Analyses de donnees pour les petites entreprises - Pourquoi ca compte et 3 tendances

Analyses de données pour les petites entreprises

Introduction a l'analyse des donnees pour les petites entreprises

Les entreprises de toutes tailles et de tous domaines tirent parti de la technologie Big Data pour augmenter leur avantage concurrentiel et leur rentabilite. Selon les statistiques, les marques qui utilisent des outils d'analyse Big Data connaissent 15% de ventes en plus par rapport a celles qui ne le font pas.

En outre, les investissements dans solutions analytiques continuent de croitre progressivement. En fait, selon les rapports de 2018, 97,2% des organisations ont investi dans des projets de megadonnees et d'intelligence artificielle. Grace a l'analyse des donnees des petites entreprises, les dirigeants peuvent obtenir une visibilite plus claire sur leur fonctionnement global et generer des decisions eclairees.

Qu'est-ce que le Big Data et l'analyse des donnees?

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Les Big Data se referent a de grands volumes d'informations generees par une organisation tout au long de son fonctionnement regulier. Ces sources de donnees entrantes fournissent des informations precieuses sur le rendement, la fonction et les services d'une entreprise.

Les petites entreprises peuvent tirer parti de leur source de Big Data pour reduire les couts , d'accroitre l'efficacite operationnelle et d'identifier les opportunites rentables. Selon le Service Corps of Retraites Executives, 51% des proprietaires de petites entreprises affirment que l'analyse de donnees volumineux fait partie integrante d'une entreprise. Cependant, seulement 45% des entreprises effectuent ce type d'analyse.

Avec les progres technologiques et l'evolution des demandes des consommateurs, les petites entreprises devraient utiliser des techniques et des outils d'analyse de donnees. Voici les avantages que les dirigeants d'entreprise peuvent ressentir en mettant en oeuvre des methodes d'analyse des donnees.

  • Faire des strategies de tarification eclairees
  • Comprendre l'experience d'achat et le parcours d'achat des clients
  • Creer des produits et des services competitifs et avances
  • Identifier les risques
  • Prevenir les activites frauduleuses

L'analyse des Big Data peut egalement aider les petites entreprises a mieux comprendre les diverses fonctions cles de l'entreprise. Voici quelques processus a partir de lesquels les equipes de gestion peuvent se procurer des informations critiques.

  • Recus de vente et factures
  • Statistiques sur les medias sociaux
  • Analyse du trafic du site Web
  • Engagement marketing par e-mail
  • Donnees sur le marche et l'industrie
  • Donnees publiques
  • Analyses regionales et geolocalisees

3 Tendances d'analyse des donnees

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L'analyse efficace des donnees permet aux entreprises d'avoir des informations detaillees sur toutes les composantes des operations. Cela permet aux gestionnaires d'optimiser leurs capacites decisionnelles et d'innover leurs strategies. Pour comprendre et tirer parti de l'analyse avec precision, les proprietaires d'entreprise doivent suivre les 3 tendances suivantes.

1. Apprendre en profondeur

L'apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) qui imite la facon dont les humains acquierent des connaissances. Grace a l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profond, les proprietaires d'entreprise peuvent rationaliser le processus de resolution de problemes tres complexes. Selon les statistiques de Big Data, les gens generent 2,5 quintillion octets de donnees chaque jour. Le Deep Learning aide les entreprises a analyser rapidement ces volumes massifs de donnees.

Par consequent, les petites entreprises peuvent renforcer leurs competences dans la prise de decisions et orienter leurs activites vers de plus grandes distances. Cela se manifeste avec l'utilisation de chatbots et de messagerie instantanee. Les detaillants en ligne utilisent ces solutions pour repondre aux demandes des clients sur leurs sites Web. Propulses par le Deep Learning, ces outils peuvent repondre intelligemment aux questions et favoriser des interactions semblables a celles de l'homme avec les visiteurs numeriques.

2. Machine Learning

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L'apprentissage automatique est un programme informatique qui peut consommer, apprendre et s'adapter automatiquement aux donnees entrantes, sans avoir besoin de programmation humaine. Cette technique est devenue de plus en plus populaire parmi de nombreuses entreprises grandes comme Amazon et Netflix.

Ces marques utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre l'historique de l'activite client afin de creer des suggestions personnalisees. Par exemple, Netflix suivra automatiquement les differents films et series televisees qu'un utilisateur regarde. Il fournira ensuite des recommandations pertinentes en fonction du genre de ces films et emissions.

Les entreprises de differentes industries peuvent tirer parti de l'apprentissage automatique pour devenir plus avancees sur le plan technologique. En integrant les donnees processus analytiques grace a l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent innover dans leurs techniques marketing. Par exemple, un restaurant peut utiliser ses donnees marketing pour creer des medias sociaux personnalises et des promotions par e-mail. Ces fonctionnalites personnalisees peuvent etre centrees sur l'emplacement, la demographie ou les preferences de produit d'un client.

3. Donnees sombres

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Malgre son nom inquietant, les donnees sombres signifient des informations qu'une entreprise collecte, traite et stocke, mais n'utilise pas. Il se refere essentiellement a des idees precieuses qui auraient pu avoir un impact positif sur l'entreprise, mais qui n'ont pas ete exploitees efficacement. Par consequent, l'entreprise a manque une occasion. Un exemple typique de donnees obscures est lorsque les employes ouvrent une piece jointe a un e-mail mais n'examinent pas son contenu. Il inclut egalement les cas ou les representants du service a la clientele ne lisent pas ou ne repondent pas aux commentaires d'un acheteur.

L'International Business Machines (IBM) a signale que plus de 80% de toutes les donnees sont sombres et non structurees. Ils ont estime que ce pourcentage passerait a 93% d'ici 2020. Grace a ces statistiques, les entreprises mettent en oeuvre des strategies pour s'assurer qu'elles utilisent toutes leurs ressources de donnees. L'une de ces strategies consiste a examiner les donnees du journal du support client afin d'analyser la methode de communication que les consommateurs preferent. Cela permet a l'entreprise de se concentrer sur une plate-forme specifique et de mettre en oeuvre des moyens de l'optimiser afin d'ameliorer l'experience du service client.

Les organisations ameliorent egalement leurs processus d'integration des donnees. De nombreuses marques generent des donnees a partir de systemes logiciels disparates, ce qui facilite l'obscurite et l'inutilisation des donnees. En integrant les donnees, les proprietaires d'entreprise peuvent regrouper toutes leurs informations en un seul emplacement et les convertir dans un format standard pour examen. Cela permet a l'organisation d'avoir acces a toutes ses precieuses informations.

Principaux points a retenir - Analyse des donnees pour les petites entreprises

  • Le Big Data est un grand volume d'informations qu'une organisation produit au cours de ses operations normales.
  • L'analyse des donnees pour les petites entreprises se refere au processus d'exploitation des sources de Big Data pour obtenir une visibilite sur tous les aspects des operations.
  • L'analyse des megadonnees permet de nombreux avantages, tels que la prise de decisions eclairees, l'amelioration de l'efficacite operationnelle et l'identification des risques.
  • Les techniques d'analyse des donnees aident les proprietaires d'entreprise a mieux comprendre les differentes fonctions organisationnelles, telles que l'engagement en ligne et l'analyse client.
  • Les trois tendances analytiques cles que les proprietaires de petites entreprises devraient garder un oeil sur sont le deep learning, l'apprentissage automatique et les donnees sombres.

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