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La transformation Data est un sujet brûlant dans le monde des affaires depuis près d'une décennie, mais elle a pris encore plus d'importance depuis les contraintes imposées par COVID-19. Les blocages ont fait de l'amélioration de l'agilité des entreprises et de l'accélération de leurs processus décisionnels data-driven une priorité. Pourtant, peu d'entreprises sont aujourd'hui équipées pour tirer pleinement parti de l'évolution rapide des technologies numériques tout en maîtrisant les défis qui en découlent.
La transformation Data n'est pas qu'une question de perturbation ou de technologie. Il s'agit de valeur, de personnes, d'optimisation et de capacité à s'adapter rapidement en cas de besoin grâce à l'utilisation intelligente d'informations et de technologies telles que l'automatisation, l'IA, l'analyse avancée, l'IoT, l'AR et la VR, et plus encore.
Les parties prenantes ou les employés croient parfois à plusieurs mythes persistants sur la transformation data. À l'heure actuelle, il n'y a pas d'idée préconçue. Artefact, Pour ce faire, nous opposons à ces mythes des réalités fondées sur des faits. Ces réalités nous permettent de guider et d'accompagner nos clients dans la transformation data afin que l'ensemble de l'entreprise accepte et adhère à cette transformation.
Au cours des dernières années, Artefact a accompagné de nombreux clients dans leur transformation data. Ci-dessous, nous nous appuyons sur notre expérience avec certains de ces clients B2B et B2C issus de divers secteurs d'activité, afin d'expliquer les étapes que les entreprises doivent suivre pour garantir une transformation data évolutive.
Étape 1 : Adoptez la bonne stratégie en fonction de la taille de votre projet
De nombreux projets trop ambitieux échouent en raison d'investissements lourds et d'un faible retour sur investissement. A l'inverse, certaines entreprises avancent trop prudemment sans s'intégrer à d'autres processus en amont ou en aval et ratent des opportunités en se fixant des objectifs trop modestes. Chez Artefact, nous utilisons une approche d'Audit pour aider nos clients à mettre en place la stratégie idéale :
Étape 2 : Choisir les meilleurs indicateurs pour mesurer le retour sur investissement
Une fois que vous avez identifié les principaux cas d'utilisation que vous souhaitez mettre en œuvre, vous devez élaborer des mesures pour évaluer leur performance de manière globale. À quoi ressemble le succès lorsque vous atteignez votre objectif ? Que devez-vous suivre et analyser pour recueillir les bonnes data ?
Pour les projets qui dépassent les frontières fonctionnelles et commerciales, qui modifient la façon dont une entreprise se présente sur le marché et qui souvent remodèlent fondamentalement les interactions avec les clients et les employés, c'est plus facile à dire qu'à faire.
Par exemple, si vous essayez d'améliorer l'expérience de vos clients, vous pouvez suivre le taux de recommandation net (NPS) des représentants du service clientèle. Ou encore, si vous adoptez un lieu de travail numérique pour améliorer l'efficacité, vous pouvez mesurer le nombre d'applications distinctes que vos employés utilisent pour accomplir leurs tâches quotidiennes. Si les employés passent d'un onglet à l'autre dix fois par jour, cela affecte-t-il leur niveau de distraction et entraîne-t-il un taux d'erreur plus élevé ?
Étape 3 : Continuez à tester jusqu'à ce que quelque chose fonctionne
Si vous n'échouez pas, vous ne repoussez pas les limites. Vous devriez disposer d'au moins deux ou trois preuves de concept dans les différents services afin de tester celle qui apporte le meilleur retour sur investissement à votre entreprise et qui peut être adaptée à différents marchés. Et assurez-vous que vos processus opérationnels sont correctement configurés pour répondre aux exigences de l'ère numérique.
Chez Artefact, nous aidons les clients à définir leurs processus opérationnels et à cartographier l'ensemble de leur paysage commercial, classé en fonction de l'impact de la numérisation et intégré dans un processus de numérisation de bout en bout. Chaque PoC est géré par des équipes spécialisées, qui doivent être pilotées d'une manière totalement nouvelle, passant des processus rigides et hiérarchiques d'hier aux méthodes de travail agiles, axées sur les résultats et guidées par la technologie de l'ère numérique.
Étape 4 : industrialiser les cas d'utilisation qui ont fait leurs preuves, modifier ceux qui ont échoué
Une fois que les PoC sélectionnés ont montré leur valeur positive, il est temps de planifier l'évolutivité. Comment créer un produit minimum viable (MVP) ? Quels sont les marchés prioritaires pour la mise en œuvre ? À quoi ressemblera une architecture technique évolutive ? Compte tenu de l'évolution rapide des technologies et des changements réglementaires à venir, il est essentiel de consacrer du temps à la définition d'une architecture data capable de s'adapter aux changements avec un minimum d'efforts. Personne ne souhaite investir des millions pour découvrir que la solution est excellente mais que l'architecture technique entraîne des retards de traitement importants ou que certaines sources data ne peuvent pas être intégrées en raison de limitations techniques.
Ne vous laissez pas décourager par les PoC qui ont échoué, car chaque échec est un tremplin vers de nouvelles opportunités. Effectuez une rétrospective du PoC avec toutes les parties prenantes pour comprendre si des changements peuvent conduire à la réussite de votre PoC raté avec des objectifs encore meilleurs.
Étape 5 : Faire de la gestion du changement une priorité
Hiérarchie des besoins de Maslow affirme qu'il existe cinq niveaux de besoins humains qui permettent à un individu de se sentir satisfait, allant du physiologique à l'émotionnel. Cette théorie est souvent appliquée au lieu de travail afin de s'assurer que les besoins des employés sont satisfaits. En d'autres termes, pour qu'un projet de transformation soit véritablement couronné de succès, il doit soutenir vos employés et répondre à leurs besoins individuels à chaque étape du processus.
Votre stratégie d'entreprise numérique doit communiquer la bonne histoire, les points centraux et la vision que le changement apportera. L'importance de ce point est sous-estimée par de nombreuses entreprises. Avec les projets d'IA en cours, les employés s'inquiètent d'être remplacés ou d'être incapables de comprendre la nouvelle technologie. C'est pourquoi l'investissement dans la gestion du changement est crucial pour une entreprise en cours de transformation data.
Assurez-vous que chaque personne comprend la stratégie et le rôle qu'elle doit jouer dans la création de la nouvelle vision. Expliquez-leur comment leur contribution sera mesurée et validée. Donnez-leur les outils, la formation et le soutien dont ils auront besoin pour atteindre leurs objectifs personnels et expliquez-leur comment ils peuvent faire progresser leur carrière en se transformant grâce à cette nouvelle opportunité. La véritable valeur ajoutée apparaît lorsque les employés d'une entreprise comprennent, s'adaptent et, espérons-le, apprécient les nouveaux changements dans leur vie quotidienne.
