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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Comment les entreprises utilisent le Big Data et l'analyse

Comment les grandes organisations utilisent-elles les données et les analyses pour éclairer les décisions stratégiques et opérationnelles? Les hauts dirigeants donnent un aperçu des défis et des opportunités.

Rares sont ceux qui contestent le fait que les organisations disposent de plus de données que jamais. Mais en réalité, tirer des conclusions significatives de ces données - et convertir les connaissances en actions - est plus facile à dire qu'à faire. Nous nous sommes entretenus avec six hauts dirigeants de grandes organisations et leur avons posé des questions sur les défis et les opportunités liés à l'adoption d'analyses avancées: Murli Buluswar, directeur scientifique d'AIG; Vince Campisi, directeur de l'information chez GE Software; Ash Gupta, directeur des risques chez American Express; Zoher Karu, vice-président de l'optimisation globale des clients et des données chez eBay; Victor Nilson, vice-président principal du Big Data chez AT & T; et Ruben Sigala, responsable des analyses chez Caesars Entertainment. Une transcription révisée de leurs commentaires suit.

Transcription de l'entrevue

Défis auxquels les organisations sont confrontées en adoptant l'analytique

Murli Buluswar, directeur scientifique, AIG: Le plus grand défi de faire passer une culture savante à une culture d'apprentissage - d'une culture qui dépend largement de l'heuristique dans la prise de décision à une culture beaucoup plus objective et axée sur les données. la puissance des données et de la technologie - ce n'est vraiment pas le coût. Au départ, cela finit en grande partie par l'imagination et l'inertie.

Ce que j'ai appris au cours de mes dernières années, c'est que le pouvoir de la peur est assez énorme pour évoluer et penser et agir différemment aujourd'hui, et pour poser des questions aujourd'hui que nous ne posions pas sur nos rôles auparavant. Et c'est ce changement d'état d'esprit - d'un état d'esprit d'expert à un état beaucoup plus dynamique et beaucoup plus axé sur l'apprentissage, par opposition à un état d'esprit fixe - qui, selon moi, est fondamental pour la santé durable de toute entreprise , grand, petit ou moyen.

Ruben Sigala, responsable de l'analyse, Caesars Entertainment: Ce que nous avons trouvé difficile et ce que je trouve encore difficile dans mes discussions avec mes homologues, c'est de trouver l'ensemble des outils qui permettent aux organisations de générer de la valeur efficacement tout au long du processus . J'entends parler des gains individuels dans certaines applications, mais je pense que nous avons tous des problèmes avec un écosystème plus cohérent dans lequel cela est pleinement intégré, en partie parce que c'est encore très tôt. Bien que nous en parlions apparemment depuis quelques années, la technologie évolue toujours; les sources évoluent toujours.

Zoher Karu, vice-président, optimisation globale des données et des données, eBay: L'un des plus grands défis concerne la confidentialité des données et ce qui est partagé par rapport à ce qui n'est pas partagé. Et mon point de vue à ce sujet est que les consommateurs sont prêts à partager si la valeur est retournée. Le partage à sens unique ne va plus voler. Alors, comment pouvons-nous protéger et comment pouvons-nous exploiter cette information et devenir un partenaire avec nos consommateurs plutôt que juste un fournisseur pour eux?

Capturing impact from analytics

Ruben Sigala: Vous devez commencer par la charte de l'organisation. Vous devez être très précis au sujet de l'objectif de la fonction au sein de l'organisation et de la façon dont elle a l'intention d'interagir avec l'entreprise en général. Certaines organisations commencent par se concentrer sur les fonctions traditionnelles telles que le marketing, la tarification et d'autres domaines spécifiques. Et puis il y a d'autres organisations qui adoptent une vision beaucoup plus large de l'entreprise. Je pense que vous devez d'abord définir cet élément.

Cela permet de mieux informer la structure appropriée, les forums, puis, en fin de compte, de définir les niveaux d'opération plus granulaires tels que la formation, le recrutement, etc. Mais l'alignement sur la façon dont vous allez diriger l'entreprise et la façon dont vous allez interagir avec l'organisation dans son ensemble est absolument essentiel. De là, tout le reste devrait tomber dans la ligne. C'est ainsi que nous avons commencé notre chemin.

Vince Campisi, directeur de l'information, GE Software: L'une des choses que nous avons apprises est que lorsque nous commençons et que nous nous concentrons sur un résultat, c'est une excellente façon d'offrir de la valeur rapidement et d'enthousiasmer les gens. Et cela nous a menés dans des endroits que nous n'avions pas prévus d'atteindre auparavant. Nous pouvons donc aller après un résultat particulier et essayer d'organiser un ensemble de données pour atteindre ce résultat. Une fois que vous faites cela, les gens commencent à apporter d'autres sources de données et d'autres choses qu'ils veulent se connecter. Et cela vous emmène vraiment dans un endroit où vous allez après un résultat que vous n'aviez pas prévu d'atteindre avant. Vous devez être disposé à être un peu agile et fluide dans votre façon de penser les choses. Mais si vous commencez avec un résultat et le livrez, vous serez surpris de savoir où cela vous mènera ensuite.

Ash Gupta, chef des risques, American Express: Le premier changement que nous avons dû faire était juste de rendre nos données de meilleure qualité. Nous avons beaucoup de données, et parfois nous n'utilisions pas ces données et nous n'accordions pas autant d'attention à leur qualité que nous le devons maintenant. C'était, premièrement, de s'assurer que les données ont la bonne lignée, que les données ont le bon but autorisé pour servir les clients. Ceci, dans mon esprit, est un voyage. Nous avons bien progressé et nous espérons continuer à progresser dans notre système.

Le deuxième domaine consiste à travailler avec nos employés et à nous assurer que nous centralisons certains aspects de nos activités. Nous centralisons nos capacités et nous démocratisons son utilisation. Je pense que l'autre aspect est que nous reconnaissons, en tant qu'équipe et en tant qu'entreprise, que nous-mêmes n'avons pas les compétences suffisantes et que nous avons besoin d'une collaboration entre toutes sortes d'entités en dehors d'American Express. Cette collaboration vient des innovateurs technologiques, elle vient des fournisseurs de données, elle vient des entreprises analytiques. Nous devons mettre ensemble un paquet complet pour nos collègues de travail et nos partenaires afin que ce soit un argument convaincant que nous sommes en train de développer des choses ensemble, que nous apprenons à colorier, et que nous construisons les uns sur les autres.

Exemples d'impact

Victor Nilson, vice-président principal, Big Data, AT & T: Nous commençons toujours par l'expérience client. C'est ce qui compte le plus. Dans nos centres de service à la clientèle maintenant, nous avons un grand nombre de produits très complexes. Même les produits simples ont parfois des problèmes ou des solutions potentiels très complexes, de sorte que le flux de travail est très complexe. Alors, comment pouvons-nous simplifier le processus pour l'agent de service à la clientèle et le client en même temps, chaque fois qu'il y a une interaction?

Nous avons utilisé des techniques de big data pour analyser toutes les permutations différentes afin d'augmenter cette expérience afin de résoudre ou d'améliorer plus rapidement une situation particulière. Nous prenons la complexité et la transformons en quelque chose de simple et d'exploitable. Simultanément, nous pouvons ensuite analyser ces données et ensuite revenir en disant: «Optimisons-nous le réseau de manière proactive dans ce cas particulier?» Donc, nous prenons l'optimisation non seulement pour le service à la clientèle mais aussi pour le réseau, puis lier ensemble aussi.

Vince Campisi: Je vais vous donner une perspective interne et une perspective externe. Premièrement, nous faisons beaucoup dans ce que nous appelons un fil numérique: comment relier l'innovation par l'ingénierie, la fabrication et l'entretien d'un produit. [Pour en savoir plus sur l'approche "fil numérique" de l'entreprise, voir "Jeff Immelt de GE sur la numérisation dans l'espace industriel."] Et, dans ce cadre, nous nous concentrons sur une usine géniale. Alors, prenez l'exemple de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Nous avons été en mesure de prendre en charge plus de 60 silos d'informations sur l'achat de matériel direct, de tirer parti des analyses pour examiner de nouvelles relations et d'utiliser l'apprentissage automatique pour identifier les quantités d'efficacité de nos produits.

Un exemple externe est la manière dont nous tirons parti des analyses pour vraiment améliorer les performances des actifs. Nous appelons cela la gestion de la performance des actifs. Et nous commençons à permettre aux industries numériques, comme un parc éolien numérique, de tirer parti des analyses pour aider les machines à s'auto-optimiser. Ainsi, vous pouvez aider un fournisseur d'électricité qui utilise le même vent que celui qui a traversé et, en faisant en sorte que les éoliennes se positionnent correctement et comprennent comment optimiser le vent, nous avons démontré la capacité de produire jusqu'à 10% de plus production d'énergie à partir de la même quantité de vent. C'est un exemple d'utilisation de l'analytique pour aider un client à générer plus de rendement et plus de productivité grâce à ses investissements en capital existants.

Gagner la guerre des talents

Ruben Sigala: La concurrence pour le talent analytique est extrême. Et il est difficile de préserver et de maintenir une base de talents au sein d'une organisation, surtout si vous considérez cela comme une compétence de base. Nous nous sommes principalement concentrés sur le développement d'une plate-forme qui reflète ce que nous considérons comme une proposition de valeur importante pour les personnes qui souhaitent démarrer une carrière ou poursuivre une carrière dans ce domaine.

Lorsque nous parlons de la proposition de valeur, nous utilisons des termes tels que la possibilité d'avoir une incidence réelle sur les résultats de l'entreprise, d'avoir un large éventail d'exercices analytiques auxquels vous serez régulièrement confrontés. Mais, dans l'ensemble, faire partie d'une organisation qui voit cela comme un élément critique de la façon dont elle est en concurrence sur le marché, et ensuite exécuter contre cela régulièrement. En partie, et pour le faire bien, il faut avoir de bons programmes de formation, il faut avoir des formes d'interactions très spécifiques avec l'équipe senior. Et vous devez également faire partie de l'organisation qui dirige la stratégie de l'entreprise.

Murli Buluswar: J'ai trouvé que se concentrer sur les principes fondamentaux de la création de la science, nos aspirations, et comment faire partie de cette équipe va façonner l'évolution professionnelle des membres de l'équipe a été assez profond pour attirer le calibre des talents se soucient de. Et puis, bien sûr, vient la partie encore plus difficile de vivre cette promesse au jour le jour.

Oui, l'argent est important. Ma philosophie sur l'argent est que je veux être dans le 75e percentile; Je ne veux pas être dans le 99e centile. Parce que peu importe où vous êtes, la plupart des gens - en particulier les gens dans la fonction de science des données - ont la possibilité d'obtenir une augmentation de 20 à 30 pour cent de leur rémunération, s'ils choisissent de faire un mouvement. Mon intention n'est pas d'essayer de réduire cet écart. Mon intention est de créer un environnement et une culture où ils voient qu'ils apprennent; ils voient qu'ils travaillent sur des problèmes qui ont un impact plus large sur l'entreprise, sur l'industrie et, par là même, sur la société; et ils font partie d'une équipe dynamique qui est inspirée par pourquoi elle existe et comment elle définit le succès. À mon avis, se concentrer sur cela est un outil absolument essentiel pour attirer le talent dont j'ai besoin et dont quelqu'un d'autre aurait besoin.

Développer la bonne expertise

Victor Nilson: Le talent est tout, n'est-ce pas? Vous devez avoir les données, et, de toute évidence, AT & T a une riche richesse de données. Mais sans talent, c'est sans signification. Le talent est le différentiateur. Le bon talent ira trouver les bonnes technologies; le bon talent ira résoudre les problèmes là-bas.

Nous avons contribué en partie au développement de nombreuses nouvelles technologies émergentes dans la communauté open-source. Nous avons l'héritage des techniques avancées des laboratoires, nous avons la Silicon Valley émergente. Mais nous avons aussi des talents traditionnels à travers le pays, où nous avons des ingénieurs très avancés, nous avons des managers de tous niveaux, et nous voulons développer encore plus leurs talents.

Nous avons donc dispensé plus de 50 000 cours de formation liés au Big Data cette année seulement. Et nous continuons d'aller de l'avant là-dessus. C'est tout un continuum. Ce pourrait être juste un camp d'entraînement d'une semaine, ou il pourrait être avancé, la science des données au niveau du doctorat. Mais nous voulons continuer à développer ce talent pour ceux qui ont l'aptitude et l'intérêt. Nous voulons nous assurer qu'ils peuvent développer leurs compétences et les relier avec les outils pour maximiser leur productivité.

Zoher Karu: Le talent est essentiel tout au long des données et de l'analyse. Et le talent analytique en lui-même n'est plus suffisant, à mon avis. Nous ne pouvons pas avoir des gens avec des compétences singulières. Et la façon dont je construis mon organisation est que je cherche des personnes avec une majeure et une mineure. Vous pouvez major dans l'analyse, mais vous pouvez mineur dans la stratégie de marketing. Parce que si vous n'avez pas de mineur, comment allez-vous communiquer avec d'autres parties de l'organisation? Dans le cas contraire, le data scientist pur ne pourra pas parler à l'administrateur de la base de données, qui ne pourra pas parler au market researcher, qui ne pourra pas parler au propriétaire du canal email, par exemple. Vous devez prendre des décisions d'affaires judicieuses, basées sur des analyses, qui peuvent évoluer.

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Données: L'importance de la précision, de l'intégrité et de l'intégration en temps réel

Par James Cotton 
Traduit par Vincent van Heesewijk

Bien qu'il soit facile de voir pourquoi les données sont devenues si importantes pour les entreprises modernes, les dangers qu'elles présentent doivent également être pris en compte. Avec de nouveaux risques et de nouveaux pièges apparaissant chaque jour au fur et à mesure que la technologie évolue, il n'est pas surprenant que la sécurité soit généralement au sommet de la liste des priorités.

En vérité, cependant, la sécurité n'est qu'une partie de l'équation. Pour toute organisation d'exploiter correctement la pleine puissance des données, il doit également voir la précision et l'intégrité dans des lumières similaires. Une fois que ceux-ci ont été garantis, il est laissé à la façon dont les données sont appliquées pour déterminer les résultats. C'est là que le concept en temps réel entre en jeu; l'information a une durée de conservation, et elle se raccourcit rapidement.

Précision

Dit simplement, les données sont utilisées pour fournir un aperçu. Les entreprises, lorsqu'elles sont armées de cela, sont capables d'améliorer les décisions quotidiennes qu'elles prennent. Ce n'est pas seulement pour la gestion, elle s'applique à partir de zéro. Cependant, les données sont rarement utiles dans leur état brut; il doit être traité et présenté d'une manière qui fonctionne aux niveaux appropriés afin qu'il puisse être appliqué correctement. Les derniers outils d'analyse rendent cette partie beaucoup plus facile, mais il y a encore un chemin que l'information doit suivre avant qu'elle ne soit utilisable.

Si les niveaux de précision des données sont faibles au début de ce processus, les connaissances seront insuffisantes et les décisions qu'il influencera seront probablement médiocres. C'est pourquoi les organisations doivent réaliser que la qualité est plus importante que la quantité; trop nombreux sont ceux qui se concentrent uniquement sur la collecte d'un maximum d'informations sans se demander si elles sont correctes et comment elles peuvent être utilisées. Ajoutez à cela la question de savoir si on peut lui faire confiance et si vous avez aussi la question de l'intégrité à prendre en compte.

Intégrité

Il n'y a pas à s'éloigner du fait que les données proviennent de partout ces jours-ci. À titre d'exemple, nous avons des appareils mobiles, des cartes de fidélité, des systèmes de gestion de la relation client (CRM), des sites de médias sociaux, des données de localisation GPS et des outils d'étude de marché complexes. Le pool source continue de croître aussi; Le développement continu de concepts tels que l'Internet des Objets (IoT) signifie que les machines deviennent également une partie intégrante du déluge de données. À côté des appareils informatisés plus traditionnels, les entreprises vont bientôt extraire des informations d'objets apparemment inanimés (pensez aux réfrigérateurs, aux tables et aux voitures).

Avec tout cela en tête, la gouvernance des données doit être une priorité. Non seulement cette information arrivera de toutes les directions, mais elle existera sous différents formats: tout, depuis les chiffres et les formules jusqu'aux mots individuels et aux textes. Traditionnellement, autant d'outils seraient utilisés pour y faire face. Certains membres du personnel s'appuieraient sur leurs propres feuilles de calcul et documents Word tandis que d'autres membres de l'équipe plus compétents en données feraient confiance aux outils avancés de visualisation des données. Ce genre de disparité provoque son propre ensemble de problèmes uniques - et peut même rendre les données inutiles.

À moins que tous les employés utilisant des données chante sur la même feuille de hymne, la vérifiabilité sera toujours une corvée au mieux. Les différentes plates-formes étant dépendantes et les informations provenant de nombreuses sources différentes, la fiabilité de l'information ne peut être déterminée de manière fiable; et quand c'est le cas, il ne devrait pas être utilisé pour influencer les décisions. À tout le moins, les décideurs doivent connaître le patrimoine de données et le (manque de) confiance qu'ils peuvent placer dans cette information.

La solution à cela est la gouvernance. L'information doit être accessible à tous, et bien que la dernière vague d'outils de découverte de données offre le bon type d'accessibilité, le besoin de contrôle central est quelque peu ignoré. L'utilisation des données par une organisation ne peut pas être limitée au service informatique, mais pour assurer l'intégrité dans son ensemble, c'est le personnel informatique qui devrait avoir le contrôle.

Intégration en temps réel

Le temps qu'il faut aux experts pour générer des informations exploitables à partir de données brutes a toujours été une pierre d'achoppement, en particulier lorsque l'ancien modèle BI est adopté. Les données constituent sans aucun doute le plus grand atout de l'entreprise, mais avec toute autre organisation cherchant à exploiter son pouvoir, l'utilité diminue avec le temps. Il ne suffit plus d'embrasser l'information. Maintenant, il doit être utilisé rapidement - ou même instantanément.

Les périodes dans lesquelles les entreprises doivent prendre leurs décisions - qu'elles soient majeures ou mineures - raccourcissent. Lorsque le personnel des ventes parle aux clients, par exemple, il doit pouvoir s'appuyer sur des faits et des chiffres à jour et qui étayent leurs arguments. au lieu de devoir attendre des jours, voire plus, jusqu'à ce qu'il soit prêt. C'est cet accès instantané qui permet à une entreprise de prendre de l'avance sur ses concurrents, ou de les suivre à tout le moins.

La réactivité est également un facteur important pour les entreprises. Pour être vraiment compétitives dans les industries respectives, les entreprises doivent être en mesure de réagir à ce qui se passe autour d'elles - qu'il s'agisse des actions d'un concurrent, du comportement des clients ou d'un événement mondial majeur. C'est ce genre de polyvalence qui sépare une bonne affaire d'une entreprise vraiment innovante.

Le danger de données inexactes

Les entreprises qui utilisent des informations sophistiquées basées sur les données ne peuvent pas simplement se reposer sur leurs lauriers et s'émerveiller devant un travail bien fait. Les inexactitudes dans les données peuvent rapidement dégénérer d'un léger malaise en quelque chose qui compromet tout le dur travail et les efforts investis auparavant. Les analystes (parmi lesquels Joel Curry d'Experian QAS UK et Ireland) ont noté que des données précises peuvent stimuler l'efficacité, la rentabilité et la croissance. D'autre part, des données inexactes peuvent causer un préjudice réel à une entreprise - et à son résultat net.

Cela peut être aussi simple et apparemment inoffensif qu'une personne utilisant la découverte de données alors qu'une seconde se concentre plutôt sur des rapports Excel ou standard. Il pourrait même s'agir simplement d'employés sous-briefés utilisant une terminologie légèrement disparate qui désynchronise leurs données.

Aussi innocent et accidentel que cela puisse paraître, l'impact pourrait être énorme. Curry a poursuivi en citant un sondage qui a montré qu'une livre sur six dépensée dans le budget départemental est gaspillée. La plus grande considération ici est que ces pertes sont entièrement évitables, en s'assurant que l'exactitude des données reste toujours une considération clé.

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Prise de décision: 7 conseils pour gestionnaires

Lorsque vous gérez une entreprise, vous devez constamment prendre des décisions - souvent sous pression. Comment pouvez-vous prendre les meilleures décisions possible, sachant que celles-ci influeront sur l'avenir de votre entreprise?

Il existe des stratégies pour éviter les pièges courants et aiguiser vos compétences décisionnelles. Prendre des décisions plus avisées et plus rapides vous aidera à profiter des occasions d'affaires et à contourner les obstacles.

1. Envisagez le problème autrement

Parfois, faire un pas en arrière est la meilleure façon d'aller de l'avant. Quand un problème se présente, prenez du recul et réfléchissez à la situation globale. Essayez de voir le problème de tous les angles possibles. Cela vous aidera à ne pas cibler un aspect au détriment des autres.

Commencez par essayer de trouver au moins 3 façons différentes d'envisager le problème.

2. Prenez des décisions fondées sur des preuves

La gestion fondée sur des preuves (GFP) consiste à prendre des décisions basées sur des observations scientifiques plutôt que sur son instinct. Comme la plupart des gens, vous avez probablement tendance à utiliser votre jugement et à appuyer vos décisions sur des éléments qui vous sont familiers. Or, les expériences que vous avez vécues dans des entreprises ou des circonstances différentes ne s'appliqueront pas nécessairement dans le cas présent.

Certaines étapes simples vous permettront d'appuyer votre processus décisionnel sur des preuves.

• Utilisez des données sur le rendement pour soutenir vos décisions. Obtenez pour cela les données les plus récentes et complètes possible
• Remettez en question vos intuitions. Y a-t-il des preuves tangibles pour les étayer?
• Quand une ligne de conduite est suggérée, voyez sur quoi elle repose et si elle est soutenue par des données concrètes
• Déterminez si des stratégies d'affaires couramment utilisées ont donné des résultats dans des situations semblables. S'appliqueront-elles dans le cas qui vous occupe?
• Assurez-vous que les données consultées sont à jour et objectives.

3. Bousculez le statu quo

Les gens ont tendance à préférer le statu quo au changement, à rester dans leur zone de confort. Mais le fait d'être à l'aise vis-à-vis d'une approche ne suffit pas nécessairement à la justifier. Si vous n'aviez pas déjà adopté une certaine ligne de conduite, demandez-vous si c'est bien celle-là que vous choisiriez. Examinez vos options de façon aussi réaliste que possible. Ne surévaluez pas les coûts ou les efforts qu'un changement exigera.

Par exemple, si c'était à refaire, utiliseriez-vous les mêmes tactiques marketing pour attirer les clients? Participeriez-vous aux mêmes salons professionnels? Opteriez-vous pour le marketing en ligne, le publipostage ou une combinaison des deux? N'oubliez pas de trouver des données justificatives qui vous aideront à examiner vos choix avec objectivité.

4. Obtenez des opinions indépendantes... mais faites-vous confiance

Prenez l'habitude de demander l'apport et l'opinion des autres. Soyez disposé à envisager toutes les possibilités. Recueillez un large éventail de points de vue pour pouvoir aborder une question sous tous les angles imaginables.

Donnez la parole aux employés

Trouvez des moyens de favoriser l'échange d'information dans votre entreprise. Encouragez le franc-parler et créez un climat où les gens peuvent parler sans détour, même quand la vérité dérange. Ces valeurs peuvent être encouragées, entre autres, dans les évaluations de rendement.

Attaquez-vous aux problèmes

Si vous voulez consulter les autres à propos d'un problème, assurez-vous auparavant d'avoir fait le tour de la question. Vous éviterez ainsi d'être limité par leurs interprétations et leurs idées. Examinez le problème sous toutes les coutures, puis sollicitez l'avis des autres pour voir s'ils peuvent enrichir votre compréhension du problème.

5. Apprenez à reconnaître les risques

Il est possible de s'exercer à être à l'affût des risques, quels qu'ils soient. Chaque fois que vous prenez une décision, demandez-vous: Comment saurai-je si je fais fausse route?

Par exemple, si vous voulez changer de transporteur pour réduire les coûts, réfléchissez aux indices qui montreraient que vous avez pris la mauvaise décision.

• Votre division des services signalerait une augmentation des plaintes de clients portant sur des commandes reportées
• Vous n'auriez réalisé aucune économie de coûts à la fin du trimestre
• Le personnel chargé de l'administration se plaindrait de la médiocrité des services du nouveau fournisseur
• Le transporteur pourrait faire faillite, vous obligeant à trouver quelqu'un d'autre

Ce genre d'exercice peut vous aider à distinguer les pièges éventuels d'une décision et à prendre des mesures pour les éviter.

Même un plan généralement bien conçu comportera des coûts et des problèmes potentiels. Renseignez-vous sur ce qui pourrait aller de travers. Faites-vous l'avocat du diable. Examinez tous les faits, bons et moins bons. Ne sous-estimez pas les coûts et les efforts requis.

6. Oubliez les erreurs passées

Les gens ont tendance à faire des choix qui justifient leurs expériences passées, même lorsqu'une décision antérieure n'a pas donné les résultats escomptés. Nous avons également tendance à consacrer du temps et de l'argent à régler les problèmes du passé alors qu'il serait plus utile d'admettre nos erreurs et de passer à autre chose.

Prendre des décisions éclairées signifie tenir compte des faits qui sont disponibles à ce moment-là. Il arrive que le contexte change et qu'une décision ne soit plus valable. Dites-vous que vous avez pris la meilleure décision possible dans les circonstances, puis revoyez la situation pour déterminer si une décision différente s'impose maintenant.

Au sein de votre entreprise, prenez le temps de féliciter les employés qui prennent de bonnes décisions en se fondant sur des preuves solides. Ne vous centrez pas exclusivement sur les résultats: cela pourrait en encourager certains à perpétuer les erreurs en s'acharnant à essayer de les corriger.

7. Soyez honnête avec vous-même

Avant de rassembler des preuves à l'appui d'une décision, prenez la peine d'identifier vos motivations. Vous êtes-vous déjà fait une opinion? Recueillez-vous des preuves en toute objectivité, ou cherchez-vous seulement à confirmer une idée déjà arrêtée?

Prendre conscience de vos motivations peut vous aider à demeurer objectif et à chercher la solution optimale pour votre entreprise.

Tranchez

Appliquez les 7 étapes qui précèdent et prenez votre décision.

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L'impact de l'information sur la performance des entreprises

La réussite de l’entreprise passe d’abord par une surveillance intelligente, continue et globale de l’information pour s’adapter aux différents changements.

En effet, cette vigilance ne peut être garantie que par la mise en place d’une stratégie de veille permettant de disposer à tout moment d’informations synthétiques et exploitables car l’information revêt une importance stratégique pour une entreprise qui cherche à accroître ses parts de marché, assurer la qualité de ses produits et étendre les produits existants.

Les sources d’information sont de deux types :

- Sources formalisées : les études, les brevets, les ouvrages, les catalogues techniques…

- Sources informelles : ce sont les sources qui ne deviennent utiles qu’après un traitement approprié.
En outre, l’information joue un rôle important pour assurer la performance économique des entreprises. Elle est utile pour diminuer l’incertitude dans la prise de décision, elle est aussi un facteur de production et un outil de création des synergies dans l’organisation.
Pour augmenter ces performances, l’entreprise doit procéder à l’identification des informations et la collecte de l’information.

L’identification des informations :

L’identification des informations nécessaires à une entreprise pour se développer est un processus se basant sur l’étude des objectifs et des priorités de l’entreprise et utilisant des méthodes scientifiques, essentiellement applicables dans le cas de la veille technologique et environnementale, telles que : la méthode des courbes en S, les méthodes de prospective « la méthode des scénarios, la méthode MICMAC… », l’approche filière etc.

Les différents types de veille et leurs composants :

La collecte de l’information doit être organisée par l’entreprise et l’ensemble du personnel doit donc participer activement à la recherche de renseignements et d’informations.

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