Le Data Management : un processus essentiel pour toute entreprise

Aujourd'hui, je me lance avec enthousiasme dans l'univers du blog. Tout comme dans le domaine de la Data, il arrive un moment où il faut saisir les opportunités et avancer sans hésiter.

Dans ce blog, nous explorerons des sujets essentiels liés à la Data et à son exploitation, de la gestion des données au Pricing, en passant par les prévisions, les analyses et les études consommateurs. En tant que conseil spécialisé dans les approches data driven et consumer centric, je suis convaincu que la gestion efficace et intelligente des données est cruciale pour prendre les bonnes décisions et répondre aux attentes des clients.

Au menu pour les prochaines semaines : 4 articles autour de la Data. Le premier est consacré au Data Management.

Les trois autres seront Data Gouvernance, Data Analyses et Data Telling.

Pourquoi commencer par le Data Management ?

Parce que c’est la base et surtout c’est celui par lequel j’ai découvert la Data. Une découverte qui s’est faite un peu par hasard, au milieu des années 90. La direction de McDonald’s France et ses franchises voulaient des analyses et des prévisions plus précises des campagnes marketing pour améliorer les prises de décision. C’est ainsi, que de financier j’ai plongé dans le monde de la Data. Mais en ce temps-là, on ne l’appelait pas encore ainsi et surtout on travaillait la Data un peu comme Monsieur Jourdain faisait de la prose, sans le savoir.

Dans les années 90, il fallait aller à la pêche aux données, c’était assez artisanal. Je me souviens de données envoyées par minitel (technologie française précurseur de l’internet) ou par fax quand ça plantait.

Minitel : il permettait d’accéder à des services en ligne : annuaire, banque, envoi de données

À l'époque, il n'existait pas réellement d'outils d'analyse performants, et les données étaient souvent éparpillées et difficiles d’accès. Aujourd'hui, la situation a radicalement changé. La donnée est omniprésente, et avec la digitalisation croissante, il devient nécessaire pour toutes les entreprises, y compris les petites chaînes et les indépendants de structurer, analyser et exploiter ces informations de manière stratégique.

Le Data Management n'est plus une option, mais une nécessité pour analyser son business, comprendre ses clients, anticiper les nouvelles tendances et faire face à une concurrence directe et indirecte toujours plus dense et active.

C’est un mal nécessaire pour Maximiser l'Efficacité Opérationnelle et la Satisfaction Client.

Qu’est-ce que le Data Management ?

 

Le Data Management, ou la gestion de données se définit souvent comme étant l’ensemble des processus de collecte, de stockage, de qualité, de sauvegarde, de sécurité, de régulation, et d’exploitation de la donnée.

Si hier, la question était l’accès à la donnée, aujourd’hui avec les méga données, la question est celle de la pertinence de la donnée. En effet, trop de données tuent la donnée. Il ne suffit plus de tout collecter, il faut aussi savoir extraire ce qui est réellement pertinent. C’est pourquoi il est primordial d’ajouter au processus, ce que j’appelle la sélection de la donnée utile et pertinente, un tri intelligent qui permet de ne pas se noyer dans l'excès d’informations.

Le Data Management où l’art de sélectionner la donnée pertinente

Qu’est-ce que le Data Management va vous apporter ?

Comme mentionné en introduction, le Data Management permet de Maximiser l'Efficacité Opérationnelle et la Satisfaction Client.

Certains verront cela comme la quête du Graal ! En réalité, il existe des raisons essentielles à son déploiement dans le « retail », dans les réseaux de restauration mais pas seulement.

Le Data Management au travers la collecte, l’organisation, la structuration et la sélection de la donnée permet :

-     Une meilleure gestion des stocks et des prévisions C’est ce qui s’est passé chez McDo France au milieu des années 90. Une meilleure connaissance des ventes par produit avait permis d’améliorer la gestion des stocks, des déchets et la rotation des livraisons. Très vite, nous avions constaté une amélioration de la marge brute.

-       Un ajustement du besoin en personnel. La connaissance du trafic en magasin, en restaurant en fonction des jours, des heures, des saisons, de l’activité marketing et promotionnelle permet d’adapter son besoin.

N’oubliez pas que tant le manque de personnel que le surplus de personnel coutent cher. La bonne gestion du personnel permet d’améliorer son résultat d’exploitation.

-    Une amélioration de l’expérience client. Les données internes et externes permettent de mieux comprendre les attentes du client, d’élaborer une politique de prix adéquate, d’adapter les offres marketing et promotionnelle, d’ajuster les stratégies locales et ainsi d’améliorer la rentabilité à long terme.

Comment mettre en place le Data Management ?

On peut résumer la mise en place du Data Mangement en quatre étapes clés :

1.     Collecte des données

Les données proviennent aussi bien de sources internes (système de caisses, système de commande, programme de fidélité, feedback clients...) que de sources externes (panel consommateurs, réseaux sociaux, études ad hoc…). Cette collecte doit être autant que faire se peut automatisée et continue pour garantir une vision en temps réel du business.

2.     Organisation et structuration des données

Une fois les données collectées, elles doivent être organisées et structurées dans des bases de données ou des data warehouses (entrepôts de données). Il est important de préciser ici qu’il est primordial d’avoir une seule et unique source de données, « one single data source ». Centraliser la donnée en une seule source facilite le contrôle de la donnée et son accessibilité et réduit les redondances et les silos. Cela permet aussi de se concentrer sur l’exploitation et l’analyse de la donnée plutôt que de perdre son temps à discuter de qui à la bonne donnée, d’autant que parfois on ne parle pas de la même donnée, mais cela on en parlera dans l’épisode consacré à la Data Gouvernance.

3.     Nettoyage et qualité des données

On entend souvent que « le faux entraine le faux », c’est pourquoi la qualité des données est essentielle. Si les données sont erronées, l’analyse sera fausse. Il est donc important pour garantir des analyses fiables d’éliminer en continue les doublons, les données erronées ou manquantes.

4.     Exploitation des données

C’est la dernière étape et la raison d’être du Data Management. Elle consiste en l’analyse approfondie des données pour fournir des insights pertinents et engageants. Nous la détaillerons dans les articles consacrés à la Data Analyse et au Data Telling.

Les étapes 2, 3 et 4 peuvent paraître complexes et chers pour certains. Ne soyez pas effrayés, le processus peut être simplifié. Voici trois Tip(p)s, avant plus de détail dans les prochains articles :

1.     Concentrez-vous en priorité sur les données qui impactent directement les opérations ou la satisfaction client.

2.   Assurez-vous de la qualité de la donnée. Mieux vaut peu de données de qualité que beaucoup de données de mauvaise qualité. N’oubliez pas le faux entraine le faux.

3.     Utiliser des outils simples et abordables. N’hésitez pas utiliser des tableurs ou des logiciels de gestion de la relation client. Il existe aussi des solutions proposées par des sociétés externes peu onéreuses. L'important est d'avoir un système structuré, bien pensé et évolutif, même s’il est rudimentaire au début.

Convaincu que le Data Management est un processus essentiel pour toute entreprise, grand réseau de franchises ou petite chaîne indépendante ?

N’oubliez pas, il ne suffit pas de collecter des données, il faut les structurer, les nettoyer pour les exploiter, pour délivrer des insights opérationnels et prendre des décisions éclairées et stratégiques.

Pas besoin de construire une usine à gaz, avec les bons outils et une approche simplifiée, même les petites entreprises peuvent en bénéficier.

Dans les prochains articles, nous approfondirons la Data Gouvernance, la Data Analyse et le Data Telling. Ce voyage ne fait que commencer, alors restez connectés !

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