Dans le contexte commercial actuel dominé par les données, les organisations s’appuient de plus en plus sur les rapports internes pour prendre des décisions stratégiques. L’analyse des données est devenue le centre névralgique des entreprises qui veulent rester concurrentielles.
Vous disposez certainement déjà de nombreux outils de suivi et de création de rapports de données dans votre organisation. Les systèmes CRM, les analyses de sites Web, les plateformes d’automatisation du marketing, les outils de business intelligence, les commentaires des clients et bien d’autres outils fournissent tous des informations précieuses. Toutefois, avez-vous déjà réfléchi à la question suivante : toutes ces données vous aident-elles réellement à prendre des décisions éclairées ?
Les entreprises privilégiant la prise de décision basée sur les données sont plus susceptibles d’atteindre leurs objectifs et de connaître un plus grand succès. Une étude de Forrester a révélé que les entreprises qui utilisent les données pour prendre des décisions ont 58 % plus de chances de dépasser leurs objectifs de revenus. La même étude a révélé que les entreprises qui exploitent leurs données sont également 16 fois plus susceptibles de dépasser considérablement leurs objectifs de revenus que leurs homologues.
Les entreprises qui exploitent leurs données sont 16 fois plus susceptibles, de significativement dépasser leurs objectifs de revenus.
SOURCE : FORRESTER
Malgré les avantages incontestables pour les entreprises, nombreuses sont celles qui ont du mal à gérer et à utiliser efficacement les données pour guider leur prise de décision. Cette mauvaise gestion entraîne un ciblage inefficace, des stratégies inadéquates, des opportunités de revenus perdues et un désavantage compétitif.
Pourquoi la plupart des organisations ont-elles encore des difficultés à prendre leurs décisions sur la base des données ? Examinons les trois causes principales.
Vos données ne sont pas accessibles
Les données non accessibles désignent les données auxquelles il est difficile (voire impossible) d’accéder, compliquées à utiliser ou à analyser. Ces difficultés peuvent provenir de contraintes techniques, de restrictions d’accès ou de partage, d’un manque d’outils et de compétences appropriés, ou de volumes colossaux et d’une complexité pointue.
Pour répondre au besoin de données, de nombreuses organisations augmentent la quantité de données et mettent l’accent, dans la plupart des cas, sur les données brutes, les graphiques et les tableaux détaillés. Mais les professionnels de la vente, du marketing et de l’enablement se sentent dépassés par ces importants volumes de données, qui suscitent plus de questions que de réponses.
- Les deux tiers des directeurs marketing (67%) déclarent crouler sous l’avalanche de données. 33 % citent la multiplication du nombre de canaux et de plates-formes comme le facteur externe le plus important.
- Une étude récente de Gartner a révélé que les commerciaux sont ceux qui peinent le plus à manipuler les données (43 %) dans l’organisation, les responsables commerciaux désignant la « complexité des données » comme l’obstacle numéro un.
Pensez aux données de votre organisation. Savez-vous quels types de données sont à votre disposition? Comment et où pouvez-vous y accéder ? Et, surtout, comment interpréter ces données ? Si ce n’est pas le cas, ces données non accessibles vous empêchent de prendre des décisions performantes basées sur des informations utiles.
La qualité des vos données laisse à désirer
Gartner estime que chaque année, la mauvaise qualité des données génère pour les entreprises des frais se montant en moyenne à 12,9 millions de dollars. Une mauvaise qualité des données désigne des rapports inexacts, incomplets, incohérents, redondants ou inactuels. En d’autres termes, les données ne sont pas fiables. L’erreur humaine, les limites du système, les problèmes d’intégration et le manque de gouvernance peuvent tous contribuer à une mauvaise qualité des données.
Les spécialistes du marketing et les commerciaux s’accordent à dire que rien n’est plus frustrant que la mauvaise qualité de données.
If there’s one thing marketers and sellers agree on it’s that there’s nothing more frustrating than bad data.
- La mauvaise qualité des données est l’un des plus gros défis pour les spécialistes du marketing ; 63% des personnes interrogées ont indiqué qu’elles renoncent à utiliser les analyses de données pour leur prise de décision pour deux raisons principales : la mauvaise qualité des données et le manque de clarté dans l’analyse.
- Près de la moitié des commerciaux (45%) déclarent que les données incomplètes constituent l’obstacle le plus difficile à surmonter.
63% des responsables marketing, renoncent à utiliser les analyses de données pour leur prise de décision en raison de la mauvaise qualité des données et du manque de clarté dans l’analyse.
SOURCE : FORRESTER
Dans quelle mesure faites-vous confiance aux données de votre organisation ? Combien de fois êtes-vous confronté à des rapports incomplets, contradictoires ou obsolètes ? Ces signaux d’alarme indiquent que vous devez améliorer la qualité de vos données, sinon vous risquez de prendre des décisions et des actions erronées.
Vos données sont cloisonnées
Lorsque les données sont sauvegardées dans des systèmes distincts et non connectés, il est difficile de partager les informations au sein de l’organisation ou d’accéder à ces informations. Il arrive donc que des informations précieuses ne soient pas exploitées, car elles sont isolées dans un coin, ce qui empêche les équipes de revenus d’obtenir une vue complète et précise de leurs clients et de leurs opérations, laissant ainsi passer plusieurs opportunités.
Les silos de données sont le plus souvent causés par la présence de plusieurs systèmes de logiciels différents et par l’absence de structures de données standardisées. Près de la moitié (47%) des responsables commerciaux affirment que les définitions incohérentes des statistiques et des indicateurs de performance clés sont un obstacle à l’utilisation des données.
47 % des responsables commerciaux, jugent les définitions incohérentes des statistiques comme un obstacle.
SOURCE : FORRESTER
Le cloisonnement des données peut même survenir au sein d’un même service. Il peut devenir difficile voire impossible d’intégrer et de comprendre ces données, en particulier si le nombre de sources de données disponibles ne fait qu’augmenter.
- Les professionnels du marketing doivent, par exemple, souvent travailler avec des données provenant de sources multiples, notamment l’analyse Web, les médias sociaux, les systèmes CRM et les commentaires des clients.
- Plus de la moitié (52%) des directeurs marketing déclarent utiliser déjà 14 sources de données ou plus.
Combien de sources de données utilisez-vous ? Savez-vous quelles données existent à l’extérieur de votre service et comment y accéder? Comment consolider les informations provenant de sources multiples ? Le cloisonnement des données explique pourquoi il est difficile d’obtenir une vue d’ensemble et illustre la cause des mauvaises décisions.
Identifiez la source de vos problèmes
Si vos données ne répondent pas à vos besoins, recherchez la cause. Qu’il s’agisse de données difficiles d’accès, de mauvaise qualité des données, de données cloisonnées (ou d’une combinaison des trois), vous devez d’abord identifier ce qui ne fonctionne pas. Ensuite, vous pourrez exploiter tout le potentiel de vos données pour prendre des décisions éclairées qui stimuleront la croissance de votre entreprise.
Vous voulez aller plus loin ? Lisez cet article pour découvrir comment vous pouvez utiliser les données pour booster vos initiatives de Sales Enablement et stimuler les performances commerciales.
