Quel rôle jouent les données dans la transformation numérique des entreprises ?
(Baonghean.vn) - Les données et leur analyse sont essentielles au succès de la transformation numérique. Elles aident les organisations et les entreprises à identifier de nouvelles opportunités, à prendre de meilleures décisions et à améliorer leur efficacité opérationnelle.
La transformation numérique consiste à utiliser les technologies numériques pour créer des processus, des produits ou des services nouveaux ou plus performants. Elle peut s'appuyer sur le big data, le cloud computing, la technologie mobile et l'Internet des objets (IoT).
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Photo d'illustration. |
Le Big Data joue un rôle de plus en plus important dans les initiatives de transformation numérique. Il désigne d'importants volumes de données, structurées, non structurées ou semi-structurées. Elles peuvent provenir de sources internes, telles que les progiciels de gestion intégrés (ERP) et les systèmes de gestion de la relation client (CRM), ou de sources externes, telles que les publications sur les réseaux sociaux et les données de navigation des sites web.
Voici quelques raisons pour lesquelles une organisation ou une entreprise doit subir une transformation numérique et quel rôle jouent les données dans le processus de transformation numérique de ces organisations ou entreprises.
Les données aident les entreprises à créer de nouveaux produits
L'un des plus grands défis de la création de nouveaux produits numériques réside dans l'absence de solution universelle. Cela peut représenter un défi pour les développeurs comme pour les entreprises, qui doivent constamment s'adapter et être prêts à expérimenter de nouveaux produits.
Les données sont considérées comme un outil puissant permettant aux entreprises d'identifier de nouvelles opportunités et d'innover dans leurs produits et services. À l'ère du numérique, elles permettent de comprendre le comportement et les tendances des consommateurs.
De plus, les données peuvent aider les organisations et les entreprises à identifier les produits populaires et les marchés présentant un potentiel pour ces nouveaux produits. Elles peuvent également aider les entreprises à comprendre les préférences des consommateurs pour chaque produit et à identifier les axes d'amélioration. En comprenant le comportement des consommateurs, les entreprises peuvent s'assurer d'être à la pointe de l'innovation produit pour répondre aux besoins en constante évolution du marché.
Les données contribuent à améliorer l'expérience client
Le service client est essentiel à toute entreprise, mais il peut aussi s'avérer l'un des aspects les plus complexes. Chaque client est unique et possède ses propres besoins et préférences. Répondre à toutes ces demandes peut s'avérer complexe, surtout pour les grandes entreprises.
De plus, les clients ont tendance à se souvenir davantage des mauvaises expériences que des bonnes. Ainsi, même une petite erreur peut avoir un impact considérable sur une entreprise. Offrir un service client de qualité est donc une priorité absolue pour les entreprises.
Comprendre la psychologie client est essentiel pour toute entreprise souhaitant rester compétitive. Auparavant, cette compréhension reposait principalement sur des données qualitatives, telles que des enquêtes et des interactions avec le service client.
Cependant, avec l’avènement de l’analyse des données, les entreprises ont désormais accès à une multitude de données quantitatives qui peuvent être utilisées pour mieux comprendre les besoins et les désirs des clients.
En analysant les données provenant des demandes des clients dans les systèmes de gestion de la relation client, les avis en ligne, les publications sur les réseaux sociaux et les données d’utilisation des sites Web, les entreprises peuvent créer des solutions numériques pour les aider à recueillir les commentaires et à mieux comprendre les besoins des clients.
Ces données peuvent également servir à améliorer les délais de réponse du service client, à développer de nouvelles données et de nouveaux produits et services numériques, et à résoudre d'autres problèmes susceptibles de provoquer l'insatisfaction des clients. L'analyse des données joue donc un rôle essentiel pour comprendre le ressenti des clients et garantir que les entreprises puissent répondre au mieux à leurs besoins.
Les données contribuent à l'automatisation des processus métier
L'automatisation des processus métier (BPA) consiste à utiliser la technologie pour automatiser les processus métier quotidiens répétitifs, généralement gérés manuellement par les employés. L'automatisation des processus métier permet aux entreprises de créer, gérer et optimiser leurs flux de travail afin d'accroître leur efficacité et leur productivité.
L’objectif du BPA est de réduire ou d’éliminer le travail manuel, de minimiser les erreurs et d’optimiser les performances de l’entreprise.
L'un des plus grands défis pour les entreprises est de décider quels processus automatiser en priorité et lesquels automatiser ultérieurement. De plus, l'automatisation d'un processus peut parfois s'avérer plus complexe et chronophage que prévu. De plus, certaines entreprises peuvent avoir du mal à abandonner les processus manuels, même si l'automatisation serait plus efficace.
Un autre défi connexe est que les processus commerciaux peuvent varier considérablement d’une entreprise à l’autre, ce qui rend difficile la recherche du logiciel idéal pour les besoins d’une entreprise particulière.
Cependant, ces défis peuvent être résolus grâce aux données et à leur analyse. En analysant les données historiques, les entreprises peuvent identifier des schémas et des tendances qui peuvent servir à automatiser certains processus. Cela permet non seulement de gagner du temps et de l'argent, mais aussi de se concentrer sur des tâches plus importantes.
Les données peuvent aider à identifier les processus métier chronophages, gourmands en ressources ou sujets aux erreurs. Par exemple, si une entreprise constate qu'une tâche particulière est exécutée systématiquement à la même heure chaque jour, elle peut l'automatiser grâce à un gestionnaire de tâches planifiées.
Les entreprises peuvent également utiliser les données et leur analyse pour déterminer les tâches les plus fréquemment effectuées et celles qui prennent le plus de temps. Ces informations peuvent ensuite servir à prioriser les processus à automatiser en priorité.
Les entreprises peuvent utiliser des indicateurs clés de performance (KPI) basés sur les données pour mesurer la réussite de leurs initiatives BPA et apporter les améliorations nécessaires. Les entreprises qui exploitent ainsi les données et les analyses peuvent tirer des bénéfices significatifs de l'automatisation de leurs processus métier.
Les données contribuent à améliorer la collaboration avec les partenaires commerciaux
Souvent, les différentes entreprises ont des cultures, des processus et des systèmes d’exploitation différents, ce qui peut rendre difficile une collaboration efficace entre elles.
De plus, les partenaires commerciaux peuvent avoir des objectifs et des orientations divergents, ce qui peut engendrer des conflits et des désaccords dans la relation de coopération. En particulier, l'accès à des informations erronées peut engendrer des malentendus de part et d'autre et entraîner la perte d'opportunités de coopération.
S’appuyer sur les données et l’analyse des données peut aider les entreprises à collaborer, à identifier les tendances de développement et à planifier des stratégies pour coopérer le plus efficacement possible avec leurs partenaires commerciaux.
L'analyse des données peut également aider les entreprises à évaluer l'impact des différents canaux de communication sur leurs partenariats commerciaux. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour déterminer les canaux les plus efficaces pour la collaboration. Par exemple, l'analyse des données peut aider les entreprises à identifier des tendances utiles lors des négociations contractuelles ou de la tarification, ce qui peut contribuer à réduire les coûts et à améliorer la qualité des produits.
L'analyse des données permet également de suivre la performance des fournisseurs et d'optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement. Les entreprises peuvent ainsi comprendre la performance de leurs fournisseurs et sélectionner les meilleurs. De plus, l'analyse des données permet aux entreprises de suivre la performance de leurs partenaires de distribution et d'identifier les domaines dans lesquels ils ont besoin d'aide.
En résumé, les données et leur analyse sont essentielles à la transformation numérique et jouent également un rôle crucial dans d'autres aspects de l'activité. En exploitant efficacement les données, les entreprises peuvent créer des produits innovants qui améliorent l'expérience client, automatiser les processus métier pour gagner en efficacité, et collaborer et communiquer plus efficacement avec leurs partenaires.