Les entreprises souhaitant perdurer sur le marché le savent : l’analyse de données est une condition sine qua non pour prendre les bonnes décisions ! Des données liées au marché ou aux clients découlent des choix stratégiques cruciaux pour ces entreprises. Mieux vaut ne pas se tromper dans son analyse de données pour bâtir une marque forte et faire progresser son offre ! Et pour analyser les données, souvent issues de sources multiples, les entreprises auront tout intérêt à se doter des bons outils.
Découvrez comment le CRM, logiciel de choix pour analyser sa data, a beaucoup à apporter aux entreprises de tous secteurs.
Sommaire
Comprendre le concept de l’analyse des données
Qu’elle soit faite à l’aide d’une solution CRM ou d’autres outils, l’analyse de données s’inscrit dans un cadre très rigoureux. Issu des statistiques, le concept d’analyse de données s’applique en réalité à la plupart des domaines, et peut aussi bien concerner une entreprise de transport, qu’une agence de communication ou qu’être exploitée avec un CRM association. Les données sont en effet aussi variées que le sont les secteurs. Et lorsque l’on parle d’entreprises, l’analyse de données est une base essentielle ! Celle-ci va permettre à l’entreprise de mieux comprendre son marché et ses clients, de détecter des tendances et d’améliorer en permanence son offre de produits ou de services. Qu’il s’agisse d’analyse de données marketing, de transport ou de décisions hautement stratégiques, tous les types d’analyse de data sont utiles dans la recherche de performance des entreprises.
L’importance de l’analyse de données pour l’entreprise
L’analyse de données ne sert pas qu’à mesurer les résultats financiers ou à réaliser son suivi commercial. La data, ce sont une multitude de variables pouvant renseigner l’entreprise sur ses clients, les tendances du marché, et pouvant l’amener à faire évoluer ses méthodes. Les principales retombées de l’analyse de données seront notamment :
- Des prises de décision pertinentes : les décisions stratégiques ne peuvent être prises au hasard. En se basant sur l’analyse des données, l’entreprise s’assure de répondre à des attentes réelles et actuelles, en ligne comme en magasin. Les variables seront différentes selon que ces données concernent le marketing, la logistique, les achats, la finance… l’analyse de données permet une compréhension très fine des informations de marché et des décisions plus rapides grâce à la data.
- Des opportunités saisies au bon moment : l’analyse des données est essentielle au développement commercial des entreprises. La data permettra notamment de faire évoluer son offre en ligne ou ses informations produit pour répondre à une demande, ou encore de contacter des prospects au bon moment afin de les convertir en clients. Modulable à l’infini, l’analyse de données permet de se projeter dans différents futurs, de considérer son marché sous tous les angles et donc de ne manquer aucune opportunité !
- Une plus grande compréhension de ses résultats internes : outre les produits ou services, ce sont toutes les équipes de l’entreprise qui peuvent bénéficier de l’analyse de données, en la partageant plus facilement notamment avec un CRM informatique. Les informations internes permettent de travailler des points importants, du contact client en ligne aux processus de fabrication. Avec l’analyse de données, les ressources sont mieux affectées et les coûts souvent réduits grâce à la data.
- La capacité à anticiper : l’analyse de données est source d’anticipation ! Bien comprendre les informations de son marché est d’autant plus important que les clients sont aujourd’hui pressés et exigeants. La data permet d’aller au devant des besoins, de personnaliser ses processus de communication ou son parcours d’achat en ligne et de se montrer activement à l’écoute. Les entreprises qui analysent leurs données ont une forte capacité à innover, quel que soit le contexte.
Les 4 principales techniques d’analyse de données
Parmi les principales méthodes d’analyse de données, on retrouve notamment :
L’analyse de données descriptive | La data sert ici à dresser un panorama de l’activité. L’analyse de données descriptive permet d’analyser les processus de l’entreprise et d’envisager tous les types de variables impliquées, en ligne comme en boutique. De nouvelles possibilités apparaissent ainsi et l’entreprise comprend mieux son propre fonctionnement |
L’analyse de données diagnostique | Comme son nom l’indique, ce type d’analyse de données s’interroge sur l’état de fonctionnement des processus et sur les potentielles sources de dysfonctionnement. Cette analyse de data permet la résolution rapide des problèmes et un partage des statistiques nécessaires à cette fin |
L’analyse de données prédictive | L’analyse prédictive des données sert à prévoir des tendances, des résultats ou des comportements clients futurs pour faire évoluer ses processus. Basée sur l’analyse statistique, cette méthode permet de tirer pleinement parti de sa data pour en faire un avantage concurrentiel |
L’analyse de données prescriptive | Sur la base d’informations actuelles, cette analyse de données définit les actions à mener pour améliorer les processus de l’entreprise. Recherche d’optimisations, scénarios, règles à appliquer : ce modèle d’analyse de données est particulièrement efficace pour développer l’activité de l’entreprise |
La plupart des services de l’entreprise peuvent utiliser l’analyse de données ! Chacun aura recours à une méthode et des variables différentes pour analyser ses données. Le marketing, par exemple, s’intéressera aux données des clients de l’entreprise (variables définissant la qualité de l’expérience client, l’utilisation du produit…) pour améliorer sa communication en ligne. Le service client utilisera l’analyse de données pour mieux satisfaire à toutes les demandes client. L’équipe commerciale, quant à elle, constituera des groupes de prospects sur la base des données pour prioriser ses actions. Pour répondre à cette multitude de besoins, l’analyse de données doit bien souvent être souple d’utilisation. Une visualisation modulable des données et une recherche de variables adaptée à chaque service seront des pré-requis pour une analyse de données réellement utile.
Le rôle du CRM dans l’analyse des données
C’est à cette étape qu’entrent généralement en scène les outils d’analyse de données tels que le CRM. Ce type de logiciel a en effet pour rôle central la collecte et l’analyse de la data, qu’il peut segmenter, trier et analyser selon des modèles et variables sur mesure. Le logiciel de gestion de la relation client, champion de la modularité, propose ses analyses de données sous forme de tableaux de bord qui parleront à toutes les entreprises.F
En effet, le CRM ne se contente pas de collecter la data dans un tableau de classement. De cette première action en découlent beaucoup d’autres, et notamment l’analyse des données marketing de l’entreprise et ses clients, et sa restitution dans des tableaux de bord très complets. La recherche des bonnes données ou la visualisation de certaines variables en particulier sont simplifiées afin que chaque utilisateur du CRM tire le meilleur parti des données, sans effort.
Les principales retombées de l’utilisation du CRM sur l’analyse de données sont notamment :
- Une collecte et une analyse de données complètes, quel que soit le nombre de sources de data ;
- L’analyse de tout ou partie des données, avec un choix de variables adapté aux processus concernés ;
- Une analyse de données exploitable par tous, du marketing au SAV ;
- Des variables et tableaux de bord pouvant être partagés pour plus d’efficacité ;
- Une analyse de données mise à la fois au service de l’entreprise, de ses équipes et de ses clients.
Les points à ne pas négliger lors de votre analyse de données
Qu’elle soit ou non assistée par les tableaux de bord du CRM, l’analyse de données se doit de suivre une méthode claire. Outre le choix d’une technique (analyse de données descriptive, diagnostique, prédictive…) il est important de ne pas oublier les points suivants :
Choisir les données à analyser
Pour ne pas s’y perdre, mieux vaut être sélectif ! Choisir la data à analyser en priorité et définir des priorités sera le meilleur moyen pour une analyse claire, traductible en actions immédiates pour les entreprises.
Collecter et segmenter efficacement ses données
Les règles de recherche et d’analyse des données devront être définies à la source, dès le début de l’utilisation du CRM. L’entreprise aura ainsi directement accès à une data exploitable et pourra plus rapidement en tirer parti pour ses actions marketing.
S’assurer de comprendre les résultats de son analyse de données
La visualisation des données, dans un tableau de bord ou sous forme d’analyse marketing à multiples variables, doit être claire pour tous les utilisateurs du CRM. L’analyse statistique des données doit impérativement permettre de répondre aux questions initiales, sans ambigüité. Pour cela, on traitera des données marketing, commerciales ou stratégiques de manière spécifique, et on s’intéressera aux bonnes variables (data quantitative vs qualitative par exemple). D’une bonne compréhension des données découleront des méthodes marketing claires.
Le potentiel de l’analyse des données est donc immense… à condition de bien préparer le terrain ! Les sources d’information aujourd’hui disponibles sont très nombreuses : les entreprises ont donc tout intérêt à faire des choix pour bien analyser leur marché. En tous les cas, l’analyse de données est une véritable obligation pour les entreprises qui souhaitent faire aboutir leur recherche de performance. Les outils CRM sont à la fois un atout immédiat, mais aussi une source de résultats concrets dans le futur. Toujours plus sophistiquée, l’analyse de données doit s’appuyer sur des outils performants pour soutenir l’entreprise au maximum.