État de l’adoption des technologies analytiques
L’arrivée des technologies de traitement et d’analyse des données apporte son lot d’incompréhensions et d’attentes. Comme toutes les nouvelles technologies, il me semble important de bien comprendre que leur adoption pleine et complète peut être longue. Les Data Sciences et l’Intelligence Artificielle ne font pas exception.
Lorsque ces nouvelles technologies arrivent dans l’entreprise, l’idéal est que toutes les parties prenantes soient alignées. C’est à dire que l’ensemble des décisions soient prises en s’appuyant sur des données. Depuis les C Suite jusqu’à l’ensemble des collaborateurs, l’organisation tout entière doit être data-driven et s’évertuer à produire des données de qualité.
Malheureusement, la pratique est beaucoup moins stable. En règle générale, la pyramide s’inverse. Les attentes de la C Suite sont surdimensionnées alors que la capacité actuelle des équipes est moindre.
Exagération des promesses commerciales quant à l’adoption des technologies analytiques… et dévalorisation des petits succès
Ce manque d’alignement entre les capacités des équipes et les attentes de la C Suite est en partie provoqué par les promesses commerciales des agences marketing ou des sociétés de conseils. Ces dernières promettent monts et merveilles lorsqu’elles vendent leurs solutions analytiques, à grands renforts de buzzwords.
D’autre part, ces promesses favorisent l’exagération des attentes. En effet, les C Suite ont tendance à négliger l’impact des petites améliorations. Ces gains modestes sont dès lors décevants, surtout lorsque les investissements réalisés dans l’analyse de données sont conséquents. Néanmoins, de petites améliorations peut avoir un impact très considérable si elles sont portées à grande échelle.
Prenons l’exemple de l’amélioration du taux de transformation sur un site e-commerce par exemple. Supposons que l’adoption des technologies analytiques vous permette de l’améliorer de 0,1%… Cela peut paraître dérisoire. Néanmoins, sur un volume d’un million de visiteurs, 0,1% représente 10 000 nouveaux clients !
Comment aligner toutes les parties prenantes quant à l’adoption des technologies analytiques ?
Rester réaliste
Lors de l’adoption des technologies analytiques, il me semble important de faire la part des choses entre ce qu’il est possible de faire et ce qui ne l’est pas. Cela apparaît encore plus important lorsqu’il s’agit d’Intelligence Artificielle qui est la source de beaucoup de fantasmes.
Profiter des « petits succès » passés
Démarrer dans l’adoption des technologies analytiques par de petits projets est idéal. Cela permet de renforcer les capacités et la compréhension des données. Progressivement, cela aboutira à la mise en place d’une culture axée sur les données. Il est donc important de laisser le temps au temps pour s’améliorer en continu.
Garder des attentes modestes (au début)
Comme nous l’avons vu un peu plus haut, des objectifs modestes peuvent avoir de grandes répercussions. Dès lors, lorsque vous vous lancez dans l’adoption de technologies analytiques, veillez à considérer les succès et les échecs sans jugements. Cela vous permettra de construire de manière itérative, en adaptant vos attentes et les investissements en technologies analytiques.
Écouter les experts en données
C’est dommage, et je suis le premier à le regretter, mais force est de constater que les promesses commerciales et les réalisations effectives sont parfois décorrélées. Pour vous assurer de ce qui est réalisable et livrable au vu des capacités actuelles de vos équipes autour de la donnée, écoutez surtout les experts en données… à travers notre podcast sur la data par exemple 🤩
L’alignement de la C Suite avec les capacités actuelles de vos équipes vous permettra l’adoption des nouvelles technologies analytiques adaptée à vos besoins. Ces mêmes besoins peuvent d’ailleurs être revus pour devenir des attentes plus réalistes. C’est un premier pied à l’étrier, soyez indulgents. L’essentiel, c’est de progresser de manière continue. L’ambition étant de tendre à transformer l’organisation de vos équipes afin qu’elles utilisent les données pour améliorer la prise de décision et obtiennent de meilleurs résultats.
Photo : Freepik
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