Vous avez collecté des données client, et maintenant ?

Les technologies numériques se sont complètement démocratisées au cours des dernières années, ce qui produit des montagnes de données liées au comportement des clients, des préférences aux intérêts et sentiments.

En raison de la pandémie de COVID-19, les clients n'utilisent pas les mêmes canaux qu'ils utilisaient traditionnellement pour effectuer des achats, ce qui a accéléré le besoin pour les entreprises d'obtenir plus efficacement des informations exploitables à partir des informations qu'elles collectent.

Les entreprises souhaitent appliquer des technologies telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour mieux comprendre les modèles des clients et faire des prédictions qui permettront une expérience plus personnalisée, mais des données mal organisées et non structurées les freinent.

Le déploiement de systèmes numériques d'engagement qui doivent offrir une expérience personnalisée - boutique en ligne, chatbot, application mobile - sans analyse de données efficace conduira à de mauvaises expériences numériques.

Les spécialistes du marketing et autres utilisateurs professionnels confrontés à des défis liés à l'utilisation efficace de l'analyse de données doivent se poser trois questions. 1. Comment accélérer ? 2. Comment automatiser ? 3. Comment réduire mon coût par insight ?

Voici quatre bonnes pratiques clés à garder à l'esprit alors que les entreprises cherchent à devenir davantage axées sur les données :

1) La vitesse est vitale

Il y a sept à dix ans, avant que les technologies numériques ne deviennent si prolifiques, cela pouvait prendre plusieurs années d'interactions et d'historique d'achat avant qu'une entreprise puisse comprendre complètement le comportement d'achat de ce client.

Aujourd'hui, l'analyse d'une minute d'historique sur le comportement d'achat d'un client peut changer votre compréhension de ses habitudes d'achat. Les entreprises doivent développer et déployer des systèmes d'analyse de données et d'intelligence d'enregistrement à une vitesse fulgurante. Cela permettra à votre entreprise de réduire le temps d'obtention d'un aperçu, tout en optimisant le coût par aperçu.

2) Nous n'avons pas de problème technologique

Aujourd'hui, personne ne peut prétendre que la technologie est un problème lorsqu'il s'agit de visualiser et d'interpréter les informations commerciales.

Il y a une prolifération continue de technologies comme Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, des outils de visualisation comme Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, des algorithmes d'apprentissage automatique et des analyses de données cloud plus sophistiquées.

La technologie, les systèmes et la puissance de calcul sont disponibles à grande échelle. Ce qui empêche les entreprises d'utiliser efficacement bon nombre de ces technologies, ce sont en partie leurs investissements dans les systèmes existants et en partie le fait d'avoir des informations dans des silos où elles ne sont pas nécessaires et le manque de stratégie pour se moderniser.

Les organisations ont besoin d'informations contextuelles centralisées pour la distribution et la consommation analytique.

3) Les silos de données doivent être brisés

De nombreuses organisations marketing et autres utilisateurs professionnels investissent dans des lacs de données et des entrepôts de données centralisés pour stocker des informations provenant de sources multiples et diverses. Même s'ils sont sponsorisés par l'entreprise, ils restent centrés sur l'informatique.

Avec les approches centrées sur l'informatique, il y a forcément des silos. Pour un détaillant, cela signifie que les magasins physiques ne communiquent pas avec l'omnicanal et que la chaîne d'approvisionnement ne communique pas avec la gestion des stocks - et toutes les combinaisons possibles entre les deux - créant un décalage dans la consommation de ces informations.

C'est là que les architectures de maillage de données sont prometteuses : distribuer les données à grande échelle d'une manière que les plates-formes centralisées ne peuvent pas faire, et également donner des informations commerciales et automatiser la prise de décision.

Le maillage de données offre aux groupes commerciaux la possibilité d'afficher les informations et de prendre des décisions. Le maillage de données est une approche qui permettra aux organisations d'utiliser de nombreuses sources de données diverses, brisant ainsi les silos auxquels sont parfois confrontés les lacs d'information.

4) Les équipes informatiques et commerciales ont besoin d'une collaboration plus étroite

Il y a des années, le DSI prenait la plupart des décisions concernant l'analyse des données, la réussite des clients et les initiatives d'analyse commerciale. Aujourd'hui, l'ensemble de la suite C et les principales parties prenantes de l'entreprise sont profondément engagés, ce qui conduit souvent à des frictions et à des silos.

La DSI a encore un rôle important à jouer dans la standardisation des outils, de la technologie et de l'infrastructure. Mais comme les modèles de consommation et les exigences en matière de données diffèrent, l'organisation marketing et les autres utilisateurs professionnels doivent collaborer avec le service informatique pour comprendre comment ils peuvent travailler ensemble plus efficacement pour exploiter leurs informations.

Les organisations de marketing sont allées si loin dans l'obtention d'informations à partir des informations, en particulier dans le domaine de la réussite des clients. Mais, les questions de savoir comment y accéder, comment l'automatiser et comment optimiser le coût par insight, doivent encore être résolues pour réussir à aller de l'avant.

Le défi n'est pas anodin. Mais les récompenses potentielles, sous la forme d'expériences basées sur les données qui ravissent les clients, de plus d'efficacité et d'automatisation, sont passionnantes à penser.

Radhakrishnan Rajagopalan est le responsable mondial de la réussite client chez Mindtree, une entreprise leader dans le domaine de la transformation numérique et des services technologiques.