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Comment l’analyse des données peut-elle contribuer à l’innovation commerciale ?

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Qu’est-ce que l’innovation commerciale et quelle est son importance ?

L’innovation est un élément qui stimule la croissance des organisations et leur procure un avantage concurrentiel. Grâce à l’innovation, il est possible de différencier l’organisation de ses concurrents et d’optimiser l’offre actuelle pour qu’elle réponde aux besoins des clients.

Bien que l’innovation soit un moteur de la croissance et l’un des principaux facteurs prédictifs d’un succès durable, les organisations capables d’innover en permanence et, surtout, de tirer des résultats tangibles de leurs efforts d’innovation sont encore peu nombreuses. Souvent, ce manque d’alignement entre les initiatives d’innovation et leurs résultats est dû à l’absence d’une stratégie adaptée à la situation de chaque organisation.

Sans stratégie d’innovation, l’effort de création de produits ou de services disruptifs peut facilement se dissiper dans l’organisation. Pour que l’investissement dans l’innovation ait des résultats disruptifs, il est nécessaire de nommer une équipe dédiée à l’innovation et de définir une stratégie basée sur des données réelles et valides. Sinon, des pratiques telles que le crowdsourcing, l’innovation ouverte et les partenariats externes peuvent s’avérer inutiles pour l’organisation. L’analyse des données joue donc un rôle central dans la création d’une stratégie d’innovation adaptée à l’organisation en question.

L’analyse des données et l’innovation

Les données sont une ressource émergente pour les organisations, permettant la création de valeur et le développement de nouvelles industries, produits et processus. L’utilisation des données dans le but de créer de la valeur et d’atteindre de nouveaux horizons est appelée innovation basée sur les données (Data-Driven Innovation).

Ce type d’innovation repose sur trois pratiques qui favorisent la croissance : la collecte de données, l’utilisation de techniques et de méthodologies d’analyse des données et l’exploitation des données pour la prise de décision. L’adoption de ces pratiques et le passage à un nouveau paradigme de données rationalisent les efforts d’innovation des entreprises, ce qui se traduit par un plus grand nombre d’innovations et une réduction des délais de mise sur le marché .

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Un processus d’innovation axé sur les données suppose l’utilisation de divers types d’informations complexes, en constante évolution, qui doivent être traitées afin d’être utiles à l’organisation. Les informations concernant les tendances de consommation, les préférences de communication des clients et les performances des produits et services sur le marché sont des données pertinentes pour le développement de nouvelles innovations.

Qu’est-ce que l’analyse des données / Data Analytics ?

L’analytique des données est le processus d’analyse des données qui permet de découvrir des tendances et des liens entre divers types d’informations, à partir desquels des conclusions sont tirées. Grâce à l’analyse des données, il est possible de résoudre des problèmes très complexes et de prendre des décisions basées sur des analytiques avancées et des solutions numériques.

Dans une organisation, l’utilisation correcte de l’analyse des données permet de prendre des décisions éclairées qui, dans le cas de l’innovation, peuvent déterminer l’investissement, le risque et le succès des innovations. L’analytique des données comprend une gamme d’applications allant de l’informatique décisionnelle, des rapports et des processus analytiques jusqu’aux méthodologies analytiques avancées. Lorsqu’elle est correctement utilisée, l’analyse des données permet d’accroître les bénéfices des entreprises, d’améliorer l’efficacité opérationnelle, d’optimiser les efforts de marketing et de structurer le service client. En plus de contribuer au développement de l’entreprise, l’analyse des données permet aux organisations de réagir rapidement aux tendances du marché et de profiter d’un avantage concurrentiel.

Big Data

Lorsque le volume d’informations atteint un point critique où la quantité de données ne peut être analysée manuellement, le sujet du Big Data apparaît, ce qui requiert un nouveau traitement, stockage et utilisation des données.

Le Big Data est pertinent pour les efforts d’innovation des organisations car il permet de rationaliser les processus, de découvrir de nouveaux modèles commerciaux (générés par son analyse) et de découvrir de nouveaux produits, services et partenariats stratégiques entre les entreprises qui peuvent échanger des informations générées par le grand volume de données. En outre, grâce aux Big Data, il est possible d’identifier les tendances du volume de clics des consommateurs sur les sites d’achat et, par conséquent, de développer de nouveaux produits et services adaptés à leurs besoins.

La véritable innovation ne consiste pas seulement à analyser les Big Data, mais à croiser un grand nombre de données complexes provenant d’un large éventail de sources, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’organisation. Ce croisement permet d’anticiper les tendances et les comportements communs, d’évaluer le marché sur lequel l’entreprise opère et de créer des offres de produits et de services optimisées. Une innovation basée sur les données offre de la sécurité à l’organisation et réduit le risque d’échec du projet.

Quelles sont les principales difficultés en matière d’innovation et quel est le rôle des Big Data pour les atténuer ?

Le processus d’innovation n’est pas linéaire. Généralement, l’augmentation des investissements dans l’innovation va de pair avec de nouvelles difficultés et de nouveaux obstacles liés à celle-ci. Si ces difficultés ne sont pas surmontées, elles pourraient limiter le retour sur investissement de l’innovation. Les Big Data peuvent combler ces facteurs et révolutionner le processus d’innovation des organisations, en résolvant des problèmes structurels tels que :

1. Attentes irréalistes en matière d’innovation

La création d’attentes déraisonnables peut conduire une organisation à perdre confiance dans le projet. Les objectifs irréalistes, les délais impossibles à respecter et les temps de test courts sont des problèmes qui peuvent être surmontés par une stratégie d’innovation axée sur les données. L’analyse (et le croisement) d’un large ensemble de données permet de définir de manière fiable la durée du projet ainsi que les ressources nécessaires à allouer.

2. Manque de stratégies d’innovation

Le principal bénéfice des Big Data et d’une stratégie d’innovation conçue sur la base de données, est de permettre à l’organisation d’analyser un ensemble élevé d’opinions, de tendances, de stratégies d’innovation et leurs résultats. Un processus d’innovation axé sur les données permet d’identifier des tendances entre différentes stratégies d’innovation et de comprendre ce qui fonctionne, ou pas, en croisant les données des organisations ayant un cœur de métier ou une innovation similaire.

Cependant, l’analyse des Big Data ne suffit pas à assurer le choix approprié de la stratégie d’innovation, il est nécessaire de prendre en compte la culture de l’organisation, ainsi que le budget disponible pour comprendre la viabilité et le rendement de chaque stratégie.

3. Difficulté dans la transition entre les phases du processus d’innovation

La gestion du processus d’innovation, après la définition de la stratégie, peut également s’appuyer sur les Big Data. Lorsque la stratégie d’innovation est nouvelle pour l’organisation, il est nécessaire de réajuster le processus au fil du temps. À cette fin, les Big Data, ainsi que l’expérience acquise par l’organisation, peuvent aider à définir la voie à suivre.

4. Des KPIs d’innovation incorrects

La mesure des efforts d’innovation, par le biais des KPIs, est essentielle pour garantir le succès continu de l’innovation. Toutefois, le choix des KPIs à analyser doit être adapté aux objectifs préalablement définis. Des indicateurs clés de performance tels que le volume des ventes et le chiffre d’affaires ne sont peut-être pas les plus appropriés à mesurer à un stade précoce, sous peine d’isoler la vision financière du projet.

Une analyse des KPIs qui ne sont pas très pertinents peut démotiver le groupe impliqué dans le projet et discréditer l’innovation aux yeux des parties prenantes.

5. L’amplitude temporelle des Big Data

Le volume élevé de données collectées permet à l’organisation de prévoir, d’analyser et de décider avec une grande fiabilité. Toutefois, cette analyse tend à n’être représentative que du présent et ne tient généralement pas compte de l’historique des données en question. Il est nécessaire de prendre en compte le passé du marché et de l’organisation et de soutenir la prise de décision sur ces facteurs, conjointement avec les Big Data collectées actuellement.

6. Le manque de sécurité des données

Un autre facteur limitant l’utilisation des Big Data est la sécurité des données utilisées pendant le processus d’analyse et au cours des phases d’exécution de l’innovation. Pendant le processus d’analyse des données, l’entreprise doit garantir l’intégrité des données en adoptant un système de parité où les données brutes et les données analysées sont comparées à tout moment. Ce système permet d’éviter la perte ou l’utilisation abusive des données collectées .

Comment lancer un processus d’innovation basé sur les données ?

Comme il s’agit d’un processus révolutionnaire pour la stratégie d’innovation des organisations , l’utilisation des données doit être présentée à l’organisation en vue d’être acceptée par toutes les parties prenantes. Pour ce faire, il est nécessaire de définir comment démarrer le processus d’innovation basée sur les données.

La culture de l’innovation basée sur les données commence au sommet

Les entreprises dotées d’une forte culture des données ont tendance à diffuser en interne l’importance d’ancrer les décisions stratégiques aux données. Pour cela, il faut montrer l’exemple et souligner aux collaborateurs les bénéfices de la prise de décision basée sur les données. L’équipe dirigeante doit être la première à s’appuyer sur les données pour prendre ses décisions, afin que cette notion soit acceptée par l’ensemble de l’entreprise, notamment dans les départements affectés à l’innovation.

Intégration de l’analytique des données tout au long du processus d’innovation

Le processus d’innovation implique des tests et des ajustements qui aboutissent au développement d’un produit ou d’un service rentable. Il est essentiel de veiller à ce que les données soient intégrées tout au long du processus et pas seulement au début du développement de l’innovation. Que ce soit par le biais de tests d’audience, de la création d’un MVP (Minimum Viable Product) ou de l’amélioration des processus, l’analyse des données est essentielle tout au long du processus.

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Résolution agile des problèmes

Les Big Data soutiennent les efforts d’innovation des organisations car elles permettent de prendre de meilleures décisions en moins de temps. L’organisation doit être formée afin de rester en phase avec la rapidité d’accès et de traitement des données, ce qui permet à l’entreprise de tirer parti de cet outil. Sans information, l’entreprise stagne et n’évolue pas, mais l’accès à l’information ne garantit pas les résultats. Il est essentiel d’accompagner l’organisation et de résoudre les problèmes, de manière agile, lesquels peuvent survenir au cours du processus de découverte de la culture de l’innovation basée sur les données.

Il est nécessaire d’exceller dans la gestion des données basée sur des règles, où les outils d’analyse sont introduits progressivement aux collaborateurs afin que chacun apprenne à optimiser son processus d’analyse des données.

Formation continue du personnel

La formation est essentielle, mais elle doit être étalée dans le temps afin que les compétences de base (telles que le codage), d’autres concepts et outils analytiques spécialisés, soient acquis et testés dans différents contextes. Ainsi, la formation des employés , dans un processus continu, permet de cimenter les connaissances acquises et de se préparer à des contextes plus exigeants.

Aujourd’hui, il est crucial de s’assurer que les innovations développées sont rentables et que l’entreprise dépense le moins de ressources possible pour livrer un produit de valeur à son client. L’utilisation de l’analytique des données rationalise les processus d’innovation des organisations et fournit des informations en temps réel pour le développement de nouveaux produits et services.

Avez-vous encore des questions sur l’analyse des données et l’innovation ?

Qu’est-ce que l’innovation basée sur les données ?

L’innovation basée sur les données fait référence à l’utilisation des données et de l’analytique pour créer de nouveaux produits, processus, méthodes organisationnelles et développer de nouveaux marchés. Les données et leur analyse peuvent être le catalyseur de l’innovation, tant au niveau de la découverte que de l’exécution, en permettant la création de nouveaux modèles commerciaux, produits ou services.

Qu’est-ce qu’un processus d’innovation ?

Un processus d’innovation est la mise en œuvre d’une méthode nouvelle ou sensiblement améliorée. Cela inclut des changements importants dans les techniques, les équipements et/ou les logiciels.

Qu’est-ce que la prévision de l’offre et de la demande ?

La prévision de l’offre et de la demande fait référence au processus de planification ou de prévision de la demande de matériaux afin de garantir que les bons produits sont livrés dans les bonnes quantités pour répondre à la demande des clients sans créer de surplus.

 

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