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Comment créer une stratégie Big Data réussie?

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Publié par dans Transition Digitale ·
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Il existe un énorme volume de données que les entreprises ont développé au fil du temps. Depuis le jour où les entreprises ont commencé à enregistrer leurs données transactionnelles jusqu'à aujourd'hui, la quantité de données disponibles s'est accumulée à plusieurs reprises. Avec l'augmentation de l'utilisation des technologies modernes comme les téléphones mobiles, les capteurs et les médias sociaux, ces données ont augmenté en volume, en diversité et en diversité. Maintenant, cette énorme quantité de données doit être utilisée stratégiquement pour permettre aux entreprises de générer des informations qui étaient auparavant cachées. Pour que cela se produise ce dont vous aurez besoin est une stratégie Big Data qui peut vous aider à exploiter le potentiel de cette nouvelle technologie.

7 étapes dont vous avez besoin pour créer une stratégie Big Data réussie:
L'impact et les cas d'utilisation réussis du Big Data augmentent rapidement. Bien que les avantages potentiels du Big Data ne font aucun doute, les chefs d'entreprise ont leurs préoccupations. De nombreuses entreprises ont implémenté avec succès les Big Data dans diverses fonctions et beaucoup d'entre elles cherchent encore le meilleur moyen de les intégrer.

Nous avons développé une approche en 7 étapes qui peut vous aider à créer une stratégie de Big Data réussie. Nous allons suivre les étapes que vous devez suivre pour implémenter stratégiquement le Big Data dans vos activités commerciales actuelles:



1. Identifiez ce que vous voulez:

Votre objectif final a le plus d'impact sur la forme de votre stratégie globale. Vous devez décider si vous souhaitez augmenter l'efficacité des représentants des clients, améliorer l'efficacité opérationnelle, augmenter les revenus, fournir une meilleure expérience client ou améliorer le marketing. Le but que vous avez doit être précis, certain et direct. Toute stratégie ayant pour seul but d'explorer les possibilités risque de se retrouver dans la confusion. En fonction de votre objectif, vous pouvez choisir une méthodologie, embaucher des employés et sélectionner les bonnes sources de données. Donc, créez des objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et opportuns) et faites des plans en conséquence.

2. Tirer parti d'une stratégie de Big Data éprouvée:

Voici 4 façons éprouvées de créer une stratégie de Big Data fonctionnelle. En fonction de votre objectif final et de la disponibilité des données, vous pouvez choisir l'une ou l'autre des grandes stratégies de données ci-dessous pour obtenir des résultats satisfaisants:

a.) Gestion du rendement: Il s'agit d'utiliser des données transactionnelles telles que l'historique d'achat du client, le chiffre d'affaires et les niveaux de stock pour prendre des décisions relatives à la gestion du magasin et à la suprématie opérationnelle. Ces données sont disponibles au sein de l'organisation et donnent un aperçu des sujets liés à la prise de décision à court terme et à la planification à long terme. Il fonctionne bien avec les entreprises disposant de grandes bases de données historiques qui peuvent être exploitées sans trop de douleur. Cela peut également aider à mieux segmenter et cibler les clients.

Voici 4 façons éprouvées de créer une stratégie de Big Data fonctionnelle. En fonction de votre objectif final et de la disponibilité des données, vous pouvez choisir l'une ou l'autre des grandes stratégies de données ci-dessous pour obtenir des résultats satisfaisants: a.) Gestion du rendement: Il s'agit d'utiliser des données transactionnelles telles que l'historique d'achat du client, le chiffre d'affaires et les niveaux de stock pour prendre des décisions relatives à la gestion du magasin et à la suprématie opérationnelle. Ces données sont disponibles au sein de l'organisation et donnent un aperçu des sujets liés à la prise de décision à court terme et à la planification à long terme. Il fonctionne bien avec les entreprises disposant de grandes bases de données historiques qui peuvent être exploitées sans trop de douleur. Cela peut également aider à mieux segmenter et cibler les clients. En savoir plus: 5 avantages concurrentiels des données volumineuses en affaires b.) Exploration de données: Cette approche fait un usage intensif de l'exploration de données et de la recherche pour trouver des solutions et des corrélations qui ne sont pas facilement détectables avec des données internes. Actuellement, il est utilisé par les entreprises axées sur le marketing entrant robuste pour générer des informations sur le comportement des prospects sur le site. Il vous aide à identifier de nouveaux segments de données et à faire ressortir des informations sur le comportement et les préférences du client. c.) Social Analytics: L'analyse sociale mesure les données non transactionnelles sur différents médias sociaux et passe en revue des sites tels que Facebook, Twitter et Google+. Il est basé sur l'analyse des conversations et des avis qui apparaissent sur ces plateformes. Il fait ressortir trois analytiques primaires à savoir. la sensibilisation, l'engagement et le bouche-à-oreille. Les techniques d'analyse de données In-Stream comme l'analyse des sentiments s'avèrent très efficaces dans ces cas. Il donne un aperçu de l'identité de la marque et des opinions des clients sur les nouvelles offres et services. L'analyse sociale s'avère également efficace pour prévoir les pics de demande de certains produits.

d.) Décision Science: La science décisionnelle fait référence aux expériences et à l'analyse de données non transactionnelles, telles que le contenu généré par les consommateurs, les idées et les révisions. La science de la décision consiste davantage à explorer des possibilités qu'à mesurer des objectifs connus. Contrairement à l'analyse sociale, qui repose sur l'analyse de l'engagement, la science de la décision se concentre sur le test d'hypothèse et le processus d'idéation. Cela implique une utilisation intensive de l'analyse de texte et de sentiment pour comprendre les opinions des clients sur les nouveaux services et les régimes. Mon Starbucks Idea est l'exemple parfait de la science de la décision. Ce programme permet aux consommateurs de soumettre, partager et voter sur des idées pour les produits Starbuck, l'expérience client et la participation de la communauté. Plus de 100 000 idées ont été recueillies à ce jour. Starbucks a une section «Idées en action» pour montrer quelles idées sont dans le processus d'examen. Maintenant que vous avez une idée des types de stratégies Big Data, vous pouvez utiliser l'une des méthodes ci-dessus ou combiner plusieurs stratégies pour utiliser les Big Data dans votre organisation.







3. Identifier les changements infrastructurels:

Pour tirer parti des Big Data, en particulier des bases de données historiques, vous devrez peut-être créer de nombreux changements d'infrastructure dans l'entreprise. Si les anciennes données de l'entreprise étaient stockées dans des formats traditionnels, cela pourrait ne pas faciliter l'exécution d'algorithmes et d'analyses complexes. De plus, différents départements peuvent avoir besoin d'intégration pour collecter et rationaliser les données afin de les rendre plus utilisables. L'intégration entre les différents départements est la clé pour apporter et mettre en œuvre des changements à grande échelle. Si votre infrastructure existante n'est pas connectée correctement, vous devrez vous préparer à de gros changements.

4. Établir un bassin de talents:

Les ressources humaines sont l'un des aspects les plus critiques de la création d'une stratégie Big Data. Votre équipe de Big Data doit avoir des statisticiens pour donner un sens aux données, des analystes métier pour communiquer des informations aux décideurs et aux décideurs clés eux-mêmes capables de diriger l'équipe. Sans une équipe adéquate, les discussions sur le Big Data peuvent tourner autour de jargons qui ne sont clairs pour aucune des équipes. Un langage approprié doit être créé pour faciliter les discussions entre les chefs d'entreprise et l'équipe technique. Si ce n'est pas fait correctement alors aucun côté ne sera capable de comprendre les idées et l'exécution entière se retrouvera avec des regrets et des jeux de blâme.



5. Obsession sur la satisfaction du client: L'utilisation clé du Big Data consiste à générer des informations susceptibles d'aider les entreprises à mieux servir leurs clients. Le marketing orienté client est la nouvelle façon d'approcher le marché et de générer des revenus. À la fin de la journée, vous devez communiquer à votre client que vous êtes là pour résoudre un problème et pas seulement pour gagner de l'argent. Big Data fournit de telles informations sur l'état d'esprit du client qui peut être utilisé pour améliorer et même modifier les pratiques marketing actuelles. Une autre chose que vous devez vous concentrer est de créer une ligne fine entre la collecte de données et la violation de la vie privée. Vos clients devraient avoir l'impression d'être espionnés.

6. Assurez l'utilisabilité:
Il arrive souvent que les connaissances créées par les statisticiens soient incompréhensibles pour le personnel. Les données, les analyses et les informations collectées par les analystes doivent être communiquées précisément à l'équipe de mise en œuvre. L'information doit être comprise et représentée de manière à ce que sa valeur soit identifiée par des personnes qui ne sont pas issues d'un contexte statistique. Cela peut être fait en utilisant une représentation graphique et en communiquant des instructions directes aux équipes impliquées.

7. Soyez agile:

Cela va sans dire. Tout en mettant en œuvre des technologies perturbatrices, de nombreux obstacles pourraient survenir auxquels personne n'avait pensé au départ. Vous devez ajuster votre budget, vos personnes et vos idéologies en fonction des circonstances et des idées que vous collectez. Il est préférable de commencer avec un plan de haut niveau et de faire des changements au besoin. À la fin, vous pourriez arriver à un plan d'action qui n'est pas loin de l'idée initiale, mais cela en vaudra la peine.

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