(Livre-blanc) Trois solutions simples pour créer de la valeur avec vos données

Nous sommes toustes des data workers

Pour expliquer ce qu’est un data worker, prenons un exemple. Mehdi est stagiaire dans le département commercial d’une grande entreprise. Il cible des prospects et passe des appels pour leur présenter la prestation qu’il souhaite vendre. Il renseigne les informations sur le client et sur le déroulé de l’appel dans un fichier Excel.

Le problème, c’est que Mehdi ne se soucie pas vraiment de la qualité des données qu’il renseigne : il orthographie mal le nom de famille du prospect, oublie de renseigner la localisation de l’entreprise et ne retranscrit que 2 des 3 questions soulevées. Il faut bien aller vite et après tout, pense-t’il, ces erreurs n’auront que peu d’influence dans une base de données contenant déjà 500 prospects.

Pourtant, non seulement Mehdi n’est pas le seul à commettre ce type d’erreurs mais il se trompe en pensant que ces données-là ne sont pas essentielles. En effet, elles vont notamment servir au département marketing qui souhaite automatiser l’analyse des attentes des consommateurs en fonction de leur lieu de travail.

A 21 ans, Mehdi manipule donc déjà des données qui vont avoir un impact stratégique sur l’entreprise. C’est un data worker.

Exploiter ses données : un impondérable

Dès lors, pour de nombreuses entreprises, la gestion des données a une très grande influence sur leur modèle économique : la capacité à analyser de l’information devient plus importante que le produit vendu. Nous assistons à un changement de paradigme : d’une logique de fournisseurs de services à une logique de fournisseurs de données.

Par exemple, dans la distribution, avec l’émergence des plateformes de vente en ligne, les données des produits deviennent le cœur de la puissance de vente des entreprises. Dans le secteur bancaire, ce sont les données clients qui sont les plus valorisées. Idem pour l’industrie pharmaceutique, en pleine révolution avec la « health tech » qui représente un total de 55 milliards d’euros levés dans le monde en 2021, dont les principaux acteurs se disputent la maîtrise des données de santé.

Disposer de données, et plus particulièrement de données de qualité, est donc vital pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité.

L’impact financier de la mauvaise qualité des données sur les entreprises 

• D’après Gartner, les entreprises perdent entre 10 et 13 millions d’euros
  chaque année à cause de la mauvaise qualité de leurs données.
• Chaque année, 55 heures de travail et 35 000 € sont perdues par les
  entreprises parce que les commerciaux utilisent de mauvaises données de
  prospects.
• Les données incomplètes et imprécises entraînent une baisse de
  productivité de 20% par an.
• Les employés passent près de la moitié de leur temps à résoudre des
  problèmes liés à la qualité des données.
• 21% des entreprises ont perdu en réputation à cause de la mauvaise
  qualité de leurs données.

Heureusement des solutions existent !

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