Qu’est-ce que le DATA DRIVEN ?

Le DATA DRIVEN ou encore DATA DRIVEN MARKETING, est une technique qui consiste à se fonder sur des analyses et interpretations de données, pour une prise de decision afin d’orienter une entreprise.

Le role du DATA DRIVEN

Le data driven fournit des outils servant à un meilleur pilotage de son entreprise par les données. Il est aussi bien utile au Marketing, à la vente, au finance… Disposer de données pertinentes est donc essentiel pour une gestion d’entreprise efficace , basée sur la donnée.

DATA DRIVEN et avantages Marketing

Du coté marketing spécialement, le data Driven est un véritable atout. En effet, le « le pilotage par la donnée » permet de comprendre les clients et consommateurs grâce à des données récoltées examinées et organisées. En fonction de ces données, ils pourront adresser un message personnalisé aux clients et aux prospects avec précision. Ainsi, Le bon message au bon prospect au bon moment, est un moyen efficace de le convertir en client. Et Le bon message au bon client au bon moment, permettra de le retenir. Cette personnalisation permettra d’augmenter le taux de fidélisation de la clientèle et par conséquent éviter qu’elle se tourne vers la concurrence.

Quelques conseils pour devenir une ENTREPRISE DATA DRIVEN

Tout d’abord, il est bon de savoir la raison principale de l’échec des entreprises dans leur processus de migration vers le data Driven. En effet, il s’agit l’incapacité à transformer les données en leur possession en données exploitables. Il est donc indispensable de clarifier le projet, de disposer des moyens humains, techniques et technologiques nécessaires pour l’atteinte des objectifs fixés.

1: Définir des métriques de succès à mesurer avec la contribution des données.

Cela permettra à l’entreprise d’aligner ses départements sur sa stratégie globale. En outre, cela permettra de mesurer leurs performances en fonction des objectifs qui leur ont été assignés. Alors, Les dirigeants doivent s’assurer que tous les départements adoptent l’utilisation des données. Cette utilisation des données facilitera l’atteinte des objectifs et améliorera la collaboration.

2: Mettre en place une stratégie de Data Gouvernance solide.

Elle doit être conduite par le Comité de Direction (CODIR). Celui-ci va définir les KPI’s basés sur des données de qualité pour l’entreprise. Car, elle permettra de disposer d’informations indispensables pour aider à la prise de decision. Par ailleurs, bien qu’ils doivent être les acteurs majeurs de cette gouvernance, le CODIR gagnerait à consulter les experts pour avoir leurs opinions.

3: Établir des outils de Master Data Management.

Le M.D.M un ensemble d’outils et de méthodologie permettant l’intégration et la maintenance des Master Data. Ils doivent avoir un lien logique avec la data gouvernance pour voir le succès de cette dernière.

4: Utiliser les solutions de metadata (métadonnée) management.

(https://www.linternaute.fr/dictionnaire/fr/definition/metadonnee/)

Ainsi, on comprend le plus clairement possible les données à travers les tableaux de bases de données, les rapports, les tableaux de bord et autres composants qui pourraient entraîner un changement de la base de données. Avec cette technique, l’entreprise peut analyser l’impact des décisions avant de les mettre en action. Il est aussi possible de consulter l’origine des données, grâce à la facilité d’affiliation offerte par la métadonnée. On peut aussi consulter les changement qu’elles ont subit et donc de juger son niveau de transparence.

5: Mettre en place des outils business intelligence pour exploiter les données.

Ces outils aideront les utilisateurs à tirer le meilleur de toutes les données à leur disposition en les explorant profondément. En effectuant des requêtes et en développant les modèles prédictifs. Certaines entreprises n’arrivent pas à tirer profit de ces avantages à cause d’une architecture de données défaillante. C’est à dire une mauvaise plateforme de gestion des informations.

6: Élaborer une architecture organisée de la data.

Cela permettra d’avoir des informations utiles et exploitables. Cette architecture comprend 3 parties:

• la zone atterrissage c’est l’endroit ou les données sont stockées quand elles sont recueillies.
• conformité, à ce niveau il s’agit de l’intégration des données par sélection de pertinence.
• analytique, qui consistera à transformer les données en informations traitées avec les outils analytiques mis en place.

7: mettre en place des outils pour recueillir les données.

En effet, après avoir élaboré son architecture il faut disposer de données pour la mettre en pratique. (http://www.lebigdata.fr)

L’essentiel

En somme le data driven s’avère être un outil efficace pour une excellente gestion d’entreprise. L’utiliser à tous les niveaux de l’entreprise est essentielles à sa bonne marche pour les prises de décision. Il affine les prévisions des entreprises et réduit la navigation à vue. Il aide à une meilleure gestion des chocs endogènes et exogènes. Toutefois, il est indispensable de disposer des ressources nécessaires à sa réussite.