Longtemps délaissée, la collecte de données est aujourd’hui devenue une pratique systématique pour de nombreux acteurs du web. La mise en place d’outils d’analyse, l’exportation des données et leur consultation fait maintenant partie intégrante d’une routine quotidienne pour de nombreuses entreprises qui ont pleinement intégré la notion de monitoring de trafic.

Cependant, bien que cette pratique se soit systématisée grâce à des outils faciles d’accès et d’utilisation comme Google Analytics, l’étude des données reste encore une pratique sous-estimée par les entreprises dans leur stratégie de développement et leur recherche de résultats.

Dans son livre Competing on Analytics: The New Science of Winning, Davenport met en évidence l’importance de la qualité de l’analyse des données dans le cadre de l’avantage concurrentiel des entreprises.

Différents degrés d’analyse

Le constat général avancé par Davenport est simple : Bien que de nombreuses entreprises aient accès à des données complètes, le niveau d’approfondissement de l’analyse qui en est effectué reste souvent trop superficiel pour offrir une vue d’ensemble des perspectives et des axes de développement dans le futur.

A travers le tableau suivant, Davenport distingue différents niveaux d’analyse, qui impactent plus ou moins l’avantage d’une entreprise sur ses concurrents :

 

 

Niveau 1 – Les rapports standards 

C’est l’étape à laquelle s’arrête la majorité des sites. Réalisés de manière régulière, ils vous permettent seulement d’obtenir une vue d’ensemble sur une période passée donnée.

Niveau 2 – Les rapports Ad hoc 

Ce deuxième niveau d’analyse vous permet d’obtenir des informations complémentaires aux rapports standards, afin de répondre à une question en particulier. Ces renseignements sont souvent d’ordre quantitatif ou chronologique, et sont issus de rapports réalisés de manière exceptionnelle en fonction de vos besoins.

Niveau 3 – Le zoom 

En vous intéressant de plus près à un type de données bien précis, vous pourrez identifier où se situe l’origine du problème. Vous pouvez par exemple vous intéresser aux feedbacks de vos clients afin d’identifier les causes de leur mécontentement.

Niveau 4 – Les alertes 

Mettre en place un système d’alertes vous donne la possibilité de réagir le plus rapidement possible et de la meilleure des manières à une situation critique. Dans le cadre du webmarketing, ces alertes peuvent par exemple concerner des baisses importantes de trafic sur votre site et vous permettre d’envisager une solution dans les meilleurs délais.

Niveau 5 – L’analyse statistique 

On entre à ce niveau dans le domaine analytique à proprement parler. Cette étape vous donnera les clés pour comprendre les causes d’une situation et d’identifier les tendances actuelles.

Niveau 6 – Les prévisions 

Connaitre les tendances principales est un élément important de toute bonne stratégie marketing. Mais être en mesure de prévoir leur évolution vous offre un avantage non négligeable par rapport à la concurrence. Par exemple, anticiper les pics de trafic sur votre site vous permet d’allouer les ressources nécessaires et d’augmenter votre efficacité.

Niveau 7 – Les modèles prédictifs 

Qui n’a jamais rêvé de connaitre le futur comportement d’un client ? En vous basant sur des données passées, la mise en place des modèles prédictifs vous permet d’identifier les visiteurs et les clients à forte valeur ajoutée, et d’adapter votre stratégie de la façon la plus efficace.

Niveau 8 – Optimisation 

L’étape ultime du processus consiste à utiliser les données récoltées pour en déduire les meilleures pratiques à mettre en place afin d’atteindre vos objectifs de manière efficiente.

Afin d’être efficace, l’ensemble de ces étapes doit être entièrement intégré à la stratégie globale d’une entreprise, du webmarketing à la production. Cette utilisation optimale de vos données et un niveau d’analyse poussé vous permettra d’augmenter considérablement votre avantage concurrentiel.

Et vous, quel niveau d’analyse avez-vous mis en place au sein de votre entreprise ?

 

Sources :

Supply-Chain Analytics : Beyond ERP & SCM

Advanced Analytics in Supply Chain – What is it, and is it Better than Non-Advanced Analytics?