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7 Manières dont la big data affectera les entreprises dans le futur

7 Manières dont la big data affectera les entreprises dans le futur

Plusieurs Ă©tudes ont montrĂ© le changement et l’Ă©volution du comportement et de la façon dont les consommateurs passent leurs achats. Chacun de nous comprend et admet que nos habitudes d’achat ont changĂ©. Aujourd’hui, par exemple, si nous avons besoin d’articles mĂ©nagers, nous nous tournons vers Amazon. Si nous voulons du divertissement, nous nous tournons vers Netflix. Si nous voulons planifier des vacances fantastiques, nous nous tournons vers TripAdvisor ou Google.

Les consommateurs recherchent entre 1 et 4 heures en ligne avant de prendre toute dĂ©cision d’achat. Ce n’Ă©tait pas le cas il y a dix ans lorsque Android n’existait pas, et quand Apple vient de lancer l’iPhone.

Après un certain moment, les prĂ©fĂ©rences d’achat de votre public cible auront sans aucun doute changĂ© Ă  nouveau. Encore une fois, le comportement des consommateurs subira des changements Ă  cause des catastrophes naturelles, de crise Ă©conomique ou encore une pandĂ©mie.

Comprendre comment le big data est utilisé et traité aidera les spécialistes du marketing à bien préparer leurs décisions marketing pour leur changement et futur succès. Voici sept manières qui révèlent comment la culture des données affectera les organisations au futur.

Indice

  1. DĂ©livrance ou verrouillage de Big Data
  2. L’acceptation de la science des donnĂ©es
  3. La culture de Big Data nécessite une adhésion totale
  4. Mise en place d’une Ă©quipe de marketing en croissance
  5. Vision-Casting des objectifs de Big Data
  6. Comprendre correctement chaque canal marketing
  7. Engagement d’une culture de participation 

1. DĂ©livrance ou verrouillage de Big Data

Le traitement d’un tas de donnĂ©es pour pouvoir comprendre une chose particulière. Le Big Data a toujours Ă©tĂ© disponible, mais n’a pas Ă©tĂ© utilisĂ© efficacement en raison de sa grande quantitĂ©. Les analystes de donnĂ©es n’utiliseraient qu’une fraction du big data pour effectuer une analyse prĂ©dictive. Donc soit ça passe ou ça casse.

Mais avec l’intelligence artificielle et le Machine Learning, Le Big Data peut ĂŞtre traitĂ©, et un algorithme peut en rĂ©sulter. L’algorithme produira une analyse prĂ©dictive beaucoup plus prĂ©cise. La prĂ©cision dĂ©pendra de la quantitĂ© de donnĂ©es qui ont Ă©tĂ© alimentĂ©es et entraĂ®nĂ©es via l’algorithme.

En consĂ©quence, cette information serait bĂ©nĂ©fique pour prendre des dĂ©cisions rapides sur les tendances du marchĂ© Ă  venir, ou non dĂ©couvertes que l’analyse a pu prĂ©dire. Cette information aidera Ă©galement les consommateurs en les informant de choix similaires liĂ©s Ă  ce qu’ils ont pu rechercher, regroupĂ©s Ă  partir du comportement des clients en ligne, ou par l’analyse de leur historique de navigation.

Mais ils peuvent quand mĂŞme utiliser ces informations Ă  mauvais escient. La culture des donnĂ©es peut produire l’effet inverse en amenant les dirigeants Ă  dissimuler des informations Ă  leur Ă©quipe. DiffĂ©rents dĂ©partements d’une entreprise peuvent devenir trop compĂ©titifs les uns avec les autres que y aura des difficultĂ©s de communication de mesures essentielles aux autres dĂ©partements et Ă©quipes.

Il peut même y avoir des cadres supérieurs qui hésiteraient à se former et à transmettre les connaissances et les compétences relatives aux opérations avancées liées aux données. La motivation de ces types de comportement demeure la crainte et la protection de leurs intérêts.

Le problème de la rĂ©tention de donnĂ©es et d’informations, telles que les mĂ©triques, les analyses et les informations, provoque des goulots d’Ă©tranglement dans le flux de donnĂ©es pour l’ensemble de l’organisation. Dans une mĂ©thode idĂ©ale, chaque membre de l’Ă©quipe peut accĂ©der aux donnĂ©es pertinentes dont il a besoin. Le flux de big data ne se termine pas par l’analyste de donnĂ©es, mais atteint Ă©galement les membres de l’organisation sur tous les niveaux.

 

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2. L’acceptation de la science des donnĂ©es

La « science des donnĂ©es Â» peut ĂŞtre utilisĂ©e dans de nombreux aspects de l’entreprise, du dĂ©veloppement de logiciels aux opĂ©rations commerciales. Certaines des organisations les plus performantes au monde emploient une combinaison de scientifiques data et de spĂ©cialistes du marketing pour attirer plus de clients, et d’amĂ©liorer la fidĂ©lisation des clients et rĂ©duire les coĂ»ts d’acquisition. En principe, les Ă©quipes marketing connaĂ®tront un plus grand succès lorsqu’elles adoptent les principes de la science de donnĂ©es.

Il y a un intĂ©rĂŞt croissant parmi tous les chercheurs pour la science des donnĂ©es. L’exploration des ensembles de mĂ©gadonnĂ©es pour obtenir des informations sur les clients aide beaucoup les organisations Ă  trouver les bonnes rĂ©ponses beaucoup plus rapidement qu’en s’appuyant sur des techniques traditionnelles.

Les grandes entreprises de différentes industries comme Amazon, Uber et MailChimp, par exemple, ont toutes adopté la science de données comme un moyen de découverte des opportunités cachées et des stratégies marketing.

 

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Analyses de big-data
Analyses Big data. Source : Unsplash

3. La culture des Big Data nécessite une adhésion totale

La culture des donnĂ©es repose sur une adhĂ©sion collective de l’ensemble du personnel Ă  tous les niveaux pour bien mesurer les rĂ©sultats. L’ensemble de l’organisation doit agir sur la base des donnĂ©es disponibles et s’appuyer sur les connaissances existantes. Les membres de votre organisation devraient ĂŞtre convaincus pour soutenir cette culture des donnĂ©es. Tout le monde dans l’organisation doit reconnaĂ®tre l’importance d’embrasser les donnĂ©es et inclure cette approche analytique dans la prise de dĂ©cision.

Les dirigeants de l’organisation (les dĂ©cideurs) doivent montrer l’exemple en montrant qu’ils reposent sur l’utilisation des mĂ©gadonnĂ©es – et pas seulement sur l’expĂ©rience ou l’instinct – pour façonner la stratĂ©gie.

Par consĂ©quent, tout le monde devra participer aux meilleures pratiques, Ă  la formation et au suivi pour rĂ©ussir la transition. C’est ainsi que les donnĂ©es peuvent s’intĂ©grer pleinement dans la culture globale de votre organisation, et pas seulement une corvĂ©e qui doit ĂŞtre accomplie. Les protocoles qui font partie de la culture sont plus faciles Ă  mettre en Ĺ“uvre et Ă  suivre.

Cela ne signifie pas que votre graphiste doit devenir statisticien, mais cela signifie que les membres de l’Ă©quipe ne rechigneront pas devant les chiffres et statistiques, ou ne s’Ă©carteront pas du sujet lorsque l’analyste de donnĂ©es fait sa prĂ©sentation. Les employĂ©s n’ont pas besoin d’ĂŞtre des experts, mais ils doivent avoir une comprĂ©hension approfondie et adopter les donnĂ©es, contester les normes conventionnelles et les utiliser pour prendre des dĂ©cisions bien informĂ©es et fondĂ©es sur la big data.

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4. Mise en place d’une Ă©quipe de marketing de croissance

Les Ă©quipes marketing chargĂ©es d’alimenter la demande aident essentiellement Ă  dĂ©velopper l’entreprise. En raison de cette focalisation, le marketing de croissance est devenu une nouvelle tendance populaire utilisĂ©e par des entreprises comme Hubspot et Dropbox.

Une bonne équipe de croissance peut inclure un responsable marketing, un ingénieur, un chef de produit et un scientifique des données. Un spécialiste du marketing de croissance doit avoir une connaissance approfondie des domaines clés liés à la croissance, tels que la publicité SEO (Search Engine Optimization) et PPC (Pay-Per-Click).

Votre équipe de marketing de croissance peut vous aider à stimuler une croissance évolutive et durable en intégrant des stratégies de croissance dans de nombreux domaines différents de votre entreprise.

 

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5. Vision-Casting des objectifs de Big Data

La crĂ©ation de la composante humaine de votre culture mĂ©gadonnĂ©es doit se faire en mĂŞme temps que l’Ă©tablissement de la vision. La communication efficace de la mission de votre entreprise et l’impact Ă  long terme de l’utilisation de l’analyse digitale conformĂ©ment Ă  cette mission contribuerait grandement Ă  avoir un impact sur ceux que vous dirigez.

En effet, crĂ©er un chevauchement entre vos objectifs et le changement organisationnel que vous essayez de mettre en oeuvre est essentiel pour crĂ©er une adhĂ©sion rĂ©ussie. Ă€ un niveau de base, cela vient de l’idĂ©e de prĂ©senter un argumentaire convaincant en faveur d’un changement qui correspond aux objectifs organisationnels dĂ©jĂ  existants.

Par exemple, connaĂ®tre le comportement et la manière dont un nouveau donateur a entendu parler de votre site Web peut vous aider Ă  atteindre les bonnes cibles pour augmenter vos futurs objectifs de collecte de fonds. Si vous recherchez de nouvelles inscriptions Ă  la newsletter ; vous pouvez augmenter ce nombre de manière exponentielle si vous connaissez la source des conversions prĂ©cĂ©dentes. La data-driven culture serait important pour ces dĂ©tails spĂ©cifiques qui apporteraient de gros rendements pour l’entreprise.

 

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6. Comprendre correctement chaque canal marketing

Par ailleurs, dans le but de rĂ©ussite des Ă©quipes marketing, les indicateurs clĂ©s doivent ĂŞtre mesurĂ©s, suivis, et intĂ©grĂ©s Ă  la culture d’entreprise. Les mises Ă  jour de l’Ă©quipe doivent mettre l’accent sur les performances liĂ©es aux KPI, tout comme les Ă©valuations de performances individuelles.

Malheureusement, certains domaines du marketing, tels que PPC dont les performances ou le marketing par e-mail – sont souvent surĂ©valuĂ©s tandis que d’autres techniques sont sous-Ă©valuĂ©es. La mesure des nouvelles plateformes de mĂ©dias sociaux n’est pas toujours incluse, mĂŞme si des donnĂ©es pertinentes peuvent ĂŞtre mesurĂ©es Ă  partir de celles-ci. Par exemple, Owlmetrics est une plateforme d’analyse Instagram qui peut aider votre Ă©quipe Ă  tirer le meilleur parti de l’un des rĂ©seaux de mĂ©dias sociaux Ă  la croissance le plus rapide au monde.

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PPC. Source : Unsplash

7. Engagement d’une culture de participation

Le changement au sein d’une organisation, liĂ© Ă  l’acceptation de la culture des donnĂ©es, dĂ©coule d’une participation rĂ©ussie Ă  tous les niveaux du personnel. La direction de votre organisation pourrait donner un exemple significatif de la manière dont le reste du personnel devrait suivre et adopter le changement.

Vous devez avoir au moins un analyste de donnĂ©es Ă  bord. Demandez Ă  la personne d’hĂ©berger des heures de bureau hebdomadaires avec le groupe, lĂ  oĂą n’importe qui dans l’organisation peut avoir des consultations pour tout ce qui concerne les mĂ©gadonnĂ©es. Finalement, l’analyste de donnĂ©es doit avoir de bonnes relations de travail avec les membres d’une organisation, et ne pas simplement ĂŞtre un numĂ©roteur.

Une façon de favoriser la participation commence par des discussions ouvertes permettant au personnel de poser des questions et d’organiser des enquĂŞtes pour en savoir plus sur les attitudes et les niveaux de compĂ©tence prĂ©existants. La transformation des informations et rĂ©unions en formation Ă  l’Ă©chelle du personnel peut aboutir Ă  un apprentissage continu et un renforcement davantage des capacitĂ©s de l’Ă©quipe. Nous vivons peut-ĂŞtre Ă  une Ă©poque « socialement Ă©loignĂ©e », mais nous pouvons trouver des moyens d’encourager cet esprit de participation.

 

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Conclusion

Pour conclure, le marketing continuera Ă  Ă©voluer Ă  mesure que les prospects, ainsi que les Ă©vĂ©nements mondiaux tels qu’une pandĂ©mie, changent les habitudes d’achat et par la suite dĂ©couvrir de nouveaux points de repère. Pour les Ă©quipes marketing, il est essentiel de se concentrer sur l’embauche d’individus ayant une expertise de driven-data culture.

Il est rentable pour les entreprises d’investir dans des plates-formes d’analyse pour s’assurer que leurs Ă©quipes marketing sont capables de prĂ©voir des performances avec succès. CrĂ©er un programme de formation est Ă©galement un bon moyen de prĂ©parer l’avenir. Il peut informer les employĂ©s actuels des dernières meilleures pratiques. Cela peut ĂŞtre un dĂ©fi de le faire Ă  ce stade, mais l’information est lĂ , et nous devons l’interprĂ©ter et la traiter pour avoir une meilleure perspective de la façon dont le marchĂ© Ă©volue et se comporte. 

Plus que jamais, la culture du big data joue un rôle essentiel parce que nous ne devrions pas nous fier à la peur ou simplement à notre instinct pour prendre nos décisions concernant notre prochain mouvement.

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