Dans le monde du Big Data, on a souvent l’impression qu’il est difficile de savoir par où commencer pour déterminer ce qui est pertinent par rapport aux besoins de votre entreprise. On a souvent l’impression que tout est important, mais ce n’est jamais le cas. Ce qui semble être le cas, c’est que la paralysie de l’analyse est la direction dans laquelle nous nous dirigeons tous, et c’est aussi le fléau de notre existence. La vérité est que ce dont les entreprises ont besoin, ce sont des données exploitables : séparer les données qui disent la vérité sur une situation et celles qui sont redondantes.
Aujourd’hui, comme nous pouvons le constater, il existe un énorme marché pour les outils de données et d’analyse. Cet espace de nouveaux outils de données a augmenté de plus de 25 % rien qu’en 2020, pour atteindre 1 258 options différentes reconnues. Cela signifie que les organisations ou les propriétaires d’entreprise doivent choisir l’outil ou l’appareil dont ils ont besoin pour organiser efficacement les données et c’est juste compte tenu du nombre d’options. Décider quels outils utiliser et quand les utiliser est devenu un sérieux défi.
Ce qui aide à différencier les options devant une organisation ou un propriétaire d’entreprise, c’est la façon dont les outils de données et d’analyse traitent les données qui leur sont présentées. Ce n’est pas parce qu’il y a plus d’accès aux données qu’elles sont toutes importantes ou pertinentes. Combiner les bons outils avec les bonnes façons de les mettre en œuvre pour obtenir des informations exploitables est la partie la plus difficile.
Dans le passé, la stratégie consistait à mesurer tout ce qui était possible, puis à essayer de donner un sens à une énorme montagne de combinaisons de données illimitées. Ce projet est lourd, extrêmement inefficace et retarde les opérations.
La clé est qu’il ne s’agit pas de la quantité de données que vous pouvez collecter, mais de savoir quelles données sont pertinentes et quoi en faire.
Heureusement, Mobile1st est en avance sur le processus d’analyse des données. Notre équipe a collectivement plus de 20 ans d’expérience en analyse numérique. Nous avons vu la plupart des problèmes et sommes très rapides à découvrir aperçus pratiques qui peut déplacer l’aiguille.
Certaines organisations recommandent rapidement de nouveaux outils car ils semblent être des solutions clés au problème d’un client. Cependant, cela coûte souvent plus cher qu’il n’est utile. Une plate-forme de données n’est jamais aussi facile à mettre en œuvre que «la configurer et l’oublier».
Mobile1st vit selon une autre philosophie : optimisez les appareils dont vous disposez jusqu’à ce que vous en ayez besoin de plus. Une plateforme ne résout pas tous les problèmes ; c’est juste un outil. Les scientifiques de données intelligents savent comment résoudre les problèmes.
Le problème suivant pour certaines organisations et propriétaires d’entreprise est que les scientifiques des données coûtent cher. Les data scientists médians ont un salaire médian d’environ 130 000 $, et les entreprises n’en ont peut-être pas besoin à plein temps. Dans certains cas, une organisation peut avoir une équipe complète de scientifiques des données, mais il y a toujours un débat sur ce qui compte. Avoir un accès spécifique à un data scientist hautement expérimenté par le biais d’une organisation peut aider à accélérer la recherche de ces moments eureka qui peuvent propulser une entreprise vers l’avant. Il est important de noter à quel point il est important de savoir quelles informations sont pertinentes. Comme le note Emarketer, “54 % des personnes interrogées ont déclaré l’un des principaux obstacles les empêchant de faire un meilleur usage des données clients était l’insuffisance des capacités d’analyse des données.”
Par exemple, si vous (ou un client) continuez à vous concentrer sur des mesures telles que :
● Taux de rebond
● Temps passé sur le site
● Pages vues par session
Dans ce cas, vous ne vous concentrez probablement pas sur ce qui compte vraiment pour votre entreprise. Ce sont de bons exemples de métriques “se sentir bien”. Ces mesures peuvent monter et descendre et il est facile de tirer de mauvaises conclusions sur la raison pour laquelle cela s’est produit. Ils se rapportent rarement au résultat net et peuvent être manipulés artificiellement pour améliorer l’apparence d’un chiffre.
C’est là qu’un grand scientifique des données entre en jeu, car il reconnaît que les comportements clés du site Web doivent être mesurés (ce qui n’est généralement pas le cas), puis configure des rapports pour comprendre le comportement du site Web. Cette analyse est difficile pour les organisations qui entrent dans le programme d’analyse d’un client et qui ont besoin de donner un sens aux données historiques, d’identifier les problèmes et de présenter des solutions très rapidement.
Heureusement pour Mobile1st, nous avons déjà cette équipe de rock stars de l’analyse de données, nous ne sommes donc pas perdus dans la mêlée. Nous ouvrons la voie et aidons les clients à avoir plus de “a-ha!” moment
