Mon fournisseur de données » Blog » Comment l'intelligence des données transforme l'entreprise

Comment l'intelligence des données transforme l'entreprise

  • by

L'approche commerciale traditionnelle ne peut à elle seule aider une entreprise à suivre le rythme de la concurrence dans l'environnement actuel axé sur les données. Cela explique pourquoi la science des données éclipse ces méthodes à l'ancienne, en particulier dans certaines régions clés.

Les propriétaires d'entreprise doivent chercher de nouvelles façons d'améliorer leurs produits, d'améliorer leur processus et d'obtenir plus de clients. De nombreuses techniques innovantes se sont développées ces dernières années. Néanmoins, seuls quelques-uns d'entre eux ont potentiellement changé la donne en tant qu'intelligence des données. Les progrès de la science des données ont permis aux entreprises d'organiser plus facilement leurs données en informations exploitables.

L'impact est extrêmement visible, de sorte qu'il ne suffit pas de s'appuyer uniquement sur une approche non basée sur les données pour que votre entreprise soit concurrentielle sur le marché. Il y a plus qu'assez d'informations accessibles pour que les individus puissent les gérer dans un délai raisonnable. L'intelligence des données verrouille les détails et filtre les informations les plus utiles pour l'attention humaine. Voici un aperçu de la façon dont l'intelligence des données surpasse les anciennes pratiques commerciales dans trois domaines principaux.

Segmentation et profilage des clients

Approche traditionnelle

Dans la méthode conventionnelle, la segmentation des clients est effectuée selon les données démographiques qui sont présumées être associées à l'impact le plus important sur le comportement d'achat. Cela comprend l'âge, le sexe, le revenu, le code postal et l'état matrimonial. Même s'il est essentiel de les considérer, les catégories démographiques sont larges. Étant donné que la personnalisation est une tendance importante en marketing, la mise en œuvre de vos stratégies marketing en fonction de données démographiques brutes peut aliéner des clients potentiels et entraîner des campagnes peu performantes.

Science des données

Grâce à l'intelligence des données, les entreprises peuvent facilement combiner leurs données lors de la segmentation. Les données utilisées proviennent de diverses sources telles que les campagnes de marketing, les ventes précédentes et les informations externes sur la situation du marché et les clients, les médias sociaux, le programme de fidélisation de la clientèle et la collaboration en magasin.

Des techniques innovantes telles que l'apprentissage automatique éliminent le parti pris pour les femmes du processus. La segmentation intelligente des clients commence sans aucune hypothèse et obtient des caractéristiques partagées entre les clients au-delà de la simple démographie. Les données démographiques étaient couramment utilisées en premier lieu en raison du manque de meilleure alternative. Avec l'aide de la science des données, les spécialistes du marketing sont mieux placés pour trier leurs clients en fonction d'aspects tels que la carrière, la structure de la famille, les intérêts mutuels, les loisirs, entre autres détails du mode de vie.

Les profils clients créés avec ce type de données sont basés sur la réalité et non sur l'ambition. Ils indiquent les clients qui utilisent déjà l'entreprise et déterminent les aspects qui inspirent la conversion et augmentent la valeur à vie possible. Les entreprises utiliseront ensuite ces informations pour guider leurs méthodologies de marketing et de vente.

Campagnes de marketing

Vieille école

Sans l'utilisation de technologies modernes telles que les logiciels d'analyse, les décisions marketing doivent être basées sur la combinaison des attentes en matière de ventes et des ventes saisonnières précédentes. Certaines entreprises utiliseront les chiffres de ventes hebdomadaires et les chiffres opérationnels. Il est difficile de générer toutes les données dans un court laps de temps pour les utiliser immédiatement. Cette approche vous obligeait à suivre les projections afin de pouvoir guider l'ensemble de la stratégie, mais elles dépendent intrinsèquement de données obsolètes.

Science des données

La science des données est couramment utilisée dans l'analyse en temps réel, dans laquelle ces programmes mélangent des données provenant de plusieurs sources et les examinent au fur et à mesure de leur collecte pour offrir des informations immédiates et opportunes basées sur divers facteurs. Cela inclut les modèles de vente locaux, les niveaux de stocks, les événements locaux, l'historique des ventes passées et les aspects saisonniers. L'analyse en continu recommande des activités conçues pour répondre aux attentes et aux besoins du client au fur et à mesure qu'ils se présentent, générant des revenus et améliorant la satisfaction du client.

L'intelligence des données ne doit pas être considérée comme un remède à tous les maux d'inventivité. En effet, des perspectives irréalistes peuvent tuer un projet de science des données en raison d'un manque de soutien. De nombreuses entreprises se retrouvent prises dans le battage médiatique de l'utilisation de cet outil et s'attendent à un retour sur investissement instantané. Gardez à l'esprit que les analyses ne sont pas magiques. Ils offrent des idées et des recommandations ciblées qui aident les gestionnaires à façonner la stratégie de l'entreprise. Pouvoir maintenir des attentes atteignables quant à leur potentiel est un grand pas en avant vers la recherche d'une solution durable à partir de programmes d'intelligence des données.