La Business Intelligence ou BI est capable d'améliorer presque tous les processus au sein d'une entreprise, car elle crée une vue d'ensemble et donne aux équipes la capacité d'analyser ses propres données pour faire des découvertes et améliorer la prise de décision au quotidien.

La transformation numérique est de nos jours considérée comme un projet stratégique clé. Les outils de BI évoluent en conséquence, pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leur investissement dans la data. Cette évolution se manifeste aujourd'hui avec l'essor des plates-formes BI modernes qui prennent en charge l'accès, l'interactivité, l'analyse, la découverte, le partage et la gouvernance des données. Bien qu'il existe d'excellents ouvrages sur la BI et ses applications pratiques, nous allons nous pencher ici sur des exemples de grandes entreprises tirant parti d'une plate-forme BI moderne.

Voici 5 exemples concrets de plates-formes BI à l'œuvre.

1. HelloFresh centralise son reporting de marketing numérique pour augmenter les conversions

Société : HelloFresh
Problème : son reporting de marketing numérique était manuel, chronophage et inefficace.
Solution : HelloFresh, une société spécialisée dans les kits-repas, a pu automatiser ses processus de reporting grâce à une solution BI centralisée, faisant ainsi gagner à son équipe de marketing analytique entre 10 et 20 heures de travail par jour. Les résultats permettent également à l'ensemble de l'équipe marketing d'élaborer des campagnes de marketing numérique régionales et individualisées.

En effectuant des analyses agrégées du comportement de ses clients, HelloFresh a pu établir trois profils distincts. L'équipe peut consulter et suivre les données en temps réel, et comprendre les comportements des clients pour optimiser ses campagnes marketing. Elle a ainsi pu augmenter ses taux de conversion et de fidélisation client.

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2. REI booste les taux d'adhésion de sa coopérative

Société : REI
Problème : avec plus de 90 téraoctets de données, les statistiques des adhésions étaient difficiles à suivre.
Solution : dans cet exemple, REI co-op, un détaillant spécialisé dans les activités de plein air, utilise une plate-forme BI pour analyser les données d'adhésion. Plus de 90 % des achats sont effectués par les membres de la coopérative de REI : il est donc impératif que l'entreprise puisse suivre les indicateurs d'acquisition, de rétention et de réactivation, entre autres. Toutes ces données représentent toutefois plus de 90 téraoctets. La possibilité d'analyser cette montagne de données permet aux équipes opérationnelles de déterminer s'il convient d'investir davantage dans les magasins physiques ou dans des expériences digitales.

La satisfaction client et l'image de la marque en ont toutes deux bénéficié.
« Nous avons assisté à un revirement complet en 2017 en termes d'acquisition de nouveaux membres », déclare Clinton Fowler, directeur des analyses client et de l'analytique avancée chez REI.

La plate-forme BI sert également à analyser la segmentation de la clientèle, ce qui aide l'entreprise à prendre de meilleures décisions quant aux modes d'expédition, à la gestion du cycle de vie des adhésions, ou encore aux catégories de produits proposées.

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3. Coca-Cola Bottling Company optimise ses performances opérationnelles

Société : Coca-Cola Bottling Company (CCBC), la plus grande société d'embouteillage indépendante partenaire de Coca-Cola
Problème : des processus de reporting manuels limitaient l'accès aux données commerciales et opérationnelles en temps réel.
Solution : l'équipe BI de Coca-Cola gère l'ensemble du reporting pour toutes les opérations de vente et de livraison. Elle s'est servie de la plate-forme BI pour automatiser les processus de reporting manuels, économisant ainsi plus de 260 heures de travail par an, soit l'équivalent de six semaines de 40 heures.

Grâce à l'automatisation des rapports et à d'autres intégrations systèmes, les commerciaux sur le terrain ont désormais accès aux données de la gestion de la relation client (CRM). Les tableaux de bord mobiles leur fournissent des informations exploitables et à jour qui leur donnent un avantage réel sur la concurrence.

Le déploiement de la BI en libre-service facilite les collaborations entre l'IT et les utilisateurs métier, et aide chacun à développer ses connaissances. Les analystes et l'IT peuvent alors se concentrer sur les activités stratégiques et les innovations à long terme, comme la gouvernance des données, plutôt que sur la recherche et la création manuelle de rapports.

À lire : consultez ce livre blanc qui guide les premiers pas des Sales Operations en analytique.

4. Chipotle crée une vue unifiée sur les opérations de ses restaurants

Société : Chipotle
Problème : le caractère disparate des sources de données empêchait les équipes d'obtenir une vue unifiée des restaurants.
Solution : Chipotle Mexican Grill est une chaîne américaine de restauration rapide comptant plus de 2 400 restaurants dans le monde. Chipotle a abandonné sa solution BI traditionnelle en faveur d'une approche plus moderne, avec une plateforme BI en libre-service. L'entreprise a ainsi pu créer une vue centralisée des opérations et suivre l'efficacité opérationnelle de tous ses restaurants à l'échelle nationale.

Les utilisateurs bénéficiant désormais d'un meilleur accès aux données, la fréquence du reporting sur les projets stratégiques est passée de trimestrielle à mensuelle, ce qui a permis d'économiser des milliers d'heures de travail. « Tableau était la clé pour analyser nos indicateurs d'une façon plus efficace », explique Zach Sippl, directeur BI.

À lire : lisez ce livre blanc sur l'approche moderne de l'aide à la décision.

5. Des Moines Public Schools détecte et accompagne les élèves à risque

Organisation : Des Moines Public Schools
Problème : pour pouvoir intervenir rapidement, les administrateurs ont besoin d'avoir accès à des données à jour sur l'assiduité, ce qui n'était pas possible avec des rapports manuels Excel.
Solution : les écoles du réseau Des Moines Public Schools (DMPS) se sont servies d'un système d'analytique avancée pour améliorer leurs taux d'intervention dans les cas de décrochage scolaire et pour mieux comprendre l'incidence de diverses méthodes pédagogiques sur l'assiduité des élèves.

L'équipe chargée de la recherche et de la gestion des données au sein du DMPS a utilisé un modèle de régression linéaire multiple (qu'elle appelle un « coefficient de décrochage ») pour analyser les indicateurs des élèves et détecter les individus à risque. Une plate-forme BI leur a permis de tirer le meilleur parti de ce modèle. Grâce à la visualisation des données, le personnel scolaire peut facilement identifier tous les élèves à risque et leur accorder l'attention nécessaire.

Les tableaux de bord créés par l'équipe chargée de la recherche et de la gestion des données fournissent des analyses en temps réel à 7 000 enseignants et membres du personnel de DMPS. Ces derniers peuvent ainsi s'adapter et intervenir plus rapidement, ce qui augmente considérablement leurs chances de réussite. Les analyses en temps réel reposent sur cinq années de données historiques. Les utilisateurs peuvent donc instantanément consulter des données plus anciennes pour mieux comprendre la situation des élèves actuels.

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