5 étapes pour créer une stratégie efficace de gestion des données (avec checklist)

Vos données recèlent les secrets pour améliorer l'expérience client, augmenter les revenus et optimiser les opérations commerciales, mais pour la plupart des entreprises, ces pépites restent enfouies à cause de leur mauvaise qualité, de leur cloisonnement et de leur faible facilité d'utilisation.

D'où l'importance d'une stratégie efficace de gestion des données pour exploiter pleinement ce potentiel. Avec une bonne stratégie, vous veillez à la qualité, la connectivité et l'accessibilité de toutes les données, permettant ainsi à tout le monde (de la direction aux analystes d'informatique décisionnelle en passant par les équipes marketing) d'en tirer de précieux insights, de prendre des décisions éclairées et de contribuer à la réalisation des objectifs clés de l'entreprise.

Poursuivez votre lecture pour découvrir les 5 étapes de la création d'une stratégie de gestion des données qui vous aidera à transformer les données brutes en un impact réel et téléchargez notre checklist pour commencer.

Principaux insights

• Une stratégie de gestion des données est un plan documenté qui décrit comment votre entreprise collecte, organise, stocke, protège et utilise les données pour atteindre des objectifs commerciaux clés.

• Une stratégie solide de gestion des données est indispensable pour assurer la sécurité, la conformité et la bonne gouvernance de vos données. Elle permet de connecter les données et de les rendre faciles d'accès, permettant ainsi à chaque équipe de prendre des décisions éclairées, d'améliorer l'expérience client et d'obtenir un meilleur ROI pour les initiatives.

• Les insights sur l'expérience digitale constituent le chaînon manquant dans de nombreuses stratégies de gestion des données. En intégrant les données digitales et comportementales à votre warehouse (et en les incorporant à votre stratégie), vous permet de mieux comprendre vos clients et d'effectuer des prédictions plus justes, tout en prenant des décisions plus empathiques en matière d'expérience utilisateur (UX).

1. Fixez les objectifs commerciaux

Commencez par fixer des objectifs commerciaux clairs pour identifier quelles données collecter, comment elles seront utilisées et par qui.

Par exemple, si votre objectif commercial est d'améliorer l'expérience client (CX), collectez des données qualitatives et quantitatives à partir des points de contact clés dans le parcours utilisateur sur votre site, application ou produit. Vous devez aussi rendre ces données accessibles aux parties prenantes à différents niveaux de l'entreprise (de la direction générale aux équipes marketing et produit) et leur fournir ce qu'il faut d'insights pour leurs besoins.

En gardant vos objectifs à l'esprit, définissez les données que vous souhaitez recueillir. Par exemple, pour améliorer l'expérience client, vous pourriez collecter des

• Données comportementales tirées d'outils Contentsquare comme Session Replay, Heatmaps et Journeys qui montrent les interactions de l'utilisateur avec votre site ou votre produit

• Données CRM ou e-commerce comme l'historique client, les transactions précédentes et les renouvellements

• Données d'analyse produit qui révèlent les modèles d'adoption, d'engagement et de rétention

• Données du support client comme les tickets et les journaux d'appels

Ensemble, ces données proposent une vue d'ensemble des points de friction de l'utilisateur, ses besoins et préférences, mettant en évidence les moments de frictions de l'utilisateur impactant négativement les indicateurs de l'expérience client et les KPI comme les taux de renouvellement.

💡 Conseil de pro : avec Smart Capture, Contentsquare collecte automatiquement toutes les interactions dès le premier jour, sans besoin de taggage ou de configuration complexe. Ainsi, même si vos buts ou objectifs changent, vous disposez toujours de toutes les données dont vous avez besoin.

2. Déployez (et intégrez) la bonne technologie

Une fois que vous savez de quelles données vous avez besoin, vous pouvez configurer les bons outils de gestion des données pour collecter, analyser et exploiter ces données. Le choix de ces outils dépendra des objectifs et des besoins métiers définis à la première étape, ainsi que de facteurs comme le niveau de maturité des données de votre entreprise et votre budget.

Votre tech stack de gestion des données peut inclure

• Des outils de gestion des données comportementales (comme Contentsquare 👋) qui collectent et analysent les données sur le comportement de l'utilisateur et à l'expérience digitale

• Des outils de traitement des données qui collectent, nettoient et transforment les données brutes

• Un data warehouse qui centralise et stocke de grands volumes de données structurées pour faciliter les requêtes et l'analyse

• Des outils de modélisation et de visualisation des données permettant de représenter les données sous forme de graphiques, de tableaux ou de diagrammes pour faciliter la production de rapports

• Des outils de gouvernance des données qui intègrent les meilleures pratiques de sécurité et de conformité dans les workflows

Ces outils doivent fonctionner ensemble pour collecter des données à chaque étape du parcours client et briser les silos de données. Utilisez une stratégie d'intégration des données pour consolider les données issues de plusieurs ensembles de données et sources et fournir une vue unifiée, découvrir des insights en temps réel et améliorer l'efficacité opérationnelle.

💡 Conseil de pro : importez directement les données Contentsquare dans le data warehouse de votre choix avec Data Connect. Data Connect facilite l'enrichissement et l'intégration des données et livre des données de haute qualité là où vous en avez besoin pour alimenter des décisions centrées sur le client et optimiser l'expérience client.

3. Fixez des cadres de gouvernance des données

Il est primordial de garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité des données pour votre entreprise et pour préserver la confiance de vos clients. La mise en place de cadres de gouvernance des données permet à toute l'entreprise de savoir comment collecter, gérer et utiliser les données en toute sécurité, ce qui favorise les bonnes pratiques et veille à la conformité réglementaire.

Ces cadres de référence posent aussi les bases de l'adaptabilité, ce qui permet à vos données de croître au même rythme que votre entreprise. Vous pouvez ainsi vous adapter rapidement aux nouveaux défis et opportunités, comme les fonctionnalités basées sur l'IA, sans sacrifier la sécurité.

Parmi les principales considérations de gouvernance, citons

• L'accès aux données : comment contrôler et auditer qui peut accéder à quels actifs de données

• La conformité : comment vos outils et processus répondent aux exigences réglementaires d'utilisation, de stockage et de conservation des données (comme le RGPD ou la loi HIPAA)

• La qualité des données : comment assurer l'exhaustivité, l'exactitude, la cohérence et la fiabilité de vos données

• La sécurité des données : comment protéger vos données contre les menaces et les risques, tels que l'accès non autorisé, le vol, les violations de données ou la corruption

💡 Conseil de pro : découvrez comment Contentsquare vous accompagne dans vos efforts de conformité et de sécurité grâce à notre Guide de l'analyse respectueuse de la confidentialité.

4. Permettez à tout le monde d'utiliser les données

Pour tirer le meilleur parti de vos données pour votre entreprise, vous devez permettre à tout le monde de les utiliser et d'intégrer les insights issus des données dans leurs workflows quotidiens.

Intégrez la démocratisation et la culture dans votre stratégie de gestion des données en

• Fournissant des programmes de formation à l'échelle de l'entreprise qui apprennent aux utilisateurs et utilisatrices à trouver et utiliser efficacement les données

• Proposant des outils accessibles et faciles à utiliser, idéalement munis de fonctionnalités IA intégrées comme des analystes et des copilotes, qui permettent de faire apparaître des insights exploitables immédiatement et de recommander les prochaines étapes

• Utilisant des dashboards pour aligner les équipes et les unités commerciales transversales autour d'objectifs et d'indicateurs clés

💡 Conseil de pro : l'agent IA de Contentsquare, Sense Analyst, offre à tout le monde son propre assistant personnel pour exécuter des analyses complexes en plusieurs étapes (sans formation ou expertise en données requise).

Donnez les moyens aux utilisateurs et utilisatrices de poser des questions et de déclencher des workflows en langage naturel (du type "pourquoi les utilisateurs et utilisatrices quittent-ils la page de paiement ?" ou "créez un test A/B pour optimiser ce funnel de conversion peu performant") en supprimant les obstacles à l'utilisation et en démocratisant vos données.

5. Mesurez, suivez et itérez

Revenez sur vos objectifs de la première étape pour évaluer la performance de votre stratégie. Votre définition du "succès" variera en fonction des objectifs fixés, mais voici quelques indicateurs à suivre :

• Les améliorations de la qualité des données (comme la réduction des erreurs ou des doublons et l'augmentation de la cohérence et de l'exhaustivité des données)

• La réduction des incidents de sécurité liés aux données

• L'utilisation et l'adoption des outils de données à l'échelle de l'entreprise

• Le gain de temps pour les analystes grâce à l'automatisation et aux outils en libre-service

De même, dans quelle mesure les parties prenantes ont-elles pu accéder aux données dont elles avaient besoin, les comprendre et les exploiter ? Envisagez de mener des enquêtes internes pour capturer le feedback de l'utilisateur et comprendre comment vos données peuvent mieux soutenir les différentes équipes à l'avenir.

Au moment de l'évaluation des performances, cherchez des pistes pour améliorer votre stratégie et optimiser votre efficacité. Demandez-vous :

• Quelles autres sources de données pouvez-vous inclure ?

• Comment tirer parti des nouvelles fonctionnalités émergentes, comme l'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) et de l'automatisation, pour empêcher l'attrition de façon proactive ?

Avec un socle de données solide en place, il est plus facile d'adopter et d'innover plus vite (et en toute sécurité).

Comment Schneider Electric a révolutionné sa façon de comprendre, de mesurer et de rendre compte de l'expérience client digitale

Schneider Electric est un leader mondial de technologie d'énergie. Souhaitant améliorer l'expérience utilisateur sur son site web et optimiser le parcours utilisateur, l'entreprise s'est tournée vers Contentsquare pour identifier les causes profondes des difficultés rencontrées par les utilisateurs et utilisatrices (et trouver des solutions).

Ils ont utilisé Data Connect pour importer automatiquement et rétroactivement des données comportementales dans leur warehouse. Cela a permis à l'équipe de combiner données qualitatives et quantitatives pour mesurer l'expérience client, offrant ainsi une compréhension plus globale des sources de frustration client.

Grâce à ces insights, ils ont apporté des améliorations ciblées à leur site, ce qui a permis de réduire les appels de support et d'améliorer l'expérience client ainsi que le Net Sentiment Score (NSS).

Transformez vos données en atout stratégique

La stratégie de gestion des données est votre feuille de route pour passer des données brutes aux insights exploitables, réduire les risques et comprendre vos clients en profondeur.

La bonne stratégie met des données sécurisées, fiables et connectées à la portée de tout le monde, ainsi que des copilotes et des analyses basés sur l'IA pour libérer un maximum de valeur et guider une prise de décision éclairée, transformant ainsi votre architecture de données en avantage concurrentiel.

FAQ sur la stratégie de gestion des données