Contenu
- Qu'est-ce que l'approche data-driven
- Pourquoi une approche data-driven est-elle nécessaire
- Quelles recherches sont menées pour la prise de décision
- Quelles données sont collectées
- Comment les données sont collectées
Qu'est-ce que l'approche data-driven
L'approche data-driven représente un concept selon lequel les décisions de gestion sont basées sur des données et des faits, plutôt que sur l'intuition ou l'opinion de certains employés. En anglais, ce terme signifie « piloté par les données », et il est également appelé culture de la prise de décision basée sur des informations factuelles. L'idée principale est que les erreurs humaines sont inévitables, tandis que les données et les faits restent constants. Se fier à l'opinion d'un fondateur, d'un dirigeant ou d'autres membres de l'équipe signifie risquer de prendre des décisions basées sur des opinions subjectives.
Un exemple peut être la situation survenue dans l'entreprise « Avito ». Ils ont décidé de changer l'interface de leur application, en se basant sur l'opinion des employés que celle-ci était obsolète et peu pratique. Cependant, les résultats des tests de la nouvelle interface ont montré que les utilisateurs commençaient à passer moins de commandes. Une analyse approfondie et une interprétation des données ont aidé à déterminer les véritables raisons, ce qui a confirmé l'importance de se concentrer sur les faits.
Pourquoi une approche data-driven est-elle nécessaire
L'objectif principal de l'utilisation de l'approche data-driven est d'améliorer l'efficacité des décisions prises. Par exemple, dans une entreprise de livraison de pizzas, des plaintes concernant des retards dans la livraison des commandes surviennent souvent. Différents employés proposent leurs solutions :
- Embaucher des livreurs supplémentaires ;
- Remplacer les livreurs actuels par de nouveaux ;
- Mettre en place un système de motivation pour les livreurs ;
- Changer le transport utilisé par les livreurs ;
- Optimiser la communication entre la production, les livreurs et les clients ;
- Inciter les travailleurs à préparer les pizzas plus rapidement ;
- Modifier le processus de préparation des pizzas pour réduire le temps.
L'approche data-driven permet de choisir de manière justifiée la solution la plus efficace, basée sur les résultats de recherches qui peuvent inclure :
- Mesurer le temps nécessaire pour préparer les pizzas et les livrer ;
- Créer un groupe test de nouveaux livreurs ;
- Introduire un système de motivation à titre d'essai ;
- Modifier le processus de préparation des pizzas sans compromettre la qualité.
Les résultats de telles recherches fournissent des données objectives, mesurables en minutes ou en nombre de commandes, aidant à identifier les solutions les plus optimales.
Quelles recherches sont menées pour la prise de décision
Pour garantir la validité des décisions prises, les entreprises mènent différents types de recherches. Les principales sont :
- Recherches quantitatives : Les résultats de ces recherches sont mesurés en chiffres. Un exemple peut être le test A/B ou des questionnaires sans questions ouvertes. L'avantage des recherches quantitatives réside dans leur ampleur, car elles peuvent être menées avec la participation de centaines, voire de milliers de répondants.
- Recherches qualitatives : Elles fournissent des hypothèses et des insights qui nécessitent une vérification ultérieure à l'aide de données quantitatives. Cela inclut des groupes de discussion et des interviews, permettant d'obtenir des informations plus approfondies.
De plus, les recherches peuvent être classées en recherches de bureau et de terrain. Les recherches de bureau utilisent des données déjà disponibles, ce qui permet d'obtenir des résultats plus rapidement, tandis que les recherches de terrain génèrent des données à partir de zéro, offrant des résultats plus précis pour des tâches spécifiques.
Quelles données sont collectées
Pour prendre des décisions basées sur des données, il est nécessaire que les informations collectées soient :
- Significatives : Les métriques doivent corréler avec les objectifs de l'entreprise ;
- Objectives : Les données doivent être collectées selon des règles uniformes et dans un format unique ;
- Compréhensibles : Les informations doivent être accessibles à l'interprétation non seulement par des spécialistes, mais aussi par d'autres employés.
À un stade initial, toutes les métriques possibles peuvent être collectées, afin de déterminer plus tard lesquelles sont les plus utiles pour la prise de décision.
Comment les données sont collectées
La mise en œuvre de l'approche data-driven comprend plusieurs étapes. À un stade initial, les données peuvent ne pas être collectées ou être stockées dans des tableurs simples. L'étape suivante consiste à les systématiser et à les segmenter, ce qui implique la création d'une méthodologie commune de collecte d'informations.
Une fois que le travail sur les données devient centralisé, les entreprises mettent en place des systèmes automatisés, tels que des systèmes BI, qui aident à l'analyse et à la génération de rapports. La dernière étape implique la création de modèles prédictifs qui utilisent l'intelligence artificielle pour prédire les indicateurs futurs sur la base de l'analyse des données précédentes.
Il est important de noter que chaque département de l'entreprise peut connaître sa propre transformation en matière d'approche data-driven, et cela peut se faire de manière inégale, certains départements utilisant activement les données, tandis que d'autres commencent à peine.
