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Performance

Au fait, ça veut dire quoi être data-driven ?

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Aujourd’hui, ce terme est omniprésent dans les organisations qui se veulent tournées vers l’avenir, d’autant plus au sein des équipes “digitales”, “numériques” ou “data”.

En matière de digital, justement, il est tentant de penser que Google est data-driven, que les campagnes d’Obama de 2008 et 2012 l’ont été et que tout responsable de la performance du digital l’est également ! Mais qu’est-ce que c’est qu’être data-driven ?

Contre-intuitivement, être data-driven n’est pas une question de data. C’est une question d’action.

Consulter chaque matin vos indicateurs de performance de la veille ne fait pas de vous un(e) Traffic Manager data-driven. Lancer un test A/B ne fait pas de vous une équipe Produit data-driven. Avoir une équipe de data scientists ne fait pas de vous une organisation data-driven.

Etre data-driven repose sur les actions qui découlent de ces initiatives.

Les KPIs que vous consultez chaque matin influencent-elles vos actions de l’après-midi ? La variation gagnante de votre test A/B a-t-elle été déployée (et dans quels délais) ? Est-ce que seule votre équipe de data scientists peut répondre à des questions, data à l’appui ?

Pour citer Fareed Mosavat, Consumer Growth Product Manager chez Instacart : “Si vous dites que vous êtes data driven mais que tout doit passer par un(e) analyste, vous n’êtes pas vraiment data-driven” (source : How Data Access Unlocks Your Company’s Potential, blog d’Amplitude Analytics ).

 Au fait, ça veut dire quoi être data-driven ?

Accessibilité, Actionnabilité et Automatisation

Accessibilité

Vous l’aurez compris en lisant le retour d’expérience de Fareed Mosavat, le premier trait d’une organisation data-driven est de rendre la data disponible.

Rendre la data disponible signifie que tout le monde, en particulier les personnes n’ayant pas de prédisposition à utiliser la data, doit être en mesure de disposer d’indicateurs de performance pour prendre des décisions informées. Restons réalistes, cela ne signifiera pas nécessairement que toutes les décisions prises seront les bonnes !

En revanche, cela signifie que beaucoup de mauvaises décisions pourront être évitées. Il y a deux façons de rendre la data accessible sans reposer sur vos data scientists :

• Approche réactive en “pull” : former l’ensemble des équipes à l’utilisation de tous les outils de votre écosystème data (ce qui est peu réaliste à moins d’être dans une très petite structure) pour qu’ils puissent retirer par eux-mêmes les informations qu’ils jugent pertinentes.

• Approche proactive en “push” : pousser, à une fréquence donnée, un ensemble d’indicateurs (ou KPIs) pertinents à chaque destinataire sans qu’ils aient à accéder directement aux source de données (CRM, outil de web analyse et autres bases de données).

Rendre la data accessible c’est bien, mais quelle data ? La même pour tout le monde ? Sous quelle forme ?

Quelle qu’en soit la forme, la data rendue accessible doit être actionnable. Allons voir cette notion de plus près.

Actionnabilité

Etre data-driven c’est choisir d’utiliser des faits et chiffres comme boussole plutôt que de naviguer à vue. Choisir c’est renoncer, renoncer à la marée de chiffres qui s’offre à nous et choisir de se reporter au “one single KPI that matter” (l’indicateur clé de performance, l’unique, qui nous importe). Facebook s’est rendu célèbre en utilisant le nombre the “monthly active users” (qui est le résultat de plusieurs données, en d’autres termes, un méta KPI) là où MySpace regardait le nombre de “registered users” (source : Facebook’s VP of Growth Gives You Tips on Growing Your Product, blog KISS Metrics).

Ainsi, être data-driven c’est traduire sa vision en objectifs et savoir mesurer le succès avant de le constater. Comme souligné par Eric Ries, auteur de The Lean Startup, “en vérité, la clé pour disposer de métriques actionnables est d’en avoir aussi peu que possible” (source : Vanity Metrics vs. Actionable Metrics).

Pour que les KPIs soient actionnables, ils doivent être pertinents et à jour :

• Pertinents pour chacun des destinataires : le ROI des investissements en acquisition pour le Traffic Manager, le fossé qui sépare notre chiffre d’affaire à date de notre objectif annuel pour le COMEX, ou encore le score d’engagement client pour l’équipe Support.

• A jour : s’il se passe plusieurs heures voire jours ou semaines avant que je mette la main sur mes KPIs, alors ceux-ci perdent toute leur utilité.

Enfin, les KPIs doivent permettre de déclencher des actions. Commencez donc toujours par vous reporter à l’objectif de l’organisation pour en déduire vos objectifs d’équipe puis individuels et rattachez-y des KPIs afin de mesurer l’impact de vos actions et de prioriser vos actions à venir.

Maintenant que vous avez traduit vos objectifs en KPIs actionnables sur la base de vos multiples sources de data, il est temps de les rendre accessible au plus grand nombre sans submerger vos data scientists.

Automatisation

Comme souligné dans la MIT Sloan Management Review, “le besoin de réduire le time-to-insight sera la force motrice des investissement Big Data pour les années à venir”.

Le time-to-insight est le délai entre la collecte de data et les enseignements. Ce terme est souvent rapproché de “time-to-market”, “time-to-answer”, ou encore de “time-to-decision”. Ensemble, ils expliquent pourquoi la volonté croissante de devenir data-driven, d’embrasser la transformation digitale et d’investir dans des projets Big Data.

L’édition 2016 de la Big Data Executive Survey observe effectivement que dans 83,5% des cas, les investissements Big Data répondent à un souci de “vitesse, d’insights et d’agilité”.

Or, souvenez-vous : un individu data-driven déclenche des actions sur la base d’insights pertinents et à jour ; une organisation data-driven enclenche des processus pour rendre ces insights disponibles en dehors du cercle des data scientists.

Obtenir des insights disponibles, pertinents, à jour (et à grande échelle !) repose indéniablement sur des processus automatisés.

En clair ? Notre vision est la suivante :

1. Commencez par vos objectifs : Quels sont-ils ? Comment sont-ils mesurés ? Quels en sont les leviers ?

2. Traduisez vos objectifs en KPIs et déduisez-en la data nécessaire

3. Poussez automatiquement les KPIs (qu’ils soient sous forme de dashboard, dans le corps d’un email ou dans une présentation PowerPoint) vers les collaborateurs pour qui ils sont pertinents

4. Prenez ces KPIs en compte dans les actions que vous entreprenez ce jour / mois / trimestre

5. Réitérez.

Article publié sur Uptilab

Martin Villers
  • Performance
  • KPI

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