Deux raisons pour lesquelles les entreprises doivent prêter attention à l'analyse des données

Le mot "Big Data" a la cote dans le monde de la technologie. Il suffit de jeter un coup d'œil au hashtag très populaire #BigData pour constater qu'il gagne en crédibilité. On parle beaucoup du Big Data et de la façon dont l'analyse des données peut aider à diriger et à transformer les entreprises. Cependant, beaucoup de personnes et d'entreprises ne savent pas encore ce que le Big Data peut apporter à leur activité.

Je me souviens m'être rendu dans un grand magasin de chaussures de marque il y a quelques années. À ma grande surprise, j'ai dû regarder autour de moi et appeler quelqu'un pour m'aider à trouver ce que je cherchais, alors que le magasin était pratiquement vide. Il s'est avéré que le directeur était lui aussi occupé à analyser le nombre de pas pour vérifier comment les clients réels, dont les pieds lui importaient, étaient traités. Cela m'a donné l'impression que tous ces discours sur l'analyse des données au service de la croissance des entreprises doivent être repensés.

Mais c'était il y a quelques années. À l'ère numérique actuelle, ce qui a radicalement changé, c'est le suivi numérique des données à tous les niveaux, provenant de toutes les sources imaginables. Les entreprises doivent désormais traiter des gorgées de données pour comprendre le comportement des consommateurs, les tendances et divers autres aspects. Cela a conduit à l'avènement du Big Data, où le défi n'était pas seulement d'obtenir les bonnes données, mais aussi d'analyser et de donner un sens aux énormes quantités de données disponibles.

À travers une série d'articles, j'ai l'intention de m'attarder sur les différents aspects de l'entreprise que les Big Data et les analyses de données en général peut aider à démêler. Dans cet article, j'ai l'intention de couvrir deux aspects simples qui peuvent être utiles aux entrepreneurs et aux responsables de startups.

1. Éliminer les conjectures : Restons clairs et simples. L'un des principaux moteurs de l'analyse des données est que les données permettent aux entrepreneurs et aux chefs de division des entreprises de prendre des décisions basées sur des données. L'époque de l'approximation est révolue. Avec les progrès phénoménaux de la technologie et des outils de suivi utilisés à chaque étape de la transaction, il est probablement plus difficile que jamais de compenser les données par l'intuition de l'entrepreneur.

Dans son livre révolutionnaire, The Lean Startup, Eric Reis met l'accent sur l'apprentissage validé. Il explique que l'apprentissage validé est le processus qui consiste à démontrer empiriquement qu'une équipe a découvert des vérités précieuses sur les perspectives commerciales actuelles et futures d'une startup. À chaque étape, les décisions doivent être étayées par des données.

Alors, quels types de décisions l'analyse des données peut-elle influencer ? Tout d'abord, les données concrètes qui valident le succès de votre produit ou service. Il est facile de supposer que votre dernier produit ou service ou la modification que vous avez apportée à votre site Web continuera à faire des vagues simplement parce qu'il est unique ou qu'il présente une nouvelle façon de voir ou de faire les choses. Il fonctionnera simplement parce que vous en avez la ferme conviction. L'analyse des données et le Big Data consistent à analyser ce sentiment sur la base de données réelles, puis à confirmer ou infirmer votre intuition.

2. Waking up to new realities: There is this aspect of discovery by virtue of studying data. I vividly recall one of our social media team reviews wherein I was stressing that we should continue to focus on Twitter rather than Facebook. My argument was that we were attracting many more followers and interactions on Twitter as compared to Facebook. Almost everyone across the table seemed to agree till our SEO expert interrupted with data from our Google Analytics account. We’d gotten almost three times more conversions from Facebook par rapport à ceux de Twitter malgré un trafic beaucoup plus faible ! Cela nous a permis de décider où nous devions nous concentrer pour obtenir plus de conversions rapidement. C'est un exemple simple de la magie de l'analyse des données.

J'aimerais inviter les fondateurs et les dirigeants de startups et de petites et moyennes entreprises à partager d'autres exemples de la manière dont l'analyse des données les a aidés à valider/négliger leur intuition et à découvrir de nouvelles réalités.