L’analyse de données consiste à passer au peigne fin une très grande quantité de données pour identifier des modèles et trouver des idées. Prendre des décisions plus éclairées grâce à l’analyse des données permet d’augmenter l’efficacité de la gestion de votre entreprise et un meilleur retour sur investissement (ROI).

Les entreprises qui utilisent l’exploration de données ont généralement un avantage concurrentiel, une meilleure compréhension de leurs clients, une bonne supervision de leurs opérations commerciales, un meilleur taux d’acquisition client et trouvent généralement de nouvelles opportunités commerciales.

Mais comment cela fonctionne-t-il dans le monde réel au juste ?

Comprendre l’extraction de données pour les sales

Pour que l’exploration des données soit efficace en entreprise, il est généralement conseillé de suivre les sept étapes suivantes :

1. Définir le problème

L’exploration de données, en particulier lorsqu’elle est utilisée pour l’analyse commerciale, ne consiste pas simplement à prendre toutes les données disponibles et à rechercher des modèles. Au contraire, le processus commence par la définition claire d’un problème commercial que vous souhaitez résoudre. Par exemple, il peut s’agir de trouver des moyens d’augmenter les ventes ou fidéliser ses clients.

2. Sélectionner un ensemble de données

Lorsque vous utilisez l’exploration de données comme stratégie commerciale, il est important de bien choisir les données que vous collectez par rapport à la problématique que vous avez définie. Par exemple, si vous cherchez des moyens d’augmenter le nombre de clients qui reviennent, vous voudrez collecter des données sur le client et sur ce qu’il a acheté chez vous afin de créer des profils de clients. Des données telles que l’âge, la localisation et le revenu seraient toutes utiles.

3. Collecter les données

Une fois que vous avez déterminé les données à collecter, vous devez faire appel à un Data Engineer pour créer le pipeline de données qui permettra de collecter les données des clients et de les mettre dans un format utilisable.

4. Analyser les données

Une fois les données collectées, un Data Scientist les passera au crible pour éliminer les données aberrantes par exemple. Ensuite, il analyse les données et recherche des modèles qui peuvent aider à résoudre le problème défini.

5. Prendre des décisions commerciales et apporter des changements en fonction des résultats

Une fois les résultats connus, il est temps de prendre des décisions concrètes sur la base des données. Comme ces choix sont étayés par des données, il est plus facile de se sentir en confiance dans la direction que vous choisissez.

6. Suivi des modifications

Croyez-le ou non, le travail n’est pas terminé. Une fois que vous avez pris des décisions basées sur les résultats de l’analyse de données, il est important de continuer à collecter et à analyser ces nouvelles données. Au fil du temps, elles vous indiqueront si les décisions que vous avez prises fonctionnent.

7. Ajustez et répétez

Vérifiez régulièrement vos données et voyez si vous obtenez les résultats souhaités. Si c’est le cas, continuez à faire ce que vous faites en apportant éventuellement des modifications supplémentaires. Si ce n’est pas le cas, émettez une hypothèse sur la raison pour laquelle les changements n’ont pas fonctionné et réessayez.

Domaines d’utilisation de l’exploration de données pour l’analyse des sales

Le type de problèmes à résoudre en utilisant l’exploration de données pour l’entreprise varie grandement selon le type d’entreprise. Voici quelques cas d’utilisation courants :

• Comprendre la base de clients
• Analyser la concurrence
• Augmenter l’efficacité du marketing
• Fidéliser les clients
• Développer les ventes
• Améliorer l’expérience client
  
  

Les possibilités sont infinies et les entreprises qui utilisent l’exploration des données pour résoudre de manière créative les problèmes commerciaux sont généralement bien récompensées.

Apprenez à exploiter la puissance de l’exploration de données pour l’analyse commerciale

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