Digitalisation : Compétitivité grâce aux données

La numérisation est sans aucun doute l’une des principales tendances actuelles et d’avenir. Elle entraîne, à un rythme très élevé, des changements économiques et sociaux. Les entreprises doivent s’adapter à cette rapide évolution afin d’assurer leur compétitivité. Il est essentiel d’utiliser des données de haute qualité de manière systématique et stratégique pour répondre aux attentes des clients, gérer les risques et se conformer aux exigences réglementaires.

La transformation numérique a considérablement modifié notre monde au cours des dernières années. Aujourd’hui, il est tout aussi courant de louer une voiture par téléphone portable, de regarder des films à la demande et de réserver des voyages par ordinateur que de faire des achats en ligne ou encore d’effectuer des transactions bancaires en ligne.

La numérisation ne se limite pas aux services numériques

Les processus numériques et l’utilisation systématique des données vont bien au-delà de la simple offre de quelques services numériques comme les applications pour smartphones, qui sont depuis longtemps devenues la norme. Les entreprises doivent d’une part comprendre leurs clients et d’autre part leurs besoins respectifs. Cela afin de se se positionner en conséquence et de ne pas perdre d’autres maillons de la chaîne de valeur au profit d’acteurs plus innovants.

La transformation numérique touche essentiellement tous les secteurs d’activité. Il convient donc de la considérer et de la mettre en œuvre de manière globale. Des données bien structurées, complètes et actualisées ainsi qu’un traitement systématique de ces données constituent la clé principale pour un nombre croissant de secteurs. C’est ce que révèle une enquête réalisée pour le compte de Dun & Bradstreet.

La réglementation impose la numérisation

Les entreprises sont confrontées à des exigences réglementaires de plus en plus complexes, particulièrement dans la gestion des risques. A cet égard, des technologies innovantes répondant plus efficacement aux exigences réglementaires offrent une réelle solution.

En effet, de nombreux domaines allant de l’analyse et de la gestion des risques au reporting en passant par la conformité et le suivi peuvent être couverts. Il s’agit de collecter automatiquement de grandes quantités de données (big data) et de les interpréter immédiatement, cela afin d’identifier les risques possibles et répondre aux exigences réglementaires. 

Les technologies clés sont l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA).

Une chose est sûre : la qualité du ML et de l’IA dépend de la base de données utilisée. Les solutions correspondantes fournissent des analyses en temps réel à partir de grandes quantités de données, souvent non structurées, et contribuent ainsi à identifier immédiatement les modifications des paramètres de risque. La qualité des données constitue la base, mais l’étendue des données collectées et l’utilisation systématique de ces données sont également d’une importance capitale pour un succès économique durable.

Cela ne dépend pas uniquement d’une gestion numérique des risques. Les opportunités de vente et de marketing offertes par l’analyse et l’utilisation systématiques des données sont tout aussi importantes pour exploiter efficacement les meilleurs potentiels.

Analyse stratégique des données : la voie vers de meilleures relations clients

Jusqu’à présent, la gestion des données de base clients était souvent orientée vers les exigences réglementaires. Le principal facteur de motivation pour la collecte et l’organisation des données de base clients réside dans le cadre réglementaire dans lequel les entreprises évoluent. C’est le cas par exemple, pour les exigences liées à la connaissance de la clientèle et les règles de prévention du blanchiment d’argent. Ce n’est qu’en second lieu qu’il s’agit de mieux cerner les clients grâce à la collecte, à la structuration et à la gestion de la qualité des données de base et ainsi, pouvoir planifier avec succès les activités de vente. 

Pour une grande partie des entreprises, ce domaine est très en retard, notamment par rapport à des concurrents à la pointe de la technologie. Certes, de nombreuses entreprises disposent aujourd’hui d’équipes chargées de l’analyse des données ou de la qualité des données de base des clients. Cependant, il manque encore une stratégie précise concernant les possibilités de numérisation de la relation client. Ces entreprises se doivent également d’améliorer la collecte, la structuration et le contrôle systématique des données.

Le commerce de détail est ici un bon exemple. Alexa, Cortana, Siri ou Google Home seront-ils capables de déterminer, à partir des questions qui leur sont posées, le moment où une famille prévoit d’acheter une maison et aurait besoin d’un prêt pour le faire? Seront-ils en mesure de déterminer quand un commerçant n’atteint pas ses objectifs de vente et se trouve ainsi en difficulté financière? C’est assurément possible.

En résumé, à l’heure de la numérisation qui progresse rapidement, les entreprises qui renoncent à une gestion systématique et efficace des données intégrée dans leur stratégie d’entreprise, courent le risque d’être tôt ou tard évincées. Il est grand temps de transformer les entreprises en des sociétés centrées sur les données. Le retard à combler est particulièrement important en matière de relation client. Le degré élevé d’interconnexion numérique, l’utilisation intensive de l’accès mobile à Internet avec les smartphones et, surtout, la diversité presque infinie des données disponibles, érodent les modèles commerciaux traditionnels et entraînent la venue de nouveaux acteurs. 

Cependant, utilisées correctement, les données judicieusement gérées, peuvent vous aider à vous rapprocher des clients et à proposer des produits à la fois plus pertinents et encore plus personnalisés.