Comment créer et utiliser des informations exploitables pour la croissance des entreprises

Avoir accès à des informations exploitables pertinentes et précises devient de plus en plus important pour les entreprises de toutes tailles.

Les informations détaillées sur le marché et les données clients deviennent chaque année plus accessibles et abordables, de sorte que de plus en plus d'entreprises décident d'investir dans ces domaines.

Cela signifie simplement que les données deviendront cruciales pour quiconque essaie de rester compétitif. Mais il ne s'agit pas seulement de collecter et de stocker des données brutes. Des milliards de points de données disparates que vous devez gérer ne peuvent être utiles du tout s'ils ne sont pas correctement traités et interprétés. En fait, cette quantité de données peut facilement vous égarer ou vous embrouiller, vous empêchant de prendre des décisions commerciales éclairées.

Vous devrez donc d'abord établir le contexte des données, ainsi que comprendre les liens clés entre les ensembles de points de données. Ce n'est qu'alors que vous avez la possibilité d'obtenir des informations sur lesquelles vous pouvez réellement agir, d'où le nom d'informations exploitables. .

1. Que sont les informations exploitables ?

Tout d'abord, il est important de faire la différence entre trois concepts distincts :les données, l'information et la perspicacité.

• Les données se présentent sous une forme brute et non traitée. Les points de données représentent des faits mesurables particuliers sans nécessairement supposer de liens entre eux.
• L'information contient un peu plus. Ce sont des données qui sont traitées et organisées, et elles permettent de comprendre les connexions et les tendances de base. Ces données sont systématisées et organisées de manière pratique et simple, ce qui constitue un excellent point de départ pour une analyse plus approfondie.
• Les informations se produisent lorsqu'une connaissance approfondie et complète du contexte entre en jeu. Ils sont le résultat d'une analyse détaillée des informations et conduisent à des conclusions utiles. Et comme nous l'avons mentionné, s'il existe un moyen d'agir sur ces informations, nous les appelons exploitables.

Un exemple d'insight exploitable

Nous allons essayer de clarifier davantage ces différences à l'aide d'un exemple. Disons que vous possédez une entreprise et que vous calculez vos revenus à la fin de chaque mois. Le fait que votre entreprise ait gagné 50 000 millions au cours d'un certain mois est ce que nous appelons données.

Maintenant, si vous prenez vos revenus mensuels au cours des 5 dernières années et organisez ces données par ordre chronologique afin de reconnaître les tendances et les tendances, vous obtenez des informations . Constater une forte baisse des revenus au cours des 18 derniers mois en serait un exemple.

Mais l'étape clé reste à venir. Une fois que vous aurez commencé à identifier les raisons des tendances que vous avez remarquées, en utilisant votre connaissance du contexte, vous obtiendrez des informations . Découvrir que la baisse des revenus est en corrélation avec l'éclatement de la pandémie, les problèmes de chaîne d'approvisionnement ou les percées innovantes de vos concurrents – toutes ces informations sont des idées . Un aperçu est exploitable s'il suggère ce que l'entreprise devrait faire pour améliorer sa position compte tenu des circonstances.

En bref, il y a tout un spectre ici, avec des données brutes à une extrémité et des informations à l'autre. La question clé qui se pose est de savoir comment transformer les données en informations exploitables et les utiliser à votre avantage ?

2. Collecter les bonnes données

Choisir les ensembles de données pertinents

La quantité de données que vous pourriez collecter pour améliorer votre entreprise est pratiquement illimitée. Alors ici, passer au crible est crucial. La plupart des estimations affirment que nous produisons plus de 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour. Les entreprises utilisent des logiciels d'analyse de données de toutes sortes non seulement pour collecter d'immenses volumes de données, mais également pour choisir des ensembles de données adaptés à leurs besoins commerciaux.

Bien sûr, la puissance de traitement de ces logiciels devient de plus en plus grande, mais la quantité de données disponibles aussi. Si vous ne faites pas de discrimination et que vous vous contentez de vous plonger dans l'analyse de chaque élément de données sur lequel vous pouvez mettre la main, cela exigera énormément de puissance de traitement et, plus important encore, cela vous laissera probablement confus et incapable de faire quoi que ce soit. sens hors de lui.

Établissez des règles de base

Ainsi, avant que les données ne commencent à affluer, vous devez définir certaines contraintes. En ce sens, l'analyse des données est une activité quelque peu prédictive. Vous devez supposer à l'avance quels facteurs et paramètres vous mèneront à des conclusions valables. Même esquisser des résultats particuliers à l'avance est le bienvenu. Vous devez choisir les données à collecter en fonction de vos attentes et de vos objectifs ultimes, puis voir si les données vous donnent raison ou tort.

Il n'y a pas de recette pour réussir ici, mais une règle empirique typique devrait être de savoir si la collecte d'un certain type de données ajoutera de la valeur à votre opération. Il est essentiel que vous créiez des filtres appropriés qui vous permettront de vous concentrer sur ce qui est vraiment essentiel.

Utilisez les bons outils

L'autre clé est la technologie. Il existe un grand nombre de sources de données que vous pouvez utiliser, alors assurez-vous de vous procurer des sources précises et pertinentes.

Les plus utiles sont probablement ceux qui analysent votre public et vos clients particuliers, tels que l'analyse des médias sociaux ou le logiciel CRM qui suit l'activité de votre site Web. L'intégration de toutes ces différentes sources dans un corps de données solide et unifié est également essentielle si vous souhaitez passer aux étapes suivantes.

3. Transformer les données en informations

Relier les points

Une fois que vous avez réglé cela, il est temps de mettre toutes ces données disparates en contexte et de tirer des conclusions. N'oubliez pas qu'un aperçu est une information complexe et structurée, mais claire et précise. Il doit être pertinent et vous permettre de mieux comprendre le problème auquel vous êtes confronté.

Premièrement, les données doivent être transformées en informations. Cela se fait en hiérarchisant, triant, segmentant et regroupant un grand nombre de points de données.

La plupart de ce travail est automatisé et basé sur les règles et critères initiaux que vous avez définis. Et lorsque vous définissez ces règles, rappelez-vous que l'équilibre est essentiel ici. Si vous êtes trop général, vos résultats peuvent s'avérer vides et superficiels, et pourtant, si vous êtes trop précis, cela peut vous embrouiller, vous submerger ou simplement vous faire perdre de vue la vue d'ensemble.

Rassemblez une équipe polyvalente 

Gardez à l'esprit que cet algorithme initial peut devoir être modifié si les circonstances changent radicalement. En période de turbulences et de fluctuations dramatiques du marché comme celle dans laquelle nous vivons actuellement, certaines informations peuvent cesser d'être pertinentes, tandis que d'autres peuvent gagner en importance.

C'est pourquoi il est très utile d'avoir un large éventail de professionnels pour vous aider à interpréter les résultats. Il ne s'agit pas seulement de spécialistes des données, mais aussi de spécialistes du marketing, d'experts financiers, de vendeurs, de représentants du service client, de spécialistes du marché, en gros de tous ceux qui peuvent contribuer avec leurs 2 centimes et leurs connaissances sur une certaine sphère de votre entreprise ou de votre marché.

Si vous réunissez une équipe compétente, il sera plus facile de faire la distinction entre la causalité et les simples corrélations accidentelles. Il y a beaucoup de pièces mobiles et vous avez besoin de personnes qui comprennent réellement comment différentes pièces spécifiques bougent et ce qui les fait changer afin d'éviter les erreurs d'interprétation.

Utiliser la visualisation

Enfin, la manière dont vous présentez les informations obtenues est cruciale. Il est beaucoup plus facile de lire et de comprendre des visualisations bien conçues et conviviales que des feuilles de calcul monotones infinies.

Cette partie du travail peut également être automatisée, et un outil de reporting de qualité peut faire des merveilles pour vous ici. Il peut extraire des données brutes de vos sources de données et les organiser pour créer des tableaux et des graphiques faciles à comprendre en fonction des préréglages que vous avez préparés.

4. Activer des informations exploitables

Connecter les informations et les actions

Vous avez donc vos données, vous avez votre logiciel, une équipe capable de donner un sens aux données et vous avez réussi à obtenir des informations exploitables précieuses sur ce qui est bon et ce qui est mauvais pour votre entreprise. Le processus est encore loin d'être terminé.

Parfois, il semble qu'agir sur l'intelligence recueillie peut être la partie la plus délicate. Les recherches de Forrester montrent que 74 % des entreprises veulent être axées sur les données, mais seulement 29 % d'entre elles pensent qu'elles sont bonnes pour connecter l'analyse à l'action.

Rôle humain dans la prise de décision

Notez que le développement de nouvelles technologies ne peut résoudre ce problème que partiellement, car au moins une partie du processus de prise de décision doit être effectuée par des humains. Certes, les logiciels sont de mieux en mieux capables de prédire les tendances futures et même de prendre eux-mêmes certaines décisions particulières.

Mais d'un autre côté, les grandes décisions concernant la stratégie commerciale globale, la gestion de la marque ou une crise des relations publiques comportent trop de variables ou ne sont tout simplement pas quantifiables.

Par exemple, vous pouvez mesurer combien d'argent votre entreprise perdra en raison de certaines décisions prises lors d'une crise de relations publiques, mais vous ne pouvez pas strictement mesurer "la réputation" qu'elle perdra. Et même si vous le pouviez, décider "combien" de la réputation qu'une entreprise est prête à perdre est basé sur des objectifs et des aspirations typiquement humains, et non exclusivement motivé par une logique financière.

Est-ce que ça vaut le coup ?

Par conséquent, pour agir correctement sur la base des informations, vous avez besoin de tout :des données fiables, des experts capables de les analyser, des logiciels capables de générer des prévisions solides et des décideurs humains qui déterminent les actions futures tout en gardant à l'esprit une vue d'ensemble.

C'est un processus très complexe, et pour vraiment développer votre entreprise, vous devrez tout faire correctement. Et ça vaut le coup. C'est pourquoi pas moins de 77 % des entreprises aux États-Unis et 69 % au Royaume-Uni sont axées sur les données, tandis que les entreprises axées sur les informations connaissent généralement une croissance de plus de 30 % chaque année. Et transformer correctement les données brutes non structurées en informations exploitables est la clé absolue une fois que vous avez décidé de vous engager dans cette voie.

5. Réflexions finales

Faire en sorte que votre entreprise devienne axée sur les données peut être une expérience effrayante. C'est un changement énorme, en particulier pour les propriétaires et les cadres de la vieille école. C'est aussi risqué et compliqué et tout cela peut sembler trop obscur et déroutant. Il n'est donc pas surprenant que les dirigeants deviennent nerveux lorsqu'ils essaient de mettre en œuvre des changements qui rendront leur entreprise plus axée sur les données.

Collecter des tonnes de données disparates et en tirer des informations exploitables peut sembler un travail énorme, mais c'est vraiment le seul moyen. Vous ferez quelques erreurs en cours de route et vous devrez mettre à jour les algorithmes, bricoler avec des critères prédéfinis et vous adapter à de nouvelles circonstances tout le temps.

Mais avec la bonne approche et une équipe compétente, vous ferez de moins en moins d'erreurs, vous gagnerez en confiance et en expérience et, à long terme, vous pourrez utiliser les données pour créer un avantage concurrentiel et aider votre croissance de l'entreprise.