Analyse de données pour les petites entreprises : comment la science des données peut dynamiser votre entreprise

La plupart des propriétaires de petites et moyennes entreprises sont intimidés par le Big Data. Ils pensent que cette technologie ne s’applique qu’aux grandes entreprises qui disposent d’équipes de data scientists. Selon une enquête menée en 2020 auprès des petites et moyennes entreprises (PME) par l'Institut de technologie de Singapour, environ 70 % des personnes interrogées n'adoptent aucune solution d'analyse de données. La plupart s’en tiennent aux feuilles de calcul et aux bases de données éprouvées sans tirer parti des technologies basées sur le cloud.

Cependant, la veille économique pour les petites entreprises est absolument essentielle au succès. L'analyse des données peut fournir des informations détaillées qui peuvent guider les décisions commerciales, notamment en matière de stratégie, de production, d'opérations et de marketing. Ce que les perturbations des dernières années nous ont montré, c’est que s’accrocher aux modes de fonctionnement traditionnels peut entraîner de lourdes pertes. Pour évoluer et s'adapter aux tendances et conditions en constante évolution du marché, les petites entreprises doivent abandonner leurs feuilles Excel et rejoindre la migration des données vers le cloud.

Cas d'utilisation de analyse Big Data pour les petites entreprises

Une chose doit d’abord être clarifiée. Le Big Data à lui seul n’aidera pas les petites entreprises à transformer leurs stratégies du jour au lendemain. Il est essentiel que les PME analysent d'abord leurs processus existants, les types de données dont elles disposent déjà et les technologies qui permettront d'analyser au mieux ces ensembles de données et de les transformer en points d'action significatifs.

Examinons quelques-unes des solutions de business intelligence disponibles pour les petites entreprises.
Gestion intelligente des stocks
L’un des plus grands défis actuels pour les entreprises mondiales réside dans les perturbations de la chaîne d’approvisionnement causées par la pandémie. Les retards de livraison et les pénuries de main-d’œuvre ont provoqué des ruptures de stock. D'une part, cela est particulièrement critique pour les petites entreprises qui n'ont pas accès à de grands entrepôts pour stocker leurs fournitures et leurs produits. D’un autre côté, il arrive parfois que les vendeurs livrent trop et que les petites entreprises se retrouvent avec des marchandises gâtées.

Grâce à l'analyse des données, les petites entreprises peuvent :

• définir les niveaux de stock pour les produits critiques afin d'éviter les ruptures de stock
• tracer leurs livraisons et erreurs en entrepôt
• définir des descriptions de produits précises
• optimiser les stocks en fonction des prévisions météorologiques, des commentaires des clients et des problèmes de chaîne d'approvisionnement mondiale

L'ensemble du processus de commande peut également être rationalisé afin qu'il n'y ait aucun décalage et que les clients puissent recevoir leurs achats à temps ou plus tôt.
Service client et expérience intuitifs
La manière dont les clients interagissent avec les sites Web des petites entreprises est essentielle pour comprendre l’expérience utilisateur. Voici quelques-unes des questions sur le comportement des clients auxquelles l'analyse du Big Data peut répondre :

• Quelles sont les pages produits les plus visitées par les clients ?
• Combien de temps restent-ils sur certaines pages ?
• Les chatbots répondent-ils aux attentes et répondent-ils avec précision aux requêtes ?
• Les algorithmes recommandent-ils des produits et services appropriés ?

Se fier aux retours des clients ne suffit plus. Comprendre les modèles d'achat et le comportement sous-jacents des clients aidera les petites entreprises à améliorer la conception de leurs sites Web, leurs produits, leur service après-achat et l'établissement de leurs relations clients. Connaître les besoins du client aidera également les petites entreprises à lancer des campagnes marketing ciblées et pertinentes.
Identifier les tendances
Les petites entreprises peuvent utiliser la science des données de trois manières pour obtenir des informations sur le marché et anticiper les besoins et les désirs des clients. La première consiste à collecter les informations d'achat des consommateurs, notamment les modalités d'achat (via smartphone ou tablette par exemple) ou encore le moment précis où les achats sont importants. De cette façon, les petites entreprises savent quand effectuer des ventes et même quels produits peuvent être regroupés.

Ensuite, l’analyse des données peut aider à l’analyse des sentiments, en particulier sur les réseaux sociaux :

• Que disent les clients en ligne à propos de l’entreprise et que pensent-ils de leurs achats ?
• Y a-t-il des produits qu'ils souhaiteraient voir disponibles ?
• Comment comparent-ils les produits de l’entreprise avec ceux des concurrents ?

La chose importante à retenir est que ces informations doivent être traduites en actions. Par exemple, y a-t-il des produits qui doivent être reformulés, renommés ou reconditionnés ?

Enfin, le Big Data peut être utilisé pour évaluer les campagnes marketing et déterminer les activités qui génèrent le plus d’engagement client. S'agit-il de cadeaux ou d'être actif sur des plateformes de médias sociaux spécifiques ? De plus, en sachant comment interagir efficacement avec leurs marchés cibles, les petites entreprises peuvent anticiper les tendances émergentes.

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