les clés du succès. LA BOITE À OUTIL DE L’ENTREPRENEUR

Ecrit par par Christina Gierse

11 millions de Français souhaitent monter leur propre business. Mais ont-ils réellement conscience de ce qu’impliquent la création et la gestion d'une entreprise ? Les recommandations de Thomas Guilmet, auteur du guide "Petites entreprises: les clés du succès" paru chez StudyramaPro.

La plupart des personnes ne se rendent pas compte de la somme des compétences et de l'état d'esprit nécessaire à la « bonne gestion » d'une entreprise. Créer administrativement une entreprise, rédiger des statuts et les déposer est désormais à la portée de tous. Les récentes « avancées » législatives et technologiques en matière de création d'entreprises ont largement facilité le passage à l'acte, et ont été accompagnées d'une large communication en faveur de la création d'activité.- « Tout le monde peut créer son entreprise », mais tout le monde ne sera pas en mesure de la gérer et de la pérenniser.

Une fois passées l'excitation et l'effervescence du début d'activité, le quotidien prend le dessus, accompagné des difficultés de gestion et stratégiques. Ces difficultés font, souvent trop tard, prendre conscience au chef d'entreprise de ses lacunes et des réalités du monde économique.- La mise en place d’une méthodologie de travail permet en partie de vérifier les bonnes pratiques, le bon développement de l'entreprise et de son jeune dirigeant.

Car une petite entreprise se développe au rythme de son patron et à son image. D'où l'importance pour ce dernier de connaître ses forces, ses faiblesses et ainsi de se former ou s'entourer en conséquence.

Quelle stratégie pour une TPE ?

Le chef d'entreprise est avant tout un individu pluridisciplinaire. Confronté au stress quotidien et à la gestion simultanée de plusieurs tâches et projets, il en oublie souvent, par manque de temps, de remplir son rôle de pilote et de stratège.

Beaucoup de dirigeants restent enfermés dans une gestion quotidienne et routinière souvent non formalisée et, par conséquent, sans objectifs de développement à court terme, à moyen terme et encore moins à long terme. Ceci aboutit inexorablement à un fonctionnement passif et une mise en danger de l'entreprise.- Un dirigeant se doit donc de donner la direction et d'établir la stratégie globale. C'est de cette manière qu'il agit sur l'entreprise et sur son environnement : en se fixant des objectifs.

Difficile de fixer un itinéraire sans connaître à l'avance les points de départ et d'arrivée. Pour une entreprise, le point de départ est matérialisé par le diagnostic et le point d'arrivée par les objectifs.

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Regardez les données comme un statisticien, moins le Ph. D

Ecrit par Kevin Purdy

Traduit par Vincent van Heesewijk

Nathan Yau est un candidat au doctorat en statistiques, mais les leçons les plus précieuses qu'il a apprises en analysant et en travaillant avec des données n'impliquent pas de mathématiques formelles. Voici comment il suggère de regarder des lignes, des graphiques et des chiffres pour trouver des choses intéressantes.

Yau expose les compétences et les mentalités qui l'ont bien servi dans ses études et analyses. Comme il le dit, il ne peut pas tirer de la hanche avec des questions sur la taille de l'échantillon ou l'analyse formelle, mais il a appris ce qu'il faut rechercher quand on regarde les données - que nous faisons tous régulièrement, que ce soit dans des budgets mensuels ou des tableurs..

Deux de ses suggestions:

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... Il est important de ne pas trop se perdre avec des points de données individuels ou une petite section dans un très grand ensemble de données. Nous l'avons vu dans le graphique de récupération récent. Comme certains l'ont souligné, si nous prenions un peu de recul et regardions un plus grand laps de temps, le contraste Obama / Bush ne semble pas si choquant.

Demande le pourquoi?

... C'est la chose la plus importante que j'ai apprise: demandez toujours pourquoi. Quand vous voyez un point dans un graphique, vous devriez vous demander pourquoi il est là. Si vous trouvez une corrélation, vous devriez réfléchir à la question de savoir si cela a un sens ou non. Si cela a du sens, alors refroidissez, mais sinon, creuser plus profondément. Les chiffres sont excellents, mais vous devez vous rappeler que lorsque les humains sont impliqués, les erreurs sont toujours possibles.

Ce n'est pas une liste des 10 meilleurs ou des hacks secrets - juste des conseils intelligents, et il vaut la peine de regarder en arrière quand vous êtes vexé par un message caché sous tous les nombres et lignes que vous voyez dans n'importe quel ensemble de données.

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Les entreprises data driven remportent de meilleurs résultats

Ecrit par Sven Persoone

Le data-driven marketing est un must pour toutes les entreprises, et pas seulement pour les start-ups ou multinationales technologiques. ‘Les entreprises qui puisent des informations dans leurs systèmes prennent des décisions plus intelligentes et obtiennent de meilleurs résultats, c’est aussi simple que cela’, affirme Jessica Best. Ou, concrètement : de meilleurs prospects, des campagnes plus efficaces, un customer lifetime maximal et des revenus supérieurs.

GPS

Jamais nous n'avons eu autant de données à disposition et l'analyse des données est plus abordable que jamais. Pourtant, de nombreuses entreprises hésitent encore à intégrer les données dans leurs processus de décision. Pourquoi ? Elles ne savent pas par où commencer ni, et c’est plus important encore, ce que l'approche data-driven peut leur apporter concrètement. ‘On peut faire la comparaison avec un système GPS’, explique Maarten Verschuere. ‘Vous ne prenez conscience du fait qu'il vous a manqué que la première fois où vous vous en servez dans votre voiture.’

Maarten Verschuere résume les avantages du data-driven marketingcomme suit : ‘moins d’efforts pour un résultat identique, ou meilleur'. Ou, concrètement : ‘moins de pertes de clients, un afflux plus important de clients, une tarification optimale, des promotions efficaces…’

Prenez par exemple la délimitation d'un groupe cible : les données des clients existants vous permettent d'identifier votre client idéal. Ensuite, vous pouvez rechercher et cibler des prospects ayant le même profil. Les données vous permettent aussi d'évaluer les résultats des campagnes passées, d’établir des paramètres et d'optimiser les campagnes futures. Ou pensez à la prévention du churn : l’identification précoce et la rétention des clients très susceptibles de vous quitter.

Lien avec les objectifs de l’entreprise

‘Les données permettent aux marketeurs de mettre la barre plus haut’, affirme Jessica Best. ‘Non seulement pour gagner des prix créatifs, mais aussi pour pouvoir organiser des campagnes que nous pouvons justifier avec des chiffres clairs. Des campagnes qui produisent donc de véritables résultats.’

Cet impact, insiste Jessica Best, est le plus important lorsque les marketeurs définissent au préalable leurs objectifs et associent leurs résultats de mesure aux KPI généraux de l'entreprise. ‘J’ai eu par exemple dans ma clientèle une grande entreprise, où les données étaient suivies dans une importante mesure, mais de manière ad hoc et disséminée. Le département marketing suivait le nombre de likes sur la page Facebook, et le CFO se concentrait surtout sur les graphiques des ventes. Au total, cette entreprise travaillait avec une douzaine de rapports de données. Mes collègues ont ramené ces douze rapports à un tableau de bord de trois pages. Tout le monde, du CFO aux collègues du marketing, utilise dorénavant les mêmes statistiques pour prendre des décisions. Tous peuvent voir les coûts par lead ou les résultats effectifs d’une campagne. Cette intervention leur a permis d'augmenter de 20% l'efficacité de leurs dépenses média.

Projet pilote

‘Les données sont un must pour toute entreprise’, conclut Jessica Best. ‘Parce que les informations fournies par ces données permettent de travailler beaucoup plus efficacement qu'en se fiant seulement à l'instinct. Les entreprises data-driven prennent des décisions plus intelligentes, ce qui se traduit en revenus supérieurs. À défaut, la concurrence vous rattrapera tôt ou tard'.

Pour revenir à la comparaison avec le GPS : ‘Toute entreprise devrait au moins essayer, par exemple dans le cadre d'un projet pilote’, affirme Maarten Verschuere. ‘Je vous le garantis : les avantages sont trop importants pour pouvoir être niés.’

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Quand on regarde les données Pensez comme un statisticien - sans les maths

Ecrit par Kevin Purdy

Traduit par Vincent van Heesewijk

 

Je m'appelle statisticien, parce que, bon, je suis un étudiant diplômé en statistiques. Cependant, posez-moi des questions spécifiques sur les tests d'hypothèses ou la taille d'échantillonnage requise, et ma réponse ne sera probablement pas très bonne.

L'autre jour, j'essayais de penser à la dernière fois que j'ai fait un test d'hypothèse ou une analyse formelle. Je ne pouvais pas m'en souvenir. En fait, j'ai dû déterrer les anciennes listes de cours pour savoir quand c'était. C'était il y a quatre ans pendant ma première année d'études supérieures. J'ai bien réussi dans ces cours, et je suis confiant que je pourrais faire cela avec un rafraîchissement rapide, mais ce n'est pas un problème. Ce n'est pas quelque chose que je fais régulièrement.

Au lieu de cela, les choses les plus importantes que j'ai apprises sont moins formelles, mais se sont révélées extrêmement utiles lorsque je travaillais / jouais avec des données. Ici, ils ne sont pas dans un ordre particulier.

Attention au détail

Souvent, ce sont les petites choses qui finissent par être les plus importantes. Il y avait une fois en classe quand mon professeur a mis en place un graphique sur le projecteur. C'était un tas de points de données avec une ligne ajustée lisse. Il a demandé ce que nous avons vu. Eh bien, il y avait une augmentation au début, une stabilisation au milieu, puis une autre augmentation. Cependant, ce qui m'a manqué était le petit blip dans la courbe dans la première augmentation. C'était ce que nous étions après.

Le point est que les tendances et les modèles sont importants, mais il en va de même pour les valeurs aberrantes, les points de données manquants et les incohérences.

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Cela dit, il est important de ne pas être trop pris par des points de données individuels ou une petite section dans un très grand ensemble de données. Nous l'avons vu dans le graphique de récupération récent. Comme certains l'ont fait remarquer, si nous prenions du recul et regardions un laps de temps plus long, le contraste Obama / Bush n'a pas l'air si choquant.

Pas d'ordre du jour

Cela devrait aller de soi, mais aborder les données aussi objectivement que possible. Je ne dis pas que vous ne devriez pas avoir une idée de ce que vous cherchez, mais ne laissez pas vos idées préconçues influencer les résultats. Parce que si vous allez à la recherche d'un modèle spécifique, vous allez probablement le trouver. Ce sera juste au sacrifice de résultats précis.

Regardez en dehors des données

Contexte, contexte, contexte. Parfois, cela se fera sous la forme de métadonnées. D'autres fois, cela proviendra de plus de données.

Plus vous en savez sur la façon dont les données ont été collectées, d'où elles proviennent, quand elles se sont produites et ce qui se passait à ce moment-là, plus vos résultats sont informatifs et plus vous pouvez être sûr de vos résultats.

Demander pourquoi

Enfin, et c'est la chose la plus importante que j'ai apprise, demandez toujours pourquoi. Quand vous voyez un point dans un graphique, vous devriez vous demander pourquoi il est là. Si vous trouvez une corrélation, vous devriez réfléchir à la question de savoir si cela a un sens ou non. Si cela a du sens, alors refroidissez, mais sinon, creuser plus profondément. Les chiffres sont excellents, mais vous devez vous rappeler que lorsque les humains sont impliqués, les erreurs sont toujours une possibilité.

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Comment mentir à soi-même et aux autres avec les statistiques

Ecrit par Eric Ravenscraft

Traduit par Vincent van Heesewijk

L'utilisation abusive des statistiques est l'un des moyens les plus puissants de mentir. Normalement, nous vous enseignons comment éviter les erreurs d'interprétation des statistiques, mais savoir comment les nombres sont manipulés peut vous aider à repérer quand cela arrive. À cette fin, nous allons vous montrer comment faire en sorte que les données disent quoi que vous fassiez pour sauvegarder toute mauvaise idée que vous avez.

 

Collectez des exemples de données qui ajoutent un biais à vos résultats

La première étape de la création de statistiques consiste à déterminer ce que vous voulez analyser. Les statisticiens appellent cela la «population». Ensuite, vous définissez un sous-ensemble de ces données à collecter qui, une fois analysées, doivent être représentatives de la population dans son ensemble. Plus l'échantillon est grand et précis, plus vos conclusions peuvent être précises.

Bien sûr, il existe quelques grandes façons de bousiller ce type d'échantillonnage statistique, soit par accident ou intentionnellement. Si les données d'échantillon que vous rassemblez sont mauvaises, vous finirez avec de fausses conclusions, peu importe quoi. Il y a beaucoup de façons de gâcher vos données, mais voici quelques-unes des plus importantes:

• Biais de sélection personelle: Ce type de biais se produit lorsque les personnes ou les données que vous étudiez volontairement se mettent dans un groupe qui n'est pas représentatif de l'ensemble de votre population. Par exemple, lorsque nous demandons à nos lecteurs des questions comme «Quelle est votre application de textos préférée?», Nous recevons seulement des réponses de personnes qui choisissent de lire Lifehacker. Les résultats d'un sondage informel comme celui-ci ne seront probablement pas représentatifs de la population dans son ensemble, car tous nos lecteurs sont plus intelligents, plus drôles et plus attirants que la moyenne des gens.
• Échantillonnage de commodité: Ce biais se produit lorsqu'une étude analyse les données disponibles, au lieu d'essayer de trouver des données représentatives. Par exemple, un réseau de nouvelles par câble pourrait interroger ses téléspectateurs au sujet d'un candidat politique. Sans interroger les gens qui regardent d'autres réseaux (ou ne regardent pas du tout la télévision), il est impossible de dire que les résultats du sondage représenteraient la réalité.
• Biais de non-réponse: Cela se produit lorsque certaines personnes d'un ensemble choisi ne répondent pas à une enquête statistique, ce qui entraîne une modification des réponses. Par exemple, si une enquête sur l'activité sexuelle demandait «Avez-vous déjà trompé votre conjoint?» Certaines personnes peuvent ne pas vouloir admettre l'infidélité, donnant l'impression que la tricherie est plus rare qu'elle ne l'est.
• Sondages en accès libre: ce type de sondage permet à quiconque de soumettre des réponses et, dans de nombreux cas, ne vérifie même pas que les personnes ne soumettent une réponse qu'une seule fois. Bien qu'ils soient communs, ils sont fondamentalement biaisés parce qu'ils n'essaient pas de contrôler l'entrée de manière significative. Par exemple, les sondages en ligne qui vous demandent simplement de cliquer sur votre option préférée tombent sous ce biais. Bien qu'ils puissent être amusants et utiles, ils ne sont pas bons pour prouver objectivement un point.

Ce ne sont que quelques-unes des nombreuses façons dont un échantillon peut être biaisé. Si vous voulez créer une impression trompeuse, choisissez votre poison. Par exemple, les sondages en libre accès sur les sites Web peuvent être utilisés pour «prouver» que le candidat que vous aimez le mieux a remporté un débat ou que Undertale est le meilleur jeu de tous les temps. La beauté des biais de l'échantillonnage est que quelqu'un, quelque part prend un sondage non scientifique qui dira tout ce que vous voulez. Donc, juste Google autour jusqu'à ce que vous trouviez un sondage non scientifique que vous aimez, ou diable - créez votre propre.

Choisissez l'analyse qui soutien vos idées

Le quatuor d'Anscombe montre quatre graphiques différents qui ont presque exactement les mêmes sommaires statistiques.

Étant donné que les statistiques utilisent des chiffres, il est facile de supposer qu'elles constituent une preuve tangible des idées qu'elles prétendent soutenir. En réalité, la mathématique derrière les statistiques est complexe, et l'analyser incorrectement peut donner des conclusions différentes, voire totalement contradictoires. Si vous vouliez tordre une statistique pour répondre à vos besoins, fudge les maths.

Pour démontrer les failles dans l'analyse des données, le statisticien Francis Anscom a créé le quatuor d'Anscombe (voir ci-dessus). Il se compose de quatre graphiques qui, lorsqu'ils sont affichés sur un graphique, montrent des tendances très différentes. Le graphique X1 montre un diagramme de dispersion basique avec une tendance ascendante. X2 montre une tendance incurvée qui montait, mais qui descend maintenant. X3 montre une tendance plus faible vers le haut, mais avec une valeur aberrante sur l'axe Y. X4 affiche des données parfaitement plates sur l'axe X, sauf une valeur aberrante super haute sur les deux axes.

Voici où ça devient fou. Pour les quatre graphiques, les affirmations suivantes sont vraies:

• La valeur x moyenne est de 9 pour chaque ensemble de données

• La valeur y moyenne est de 7.50 pour chaque ensemble de données

• La variance pour x est 11 et la variance pour y est 4.12

• La corrélation entre x et y est de 0,816 pour chaque ensemble de données

Si vous avez seulement vu ces données sous forme de texte, vous pourriez penser que les quatre situations étaient identiques. Par exemple, disons que vous avez un tableau comme X1 qui montre les salaires des hommes dans votre entreprise au fil des ans, et un comme X2 montrant les salaires des femmes à la même époque dans la même entreprise. Si vous montrez seulement le texte, vous verriez qu'ils ont fait le même salaire moyen! Cependant, si vous montrez les graphiques, les gens verraient que les salaires des femmes étaient à la baisse pour une raison quelconque.

Anscombe a suggéré que pour éviter d'induire les gens en erreur, vous devriez toujours visualiser vos données avant de tirer des conclusions et être conscient de la façon dont les valeurs aberrantes influencent l'analyse. Il est difficile de rater une valeur aberrante sur un graphique correctement tracé, mais ils peuvent avoir un effet massif mais invisible sur le texte. Bien sûr, si votre objectif est d'induire les gens en erreur, vous pouvez simplement ignorer cette étape.

 

Créez des graphiques qui ne mettent en évidence que votre conclusion préconçue

La plupart des gens n'ont pas le temps de faire leur propre analyse statistique, alors ils comptent sur vous pour leur montrer des graphiques qui résument vos conclusions. Si vous créez correctement vos graphiques, ils devraient suggérer des idées qui correspondent à la réalité. Si vous voulez les visser, vous pouvez mettre l'accent sur les données que vous préférez.

L'un des graphiques les plus célèbres, hilarement inexacts de mémoire récente est venu d'un membre du Congrès lors d'une réunion concernant Planned Parenthood. Au cours de cette réunion, le représentant Jason Chaffetz (R-Utah) a tenté de faire valoir que les services d'avortement de PP ont augmenté depuis 2006, alors que ses services de cancer ont diminué au cours de la même période. Voici le tableau qu'il a utilisé pour démontrer ceci:

C'est l'un des pires graphiques que j'ai jamais vu. Et il a été présenté au Comité de surveillance de la Chambre.

À première vue, cela ressemble que le niveau d'avortements a explosé tandis que les services de cancer ont chuté de façon spectaculaire. Nous pouvons remercier plusieurs défauts dans ce tableau pour cette conclusion:

·         • Il n'y a pas d'étiquette sur l'axe Y. Alors que l'axe X inférieur est étiqueté depuis des années, l'axe Y n'a aucune étiquette. Est-ce le nombre de procédures? Montant d'argent dépensé pour les procédures? Qui sait! Vous n'êtes pas obligé.

·         • Les échelles de l'axe Y sont toutes fausses. En plus de l'étiquette incorrecte, l'échelle de l'axe Y est tout faux. Le point de données final de la ligne rouge est 327 000, ce qui est inexplicablement plus élevé sur le graphique que le point de données final de la ligne rose 935 573. Techniquement, chaque ligne va dans la bonne direction, mais l'échelle est mauvaise.

·         • Il manque de contexte. Ces points de données (tels qu'ils sont) suggèrent seulement ce qui se passe, pas pourquoi cela arrive. Par exemple, en 2009, le groupe de travail américain sur les services préventifs a mis à jour sa recommandation de passer des examens de mammographie tous les deux ans, au lieu de la suggestion précédente de chaque année. Cela pourrait expliquer la diminution des dépistages du cancer.

La plupart des graphiques ne sont pas aussi flagrants, mais c'est un bon exemple de tromperie en omettant simplement quelques éléments clés d'un graphique. Quartz a montré à quoi ressemblerait cette charte si elle était représentée correctement (note: les données de 2008 ne sont pas fournies et donc manquantes dans le tableau):

C'est beaucoup plus précis. Si vous êtes dans ce genre de chose.

Sur cette échelle, l'augmentation des procédures d'avortement est relativement stable, tandis que les dépistages du cancer ont diminué. Cependant, étant donné que des points de données individuels sont montrés, nous pouvons voir que la baisse a commencé tout autour de 2009, tout comme nous l'avions prévu. C'est ainsi que vous présentez précisément l'information dans son contexte approprié! Donc, si vous voulez tromper les gens, tout ce qu'il faut, c'est un peu de triche. Laissez vos étiquettes, manipulez un peu l'axe et vous pouvez vous faire croire que vous avez un meilleur point que vous avez reelement.

Obscurcir vos sources à tout prix

Plus il est facile de voir vos sources, plus les autres peuvent facilement vérifier ou réfuter vos conclusions. Si vos conclusions peuvent être vérifiées, alors laissez les gens voir vos données et comment vous y êtes arrivé. Cependant, si votre but est d'induire les gens en erreur, ne laissez personne découvrir comment vous êtes arrivé aux conclusions que vous avez faites.

Pour un approvisionnement correct, chaque personne qui mentionne un élément de données inclura une référence à la source. Les sites d'actualités doivent être liés aux études ou aux recherches qu'ils citent (pas d'articles sur les études). Les chercheurs peuvent ne pas montrer l'ensemble de leurs données, mais la source d'une étude devrait répondre à quelques questions de base:

• Comment les données ont-elles été recueillies? Avez-vous appelé les gens au téléphone? Arrêtez-les à l'extérieur du centre commercial? Était-ce un sondage Twitter? La méthode que vous utilisez pour recueillir vos données peut pointer vers (ou réfuter) le biais d'échantillonnage.
• Quand les données ont-elles été collectées? Quand avez-vous collecté les données et combien de temps cela a-t-il pris pour se rassembler? Les rapports peuvent devenir obsolètes rapidement et les tendances peuvent changer avec le temps. Y compris le temps dont proviennent les données peut en dire beaucoup sur les conclusions que vous dessinez.
• Qui a collecté les données? La personne ou le groupe qui collecte les données peut fournir des indications sur la fiabilité des données. Une étude d'une compagnie de tabac affirmant que les cigarettes sont sûres pourrait ne pas être correcte à moins que quelqu'un d'autre puisse la vérifier.
• Qui a été demandé? Particulièrement dans le domaine des enquêtes et des sondages, il est important de savoir qui a été interrogé. Si un politicien interroge seulement des personnes qui sont déjà amicales avec eux, ils n'obtiendront pas de données qui représentent la population dans son ensemble.

L'approvisionnement n'est pas seulement utilisé pour éviter les préjugés, mais pour permettre aux autres de vérifier vos affirmations. Il ouvre vos données, vos méthodes et vos conclusions à la critique. Il permet à d'autres d'essayer de percer des trous dans vos idées. Si vos conclusions ne peuvent pas résister à la critique, elles s'effondrent. Les statistiques les plus précises sont celles que les autres peuvent voir et corroborer avec leurs propres recherches. Cependant, si votre but est de vous tromper ou de tromper quelqu'un, ne vous embêtez pas à partager les sources. En fait, votre meilleure défense consiste simplement à dire «Cherchez-le!» Et à partir. Personne ne peut réfuter cela.

Illustration par Angelica Alzona. Photos par Wikimedia Commons, Américains unis pour la vie et Quartz.

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L’information: La clé du succès de la gestion de projet

Par nstolovitsky

En parvenant à obtenir la bonne information au bon moment, vous économiserez de l’argent et des ressources et augmenterez votre productivité.

La crise économique tend à pousser les entreprises à trouver de nouveaux moyens pour réaliser des économies. Des optimisations de temps et de ressources peuvent être réalisées simplement en obtenant la bonne information au bon moment. Un des meilleurs moyens d’assurer la survie de votre société est au travers de la planification stratégique. Ce document se focalise sur les défis auxquels font face les hautes sphères du management (CIOs, DSI, Managers IT, Chefs de Projet) et les manières de les surmonter en gérant correctement les risques et en suivant les projets et les budgets.

Pourquoi avez-vous besoin d’information pour gérer les projets?

Un chef de projet s’occupant de multiples projets à la fois doit investir beaucoup de temps pour suivre ces derniers de manière individuelle tant il y a d’aspects à contrôler. Sachant qu’il est essentiel de détecter les zones de problèmes avant qu’elles ne deviennent critiques, un trop grand nombre de projets simultané peut demander un travail excessif et amener à des délais avec des conséquences financières.

Les outils de gestion de projet offrent une vue globale de l’ensemble du portefeuille de projets de la société et apportent une solution pouvant faire gagner beaucoup de temps et contribuer à la réussite de ces projets. Recevoir la bonne information au bon moment peut typiquement faire la différence entre un projet réussi et échoué. Les bons outils peuvent ainsi vous aider à optimiser vos ressources (humaines, monétaires) et vos planifications.

L’importance de l’accès à l’information :

Pourquoi l’information est-elle si importante ? Au delà du concept d’information en tant que source de pouvoir, cette dernière est aussi l’élément de base de la gestion de projet. En effet, elle est essentielle à tous les aspects et étapes d’un projet, en créant une continuité. Cette information parvient sous diverses formes telles que des requêtes, planification, budgets, ressources, risques, facturation, etc. Le niveau, le type et la quantité d’information requis dépendent de votre rôle dans le processus. Plus votre rôle est élevé, plus vous aurez besoin d’informations globales vous apportant une vue d’ensemble.

Une étude récente auprès des DSIs montre que les 3 mesures les plus efficaces pour estimer le succès d’un projet sont: l’alignement avec la stratégie de l’entreprise, la génération de revenus et la baisse des coûts. Chacun de ces critères peut être directement lié et dépendant de l’information. En effet, pour être aligné à la stratégie de l’entreprise, vous avez besoin d’informations précises et qualitatives. Quel est l’objectif du projet? De quelle manière s’aligne-t-il? Va-t-il générer des bénéfices? Quelle est l’estimation de ces bénéfices? Va-t-il faire réaliser des économies?

De quelles informations a-t-on besoin ?

Nous savons tous que l’information est essentielle à la gestion de projet, mais parmi l’ensemble des données à disposition, lesquelles sont importantes, et pour qui ? Du point de vue des managers, le besoin est d’avoir une vue globale de l’ensemble des projets. Il leur est en effet primordial de déterminer quels projets comportent des risques, sont en retard sur le planning ou encore en dépassement budgétaire. Les informations les plus importantes sont les budgets, les ressources, la planification et la collaboration.

Suivre les coûts et gérer les budgets :

Le suivi des coûts et les dépassements budgétaires sont essentiels pour s’assurer de la réussite du projet. Lors de la gestion de multiples budgets, il est recommandé d’avoir une vue complète comprenant chaque budget séparé. Avec une information correcte, il vous sera plus aisé de prendre de bonnes décisions (doit-on revoir le budget, réassigner des ressources ou redéfinir le projet ?)

Gérer les ressources de projet :

Une des difficultés survient lorsque l’on doit gérer des ressources de divers départements ou mobilisées sur plusieurs projets. Pour y parvenir, la centralisation de la gestion des ressources permet aux chefs de projet de s’assurer que l’information est correctement partagée avec l’ensemble des membres d’équipes de projet, et cela pour tous les projets. Afin de s’assurer d’une utilisation des ressources efficace permettant de diminuer les coûts et d’optimiser leur affectation, il est essentiel de disposer des bonnes informations. La capacité à visualiser facilement la disponibilité des ressources, à faire correspondre les bonnes compétences pour chaque tâche et à s’assurer que la charge de travail corresponde aux capacités à disposition sont des points essentiels à savoir afin de parvenir à ses fins.

Gérer les risques :

Tous les projets comportent des risques – mineurs ou majeurs – ayant le potentiel d’avoir un impact négatif sur le projet. Il est donc important de déceler l’ensemble des risques pour chaque projet, d’en estimer l’impact éventuel et de prévoir des ressources capables de résoudre ces derniers ou d’en diminuer les conséquences. Il faut pour cela de l’information précise et au bon moment, permettant de prendre des décisions informées et d’augmenter ainsi les probabilités de générer de bons résultats et de diminuer les coûts.

La collaboration :

La définition technique de la collaboration est un travail commun orienté vers un même but. Dans la gestion de projet, on entend par collaboration l’effort commun de partage de l’information entre les différentes parties prenantes au projet, permettant de la rassembler et d’obtenir ainsi une vision d’ensemble et de prendre des décisions informées. Cette collaboration est d’autant plus nécessaire lors de projets croisés ou même de portefeuilles de projets croisés, car les informations se retrouvent dispersées. Il est donc important que les équipes de projets (tant internes qu’externes) collaborent pour partager cette information afin que le chef de projet ait tous les éléments en main pour faire des calculs précis du chemin critique. Une collaboration effective utilise tous les outils à disposition pour connecter chaque membre d’une équipe de projet et pour partager l’information. Cela permet de planifier le projet, de produire des plannings globaux, de gérer le temps et les coûts ainsi que les ressources et l’équipement nécessaire au moment adéquat. De plus, le partage efficace de l’information réduit les délais, raccourcit le temps de résolution de problèmes et apporte une valeur ajoutée à l’entreprise.

Conclusion

La solution de gestion de projet Genius Project offre la bonne information dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin. Grâce à ses tableaux de bords configurables, notre solution vous permet de décider si vous préférez avoir une vue d’ensemble de tous vos projets ou des analyses détaillées avec des informations spécifiques, le tout en quelques clics. Vous pouvez également configurer le niveau d’information auquel aura accès chaque type d’utilisateur. Vous serez capable de gérer tous les points essentiels de votre portefeuille de projet tels que la gestion des ressources, des budgets, les suivis de coûts et de temps, la gestion des risques et plus encore.

Avec une information complète et facilement accessible vous serez à même de réduire les coûts, améliorer la visibilité dans vos projets et réduire ou éliminer les processus inefficaces et déchets afin de vous assurer du succès de vos projets.

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Secrets insoupçonnés des données d’entreprise: Comment en tirer profit

Ecrit Par Jean-Marc Gravel

Comment faire travailler ces données massives du point de vue du marketing?

Le visage du commerce au détail s’est profondément transformé depuis l’avènement des technologies de l’information. La « culture » du numérique a bousculé les habitudes des consommateurs ; ils boudent les magasins et font plutôt les vitrines ces commerces virtuels pour trouver ce dont ils sont besoin. La croissance du commerce électronique est fulgurante; pratiquement tout ce qui se vendait traditionnellement sur les étalages d’un magasin se retrouve maintenant en ligne! Les entrepreneurs ont rapidement compris l’ampleur du phénomène et ont su tirer leur épingle du jeu en se tournant vers les technologies de l’information pour faire des affaires. Savent-ils toutefois qu’ils pourraient en faire de meilleures s’ils adaptaient leur stratégie de marketing?

Sans trop comprendre comment pour la plupart, les commerçants accumulent une quantité importante de données chaque fois qu’un internaute utilise un ordinateur ou un appareil intelligent pour magasiner chez eux. Les consommateurs laissent alors des traces : l’historique de leurs transactions, leur courriel, leur adresse postale, leur numéro de téléphone, leur date de naissance, les échanges dans les réseaux sociaux, les données transmises par téléphone intelligent, les données de géolocalisations, etc. Une mine d’or! Mais comment faire travailler ces données massives du point de vue du marketing? Maîtriser les données d’entreprise, les analyser et s’en servir pour mieux accroître sa rentabilité n’est pas une mince affaire!

Savez-vous combien d’argent dort dans vos données? Laissez les scientifiques des données vous livrer leur secret!

Grâce à leur savoir-faire et aux outils dont ils disposent, ces spécialistes des données numériques savent exploiter cette précieuse ressource et peuvent vous aider à vous en servir pour améliorer vos processus et faire de meilleures affaires. Mais pour y arriver, il leur faut poser un diagnostic sur l’étendue de vos connaissances de votre clientèle. Est-ce possible, dites-vous? Tout à fait!

Connaissez-vous vraiment vos clients?

Déterminer le profil de la clientèle

Réussir à tracer un portrait fidèle de votre clientèle peut s’avérer chose difficile quand on ne sait pas par quel bout commencer. En faisant appel à des services d’analyse de données professionnels, il est possible de déterminer le profil sociodémographique des consommateurs qui achètent chez vous, leur nombre et leur type. Au fait, une telle analyse peut même vous aider à définir ce qu’est réellement un client pour vous. Est-ce un particulier, une famille, un couple, des jeunes adultes, des personnes à la retraite? Vous serez peut-être étonné des conclusions tirées!

Comprendre le comportement des clients

C’est ici que les experts en analyse de données font un bilan de ce qu’achète votre clientèle, y compris la composition du panier d’achats, les habitudes de consommation, les sommes moyennes dépensées et la fréquence des achats. Ils peuvent même vous dire si les clients achètent régulièrement ou très rarement et dans quelle mesure vos promotions ont une incidence sur vos ventes. Avez-vous réussi à attirer de nouveaux clients? Est-ce que la moyenne des achats par panier augmente ou stagne? En répondant à ces questions vous constaterez quelles sont les améliorations à apporter par exemple à vos stratégies de collecte de données et à vos offres promotionnelles pour susciter un meilleur chiffre d’affaires.

Optimiser la valeur du client

Un bon client n’a pas de prix! Et arriver à rentabiliser et à fidéliser un client est l’objectif clé pour réussir en affaires. Comprendre vos données d’entreprise grâce à un diagnostic permet de savoir exactement ce qu’il faut faire dans votre entreprise pour inciter le client à revenir acheter chez vous et à l’inciter à acheter davantage. Il est possible de calculer précisément la valeur d’un client annuellement et se faire une idée exacte de son profil global grâce à de bonnes données!

Développer la clientèle et évaluer le rapport coût-bénéfice

Savez-vous combien il vous en coûte pour développer votre clientèle? Si vos efforts vous rapportent de l’argent? Les campagnes promotionnelles, la diffusion d’information l’envoi massif de courriels sont tous des moyens qui peuvent vous aider à acquérir de nouveaux clients. Mais encore faut-il savoir si vos investissements en marketing (ROI) ont été profitables. L’analyse de vos données vous permettra de connaître le rapport entre le coût d’acquisition de vos clients et leur fidélisation.

Comprendre les tendances et en tirer profit

Comment évolue votre clientèle? Pour quelle raison un type de client achète-t-il chez vous? Pourquoi les jeunes clients dépensent moins que les plus âgés? Une meilleure compréhension des tendances  de comportement de votre clientèle à court, moyen et long terme, grâce à vos données d’entreprise, vous aideront à mieux planifier des stratégies pour augmenter  les ventes dans les années à venir et accroître le rendement de vos lignes de produits par exemple.

Confirmer le diagnostic, formuler le pronostic et agir!

Les entrepreneurs qui font appel aux services experts d’Intgral en analyse de données restent souvent bouche bée lorsque le diagnostic tombe. Les constats en surprennent plusieurs! Le diagnostic est la première étape du processus pour comprendre les réels enjeux en matière de marketing. Une fois que le pronostic tombe, il est alors facile pour le client d’adapter ses stratégies marketing pour rapidement augmenter sa rentabilité.

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