Pourquoi faire progresser la maturité des données libérera votre potentiel numérique

Il est indéniable que les marques qui exploitent et investissent dans des capacités avec des données seront celles qui maximiseront leur plein potentiel de revenus. Mais alors que les spécialistes du marketing d'aujourd'hui ont une mine de données à portée de main, savoir quelles données utiliser et comment les utiliser sont deux des plus grands défis de tous.

Dans cet article, nous partageons un cadre stratégique pour aider les entreprises à identifier où elles en sont dans leur parcours de maturité des données, ainsi que la manière d'améliorer leurs capacités et leurs connaissances en matière de données pour stimuler l'innovation et la croissance.

La numérisation de l'économie a entraîné une explosion de la création de données. Au cours des dix dernières années, le monde est passé de la création de 6,2 zettaoctets en 2012 à environ 97 zettaoctets en 2022.

L'opportunité d'une augmentation aussi spectaculaire des données n'est pas perdue pour les dirigeants d'entreprise de tous les secteurs, dont beaucoup se sont empressés d'utiliser les données pour analyser autant que possible leurs clients. Les dépenses en solutions d'analyse de données volumineuses devraient atteindre 215,7 milliards de dollars cette année dans le monde.

Cependant, l'utilisation des données dans les entreprises est une expérience incohérente. Certaines entreprises ont investi judicieusement dans le développement de la maturité de leurs données.

Avec peu de préavis, ils peuvent pivoter avec souplesse pour maximiser les opportunités de revenus dans un environnement économique imprévisible. D'autres connaissent un cycle de rendements décroissants alors qu'ils tentent de reproduire des succès antérieurs avec des résultats mitigés.

Maturité des données en marketing

Les spécialistes du marketing qui maîtrisent l'exploitation des données avancées et des techniques analytiques pour atteindre des objectifs critiques sont naturellement très demandés.

Contrairement aux spécialistes du marketing dans les entreprises dont la maturité des données est faible, les spécialistes du marketing dotés d'une maturité et d'une littératie avancées en matière de données comprennent comment transformer les données en actifs commerciaux critiques. Ils régissent son application et son impact sur les objectifs commerciaux, en utilisant les données pour obtenir des avantages concurrentiels significatifs.

Mais qu'entend-on exactement par maturité des données ? Dans cet article, nous discutons de notre définition de la maturité des données, partageons certains des apprentissages que nous avons vécus et décrivons un cadre simple que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour évaluer leur propre niveau de maturité des données.

Qu'est-ce que la maturité des données ?

La maturité des données fait référence à l'évolution des capacités de données d'une entreprise. Bien qu'à première vue, cela puisse sembler controversé, ce qui implique peut-être que les entreprises moins développées sont en quelque sorte « immatures », ce n'est pas le cas dans la pratique.

Le terme maturité des données a une signification contextuelle très spécifique. L'accent est mis sur le développement, avec une prise de conscience que chaque entreprise part d'un endroit différent et nécessite des actions spécifiques pour progresser.

Pourquoi la maturité des données est-elle importante ?

Comprendre la maturité des données de votre organisation est important pour cinq raisons importantes. Une appréciation de la maturité des données peut aider les spécialistes du marketing à :

• Aligner : comprendre les problèmes et les défis que l'entreprise au sens large tente de résoudre et adapter les stratégies pour soutenir les objectifs.
• Apprécier : analysez sans passion ce que l'entreprise est capable de faire aujourd'hui et où des améliorations doivent être apportées pour améliorer la prise de décision en matière de données.
• Évaluer : évaluer les niveaux de littératie des données, en appliquant des ressources de formation et de perfectionnement pour assurer l'introduction d'un environnement d'apprentissage ouvert pour soutenir la pensée novatrice.
• Anticiper : Attendez-vous à des capacités d'analyse avancées passionnantes à mesure que les capacités de données de l'entreprise mûrissent.
• Calibrer : optimisez la technologie et l'infrastructure non seulement pour extraire le maximum de valeur dès maintenant, mais aussi pour planifier avec précision les ressources dont elles pourraient avoir besoin à l'avenir.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, certaines organisations ont réussi à trouver l'équilibre et à accélérer leurs capacités bien avant la concurrence. Examinons quelques-uns des meilleurs exemples de la façon dont la maturité avancée des données a positionné quelques entreprises au-dessus des autres.

Monzo

Fondée en 2015, Monzo a donné la priorité à la collaboration interne à un degré impressionnant. La banque challenger a opté pour une structure où il n'y a pas d'équipes BI (Business Intelligence) traditionnelles en interne. Au lieu de cela, les scientifiques des données peuvent mener de manière autonome les flux de travail analytiques de bout en bout.

Monzo encourage les équipes à développer des modèles de données qui profitent à l'entreprise dans son ensemble. Malgré un marché des technologies financières extrêmement concurrentiel, Monzo continue de consolider sa réputation de force du marché de la banque de détail. En 2020, Monzo était évaluée à 4,5 milliards de dollars (USD) et est la troisième néobanque la plus précieuse d'Europe.

Asos

Le secteur de la vente au détail a connu des difficultés au cours des deux dernières décennies, depuis que la primauté d'Amazon a bouleversé le commerce de détail traditionnel.

ASOS est l'une des marques de mode qui a réussi à contrer la tendance. Le géant de la mode rapide attribue une grande partie de son succès à sa stratégie de données, testant spécifiquement des hypothèses en miniature pour prouver leur valeur avant de passer à l'échelle.

L'entreprise a mené des études d'amélioration de la marque parallèlement à des expériences géographiques sur tous les marchés. Il a utilisé les renseignements recueillis pour déterminer sa stratégie en 2020, alors que la pandémie commençait à mordre. En 2021, la marque valait 1,3 milliard de dollars (USD), augmentant sa valeur à un moment sans précédent pour l'économie mondiale.

Netflix

Les algorithmes de recommandation de Netflix génèrent du contenu suggéré, recommandant des titres aux téléspectateurs de manière dynamique. Chacun a une catégorie différente (généralement un genre ou un thème), le titre le plus susceptible de correspondre aux intérêts de l'utilisateur étant placé en premier.

Les recommandations sont automatiquement générées et classées en fonction d'un certain nombre de facteurs, notamment l'historique des vidéos regardées, la durée des titres visionnés, l'appareil actuellement utilisé, etc. La société capture des données sur les suggestions qui ont été ignorées par l'utilisateur et sur les titres que le spectateur a ignorés.

Les algorithmes de recommandation de pointe aident à augmenter le temps que les utilisateurs passent dans leurs applications. Dans l'économie de l'attention, Netflix continue de dominer là où ses concurrents luttent régulièrement, bénéficiant de 34 % de toutes les minutes de streaming aux États-Unis, contre 8 % pour Amazon Prime et seulement 4 % pour Disney Plus.

Babylone

Babylone a adopté la transparence avec grand effet. Plutôt que de garder ses découvertes totalement confidentielles derrière des portes verrouillées de l'entreprise, Babylon propose de partager ce que la plateforme sait de ses utilisateurs.

La société déclare que son objectif est de rester à l'avant-garde, en fournissant des ressources de données aux clients dans le but de fidéliser durablement sa base d'utilisateurs.

Les exemples ci-dessus représentent certaines des meilleures utilisations de la maturité avancée des données. Mais il est important de garder à l'esprit que les organisations ne surgissent pas de nulle part avec une maturité avancée des données. Il y a des étapes que vous pouvez suivre pour progresser.

Chez Twentysix, notre travail avec des marketeurs seniors et des CMO nous a amenés à développer le framework LEAP : une simple courbe de maturité des données en trois étapes et étapes.

Pour comprendre le cadre LEAP, il est important d'apprécier d'abord le rôle central des structures internes dans la définition de la maturité des données.

Maturité des données dans les structures internes : une introduction à la courbe de maturité des données Leap

Les structures internes sont liées au niveau de maturité des données, car elles peuvent ériger des barrières invisibles ou permettre une collaboration interentreprises à des degrés divers. Sur la base de notre travail dans tous les secteurs d'activité, nous avons divisé les structures internes en trois catégories en fonction de la maturité des données.

1. Silo

Les entreprises au début de leur parcours de maturité des données auront probablement des structures internes qui fonctionnent de manière indépendante. Le marketing, en particulier, existera probablement en tant que fonction distincte du reste de l'entreprise. Un manque d'intégration laisse les départements travailler en silos. Les informations ne sont pas aussi largement partagées ou accessibles entre les équipes.

Par conséquent, les KPI et les objectifs sont assez basiques et de nature générique, car les équipes ne peuvent travailler qu'avec ce à quoi elles ont accès ou contrôlent. Les performances marketing seront principalement basées sur des KPI comme la conversion sur site, peut-être canal par canal.

Il n'est pas possible pour le marketing d'attribuer les conversions aux ventes des clients hors ligne, car ces données ne leur sont pas facilement accessibles et appartiennent aux équipes de vente. De même, l'équipe de vente peut ne pas avoir de visibilité sur les campagnes marketing qui ont généré des prospects de qualité.

Les objectifs sont généralement axés sur le remplissage de l'entonnoir, les activités sont réactives et l'accent est mis sur la rentabilité avant toute autre considération.

Statut : Limité, isolé et réactif, axé sur la rentabilité et les conversions.

2. Synchronisé

Les équipes synchronisées travaillent ensemble dans tous les départements et fonctions pour atteindre des objectifs commerciaux communs et partagés. Les plates-formes utilisées ont été intégrées pour la diffusion rapide des apprentissages partagés. La gouvernance des données est établie et régulièrement revue, avec des normes éthiques et de conformité intégrées à l'utilisation des données dans l'ensemble de l'entreprise.

Les équipes synchronisées sont plus proactives, mieux organisées entre les services et valorisent la productivité et la collaboration. Les données commencent à être appliquées et appréciées en tant qu'actifs d'entreprise.

Statut : Organisé et synchronisé, avec la productivité comme priorité principale. L'accessibilité à l'échelle de l'entreprise pour les informations sur les données est appréciée et respectée.

3. Intelligent

À ce stade le plus avancé de maturité des données, les équipes sont hautement intégrées et l'utilisation de données de qualité et cohérentes est profondément intégrée dans tous les départements. L'expérimentation rapide, les améliorations continues et la co-création sont rapides et l'intelligence est partagée entre les équipes régulièrement au rythme.

Les équipes de données, en particulier, sont hautement qualifiées, capables de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique utiles qui sont utilisés pour générer des informations plus précises et résoudre des problèmes commerciaux pertinents.

Les campagnes marketing sont déployées de manière éthique et intelligente. Les plates-formes sont unifiées et les performances sont comprises à partir de plusieurs points de contact dans le parcours du consommateur.

Au stade le plus avancé de maturité des données, la rapidité et l'innovation sont prisées.

Statut : Optimisé pour un avantage concurrentiel maximal et une intelligence client.

3 exemples de capacités avec différents niveaux de maturité des données

Le cadre LEAP est un moyen utile de comprendre les capacités des entreprises à chaque étape structurelle de la maturité des données. Chaque étape est centrée sur la progression vers le niveau suivant de maturité des données et sur ce que les spécialistes du marketing doivent faire pour aider leurs équipes à progresser.

Étape 1 : Apprentissage et habilitation

Au tout début de la maturité des données, les spécialistes du marketing doivent s'attendre à générer :

• Formation à l'analyse fondamentale et à la littératie des données
• Utilisation généralisée d'outils d'analyse fondamentaux tels que Google Analytics
• Suivi précis des KPI de base, tels que les conversions
• Normes d'exactitude et de conformité des données.

Étape 2 : Postuler

Au stade suivant de la maturité des données, les spécialistes du marketing doivent s'attendre à avoir mis en œuvre :

• Les modèles d'attribution basés sur les données prendront une importance accrue
• Analyse côté serveur, avec des tableaux de bord internes en libre-service pour des informations accessibles
• Activités marketing intégrant l'optimisation de la conversion, avec amélioration de la performance et personnalisation dans le mix
• Score d'intention, modélisation RFM et analyse LTV pour une meilleure compréhension des cohortes de clients réels.

Étape 3 : Prédire

Enfin, au stade le plus avancé de la maturité des données, les entreprises doivent s'attendre à pouvoir appliquer en toute confiance des analyses prédictives à partir d'actifs de données pour alimenter :

• Intégration hors ligne et en ligne unifiée
• Vue client unique et correspondance floue
• Cloud activé, flux de données d'événements et préparation en temps réel
• Infrastructure prête pour le Big Data
• Activation de l'automatisation
• Exploration de modèles et analyse des sentiments.

À ce stade, une entreprise doit être prête pour le ML avec des programmes de test et d'apprentissage toujours actifs. Les équipes marketing peuvent rapidement tirer parti de la clarté des modèles d'attribution basés sur les données optimisés en permanence.

Ils anticipent les besoins et les points faibles des clients grâce à l'utilisation de méthodes telles que la modélisation de la propension, suscitant un engagement plus élevé des utilisateurs actifs avec des systèmes de recommandation en place.

Sortir d'une structure cloisonnée dépend d'un effort coordonné entre les parties prenantes. Alors, comment les spécialistes du marketing peuvent-ils constituer les bonnes équipes pour favoriser la maturité des données ?

Comment constituer la bonne équipe pour favoriser la maturité des données

La maturité des données s'applique à l'ensemble de l'entreprise. C'est un effort à l'échelle de l'organisation qui va au-delà des priorités d'une seule équipe de vente ou de marketing.

En tant que tel, il est important de rassembler divers influenceurs internes pour identifier comment les changements apportés à votre stratégie de données peuvent aider tout le monde à atteindre les mêmes objectifs. La composition des parties prenantes est unique à chaque entreprise, elle dépendra donc des priorités de votre entreprise individuelle.

Il peut être difficile pour les équipes internes de sortir de la pensée cloisonnée établie, alors envisagez de travailler avec un partenaire externe pour établir un terrain neutre. Un tiers qualifié peut aider à découvrir les obstacles mutuels qui peuvent unifier les équipes derrière un projet d'avancement de la maturité des données.

Si tout le monde s'accorde sur une démarche, avec une influence médiatrice pour faire contrepoids, il est plus probable que le projet sera facilement adopté.

Améliorer la maturité des données pour prédire l'avenir

Améliorer la maturité de vos données est une étape essentielle dans la transformation des fonctions marketing. Avec un cadre clair en place, des objectifs précis alignés sur des objectifs commerciaux plus larges et l'adhésion des parties prenantes dans toutes les fonctions, les spécialistes du marketing peuvent fournir des résultats plus cohérents.

Avec le temps, les spécialistes du marketing peuvent aider leurs organisations à capitaliser sur leurs actifs de données d'entreprise et leur maturité avancée des données pour rivaliser avec les entreprises pionnières.

Cependant, le succès dépendra du développement de la coordination entre les départements de manière stimulante. Les parties externes peuvent aider à faciliter les discussions interdépartementales, mais les spécialistes du marketing doivent mener la charge pour faire progresser la maturité de leurs données et libérer tout le potentiel du marketing numérique.

Améliorez la maturité de vos données pour pérenniser votre entreprise

Twentysix est un cabinet de conseil expert avec une vaste expérience de la gestion des parties prenantes pour aider les spécialistes du marketing à maximiser leur potentiel. Nous travaillons avec les spécialistes du marketing pour développer la maturité de leurs données et faire progresser leurs capacités grâce à l'analyse.

Pour en savoir plus sur la manière dont les CMO et les responsables marketing peuvent utiliser les données pour accroître leur influence, téléchargez notre livre blanc dès maintenant.