3 avantages clés de l’utilisation d’un système d’informatique décisionnelle

Imaginez que vous disposiez de deux millions de lignes de données provenant de diverses sources et que vous deviez répondre rapidement à ces questions 

• Quelles campagnes marketing génèrent davantage de notoriété par rapport à l’engagement ?
• Quels partenariats contribueraient davantage à la croissance du chiffre d’affaires ?
• Faut-il affiner les prévisions de chiffre d’affaires et le budget ?
• Quelles sont nos prévisions de ventes pour le prochain trimestre ?

Je suppose qu’au bout d’un certain temps, vos yeux se ferment, les lacunes dans les données vous frustrent, vous remettez en question votre orientation professionnelle  et votre cerveau est épuisé. Voilà la vie des cadres RevOps sans systèmes d’informatique décisionnelle (BI). 

Considérez un système de BI comme un assistant ingénieux qui vous aide à prendre rapidement de meilleures décisions commerciales. Ces systèmes sont capables d’ingérer des données brutes provenant de différentes sources, de les transformer et de les représenter visuellement sous diverses formes. 

Et ce n’est pas leur seul avantage. Dans cet article, nous allons découvrir encore plus de bénéfices. 

Qu’est-ce que l’informatique décisionnelle (BI) ?

L’informatique décisionnelle est le processus consistant à recueillir et à utiliser des données pertinentes et exactes ainsi que des preuves empiriques pour prendre des décisions commerciales.

Ce processus implique d’ingérer les données pertinentes depuis leurs sources, de les transformer, de les nettoyer et de les traiter, puis de les visualiser à des fins d’analyse.

La BI comprend également la réalisation d’expériences pour tester des hypothèses et la segmentation des utilisateurs pour une analyse personnalisée. 

Pourquoi l’informatique décisionnelle est-elle importante ?

Vous souvenez-vous des questions auxquelles vous deviez répondre au début ?

L’informatique décisionnelle est importante, car elle vous aide à gérer le processus de bout en bout consistant à répondre à ces questions et à utiliser les réponses pour prendre des décisions éclairées par les données. 

La BI gère et accélère le processus d’analyse des données grâce à des étapes structurées de BI :

1. Collecte des données : les systèmes de BI disposent de connecteurs permettant d’ingérer et de migrer des données provenant de différentes sources, telles que les API, les CPQ, les CRM, les plateformes de stockage de données, etc.
2. Exploration et traitement des données : les logiciels d’informatique décisionnelle fournissent des environnements permettant d’écrire des requêtes SQL ainsi que des scripts Python et R pour nettoyer et transformer vos données à des fins d’analyse. Vous pouvez également utiliser les fonctionnalités de glisser-déposer pour vous aider à nettoyer, traiter et préparer les données sans code. 
3. Analyse et visualisation des données : les outils de BI utilisent différents formats de visualisation, tels que les cartes, les tableaux, les diagrammes et les graphiques, pour comprendre vos données, les analyser et communiquer clairement vos découvertes aux décideurs.
   
   Les outils de BI utilisent également l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser les analyses et les tâches. Par exemple, vous pourriez demander à un outil de BI en langage courant « Montre-moi toutes les ventes du dernier trimestre » et il renverrait une visualisation de ces données, ce qui vous permettrait de repérer facilement les tendances et les schémas.
   
4. Stockage des données : certains outils de BI, comme Power BI, intègrent des entrepôts de données pour le stockage des données. 

Les trois principaux avantages de l’utilisation d’un système d’informatique décisionnelle

Lorsque vous recherchez en ligne les « avantages de l’informatique décisionnelle (des systèmes d’informatique décisionnelle) », les résultats des moteurs de recherche affichent pêle-mêle des avantages tels que « augmentation du chiffre d’affaires, amélioration de l’expérience client et rapports exacts » — et ils n’ont pas tort. 

Cependant, ces avantages découlent de trois bénéfices clés des systèmes d’informatique décisionnelle : la suppression des silos, l’amélioration de la prise de décision fondée sur les données et l’augmentation de la productivité. 

1. Supprimer les silos 

Dans les entreprises SaaS B2B, il est tout à fait normal que les équipes produit, commerciales, marketing, financières et même chargées de la réussite client travaillent comme des unités distinctes. 

Les personnes, leurs processus et leurs outils peuvent être tellement concentrés sur leurs propres KPI et objectifs qu’elles collaborent rarement ou parviennent rarement à un accord. 

Les systèmes de BI peuvent contribuer à supprimer ces silos. Ils vous permettent d’ingérer les données issues de différents systèmes départementaux dans un système unique. Les employés de ces services peuvent ensuite voir comment l’agrégation de leurs données permet de raconter l’ensemble du parcours client et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. 

Adam Greco, évangéliste produit chez Amplitude, met cet avantage en perspective. Il déclare : « Il y a 10 ans, je travaillais avec Salesforce et, après l’inscription des prospects, je n’avais plus accès à eux. Imaginez un monde où je trouve des personnes à partir de différents mots-clés, où je peux informer l’équipe produit et dire : “Mettons en avant la fonctionnalité CRM de Salesforce pour les utilisateurs X et Y pendant leurs essais gratuits, car c’est ce qui les a conduits vers nous.” 

Il poursuit :

« Ce serait vraiment intéressant de voir les fonctionnalités avec lesquelles les prospects interagissent et de corréler ces informations avec la manière dont j’ai trouvé cet utilisateur. Cela optimiserait mes efforts publicitaires et me permettrait de découvrir quels éléments promouvoir sur les différents canaux… »

2. Amélioration de la prise de décision fondée sur les données 

Avant les logiciels de BI, nous utilisions les indicateurs des réseaux sociaux ainsi que les données commerciales, produit et marketing pour mesurer les performances de nos efforts de mise sur le marché. Nous avons donc toujours pris des décisions fondées sur les données. 

L’inconvénient était que les silos de systèmes rendaient l’attribution difficile. Était-ce l’équipe commerciale ou marketing qui influençait l’achat ? Comment le prospect se comporte-t-il après la conversion et comment pouvons-nous utiliser ces informations pour orienter nos stratégies de mise sur le marché ?  

À l’époque, ce sont des questions auxquelles nous pouvions seulement rêver de répondre. 

Mais à mesure que les outils de BI ont contribué à améliorer la qualité des données, la qualité des informations que nous en tirons s’est également améliorée. Et, par conséquent, les décisions et les actions que nous prenons aussi. Notez que le volume de données collectées par les entreprises a également augmenté — c’est celui des mégadonnées — ; il est donc important d’ingérer uniquement les données dont vous avez besoin afin d’éviter d’être trop submergé et de vous perdre.

Heureusement, les solutions de veille stratégique disposent d’outils de visualisation tels que des graphiques, des cartes et des tableaux de bord, ce qui vous permet de consulter et de comprendre plus rapidement les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions stratégiques. Elles offrent également souvent des possibilités d’automatisation afin de vous épargner une partie des tâches fastidieuses. Voici  quelques exemples de façons de prendre de meilleures décisions fondées sur les données grâce à la BI :

1. Identifier les tendances du marché : En utilisant les données provenant des plateformes sociales, des forums en ligne, des rapports sectoriels et de plusieurs analyses de la concurrence, vous pouvez effectuer une analyse des lacunes du marché, identifier les opportunités manquées et comprendre les besoins et les tendances actuels des clients. Cela procure un avantage concurrentiel et aide à identifier les acteurs clés et les tendances sur les nouveaux marchés. 
2. Prévisions et optimisation des ventes : Vous pouvez ingérer les données commerciales provenant de logiciels de vente sur le terrain, de CRM, de logiciels d’engagement commercial, etc., afin d’obtenir des rapports de prévisions des ventes fondés sur les données historiques. Vous pouvez également enrichir les données provenant d’autres systèmes, comme Amplitude, afin de comprendre le comportement des utilisateurs. Vous pourrez ainsi définir de meilleurs objectifs de vente et mieux allouer les ressources.
3. Améliorer l’expérience client : Les clients eux-mêmes souhaitent que vous utilisiez leurs données si cela leur permet de bénéficier d’une meilleure expérience avec votre marque. Vous pouvez utiliser les données clients pour identifier les points de friction, personnaliser les expériences et améliorer la satisfaction client.
4. Améliorer les stratégies de mise sur le marché et les stratégies produit : Les données provenant de toutes ces sources vous donnent un aperçu des efforts qui fonctionnent et de ceux qui ne fonctionnent pas — ce qui vous permet de prendre de meilleures décisions en matière de mise sur le marché. 

Lorsque vous tirez de meilleures informations des tendances du marché, des ventes, de l’expérience client et du produit, vous prenez finalement de meilleures décisions. Vos revenus progressent et vos processus évoluent, vos marges bénéficiaires augmentent, vous êtes en mesure de repérer les inefficacités et vous gagnez un avantage concurrentiel.

Cependant, vous devrez éviter la surcharge de données ainsi que les autres inconvénients d’une mauvaise mise en œuvre de la BI. Disposer d’une stratégie de veille stratégique solide et d’un plan de déploiement vous aidera.

3. Amélioration de la productivité

Les plateformes de veille stratégique incluent des fonctionnalités standard telles que : 

• Rapports et analyses à la demande : Vous pouvez demander des rapports et des analyses sur un ensemble de données selon vos besoins. Vous pouvez également modifier et filtrer les données que vous souhaitez voir apparaître dans votre rapport. 
• Modèles de rapports et de tableaux de bord : des modèles de tableaux de bord et de visualisations que vous pouvez personnaliser pour répondre aux besoins de votre entreprise.  
• Créateurs par glisser-déposer : Cela vous permet de relier des données sans l’aide d’un analyste ou d’un scientifique des données. Vous pouvez également créer des tableaux de bord et des visualisations plus rapidement.
• IA et automatisation : Certains systèmes de BI vous permettent de planifier la génération de rapports, de collecter des données en temps réel afin de mettre automatiquement à jour les tableaux de bord et les rapports, et d’automatiser les analyses. 
• Connecteurs : Les connecteurs vous permettent d’ingérer des données provenant de différentes sources sans vous soucier des coûts d’ingénierie ni du délai d’exécution.
  

Ces fonctionnalités, notamment les visualisations de données, vous permettent d'améliorer la productivité et d'analyser des ensembles de données en moins de temps. Elles réduisent également les erreurs humaines, ce qui permet d'obtenir des rapports plus rapides et plus précis. 

Mais ne me croyez pas sur parole. Voici quelques exemples de façons dont les solutions de BI ont aidé les entreprises B2B SaaS à accroître leur productivité :

• Klipfolio fait économiser à Irdeto 15 heures de travail mensuel sur les rapports marketing grâce à Klipfolio
• Zoho Analytics aide Whatsconvert à identifier plus rapidement les goulots d'étranglement grâce aux visualisations

Comment les entreprises B2B SaaS tirent parti de la BI

Nous avons vu comment certaines entreprises SaaS ont utilisé la BI pour accroître leur productivité. Voyons maintenant comment d'autres marques B2B profitent des avantages de la BI. 

1. Zoho Analytics a aidé Peri à augmenter son chiffre d'affaires de 25 % à 30 % et l'engagement de ses clients de 50 %.
2. Tableau a permis à Splunk d'économiser 300K$ par an en coûts d'administration des serveurs et de la plateforme.
3. Genesys utilise MicroStrategy pour unifier ses données et obtenir une vision à 360° de l'entreprise. Cela a contribué à accroître l'adoption par les utilisateurs et à étendre sa portée.

Intégrer les avantages de la BI à votre entreprise

Tout au long de cet article, j'ai montré que, lorsqu'elles sont correctement mises en œuvre, les marques B2B SaaS peuvent tirer parti de la BI pour avoir un impact positif sur les résultats commerciaux et financiers. Voici quelques mesures que vous pouvez prendre pour tirer profit des avantages de la BI dans votre entreprise :

1. Identifiez votre niveau de maturité en matière de BI 

Il s'agit d'une mesure qui indique le stade actuel d'adoption de la BI par votre entreprise. Vous pouvez vous poser certaines des questions suivantes, ou des questions similaires, afin de vous faire une idée de votre point de départ et de l'objectif que vous souhaitez atteindre.

• Ignorez-vous la BI ? 
• Cherchez-vous à tirer parti de la BI ? 
• Utilisez-vous déjà des fonctionnalités standard telles que les rapports ?
• Disposez-vous de compétences avancées en analyse et créez-vous vos propres modèles ? 
• Êtes-vous un promoteur de la BI, qui développe des outils en plus de votre système ? 
• De manière générale, l'adoption de la BI est-elle alignée sur votre stratégie de transformation numérique ?

2. Élaborez votre stratégie

L'étape suivante consiste à définir votre raison d'utiliser la BI, vos objectifs et les ressources nécessaires. 

Demandez-vous : où une meilleure analyse des données pourrait-elle améliorer la fidélisation, l'expansion, le ROI des campagnes, l'optimisation de la stratégie tarifaire, la précision des prévisions et d'autres résultats ? 

Documentez ensuite les situations spécifiques dans lesquelles la BI apportera une valeur concrète, ainsi que les coûts d'infrastructure liés aux mises à niveau et à l'expansion. 

Fixez des objectifs spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et limités dans le temps (SMART) afin de comprendre à quoi devrait ressembler votre situation cible. Par exemple :

Pour une petite entreprise B2B SaaS (logiciel de planification des ressources) se trouvant aux premiers stades de sa maturité en matière de BI, un objectif SMART pourrait être de :

• Collecter en un mois des données sur une année de comportement des clients afin de comprendre l'expérience client.
• Analyser les données relatives au comportement des clients, telles que le trafic du site web, l'historique des achats et l'activité sur les réseaux sociaux, afin de comprendre leur impact sur la satisfaction client.

Pour une entreprise SaaS d'infrastructure de technologie financière se trouvant aux premiers stades de sa maturité en matière de BI, un objectif SMART  pourrait être de :

• Collecter des données auprès des équipes commerciales afin d'identifier de nouvelles opportunités de vente.
• Identifier les clients qui risquent de se désabonner

Mesurez le succès de votre stratégie en :

• Suivant le nombre de points de données collectés et le nombre de rapports générés.
• Évaluant l'impact de vos résultats sur vos objectifs. 

3. Définissez vos indicateurs clés de performance

À la troisième étape, définissez des KPI pour mesurer la réussite de votre stratégie. Vos KPI doivent être alignés sur vos objectifs. 

Par exemple, puisque  l’objectif de l’entreprise X était d’améliorer la satisfaction client, les KPI devraient inclure :

• Coût d’acquisition client (CAC)
• Valeur vie client (LTV)
• Score de satisfaction client (CSAT)
• Score de promoteur net, etc. 

L’objectif de l’entreprise Z était d’améliorer ses efforts de vente, les KPI devraient donc être les suivants :

• Taux de conversion des prospects qualifiés par l’équipe commerciale (SQL)
• Taux d’attrition des clients
• Erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE)
• Écart absolu moyen (MAD)
  

4. Définissez votre budget

Une fois la feuille de route définie et les KPI établis, l’étape suivante consiste à budgétiser les ressources nécessaires à la mise en œuvre de la stratégie de BI et le coût des outils et de l’infrastructure (auto-hébergée ou gérée, ou dans le cloud)

Bien que la BI nécessite un investissement considérable, les bénéfices à long terme d’une prise de décision fondée sur les données peuvent largement justifier son coût.

Pour établir un budget de BI, voici quelques stratégies qui vous aideront à mettre en place une infrastructure économique ;

• Commencer modestement avec un projet pilote limité afin de valider le retour sur investissement avant un déploiement à l’échelle de l’entreprise
• Explorer les outils de BI à code source ouvert afin de réduire les coûts de licence logicielle et de posséder chaque composant (auto-hébergé)
• Former le personnel interne aux outils de BI de base avant de faire appel à des consultants coûteux
• Déployer progressivement les fonctionnalités au fil du temps plutôt que de tout mettre en œuvre en une seule fois
• Demander des parrainages et des investissements.

5. Sélectionnez vos outils de BI 

Avant de sélectionner vos outils de BI, commencez par réaliser un audit de votre infrastructure analytique existante et de l’ensemble de votre architecture de données. Identifiez les lacunes que le logiciel d’informatique décisionnelle peut combler et évaluez les fonctionnalités liées aux rapports, aux tableaux de bord, aux types de visualisation des données, à l’analyse prédictive et à la préparation des données.

Supposons que vous décidiez d’utiliser un outil de BI à code source ouvert (auto-hébergé). Dans ce cas, vous devez évaluer les caractéristiques et les fonctions de l’outil afin de déterminer comment elles peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. Vous devez également concevoir votre architecture de BI en fonction des caractéristiques et des fonctions de l’outil. 

Par exemple, l’outil permet-il uniquement de créer des rapports ou devez-vous intégrer des outils externes ou des fonctions auxiliaires pour mettre en œuvre votre stratégie de BI ?

Voici quelques questions précises que vous devriez vous poser lors de l’évaluation d’un outil de BI à code source ouvert :

• À quelles sources de données l’outil peut-il se connecter ?
• Quels types d’analyse des données l’outil peut-il effectuer ?
• Quels types de visualisations l’outil peut-il générer ?
• Est-il facile d’utiliser l’outil ?
• L’outil est-il évolutif ?
• L’outil est-il pris en charge par une communauté d’utilisateurs ?

Donnez la priorité aux plateformes prêtes pour les entreprises ou auto-hébergées qui permettent d’étendre facilement les cas d’utilisation initiaux. Trouvez un équilibre entre la facilité d’utilisation et les fonctionnalités en fonction de la conception de votre solution analytique. 

Pour les principales plateformes de BI, les options comprennent Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense, et bien d’autres. Demandez-vous si vous devrez investir dans la formation de certains membres de votre personnel. Il peut s’agir de cours généraux de BI ou de formations plus spécialisées, comme un cours Power BI ou un cours Tableau.

6. Créez votre feuille de route

Une fois vos objectifs, vos KPI et votre budget définis, et votre outil sélectionné, vous devez créer une feuille de route pour mettre en œuvre votre stratégie de BI.  Une feuille de route décrit comment et quand les différents éléments de votre mise en œuvre de la BI seront déployés. Elle rassemble toutes les activités clés dans un calendrier réalisable. 

Grâce à une feuille de route bien définie, vous pouvez déployer en toute confiance des fonctionnalités de BI alignées sur votre stratégie et vos objectifs commerciaux. Adaptez les échéances en fonction des ressources et des exigences.

À partir de l’image ci-dessus, nous pouvons déduire la feuille de route qui définit l’objectif attendu et la portée de chaque phase ou trimestre. Votre feuille de route peut s’étendre sur plusieurs mois ou années, selon sa portée. Elle doit présenter à la fois des gains rapides à court terme et des objectifs à long terme. 

Lancer un projet pilote et passer à l’action

Après avoir élaboré une stratégie, corrigé vos données, obtenu des indicateurs et créé une feuille de route, vous pouvez enfin lancer un projet pilote. Assurez-vous de surveiller attentivement votre système pour vérifier que tout fonctionne correctement, et cherchez constamment des domaines à optimiser et à améliorer.

Il est également important d’agir systématiquement sur les informations que vous obtenez grâce aux systèmes de BI. Par exemple, si vous constatez, après avoir réalisé une analyse de la concurrence, que votre stratégie tarifaire crée des frictions, agissez en conséquence. Cela peut sembler simple et évident, mais il est parfois nécessaire de le rappeler. Les données sont destinées à être analysées, puis à donner lieu à des actions.

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