Vous êtes-vous déjà demandé comment des entreprises comme Amazon et Alibaba ont réussi à s'imposer dans le monde des affaires et à surpasser leurs concurrents ? La réponse à cette question est en partie due à leur capacité à exploiter pleinement l'analyse des données.
Le géant du commerce électronique Amazon tire parti de l'analyse des big data pour l'analyse prédictive, qui est utilisée pour le marketing ciblé. Les services qu'il propose, tels que Amazon Pantry, Amazon Pay et Amazon Web Services (AWS), utilisent les données recueillies régulièrement pour offrir des services de qualité supérieure au client.
La liste de recommandations personnalisées que chaque client d'Amazon reçoit en fonction de ses achats précédents en est un bon exemple. De même, Alibaba prospère sur le marché en utilisant l'analyse des données pour prédire les tendances d'achat et comprendre le comportement des consommateurs.
Les données sont l'atout le plus précieux dont disposent les organisations. Toutefois, si elles ne sont pas utilisées efficacement, elles ne pourront pas aider une organisation à progresser dans le domaine des affaires. Les chefs d'entreprise doivent réaliser que l'utilisation stratégique de l'analyse des données peut potentiellement changer la donne.
L'analyse des données pour les entreprises
Selon une étude de Techjury, 2,5 quintillions d'octets de données sont générés chaque jour et le secteur du big data devrait connaître une croissance mondiale de 103 milliards de dollars d'ici 2023. Ces chiffres stupéfiants soulignent l'impact que cette industrie aura à l'avenir et la façon dont les dirigeants doivent commencer à chercher de nouvelles façons plus développées d'utiliser l'analyse des big data pour les entreprises.
Les organisations qui ont du mal à mettre en œuvre l'analyse des données risquent de perdre le contact avec leurs concurrents (je remplacerais cela par : se laisser distancer). Cependant, un point crucial ici est de savoir comment une organisation peut aller de l'avant et utiliser pleinement l'analyse des données pour les entreprises ?
Rendre les données pertinentes
La première étape doit consister à créer une culture de travail où l'on accorde aux données l'importance qu'elles méritent. Les décisions fondées sur les données doivent être encouragées et l'analytique doit être considérée comme un atout stratégique. Cela nécessite également l'engagement des dirigeants de l'organisation, qui doivent avoir une approche "analyse des données avant tout".
Introduire des politiques opérationnelles
Chaque organisation utilise l'analyse des données différemment et élabore des stratégies en conséquence. Par exemple, Tesla utilise les connaissances du monde réel recueillies par le big data pour faire de la conduite automatisée une expérience sûre, Netflix utilise les mêmes données pour offrir une expérience personnalisée à ses clients et Spotify va plus loin en créant des campagnes de marketing où les données sont utilisées pour créer des histoires émotives pour se connecter avec le public.
Embauchez les bons talents
Il est essentiel pour les entreprises qui souhaitent faire bon usage de l'analyse des big data de recruter les bons talents. En outre, il est également nécessaire de fournir un soutien adéquat et une formation appropriée à un spécialiste afin qu'il puisse travailler à son plein potentiel.
Aligner l'analyse des données sur la stratégie
Si l'on observe la façon dont Amazon, Tesla, Spotify et d'autres ont utilisé l'analyse des données, il est évident que chaque marque a sa propre approche et son propre objectif en tête. De même, en tant qu'organisation, vous devez être capable de définir des objectifs à court et à long terme qui conviennent à la mise en œuvre de l'analyse des données.
L'analyse des données massives : un atout majeur
L'analyse des données massives est une technologie facilement disponible et accessible. La seule différence réside dans la manière dont les entreprises optimisent et mettent en œuvre cette technologie. Les marques qui ont utilisé l'analyse des données de manière innovante ont pu cibler leurs clients de manière efficace.
Starbucks a utilisé l'IA pour envoyer des courriels personnalisés à ses clients et propose des boissons personnalisées adaptées à son public. Observer et utiliser les habitudes des clients pour faire des suggestions personnalisées est un excellent moyen de les fidéliser. Cela permet à la marque de se démarquer auprès du public cible, même sur un marché saturé.
En outre, cela peut rationaliser vos campagnes de marketing et les transformer en campagnes ciblées qui touchent les bonnes personnes au bon moment. Avec le big data, vous pouvez facilement surveiller votre public et comprendre ses décisions d'achat, ce qui vous permet de développer des stratégies plus intelligentes et de répondre aux attentes des clients.
L'analyse de données pour les entreprises peut également identifier les risques potentiels et contribuer à améliorer l'efficacité des modèles de gestion des risques. Étant donné que vous ne pouvez plus vous fier uniquement à votre instinct pour lancer des produits innovants sur le marché et répondre aux demandes des clients, l'analyse de données vous permet de suivre en temps réel les réactions des clients pour concevoir de nouveaux produits et services en conséquence.
L'analyse de données est en train de devenir l'un des secteurs les plus demandés dans le paysage commercial et vous pouvez poursuivre une carrière d'avenir dans ce domaine en vous inscrivant au programme Diploma in Data Analytics Co-op proposé par l'Institut Trebas à Toronto.
Ce programme de 12 mois à temps plein vous donne accès aux outils et aux connaissances nécessaires pour devenir un professionnel de valeur dans ce domaine. Les étudiants seront formés par des professeurs expérimentés dans une classe de petite taille et auront accès aux outils d'apprentissage les plus récents.
Ce programme de diplôme se concentrera sur la collecte de données, l'analyse de données, la création de conception de données et la prise de décisions efficaces à l'aide de données. Les étudiants se familiariseront également avec la visualisation des données, SQL, SAS et acquerront une expérience pratique de l'utilisation des logiciels et technologies appropriés.
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