Comprendre les données en tant que produit (DaaP) : principes, mise en œuvre et avantages

Traiter les données comme un produit signifie les considérer comme un actif précieux qui peut être conservé, géré et monétisé comme un produit physique.

Traiter les données comme un produit garantit qu'elles sont exactes, cohérentes et à jour, ce qui conduit à de meilleures décisions et, à terme, génère des revenus et un retour sur investissement plus élevés. Des données fiables et bien gérées permettent aux équipes marketing d’obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients. Cela permet d'optimiser le ciblage et la segmentation, et de personnaliser les efforts marketing pour améliorer l'engagement client et les taux de conversion. Des données précises permettent un suivi plus précis des performances des campagnes, permettant aux spécialistes du marketing d'allouer les budgets plus efficacement et de se concentrer sur des stratégies à haut rendement.

Maintenant que vous connaissez le pourquoi , examinons les principes fondamentaux, comment le mettre en œuvre dans votre entreprise et les principales considérations.

Qu'est-ce que les données en tant que produit (DaaP) ?

DaaP implique une gouvernance rigoureuse des données, une documentation complète et des interfaces conviviales, rendant les données facilement détectables et utilisables pour diverses applications. Cette approche garantit que les données ne sont pas seulement un sous-produit des opérations, mais un actif précieux soigneusement géré pour soutenir la prise de décision basée sur les données.

Produits de données et données en tant que produit (DaaP)

En approfondissant le sujet, nous devons faire la distinction entre deux concepts liés mais distincts : le produit de données et les données en tant que produit.

DaaP est une approche holistique de la gestion des données qui couvre l'ensemble du cycle de vie des données, de la création et du traitement à la maintenance et à la livraison.

Les équipes marketing considèrent souvent les produits de données comme des résultats isolés plutôt que comme faisant partie d'un système de gestion de données holistique. Les spécialistes du marketing peuvent passer trop de temps à nettoyer et à préparer les données pour chaque projet au lieu d'adopter une approche cohérente comme DaaP. Cela entraîne des retards et une augmentation des coûts opérationnels.

Principes fondamentaux des données en tant que produit

Alors maintenant que vous comprenez ce qu'est la donnée en tant que produit et ce qu'elle englobe, penchons-nous sur les principes fondamentaux qui font des données un atout précieux pour vos stratégies marketing. Ces principes garantissent que les données sont traitées avec le soin et l’attention qu’elles méritent, ce qui en fait le nouveau pétrole de votre entreprise.

1. Qualité des données

La qualité des données est le fondement des données en tant que produit. Les données de haute qualité sont précises, cohérentes et à jour, garantissant que toutes les décisions marketing sont basées sur des informations fiables.

Improvado fournit une base de données solide pour un cadre d'analyse cohérent. La plateforme regroupe les données de plus de 500 plateformes de marketing et de vente, de systèmes internes et de sources hors ligne, les prépare automatiquement pour l'analyse et charge les données en toute sécurité dans un entrepôt de données ou un outil BI de votre choix. Improvado aide les marques à établir les bases du DaaP et à tirer des informations exploitables en temps réel à partir de leurs données.

2. Accessibilité des données

Les données doivent être facilement accessibles à tous ceux qui en ont besoin. Cela signifie disposer de plates-formes et d'outils conviviaux qui permettent aux équipes marketing et aux autres utilisateurs professionnels de trouver et d'utiliser rapidement les données dont ils ont besoin. Par exemple, un outil d'analyse avec traitement du langage naturel auquel les spécialistes du marketing peuvent accéder sans assistance technique garantit que les ajustements de campagne peuvent être effectués rapidement et sur la base d'informations en temps réel.

Improvado AI Agent est une plateforme d'analyse de conversation et de BI en libre-service qui permet une exploration, une analyse et une visualisation transparentes des données via des commandes en anglais simple. L'agent est connecté à votre ensemble de données marketing et dispose d'une interface de discussion où vous pouvez poser des questions ponctuelles, créer des tableaux de bord, analyser des données, etc.

3. Gouvernance des données

La gouvernance des données est un autre principe fondamental des données en tant que produit. Cela implique la définition de politiques et de procédures pour garantir que les données sont gérées correctement et en toute sécurité. Cela inclut la définition de qui a accès aux données et de ce qu'ils peuvent en faire, le respect des réglementations et le respect des normes de confidentialité.

Improvado Workspaces est un exemple d'outil de gouvernance des données d'analyse marketing. Les espaces de travail permettent aux utilisateurs de créer des environnements enfants distincts au sein d'un environnement parent unique et global. Ces environnements enfants peuvent être adaptés à des comptes ou des sources de données spécifiques, et l'administrateur peut gérer qui a accès à quelles données.

Par exemple, vous pouvez disposer d'un environnement d'analyse Improvado pour l'ensemble de la marque, mais d'analyses distinctes pour chaque ligne de produits dans des espaces de travail distincts.

Pour contrôler le respect des normes de gouvernance des données, envisagez de tirer parti d'une solution automatisée comme Cerebro. Cerebro est une plateforme de gouvernance des données basée sur l'IA qui surveille le respect des directives relatives aux données opérationnelles et commerciales et vous alerte en cas d'écart par rapport aux règles établies. Toutes les règles sont définies à l'aide d'une saisie en langage naturel, en anglais simple.

4. Cohérence des données

La cohérence des données signifie que les mêmes données sont disponibles et identiques sur toutes les plateformes et tous les outils. Cela évite les divergences qui peuvent conduire à des décisions mal informées. Par exemple, si les services commerciaux et marketing utilisent des sources de données différentes avec des informations incohérentes, cela peut entraîner des stratégies mal alignées. Des données cohérentes garantissent que toutes les équipes sont sur la même longueur d’onde.

5. Utilisabilité des données

Un autre principe fondamental des données en tant que produit est la facilité d'utilisation des données, qui garantit que les données sont bien organisées et faciles à analyser.

Les données utilisables doivent être présentées dans un format permettant aux analystes marketing d'extraire rapidement des informations exploitables. Par exemple, des tableaux de bord qui visualisent les indicateurs de performance clés (KPI) dans un format facilement compréhensible aident les spécialistes du marketing à suivre les performances des campagnes et à prendre efficacement des décisions basées sur les données.

6. Gestion du cycle de vie des données

Gérer le cycle de vie des données signifie superviser les données de leur création à leur suppression. Cela comprend la collecte, le traitement, le stockage et l’élimination éventuelle des données.

Une gestion efficace du cycle de vie garantit que les données obsolètes ou non pertinentes n'encombrent pas les systèmes, permettant ainsi aux équipes marketing de se concentrer sur les informations les plus récentes et les plus précieuses. Par exemple, effectuer des audits réguliers des bases de données marketing pour supprimer les données de campagne obsolètes peut améliorer les performances du système et garantir que les analystes travaillent avec les informations les plus à jour. La mise en œuvre de systèmes de classification des données peut aider à catégoriser les données en fonction de leur pertinence et de leur fréquence d'utilisation, facilitant ainsi l'identification des données qui doivent être prioritaires et de celles qui peuvent être archivées ou supprimées.

Un autre exemple est l'utilisation du contrôle de version pour les supports marketing et les actifs de contenu. En gérant différentes versions de données et en gardant uniquement accessibles les versions les plus récentes et les plus pertinentes, les équipes marketing peuvent éviter toute confusion et garantir la cohérence de leurs campagnes.

7. Intégration des données

L'intégration de données provenant de diverses sources garantit une vue complète du parcours client. Cela signifie combiner les données des systèmes CRM, des médias sociaux, des analyses de sites Web, etc. pour créer une vue unifiée. Cette perspective holistique permet aux analystes marketing de mieux comprendre le comportement des clients et d'adapter les stratégies en conséquence.

En suivant ces principes fondamentaux, les équipes marketing peuvent exploiter les données en tant que produit pour améliorer leurs stratégies, optimiser les performances des campagnes et générer de meilleurs résultats commerciaux.

Défis et solutions dans la mise en œuvre des données en tant que produit (DaaP)

La mise en œuvre des données en tant que produit peut s'avérer difficile en raison des complexités techniques et de la nécessité d'une adaptation organisationnelle. Cependant, grâce à des stratégies ciblées, ces défis peuvent être gérés efficacement afin de maximiser les avantages du DaaP.

Préparation technique et organisationnelle

L'adoption des données en tant que produit (DaaP) nécessite une infrastructure technique robuste qui prend en charge de grands ensembles de données et des analyses complexes. Cela implique souvent de mettre à niveau les systèmes existants, ce qui peut s'avérer coûteux et long. De plus, l’intégration d’outils d’analyse avancés et la garantie de leur compatibilité avec les systèmes actuels peuvent poser des défis importants. Pour résoudre ce problème, les organisations devraient envisager d’investir dans une infrastructure cloud évolutive qui peut évoluer avec leurs besoins en données.

Parallèlement aux mises à niveau techniques, il est crucial de favoriser une culture axée sur les données. Les programmes de formation et les ateliers peuvent faciliter la transition, en encourageant les employés à adopter des processus décisionnels basés sur les données. Les dirigeants doivent également promouvoir l’utilisation des données dans la planification stratégique et les opérations quotidiennes afin de renforcer leur importance et d’intégrer une réflexion centrée sur les données dans la culture de l’entreprise.

Aligner la stratégie de données sur les objectifs commerciaux

Garantir que les stratégies de données s’alignent sur les objectifs commerciaux globaux peut s’avérer difficile. Un mauvais alignement peut entraîner un gaspillage de ressources, car les initiatives de données qui ne contribuent pas directement aux objectifs commerciaux peuvent consommer un temps et un budget précieux sans apporter d'avantages tangibles.

Impliquez dès le départ les principales parties prenantes dans le processus de planification de la stratégie de données. Cela inclut les dirigeants, les chefs de service et autres décideurs qui comprennent les principaux objectifs et priorités de l’entreprise. Examinez et ajustez régulièrement les initiatives en matière de données pour vous assurer qu’elles soutiennent les objectifs commerciaux.

Assurer la disponibilité des données en temps réel

De nombreuses décisions commerciales nécessitent la disponibilité des données en temps réel, mais garantir que les données sont continuellement mises à jour et accessibles peut s'avérer techniquement difficile. Un nombre important d'entreprises s'appuient encore sur l'optimisation post-campagne, car elles ne peuvent pas regrouper et cartographier les données assez rapidement pour effectuer des ajustements en temps opportun pendant la campagne. Ce retard dans le traitement et la disponibilité des données peut conduire à des opportunités manquées, car les décisions sont prises sur la base d'informations obsolètes, ce qui peut entraîner des performances de campagne sous-optimales et un gaspillage de ressources.

Les outils de traitement automatisé des données adaptés à des cas d'utilisation spécifiques, comme Improvado, peuvent améliorer considérablement la disponibilité des données en temps réel. Improvado est une plateforme d'analyse marketing avec des connecteurs de données natifs vers plus de 500 plateformes de marketing et de vente, ainsi que des modèles de données prédéfinis qui cartographient et transforment efficacement les données. Cela permet la présentation de données prêtes à être analysées en temps quasi réel. La configuration de tableaux de bord et d'alertes en temps réel avec ces outils peut fournir une visibilité immédiate sur les indicateurs et problèmes clés, permettant une prise de décision plus agile et plus éclairée.

Ce que DaaP signifie pour l'avenir de votre marque

L’adoption d’une approche data-as-a-product représente un changement transformateur dans la façon dont les organisations gèrent et exploitent leurs données. En traitant les données avec la même rigueur et la même importance stratégique que n'importe quel autre produit, les entreprises peuvent créer une fonction marketing plus agile et réactive, capable de s'adapter aux informations en temps réel et aux conditions de marché en évolution rapide.

L'adoption d'une approche data-as-a-product permet aux entreprises d'être plus proactives que réactives. Grâce à des informations en temps réel, les entreprises peuvent anticiper les tendances du marché, identifier les opportunités émergentes et prendre rapidement des décisions éclairées. Cette capacité tournée vers l’avenir peut donner aux organisations un avantage concurrentiel, leur permettant de garder une longueur d’avance dans un paysage de marché dynamique et en évolution rapide.

Questions fréquemment posées