À terme, la différence se jouera sur un autre plan, à savoir la capacité à devenir réellement une société centrée sur les données. Cela signifie maîtriser l’exploitation de ses données, désormais aisément accessibles dans le Cloud, et les transformer en véritables créateurs de valeur.

Les cabinets d’expertise-comptable illustrent parfaitement cette idée. Aujourd’hui, l’expert-comptable se décharge d’une partie de ces tâches opérationnelles grâce à la digitalisation et à l’automatisation pour se concentrer sur l’analyse des données afin de conseiller au mieux ses clients et les aider à piloter leur transformation. Sans caricaturer, on passe d’un enjeu de délégation à un véritable enjeu de conseil.

Il existe de nombreux exemples de secteurs et de fonctions impactées par le développement de l’analyse de données. Parmi les bénéfices de l’analyse des données, un se dégage : la Business Intelligence, qui permet d’optimiser l’expérience client.

Et ce, sur 3 axes :

• La capacité à améliorer les services et produits
• La facilité de se démarquer du reste du marché
• Les forces de l’analyse prédictive 

Analyser les comportements usagers pour améliorer ses produits

Pour optimiser l’expérience client, il faut d’abord la connaître. L’analyse des données représente un bénéfice évident en la matière, qui est d’autant plus facile à implémenter sur une solution en Saas. Grâce à des trackers d’évaluation précis, il est possible d’analyser finement les comportements des usagers tout en préservant leurs données personnelles par leur anonymisation.

L’analyse systématique des comportements des utilisateurs de logiciels SaaS permet d’adapter en permanence les solutions qui sont proposées par les éditeurs. Pour renforcer les fonctionnalités les plus utilisées ou de fluidifier l’expérience globale, il s’agit toujours de délivrer aux clients le produit ou le service dont ils ont besoin, au bon moment. Grâce à l'expérience d'un produit mieux adapté à ses pratiques, le client, plus satisfait, se fera naturellement ambassadeur de la marque.

Profiter d’outils de benchmarks sectoriels pour affiner sa proposition de valeur

Collecter et exploiter ses propres données permet d’améliorer l’expérience client mais aussi de piloter son activité avec les outils de reporting appropriés. Il est possible d'exploiter des jeux de données de très grande taille relatifs non plus à un ou plusieurs utilisateurs mais à l'ensemble d'une organisation : c'est toute la logique des Data Lakes (lac de données). Un Data Lake est un très grand ensemble de données peu ou pas structurées, mais potentiellement exploitables avec les bons outils de Business Intelligence.

Grâce à des algorithmes de Machine Learning, il est ensuite possible de produire des benchmarks sectoriels précis, accessibles dans des tableaux de bord. Analyser les flux de déclarations sociales nominales permet d’établir, par exemple, des moyennes sectorielles utiles pour se démarquer par rapport à la concurrence.

Un DAF pourra ainsi savoir précisément si sa masse salariale est cohérente par rapport à son marché. Il s’agit d’un outil d’aide à la décision précieux et accessible aux entreprises de toute taille.

Préparer l’avenir grâce à l’analyse prédictive

Dès lors que l’on dispose d’un jeu de données conséquent, la Business Intelligence peut être augmentée grâce à l’analyse prédictive. On passe ainsi d’une gestion statique des données à une gestion dynamique, ce qui implique de nombreuses ramifications. Grâce à l’analyse prédictive et à l’automatisation, les entreprises les plus performantes en la matière ont ainsi d’ores et déjà pris un temps d’avance. Elles sont aujourd’hui capables d’anticiper des comportements, l’activité de leur entreprise et d’innover à bon escient pour préparer l’avenir.

Optimiser la gestion des stocks, prévoir la gestion de la paie ou encore fluidifier les parcours de vente : tout est envisageable avec à la clé des gains d’efficacité, une réduction des risques et l’amélioration du service rendu.

Les équipes de Customer Success Management ont ainsi le renfort des algorithmes de Lachine Learning. Les algorithmes étudient les interactions passées pour identifier les clients qui ont besoin d’un accompagnement renforcé, pour mieux cibler les interventions et lever d’éventuels points de blocage. Ainsi, l’entreprise optimise ses processus, rationalise ses coûts et diminue son taux d’attrition - avec une satisfaction client renforcée.

Par Sabine Ducrot-Ciss, Senior Product Director Sage Europe du Sud