Comment créer un concept de Business Intelligence pour votre entreprise ?

Qu’est-ce qu’un concept de veille stratégique ?

Il y a quatre étapes importantes par lesquelles passe un concept de Business Intelligence pour transformer des données brutes en connaissances faciles à digérer et utilisables par tout*le monde dans l’entreprise. Les trois premières – collecte des données, analyse et visualisation – constituent la base de l’étape finale de prise de décision. Avant l’utilisation de la BI, les entreprises devaient effectuer une grande partie de leurs analyses manuellement, mais les outils de BI automatisent de nombreux processus et vous font gagner beaucoup de temps et d’efforts. Dans ce contexte, la BI peut par exemple aider à créer des campagnes publicitaires réussies sur Facebook. Le graphique suivant illustre un processus ETL (Extract, Transform, Load) très léger, qui tient compte à chaque fois des différentes étapes du processus.

Étape 1 : Collecter et transformer des données provenant de différentes sources

Les outils de business intelligence utilisent généralement la méthode ETL pour rassembler des données structurées et non structurées provenant de différentes sources. Ces données sont ensuite transformées et remodelées avant d’être stockées dans un emplacement central. Ainsi, les applications peuvent facilement les analyser et les interroger comme un ensemble de données complet. Un exemple de cette étape peut être qu’une date est toujours dans le même format, que toutes les semaines sont des « ISO-weeks » ou que tous les domaines de fournisseurs de messagerie commencent par www.

Étape 2 : Découvrir les tendances et les modèles

L’exploration ou la découverte de données utilise généralement l’automatisation pour analyser rapidement les données afin de trouver des modèles et des aberrations qui fournissent des informations sur l’état actuel de l’entreprise. Les outils BI disposent souvent de différents types de modélisation et d’analyse des données – notamment des analyses exploratoires, descriptives, statistiques et prédictives. Celles-ci permettent d’explorer les données de manière plus approfondie, de prédire les tendances et de formuler des recommandations.

Étape 3 : Visualisation des données pour la présentation des résultats

Le reporting en matière de Business Intelligence utilise des visualisations de données pour faciliter la compréhension et la diffusion des résultats. Les méthodes de reporting BI comprennent des tableaux de bord de données interactifs, des diagrammes, des graphiques et des cartes qui montrent aux utilisateurs* ce qui se passe actuellement dans l’entreprise.

Étape 4 : Utilisation des insights en temps réel

L’examen des données actuelles et historiques liées aux activités commerciales donne aux entreprises la possibilité de passer rapidement de la connaissance à l’action. L’intelligence économique permet à la fois d’adapter la stratégie en temps réel et d’apporter des changements stratégiques à long terme. Ces derniers peuvent éliminer les inefficacités, s’adapter aux changements du marché, corriger les problèmes de livraison et résoudre les problèmes des clients. Les six plus populaires basés sur des évaluations vérifiées et des expériences de la communauté OMR simplifient massivement le processus ci-dessus et intègrent en quelques clics directement à la source de données, sans utiliser un outil supplémentaire pour les étapes intermédiaires. Microsoft Power BI Tableau Apteco Marketing Suite Minubo SAP BusinessObjects BI looker Vous trouverez également une comparaison entre Tableau et Power BI de Mircosoft ou dans le domaine de la BI en libre-service avec Tableau et SAP sur OMR Reviews.

Quels sont les avantages d’un concept BI ?

vous aident à analyser les données pertinentes pour votre entreprise en temps réel et de manière automatisée. Cela permet non seulement d’éviter les inefficacités, mais aussi d’identifier les problèmes potentiels à un stade précoce. De plus, les outils de Business Intelligence offrent la possibilité de créer de nouvelles sources de revenus et / ou d’identifier de nouveaux domaines de croissance grâce à la reconnaissance des modèles. Parmi les avantages spécifiques que les entreprises retirent de l’utilisation d’outils de business intelligence, on peut citer : Une plus grande efficacité opérationnelleUn aperçu du comportement des clients et des habitudes d’achatUn suivi précis des performances commerciales, marketing et financières Des points de référence clairs basés sur des données historiques, actuelles et prévisionnellesDes alertes instantanées sur les anomalies de données et les problèmes des clientsDes analyses utilisables en temps réel par tous les départements Si nous prenons l’exemple d’une boutique en ligne, notre outil de BI aide à identifier les segments de clients et à cibler des offres différenciées en fonction de ces différents groupes d’acheteurs. Comme toutes les données sont centralisées en un seul endroit, nous disposons de toutes les informations dont nous avons besoin au niveau des transactions pour fidéliser les clients et améliorer l’image de marque. Exemple de segments de clientèle Comme nous savons combien de clients ont fait des touches et lesquels, nous pouvons par exemple influencer directement le RPR (repeat purchase rate) des différents segments en jouant davantage sur certains canaux dans la cohorte concernée. Nous pourrions également déterminer quels segments du groupe cible présentent un PRR (Product Return Rate) élevé et réagir en conséquence par des mesures qui soit excluent ce segment, soit fournissent un contenu éducatif qui clarifie à nouveau la valeur ajoutée de notre produit. En outre, nous serions en mesure de faire des déclarations basées sur des données et intelligentes pour l’entreprise (pun-intended) concernant notre taux d’abandon de panier (CAR – Cart Abandonment Rate). Peut-être que l’annonce avec le fond jaune est celle qui clique le mieux, mais qui a le taux d’abandon le plus élevé, tandis que celle avec le fond bleu semble être très chère, mais donne la valeur moyenne des commandes (AOR) la plus élevée. Comme nous disposons également de toutes les informations relatives au parcours du client et à la chaîne de valeur, nous sommes également en mesure d’adapter nos prix de manière dynamique aux différents segments. Nous sommes aidés ici par des algorithmes de machine learning qui sont capables de prédire la performance future des segments.

Quelles sont les exigences d’un concept de Business Intelligence ?

Il existe des milliers d’outils SaaS et de sources de données sur le marché, il est donc indispensable que toutes les données de votre écosystème entrent également dans votre outil de Business Intelligence. Un tracking bien implémenté est donc essentiel pour commencer le voyage de la Business Intelligence. Dès que la structure de base de votre infrastructure de données est en place, vous avez non seulement une visibilité sur le pipeline de données, mais vous pouvez également définir quand et à quelle fréquence les données doivent être actualisées. De plus, il sera plus facile de détecter les erreurs ou les bugs et de les corriger rapidement.

Comment élaborer un concept BI ?

Dans le domaine du B2B SaaS, nous sommes souvent confrontés au défi d’allouer les budgets au bon moment et au bon canal. Pour cela, il est indispensable de connaître précisément et en détail le parcours du client. Savoir où les clients potentiels achètent, comment ils se comportent dans le funnel ou quand ils consomment quels contenus sont autant de pièces importantes du puzzle de la décision d’achat. Cependant, le parcours dans le domaine B2B n’est pas toujours rectiligne et sa composition peut représenter un défi. De plus, nous sommes confrontés au défi que les utilisateurs* finaux de notre outil ne sont pas nécessairement des personnes qui prennent finalement la transaction ou la décision d’achat. En outre, il est fort probable que les visites de l’équipe technique fassent également partie du parcours. Nous disposons donc de données issues de différents outils que nous devons concilier afin de déterminer lesquelles de nos activités sont ciblées et ont un impact positif sur le pipeline généré par le marketing. Le problème, c’est que ces outils sont presque tous conçus en silos. Cela signifie que les données relatives au parcours client sont incohérentes. Par conséquent, toute tentative de les rassembler sous un même toit est un défi. Le concept BI doit donc consolider toutes les données relatives au chiffre d’affaires en un seul endroit. Cela signifie que tant les données du suivi sur site que celles de l’ensemble de votre écosystème – CRM, plateformes publicitaires, outils d’automatisation, etc. sont réunies.
Une fois que toutes ces données ont été rassemblées et nettoyées – pour s’assurer qu’il n’y a pas de doublons ou de valeurs vides – les données passent par la modélisation d’attribution multi-touch. La modélisation d’attribution multi-touch reproduit ensuite chaque contact du parcours client et l’attribue au pipeline et au chiffre d’affaires généré. Cela signifie que le premier contact réel est identifié et imputé, quel que soit le moment où les données sont collectées. En fin de compte, cela signifie que notre concept BI doit nous permettre de déterminer exactement : par quel canal le lead a effectivement été acquis, quel canal a permis à ce dernier de faire un pas de plus dans la prise de décision, ce qui s’est exactement passé avant qu’un membre de l’équipe de mise en œuvre de votre client* ne consulte la documentation de mise en œuvre. En combinaison avec l’UTM et les meilleures pratiques en matière de cookies, nous obtenons donc enfin une vision holistique et complète de l’acquisition !

Quelles sont les technologies et les domaines d’application des concepts de Business Intelligence ?

Si vous vous êtes un peu familiarisé avec Google Analytics et le Tag Manager, vous savez à quel point il est facile de créer, de suivre et d’attribuer un événement de conversion. Cependant, il se peut que vous ne puissiez attribuer que le dernier point de contact, car les résultats sont présentés de manière agrégée. Ce n’est pas suffisant, car un tel parcours peut devenir très complexe. Prendre des décisions stratégiques importantes sur la base de la dernière touche peut comporter des risques. Pourquoi ? Prenons l’exemple de l’acquisition de talents. La plupart des entreprises ont un site de carrière qui invite les nouveaux talents à postuler. Vous aimeriez bien sûr savoir comment et de quelle source vous recevez les meilleures candidatures afin d’augmenter le plus efficacement possible votre nombre de têtes.
Voici à quoi pourrait ressembler un parcours de candidat exemplaire : Session 1 on 02/09/2022Session 2 on 28/09/2022Session 3 on 03/10/2022source : LinkedIn Paid Socialsource : Organicsource : Directevents completed : Podcast abc playedevents completed : Job page xyz readevents completed : Job application submitted for xyz
La personne de l’autre côté de l’écran a eu 3 sessions sur votre site, chacune provenant de canaux différents (Linkedin Paid, Organic et Direct). Vous avez également franchi deux étapes importantes dans votre parcours avant que la candidature ne soit envoyée. Un podcast a été écouté et l’offre d’emploi a été lue. Les modèles d’attribution Last Touch attribueraient la candidature à 100% au canal « direct ». Vous ne seriez donc pas en mesure de corréler votre conversion avec les sessions précédentes (de Linkedin et de la recherche organique) ou les événements (podcast et page d’emploi). Vous ne connaîtriez donc pas toute la vérité.

Pourquoi vous ne pouvez pas passer à côté d’un concept BI

La BI est plus qu’un logiciel, c’est un moyen d’obtenir une vue globale de toutes les données commerciales pertinentes en temps réel. La mise en œuvre de la BI offre une multitude d’avantages, allant d’une meilleure analyse à l’augmentation de l’avantage concurrentiel. Les domaines d’application de la BI sont également très variés. De la boutique au recrutement et du B2B SaaS à la banque : si vous souhaitez avoir une représentation transparente de toutes les étapes importantes de votre parcours client et des canaux correspondants, vous ne pouvez pas faire l’économie d’un concept BI, de sa mise en œuvre et de son optimisation continue.