieux comprendre le fonctionnement de l’activité, les besoins des clients, les tendances du marché et bien d’autres aspects stratégiques.

En utilisant des outils d’analyse de données avancés, vous pouvez extraire des informations précieuses afin d’orienter et guider votre prise de décision.

Voici un exemple pour illustrer concrètement ce que permet une meilleure exploitation des données stratégiques en entreprise.

Imaginons une grande chaîne de supermarchés, que nous appellerons « Supermarché Futé ».

Dans le passé, « Supermarché Futé » n’exploitait pas toutes ses données et gérait ses stocks de manière traditionnelle et simple, en se basant sur les quantités de produits vendues de manière globale et en répartissant les stocks de manière égale entre ses magasins. Cela conduisait souvent à des excédents ou des pénuries de certains produits.

Pour améliorer cette situation, « Supermarché Futé » a décidé de mieux exploiter ses données de vente. Ils ont commencé par collecter et analyser de manière approfondie les données de vente de chaque magasin, en notant les produits les plus vendus, les périodes de forte demande, et les différences régionales dans les préférences des consommateurs.

En utilisant ces informations, « Supermarché Futé » a pu :

  1. Identifier les tendances régionales : ils ont remarqué que certains produits étaient plus populaires dans certaines régions.
  2. Ajuster les stocks : sur la base de ces informations, « Supermarché Futé » a adapté sa gestion des stocks pour chaque magasin.
  3. Réagir rapidement aux changements : les données de vente sont désormais analysées en temps réel, permettant aux magasins de réagir rapidement aux changements de tendances et de demandes.

Résultats :

  1. Augmentation des ventes : les magasins ont enregistré une hausse de leurs ventes car les produits populaires sont toujours en stock et les clients trouvent ce qu’ils cherchent.
  2. Réduction des coûts : moins de gaspillage de produits invendus et une gestion plus efficace des stocks qui ont entraîné une réduction significative des coûts.
  3. Satisfaction client améliorée : les clients sont plus satisfaits car leurs produits préférés sont toujours disponibles, renforçant ainsi leur fidélité à la marque.
Data actif stratégique

2. Optimiser vos opérations

Les données peuvent jouer un rôle clé dans l’optimisation des opérations. En recueillant et en analysant les données relatives à la production, une entreprise peut identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités et les domaines qui nécessitent des améliorations. Cela peut se traduire par des gains d’efficacité, une réduction des coûts et une augmentation de la rentabilité.

Concrètement ça consiste en quoi ?

Prenons l’exemple de la société « LogiTech », qui gère une importante flotte de camions pour le transport de marchandises. « LogiTech » cherche à optimiser ses opérations pour améliorer son efficacité, réduire ses coûts et augmenter la satisfaction de ses clients.

Collecte et analyse des données :

  • Données sur l’utilisation des véhicules : « LogiTech » équipe ses camions de capteurs et de systèmes GPS pour collecter des données sur le kilométrage, la consommation de carburant, et les conditions de conduite (comme la vitesse et les arrêts fréquents).
  • Temps de chargement et de déchargement : l’entreprise mesure également les temps de chargement et de déchargement dans les entrepôts et chez les clients pour identifier les goulots d’étranglement.
  • Itinéraires empruntés : des données sur les itinéraires, incluant les conditions de trafic, les déviations, et les conditions météorologiques, sont collectées et analysées.

Optimisation des opérations :

  • Planification des itinéraires : en utilisant les données collectées, « LogiTech » développe des algorithmes pour optimiser les itinéraires, en évitant les zones de fort trafic et en choisissant les trajets les plus courts ou les plus économiques en carburant.
  • Gestion des temps de chargement : l’analyse des données de chargement et de déchargement permet à « LogiTech » d’identifier les inefficacités et de mettre en place des procédures pour accélérer ces opérations, réduisant ainsi les temps d’attente.
  • Maintenance préventive : les données sur l’utilisation des véhicules aident à planifier la maintenance préventive, évitant ainsi les pannes et prolongeant la durée de vie des camions.
  • Formation des conducteurs : les données sur la conduite sont utilisées pour former les chauffeurs à des pratiques de conduite plus économiques et plus sûres.

Résultats et Impacts :

  • Réduction des coûts : l’optimisation des itinéraires et une meilleure gestion des temps de chargement/déchargement se traduisent par une diminution des coûts de carburant et une meilleure gestion du temps.
  • Augmentation de la rentabilité : moins de temps passé sur la route et une meilleure gestion des ressources augmentent la rentabilité globale de l’entreprise.
  • Amélioration de la satisfaction client : une livraison plus rapide et fiable améliore la satisfaction des clients, ce qui est crucial dans un marché compétitif.
  • Réduction de l’empreinte carbone : des itinéraires optimisés et une formation à la conduite éco-responsable contribuent également à réduire l’empreinte carbone de l’entreprise.

Cet exemple illustre comment la collecte et l’analyse de données peuvent jouer un rôle clé dans l’optimisation des opérations de logistique, engendrant une meilleure efficacité, une réduction des coûts, et une amélioration de la satisfaction client.

Data optimisation opérations

3. Comprendre le comportement de vos clients

L’une des applications les plus puissantes de la data est l’analyse du comportement du client. En recueillant et en analysant les données relatives aux interactions des clients avec l’entreprise, les Directions peuvent en effet mieux comprendre les besoins, les préférences et les attentes de ces derniers. Cela permet de personnaliser l’offre de produits et de services, d’améliorer l’expérience client et, finalement, d’accroître la fidélité. Nous vous invitons d’ailleurs à découvrir notre article sur l’amélioration de la Connaissance client grâce à la data.

Un exemple concret pour illustrer ce point :

Imaginons une entreprise de télécommunications nommée « ConnectPlus ». Historiquement, « ConnectPlus » proposait des forfaits standardisés qui ne répondaient pas toujours aux besoins spécifiques de ses clients. Pour améliorer cette situation, l’entreprise a décidé d’utiliser les données collectées sur ses abonnés pour mieux comprendre leurs habitudes et leurs besoins.

Collecte et analyse des données :

  • Historique des appels et de l’utilisation de données : « ConnectPlus » a analysé les modèles d’utilisation des données et les historiques d’appels de ses clients pour comprendre leurs habitudes de consommation.
  • Feedback et enquêtes clients : ils ont également pris en compte les retours clients collectés via des enquêtes pour mieux comprendre les attentes et les préférences.
  • Analyse démographique : l’entreprise a étudié les profils démographiques de ses clients pour identifier différents segments de marché.

Personnalisation des offres :

  • Forfaits sur mesure : en se basant sur ces analyses, « ConnectPlus » a créé des forfaits personnalisés. Par exemple, pour les clients qui utilisent beaucoup de données mais peu de minutes d’appel, un forfait avec une grande quantité de données internet et moins de minutes d’appel a été proposé.
  • Offres ciblées : des offres spéciales ont été conçues pour les segments spécifiques, comme des forfaits familiaux avantageux ou des offres pour les jeunes utilisateurs, axées sur les réseaux sociaux et la musique en streaming.

Communication et marketing :

  • Communication personnalisée : « ConnectPlus » a utilisé les données pour envoyer des messages marketing personnalisés, informant les clients des nouvelles offres adaptées spécifiquement à leurs habitudes.
  • Promotions ciblées : des promotions et des réductions ont été proposées sur la base des préférences et des habitudes d’achat des clients.

Résultats :

  • Augmentation de la rétention des clients : grâce à des forfaits plus adaptés, les clients se sont sentis mieux compris et plus satisfaits, réduisant ainsi le taux de désabonnement.
  • Amélioration de la satisfaction client : la personnalisation a conduit à une meilleure expérience client, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélité envers « ConnectPlus ».
  • Avantage concurrentiel : en offrant des forfaits personnalisés que les concurrents ne proposaient pas, « ConnectPlus » a renforcé sa position sur le marché.

En exploitant les données de ses clients, « ConnectPlus » a non seulement amélioré son offre de service mais a également établi une relation plus forte et plus personnalisée avec ses clients, démontrant l’importance cruciale de la data dans la connaissance client et la personnalisation des services.

Data connaissance client

4. Prendre des décisions éclairées

La data permet aux Directions de prendre des décisions éclairées, basées sur des faits plutôt que sur des intuitions. En utilisant des modèles prédictifs et des analyses avancées, les dirigeants peuvent anticiper les tendances du marché, évaluer les risques potentiels et définir des objectifs réalistes. Cela réduit l’incertitude et accroît les chances de succès.

Pour illustrer ceci, prenons l’exemple d’un parc d’attractions, nommé « AventureLand », qui utilise des données pour prédire les flux de visiteurs et améliorer ainsi la gestion du parc et l’expérience client.

Contexte et défi :

« AventureLand » fait face à des variations importantes du nombre de visiteurs selon les jours, les saisons, et même les heures. Ces fluctuations impactent tout, de la gestion des files d’attente aux besoins en personnel.

Intégration de la data pour la prédiction des flux de visiteurs :

  • Collecte de données : « AventureLand » collecte des données historiques sur le nombre de visiteurs, incluant les jours de la semaine, les conditions météorologiques, les périodes de vacances scolaires, et les événements spéciaux.
  • Modèles prédictifs : en utilisant ces données, le parc développe des modèles prédictifs pour estimer le nombre de visiteurs à différentes périodes. Ces modèles prennent en compte non seulement les données historiques mais aussi des facteurs externes comme les prévisions météorologiques et les tendances touristiques locales.
  • Analyse des tendances : le parc analyse également les tendances sur les réseaux sociaux et les réservations en ligne pour anticiper les pics de popularité de certaines attractions ou événements spéciaux.

Application et résultats :

  • Planification du personnel : avec ces prévisions, « AventureLand » ajuste son planning de personnel, en assurant une présence suffisante lors des jours de forte affluence pour gérer les attractions, les restaurants, et les services de sécurité.
  • Gestion des files d’attente : les prévisions aident également à gérer les files d’attente. Par exemple, en répartissant les spectacles et les animations pendant les périodes de forte affluence, le parc peut réduire la pression sur les attractions les plus populaires.
  • Maintenance préventive : le parc planifie les maintenances des attractions lors des périodes prévues de faible affluence, minimisant ainsi l’impact sur l’expérience visiteur.
  • Marketing et promotions : sur la base des prévisions, « AventureLand » lance des promotions ciblées pour les jours de faible affluence, attirant ainsi plus de visiteurs pendant ces périodes.
  • Amélioration de l’expérience client : une meilleure gestion des flux de visiteurs conduit à une expérience plus agréable pour les clients, avec moins d’attente et une meilleure répartition des foules.

Cet exemple montre comment l’utilisation des données peut transformer la prise de décision, en permettant une prévision précise des flux de visiteurs et en améliorant l’efficacité opérationnelle et l’expérience client.

Data prise décision

Conclusion

La data n’est pas uniquement le domaine réservé des experts en informatique. Elle constitue un atout stratégique puissant pour la Direction d’une entreprise. En utilisant les données de manière efficace, les dirigeants peuvent en effet optimiser les opérations, comprendre le comportement des clients, prendre des décisions éclairées, et améliorer ainsi la performance globale de l’entreprise.

La data n’est donc pas simplement une série de chiffres, c’est un outil essentiel pour la croissance et le succès de votre société.

En tirant parti de la data, votre entreprise peut non seulement rester compétitive sur le marché, mais aussi anticiper et façonner son avenir.

Lorsqu’elle est correctement utilisée, la donnée est bien plus qu’un simple outil, elle devient la clé de votre réussite à long terme.

Tout comme pour l’Intelligence Artificielle, il est aujourd’hui indispensable pour les entreprises de prendre rapidement le virage de la data afin de ne pas rester en retrait par rapport à la concurrence.

Les informations recueillies grâce aux données constituent en effet un atout stratégique majeur pour votre compétitivité et peuvent vous permettre de conserver, voire de gagner, des parts de marché.

Alors n’attendez plus pour exploiter pleinement la puissance de la data au sein de votre entreprise. Celle-ci peut devenir le véritable moteur de votre croissance et de votre réussite. Et l’avenir de votre entreprise repose désormais sur la manière dont vous exploiterez et maximiserez la valeur de vos données !

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