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Il est plus que jamais pertinent de rappeler qu’une stratégie de données doit être à la base de vos efforts, afin de devenir une entreprise centrée sur les données.
Il y a trois ans, j’écrivais un article intitulé : « Sans plan stratégique, vos initiatives en analytics sont risquées », dans lequel je soulignais l’importance d’une stratégie de données et d’analytics robuste. Avec l’essor des technologies et des plateformes, nouvelles ou revisitées, dans le domaine des analytics – GA4, plateformes CDP, GTM côté serveur, Databricks, Oribi, Stream Analytics, Mode, Cloud Analytics et j’en passe –, il est plus que jamais pertinent de rappeler qu’une stratégie de données forte doit être à la base de vos efforts si vous souhaitez devenir une entreprise centrée sur les données. La taille de votre entreprise ne devrait pas être un frein à une stratégie de données efficace. L’important, c’est de ne pas laisser la seule intuition guider vos décisions d’affaires.
Voici quelques raisons pour lesquelles une stratégie de données robuste est toujours aussi importante (et même cruciale!) en 2021 pour les entreprises centrées sur la performance :
- La crise entourant la pandémie de COVID-19 a forcé plusieurs entreprises à accélérer leur transformation numérique et à adapter leur modèle d’affaires afin d’assurer l’agilité et la flexibilité de leurs opérations. Ces efforts ont pour principaux objectifs la satisfaction des clients et la réduction des coûts, bien sûr, mais il ne faut pas oublier que les données sont un pilier important de toute transformation. Après tout, on ne peut améliorer ce qu’on ne peut mesurer.
- Selon un sondage mené par Gartner, les directeurs financiers et directeurs de données œuvrant au sein des entreprises vouent leurs efforts à transformer les données en actifs commerciaux significatifs (Gartner: Top Priorities for IT: Leadership Vision 2021, Data and Analytics Leaders). Pour y arriver, il est nécessaire de se doter d’une stratégie de données robuste.
- Pour les directeurs marketing, il deviendra de plus en plus difficile de justifier les investissements en marketing numérique dans un monde où l’apocalypse des cookies rendra l’attribution média complexe. Il est primordial de mettre en place une stratégie de données qui tient compte de cette nouvelle réalité si on veut continuer à mesurer la performance de l’entreprise.
Une stratégie de données, ce n’est pas :
- Une liste d’outils analytiques que vous prévoyez acquérir l’an prochain;
- Le nombre d’employés que vous souhaitez engager au sein de votre équipe analytique l’an prochain;
- Une liste arbitraire de sources de données qui trônent sur votre tableau de bord.
En termes simples, une stratégie de données, c’est :
Un plan qui vous permettra d’acquérir les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer la performance de votre entreprise. C’est aussi une stratégie pour maximiser la valeur de vos données. « Maximiser la valeur des données » peut prendre des significations différentes selon votre domaine d’activité :
- Identifier des insights pour améliorer l’expérience client;
- Identifier des insights pour optimiser les investissements marketing et le ROI;
- Identifier des insights pour guider votre stratégie (compétition, marché, benchmarking);
- Identifier des insights pour stimuler l’adoption du produit.
Voici les étapes-clés de l’élaboration d’une stratégie de données robuste :
- Identifiez le domaine d’affaires où vous souhaitez apporter des transformations (marketing, produit, service à la clientèle, opérations, finances, ventes, etc.) et assurez-vous de bien en comprendre le fonctionnement. Il s’agit d’identifier un véritable besoin ou défi auquel il est possible de répondre grâce aux données.
- Fixez des objectifs d’affaires clairs. Sans objectifs clairs, vous ne devriez pas entreprendre de stratégie de données. Votre stratégie doit permettre d’améliorer quelque chose – quelque chose de quantifiable. Par exemple, vous pourriez avoir pour objectif d’améliorer la satisfaction de la clientèle, la fidélisation ou la valeur client de X%, ou encore de réduire les coûts d’opération de X%. Identifiez clairement votre cible afin de pouvoir déterminer si la stratégie de données a eu des répercussions tangibles sur les indicateurs de performance sélectionnés.
- Dressez l’état des lieux. Évaluez votre niveau de maturité en ce qui a trait aux données et à l’accessibilité des sources de données. Cette étape cruciale vous permettra de vous faire une idée de l’ampleur de la tâche et d’élaborer votre stratégie en vous basant sur des modules et des livrables réalistes.
- Orientez votre stratégie vers l’avenir. Vous devez déterminer comment vous vous procurerez les données qui vous manquent tout en maintenant une fondation solide en termes de gouvernance des données (validité, précision, propriété, accessibilité, confidentialité et réglementation, etc.). Songez à la technologie nécessaire pour recueillir, trier, entreposer et transformer vos données; aux experts dont vous aurez besoin pour transformer ces données en insights et en actions concrètes (c’est le but, après tout!). Prenez le temps d’évaluer les risques et d’identifier vos faiblesses.
- Produisez une démonstration de faisabilité (proof of concept). Avant de lancer votre initiative de données, il est important d’élaborer une démonstration de faisabilité afin de valider vos hypothèses et mesurer, à l’échelle micro, les résultats souhaités.
- Mesurez, puis recommencez. Pour peaufiner votre stratégie de données, il vous faudra la retravailler, encore et encore.
