Dans le B2B, la qualité des données est cruciale pour la compétitivité et la réussite des entreprises. En effet, contrairement au B2C, où les interactions directes avec les clients facilitent la collecte des données, le B2B présente des cycles de vente plus longs et des interactions plus complexes avec plusieurs systèmes et base de données intermédiaires. Cet article explore l’approche proactive dans la gestion des données, tout en expliquant pourquoi une stratégie proactive est essentielle pour éviter la perte d’informations critiques.
Gestion réactive des données : êtes-vous tombé dans le piège ?
Les entreprises qui adoptent une approche réactive à la gestion des données réagissent souvent aux besoins et aux changements à mesure qu’ils surviennent. Elles subissent donc ces aléas.
D’une part, la perte de données est fréquente, car les informations peuvent se perdre entre les différentes phases du cycle de vente si elles ne sont pas correctement capturées et documentées dès le début. Cela peut avoir un impact sur la productivité de l’entreprise ainsi que sur sa réputation auprès de ses clients.
D’autre part, l’absence de normes claires et de processus établis en amont pour la collecte des données peut entraîner des incohérences et des retards dans la prise de décision, ce qui affecte la compétitivité globale de l’entreprise.
Pourquoi une stratégie proactive est un levier de compétitivité en B2B ?
À l’inverse, adopter une approche proactive implique non seulement d’anticiper les besoins futurs, mais aussi de mettre en place des systèmes robustes pour la collecte, le stockage et l’analyse des données dès le départ. En effet, une telle méthodologie est essentielle pour maintenir l’intégrité et la cohérence des données tout au long du cycle de vente. De plus, en investissant dans des outils technologiques tels que les CRM avancés, les entreprises peuvent non seulement améliorer la gestion relation client, mais aussi utiliser des données précises pour prendre des décisions stratégiques éclairées. Par ailleurs, la surveillance continue et l’audit régulier des données permettent d’identifier les anomalies et d’optimiser constamment les processus.
Étude de cas Microsoft: une stratégie de gouvernance des données proactives
Microsoft a identifié que ses données étaient fragmentées à travers des silos, ce qui rendait leur utilisation inefficace et augmentait les risques de non-conformité. L’entreprise souhaitait non seulement améliorer la gestion de la qualité des données mais aussi faciliter la démocratisation des données à travers l’organisation tout en respectant les exigences de conformité et de réglementation
Microsoft a donc adopté une approche proactive de gouvernance des données basée sur deux piliers principaux :
- Standards de données intégrés dans les processus d’ingénierie : L’entreprise a développé des normes de données claires, qu’elle a intégrées dans ses processus de développement. Cela permet d’automatiser et de gérer de manière proactive les problèmes de gouvernance des données.
- Centralisation des données dans un Data Lake d’entreprise (EDL) : Microsoft a déplacé les données de différentes sources vers un EDL basé sur Azure, créant ainsi une source unique et fiable. L’EDL permet d’analyser les données de manière centralisée et d’appliquer des contrôles de gouvernance uniformes.
Ces mesures ont permis à Microsoft de scanner les données de manière proactive pour détecter d’éventuels problèmes de qualité, de sécurité, et de conformité.
Grâce à cette approche proactive, Microsoft a pu réduire la duplication des données, améliorer l’efficacité de l’accès et de l’utilisation des données, et instaurer une meilleure confiance dans la qualité et la conformité des données au sein de l’organisation. L’implémentation de cette stratégie a également aidé l’entreprise à automatiser la mesure et le suivi de la conformité des données, ce qui a contribué à renforcer la posture de Microsoft en matière de gouvernance des données
Comment passer d'une gestion réactive à proactive ?
Pour passer d’une approche réactive à une approche proactive en gestion des données, il est essentiel de développer une compréhension commune des tâches liées aux données et de leur impact stratégique sur l’entreprise. Cela nécessite une instance de gouvernance des données réunissant toutes les parties prenantes, notamment les chefs de projet, les équipes métiers, et les responsables des données. Cette instance doit favoriser une communication régulière sur les priorités, documenter les projets clés, explorer les motivations derrière les demandes de données et assurer la transparence sur le temps nécessaire pour accomplir les tâches. Par exemple, les chefs de projet peuvent définir les objectifs et les échéances, tandis que les équipes métiers peuvent fournir des retours sur l’utilisation des données. De plus, intégrer un membre de l’équipe de données au sein des équipes métiers permet de mieux comprendre les besoins spécifiques en matière de données et de fournir des outils adaptés à leurs exigences.
Stratégies pour une gestion proactive des données
Afin de passer à une gestion proactive des données dans le B2B, plusieurs stratégies sont recommandées :
- Formation et sensibilisation : Il est crucial d’éduquer le personnel sur l’importance de la qualité des données et sur les meilleures pratiques de collecte et de gestion.
- Utilisation d’outils technologiques avancés : L’intégration de CRM puissants et de systèmes de gestion des données permet de centraliser et de sécuriser les informations.
- Établissement de processus standardisés : Développer des protocoles clairs pour la collecte, la vérification et la mise à jour des données est indispensable pour assurer une qualité constante.
- Surveillance et audit réguliers : Mettre en place une gouvernance de données qui englobe des mécanismes robustes pour surveiller en continu la qualité des données, identifier les lacunes et prendre des mesures correctives proactives est essentiel.
En conclusion, adopter une gestion proactive des données est essentiel dans le B2B pour maximiser l’efficacité opérationnelle et stratégique. En investissant dans des pratiques et des outils qui favorisent une collecte et une utilisation efficaces des données, les entreprises peuvent améliorer leur compétitivité, optimiser leurs processus décisionnels et répondre efficacement aux besoins complexes de leurs clients.
Il est judicieux de combiner les deux approches, car nous ne pouvons pas compter uniquement sur la proactivité ; il y a beaucoup d’incertitudes et d’erreurs en réalité. La proactivité permettra aux entreprises de détecter les anomalies avant qu’elles ne deviennent un problème majeur, tandis que la réactivité aide à éviter la répétition du même problème.
