Les équipes d'analyse de produits numériques les plus matures (celles qui exploitent le mieux les outils et les processus d'analyse numérique) améliorent 2,5 fois plus les résultats commerciaux que les autres.
Une différence de près de 28 % ! C’est l’écart de chiffre d'affaires entre des équipes les plus matures (également appelées leaders) et celles qui ne maitrisent pas ou n’utilisent pas des outils d’analytics.
C’est ce que démontre une étude tirée d'un livre blanc IDC récemment publié, parrainé par Heap Analytics. Intitulé « How Data Maturity and Product Analytics Improve Digital Experiences and Business Outcomes », ce document s’appuie sur les réponses de600 décideurs sur l’exploitation de la data.
Le document se concentre sur l'impact de la maturité des données sur les résultats commerciaux, ainsi que sur la détermination des meilleures pratiques et des possibilités d'amélioration.
Principal enseignement, une plus grande maturité des données (c'est-à-dire la façon dont une entreprise utilise les données et en tire parti dans sa prise de décision) se traduit par une augmentation des revenus et des bénéfices, une meilleure efficacité, des scores NPS plus élevés… Preuve que la qualité de la Data reste un défi pour les entreprises.
Meilleures pratiques
Le rapport a également révélé les meilleures pratiques des leaders en matière de maturité des données, notamment le fait que 98 % des leaders ont une compréhension bonne à excellente des points de friction du parcours client, alors que seulement 29 % des retardataires ont déclaré avoir une compréhension bonne à excellente dans ce domaine.
En ce qui concerne l'automatisation, 80,1 % des leaders automatisent entièrement leurs processus de validation des données, de politiques d'accès aux données et de gestion des ensembles de données, alors que seulement 3,2 % des organisations en retard automatisent entièrement ces processus.
72,1 % des organisations en retard utilisent des processus manuels ou une automatisation de base pour la validation des données, l'accès aux données et la gestion des ensembles de données.
En outre, 84 % des équipes de pointe obtiennent des réponses en quelques minutes ou quelques heures, contre seulement 3 % des équipes à la traîne ; et 89 % des équipes sont d'accord pour dire que leur organisation célèbre l'apprentissage par l'expérimentation, alors que 77 % des équipes à la traîne estiment que leur organisation ne célèbre pas l'expérimentation.
Domaines d’amélioration
Toutefois, l'étude a également révélé que des améliorations étaient possibles dans toutes les entreprises. Parmi les résultats les plus surprenants, 69 % des entreprises déclarent que les décisions sont souvent prises en fonction de la personne la mieux payée sans tenir compte des données.
La majorité (81 %) des entreprises leaders pensent qu'elles pourraient faire plus avec les données qui sont mises à leur disposition, car une mauvaise exploitation des données impacte leur compétitivité.
Les domaines d'amélioration pour les entreprises en retard incluent l'accès aux outils appropriés ou les processus de formation formelle sur l'analyse des données. Plus de 65 % des entreprises en retard n'ont pas accès à des outils tels que la relecture des sessions ou à des outils permettant d'identifier les zones de friction spécifiques dans le parcours de l'utilisateur, et seulement 31 % des entreprises en retard ont mis en place des processus de formation formels, contre 71 % des leaders.
