Cinq manières d’accroître sa valeur commerciale grâce à l’analytique

Note de l’éditeur : Cet article a été publié à l’origine sur le site Forbes.

De nombreuses organisations éprouvent des difficultés à déployer des analyses à grande échelle pour qu’elles profitent à chaque membre du personnel. Ces organisations peuvent également avoir du mal à prendre conscience de la valeur réelle de leurs investissements analytiques. De plus, la croissance exponentielle des données générées complique encore leur utilisation pour de nombreux postes dans l’organisation.

D’après McKinsey, les entreprises investissent des milliards de dollars pour avoir une approche plus data-driven, mais seulement 8 % d’entre elles parviennent à déployer une analytique à grande échelle pour tirer le meilleur parti de leurs données. 

Une exploitation efficace des données offre aux entreprises de nombreuses clés pour résoudre les problèmes qu’elles rencontrent, tout en continuant à se développer. Le personnel doit pouvoir accéder aux données nécessaires à leur poste pour en tirer des analyses efficaces, et ils doivent pouvoir utiliser les technologies et ressources qui leur permettent de rechercher et comprendre les informations pertinentes. Une fois l’accès à ces éléments décisifs établi, les équipes sont plus à même de traiter leurs données et les principaux scénarios analytiques. Cela leur permet ainsi de générer de la valeur pour les clients et toutes les parties prenantes au moyen de visualisations, de rapports ou de tableaux de bord qui les aident à résoudre des problématiques métier spécifiques ou à obtenir des réponses immédiates à leurs questions.

Il est possible de commencer à petite échelle, et grâce à la valeur commerciale créée immédiatement par la mise en image des données et les scénarios analytiques pratiques, tout le personnel s'intéressera de plus en plus à ces ressources, voire souhaitera en développer pour répondre à leurs propres besoins. En résultent des équipes qui s'intéressent aux données, prennent de l’habitude de les traiter et d'en promouvoir l'utilisation : c’est ce qui définit la culture des données. L’entreprise en tire ainsi plusieurs avantages, une collaboration renforcée, un décloisonnement, des attentes plus hautes envers les activités data, une importance accordée aussi bien à la confiance qu’à la responsabilité, ainsi qu’un engagement à générer de la valeur à partir de données.

En moyenne, 73,5 % des participants issus d’entreprises qui s’appuient sur les données (toutes zones confondues) déclarent systématiquement baser leurs décisions sur les données, pour seulement 5,7 % dans les entreprises conscientes de la valeur des données. 

La mise en place ou le développement, dans les entreprises, d’une culture des données à l’aide d’investissements technologiques a un impact positif sur les comportements et convictions au sein de l’organisation. Cela favorise ainsi les compétences data, ainsi que la création d’une infrastructure analytique permettant de prendre des décisions à grande échelle. Consultez cet article de Forbes relatif à la prise de décision data-driven pour en savoir plus sur l’intégration des données dans de nombreux processus métier.

L’importance d’agir ensemble, avec la Data 

L’ensemble des membres d’une organisation doivent baser leurs décisions sur les données. Partager les témoignages et modèles de réussite avec votre personnel vous permet de renforcer sa motivation et d’impliquer davantage de personnes au sein de votre entreprise. Une analytique en libre-service intuitive permet aux utilisateurs professionnels (qui ne sont pas forcément analystes de métier) d’utiliser les données de manière pertinente pour leur poste. Davantage de personnes peuvent ainsi se renseigner grâce aux données et baser leurs décisions sur les constatations faites. Cela permet de déployer des analyses à grande échelle et facilite la prise de décisions data-driven dans toute l’organisation. 

Pour la 4e année consécutive, plus de 90 % des cadres (91,9 % en 2022) désignent la culture d’entreprise comme le plus grand obstacle à [l’adoption d’une approche data-driven]. Seulement 8,1 % de ces cadres estiment que ce sont les limites technologiques qui constituent le principal frein.

Générer de la valeur immédiatement avec l’analytique

À travers des témoignages d’entreprises ayant bénéficié de ces méthodes, nous allons vous présenter cinq manières de générer instantanément de la valeur et d’impliquer vos équipes dans des scénarios pratiques prioritaires, et ainsi de faire prospérer votre activité sur le long terme.

Pour lancer dès à présent une analyse en quelques minutes, quel que soit votre niveau, consultez Tableau Exchange. Vous y trouverez des extensions de tableau de bord, des connecteurs et des accélérateurs pour créer rapidement des scénarios pratiques et des visualisations pour des secteurs, services et applications variés. 

1. Proposez des analyses en libre-service. Vos équipes disposent ainsi des outils et de la puissance de calcul leur permettant de répondre aux questions qu’elles se posent, et de trouver des informations plus rapidement. Elles peuvent collaborer pour garantir que les métriques et dimensions personnalisées sont conformes aux décisions prises et qu’elles répondent aux objectifs.

DTDC, une entreprise de livraison et de logistique basée en Inde a eu recours à Tableau pour placer les données sur une carte afin de mieux comprendre les problèmes liés aux retards de livraison. DTDC a réparti les informations par lieu, par produit, et en fonction de différents paramètres liés aux services. Ces données ont permis à l’entreprise d’atteindre son objectif : retrouver les bénéfices qu’elle générait avant le COVID en neuf mois à peine.

Par ailleurs, DTDC a permis à davantage d’équipes de bénéficier d’une meilleure visibilité sur les livraisons, dont la surveillance dépendait auparavant uniquement de celle chargée des opérations. En rendant ces informations accessibles à toute la direction, plus de personnes ont pu assurer leur suivi et prendre des décisions tactiques et stratégiques afin d’optimiser les performances du service. 

La direction peut désormais consulter ces tendances au quotidien et en tirer des informations exploitables aidant les équipes à trouver de nouvelles sources de revenus, tout en améliorant grandement la qualité du service client.


Le tableau de bord de DTDC de reconnaissance optique de caractères (OCR) aide le personnel à mieux suivre les livraisons et à fournir un meilleur service, en classifiant par région les informations concernant les destinataires et les expéditeurs.

2. Définissez des objectifs précis ainsi que les indicateurs clés de performance (KPI) associés pour aider les équipes à quantifier leur réussite. Des objectifs clairement formulés aident les équipes à créer rapidement des ressources data dédiées, comme des visualisations interactives, afin de surveiller les principaux processus métier et de déterminer les points pertinents pour le secteur à prendre en compte avant de prendre une décision.

Emami, une entreprise indienne de premier plan œuvrant dans les secteurs de l’hygiène et de la santé, a créé des visualisations adaptées à ses besoins afin de suivre des métriques financières et opérationnelles. L’entreprise peut par exemple consulter tous les bons de commande en un clin d’œil, puis descendre dans la hiérarchie pour rechercher ceux en attente de traitement depuis trop longtemps. Grâce à Tableau, l’équipe d’Emami a également pu créer une carte de chaleur des performances de la marque, une ressource de données dédiée pour comprendre les marques du groupe générant le plus de croissance. Il est ainsi plus facile pour l’entreprise de formuler des recommandations data-driven aux fournisseurs.

3. Démocratisez les analyses avancées à l’aide d’une IA intuitive. L’analytique prédictive peut aider vos équipes à prendre de meilleures décisions pour le présent comme pour l'avenir. En simplifiant l’utilisation des fonctionnalités de la science des données, de plus en plus d'équipes pourront répondre à des questions analytiques complexes. 

E.ON, un groupe du secteur de l’énergie dont le siège se situe en Allemagne, surveille grâce à Tableau l’état de ses capteurs sur les systèmes de cogénération. Son système de réseau surveille des dizaines de milliers de composants réseau dans une carte centralisée. Ces informations viennent appuyer la stratégie de maintenance prédictive de l’entreprise, en lui garantissant des performances optimales. 

L’équipe chargée de l’IA chez E.ON se sert également de Tableau pour développer un algorithme facile à surveiller, qui permet de faire correspondre la valeur des capteurs à un indice unique reflétant leur état. « Le temps où notre personnel devait rester assis dans une salle de contrôle, les yeux rivés sur une vingtaine d’écrans est révolu. Désormais, il peut tout surveiller dans un même environnement visuel et en direct. Les membres de l’entreprise travaillant hors de la centrale peuvent également surveiller les turbines depuis leur iPad, en examinant l’indice reflétant l’état des capteurs », explique Alexander Schaaf, ingénieur en analytique visuelle. 

4. Soutenez la datalphabétisation ou renforcez le niveau de confiance de vos équipes lors du traitement de données en investissant dans votre personnel grâce à des sessions de formation internes et des programmes tiers, entre autres. La datalphabétisation devient rapidement une compétence nécessaire à chaque membre d’une organisation, et non plus uniquement aux data scientists et aux analystes. Il est donc important de développer la maturité analytique de votre organisation, et d’avant tout apprendre à votre personnel à explorer des données, à les comprendre et à communiquer avec. Les compétences de vos équipes en matière de données sont-elles insuffisantes ? Consultez l’article suivant de Forbes pour découvrir des consignes utiles et éprouvées permettant de combler ces lacunes : A Successful Path To Data Literacy And Analytics Maturity For All (Comment mener tout votre personnel vers la datalphabétisation et la maturité analytique).

Zeotap est une entreprise du secteur des données aidant les entreprises à comprendre leurs clients et à prédire leurs comportements. Pour améliorer la datalphabétisation et les compétences de son personnel, l’entreprise a profité des 90 jours de formation gratuite à Tableau, et continue à organiser régulièrement des sessions en interne. L’équipe chargée de l’analytique s’efforce de trouver les meilleures pratiques analytiques, et s’inspire de la Visualisation du jour au quotidien. 

En déployant Tableau dans d’autres équipes, comme le service commercial, les cadres, l’assistance commerciale et le service marketing, davantage de membres de l’organisation ont accès à des informations plus détaillées sur les ventes et le chiffre d’affaires. Cela leur apporte une meilleure connaissance des analyses de données, et renforce ainsi leur niveau de confiance. Cela permet également aux cadres de Zeotap de mieux comprendre les produits et segments les plus importants pour le chiffre d’affaires, et ainsi de prendre des décisions plus éclairées quant aux stratégies à adopter pour les ventes croisées et les montées en gamme.

5. Pour chaque service, identifiez des spécialistes capables de répondre rapidement afin que les équipes chargées des données et de l’analytique disposent du contexte métier nécessaire pour développer des ressources de données efficaces. Ces ressources doivent être utilisables par tout le monde et permettre de créer d’autres analyses des données.

JPMorgan Chase (JPMC) se base sur les données afin de prendre d’importantes décisions stratégiques. L’équipe des opérations marketing analyse le parcours client, ce qui permet de prendre des décisions relatives au design du site Internet, aux campagnes promotionnelles et aux produits comme l’application mobile Chase. Les responsables financiers et des succursales analysent alors les données de leur côté pour perfectionner l’expérience client. 

D’autres membres de l’organisation JPMC ont également pu bénéficier de cette expertise. Des traders, des analystes des opérations, des membres du service commercial et de l’équipe chargée des risques et de la conformité ont également pu profiter des fonctionnalités de l’API de Tableau, qui permet une analytique fluide avec les applications métier existantes.

Pour rendre les données plus accessibles, le service informatique a éliminé les obstacles que rencontraient les groupes commerciaux en permettant des analyses en libre-service à l’échelle de l’entreprise. En 2017, huit personnes ont formé 1 200 nouveaux développeurs et analystes de la plate-forme, suscitant un intérêt chez l’ensemble du personnel, jusqu’à atteindre près de 30 000 utilisateurs actuellement. 

En permettant aux analystes de toutes les équipes de l’entreprise d’interroger leurs données avec Tableau, JPMC fait également passer ses délais de reporting manuel de quelques mois à quelques semaines seulement. L’entreprise a ainsi économisé des milliers d’heures de travail, et favorisé une prise de décisions plus transparente dans tout le groupe. 

Comprendre les rôles et responsabilités analytiques avec Tableau Blueprint

Découvrez les rôles que peuvent jouer les membres d’équipes (responsables de l’informatique, de l’informatique décisionnelle, de l’administration de Tableau, de la gestion de données et de la création de contenu) travaillant sur un projet pluridisciplinaire afin de contribuer à une utilisation plus efficace des données dans votre entreprise. Les efforts de ces équipes doivent être centrés sur le recours continu aux analyses des données, sur la gestion des données de votre organisation conformément à votre activité et/ou aux exigences réglementaires, et à la planification et au déploiement d’une plate-forme BI, entre autres. Découvrez la valeur que peuvent apporter différents rôles à l’aide de Tableau Blueprint

Aller de l’avant

Des organisations à travers le monde s’appuient sur ces cinq priorités pour impliquer davantage leurs membres et promouvoir une culture des données. Une fois que les équipes ont adopté une approche privilégiant le recours aux données pour la prise de décisions, les entreprises peuvent facilement générer de la valeur pour toutes les parties prenantes. L’essentiel est de mettre cela en place progressivement, et de partager les principales victoires avec vos équipes pour les inciter à s’inscrire dans cette démarche et à traiter les principaux scénarios pratiques à l’aide de leurs propres données et informations. 

Vous trouverez ci-dessous quelques ressources pour aider votre entreprise à se lancer.

Pour découvrir en détail comment votre organisation peut accomplir davantage en adoptant une approche privilégiant le recours aux données, consultez le Guide de la culture des données.

Bénéficiez dès aujourd’hui d’un essai gratuit de Tableau.

1. Livre blanc IDC, une étude demandée par Tableau, La culture des données génère de la valeur métier pour les entreprises data-driven, document US47605621, mai 2021.

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