Article


Quand investir dans l'analyse de données en tant que startups ?

Quand investir dans l'analyse de données en tant que startups ?



ParJulien Godenir

...

4 Avril 2019

Souvent, les petites entreprises et startups n'ont pas les ressources financières nécessaires pour faire des investissements technologiques qui n’ont pas de retour sur investissement immédiat. Cela inclut notamment les investissements dans l'analyse de données, qui ne sont rentables que sur le long terme. Cependant, la plupart des entrepreneurs sont conscients que l'analyse des données estessentielle pour les entreprises en croissance.

Choisir le bon timing est primordial pour réussir dans ce domaine. Après tout, les jeunes entreprises veulent utiliser leurs ressources financières aussi efficacement que possible. En lisant cet article, vous saurez à quel moment l'analyse des données peut vraiment être utile pour une petite structure et quand les entreprises devraient dépenser leur capital différemment.

Les données et l'analyse comme outil dans les entreprises modernes

En tant qu'entreprise appliquant l'analyse de données moderne, nous avons donné aux entrepreneurs intéressés un cours intensif sur la faisabilité de l'analyse des données. Il a expliqué que l'analyse des données peut être une partie importante des décisions d'affaires intelligentes.

Dans notre article “L’analyse de données pour les PMEs” nous avons présenté aux entrepreneurs un cours rapide sur l’intérêt de l’analyse de données. Cet article explique que l’analyse de données est souvent la pierre angulaire de la prise de meilleures décisions stratégiques en entreprise. Bien sûr, n’oublions pas que les exigences et priorités varient d’une entreprise à une autre. L’analyse de données ne peut donc pas être considérée comme un chemin universel et assuré vers le succès dans la croissance d’une entreprise. Cependant, une stratégie d’analyse de données implémentée intelligemment aidera les entreprises qui s’y attardent à obtenir une vue d’ensemble de leur business et à mieux comprendre le comportement de leurs clients.


Tableau Datenanalyse basierend auf Salesforce

Quand investir dans l'analyse des données en tant que Startup ?

Alors que la plupart des entreprises du CAC40 se lancent dans le “Big Data”, la business intelligence, l’intelligence artificielle, etc… il semblerait les start-ups n’aient pas les moyens de se lancer dans une stratégie data même simple. Ces entreprises sont en fait aux prises avec des problèmes d'accessibilité, même avec une simple analyse des données. Les coûts élevés font qu'il est souvent tout simplement impossible de mettre le pied dans la porte d’un éditeur comme Tableau ou même Microsoft PowerBI. S’il est vrai que les coûts des licences ont largement baissé récemment sous l’impulsion de Microsoft, il n’en est rien des coûts de formation et de consulting sur ces technologies. Ce sont donc des ressources chères principalement en temps, le nerf de la guerre pour les start-ups. Or, pour une entreprise, l'analyse approfondie de ses données n’est pertinente que si les connaissances qu'elles permettent d'acquérir apportent beaucoup plus de valeur qu'elles n'en coûtent.

Afin d'effectuer des analyses de données efficaces, les start-ups doivent répondre à trois exigences :

1) Le fondement - les données

Rien ne fonctionne sans données. Pour les startups, il ne s'agit pas de “Big Data” ou bien d'intelligence artificielle, mais plutôt de leurs propres outils. Il peut s'agir de différentes technologies, telles que Mailchimp, Hubspot ou Google Analytics, qui sont disponibles comme sources de données.

2) Améliorations du Business Model

Une boulangerie aura certainement du mal à optimiser sa propre activité à l'aide de la seule analyse des données. Les facteurs les plus importants à cet égard sont une clientèle existante et un business model avec un potentiel de croissance. Si ces deux aspects ne sont pas respectés, un projet d'analyse des données ne produira que peu de rendement.

3) Mise en œuvre des connaissances acquises

Les résultats des analyses de données peuvent-ils influencer l'activité existante ? Cet aspect est particulièrement important pour s'assurer que les conclusions tirées de l’analyse de données pourront être appliquées.

Cela ne signifie pas que les start-ups devraient en principe renoncer aux investissements dans l’analyse de données. Il s'agit plutôt de déterminer si les connaissances acquises peuvent réellement faire la différence. Pour les startups ayant déjà une petite base de clients, celles-ci peuvent néanmoins fournir des informations précieuses sur les processus les plus importants de l'entreprise.

Analyse des données à différents stades de démarrage

Les mises en service sont classées en trois étapes différentes. Stade précoce, Série A et Stade de croissance, où les Stades précoces apportent généralement le moins de capitaux. Les start-ups de série A viennent de recevoir leur premier financement important et sont à la recherche d'opportunités d'investissement lucratifs. Les start-ups en phase de croissance démarrent exactement là. Elles disposent de plus de capital grâce à plusieurs tours de financement et sont généralement plus disposées à investir que les start-ups de série A. (Pour en savoir plus, cliquez ici).

Les startups en phase de démarrage

Au début, les startups en phase de démarrage n'ont souvent pas les ressources nécessaires pour lancer des projets de données. Se préparer à l'analyse données pour l’avenir est donc la clé à ce stade. Si les startups en phase de démarrage recueillent des données sur le comportement de leurs clients dès le début, des analyses plus simples pourront être effectuées ultérieurement. Cependant, même à ce stage, il y a des exceptions. Dans le cas d’une industrie technologique avec de grands volumes de données, l’analyses de données peut déjà s'avérer précieuse par exemple.

Par conséquent, comme nous l'avons déjà mentionné plus haut, les entreprises en phase de démarrage doivent évaluer le rapport coûts-avantages d’une stratégie d’analyse de données. La préparation d'une structure de données tenue à jour et de l'enregistrement continu des données de l'entreprise est cependant recommandé pour toutes les entreprises.

Startups de série A

Les startups avec un investissement de série A disposent généralement d'un capital suffisant pour mettre en œuvre des modèles d'analyse de données. La question de savoir si cela a un sens ou non dépend fortement du cas individuel - c'est-à-dire de la taille de la clientèle, de l'expansion du modèle d'affaires, etc. Cependant, la plupart des startups de série A peuvent déjà bénéficier de l'utilisation d'outils de business intelligence, tels que Tableau, si suffisamment de données de valeur sont disponibles.

En pratique, cela signifie que les fondateurs et les dirigeants de ces jeunes entreprises devraient se concentrer sur l'analyse des données du métier en question. Cela permet d'économiser du capital et du temps et de s'assurer que l'on acquiert une meilleure compréhension de l'entreprise. Par exemple, les outils de référencement, les programmes de marketing et les données de suivi des sites Web peuvent communiquer entre eux. Vous trouverez ici un exemple d'analyse approfondie des différents outils de référencement : Analyse SEO avec Tableau.

Startups en phase de croissance

Les entreprises en démarrage en période de croissance devraient disposer d'un capital suffisant pour faire de l'analyse de données un élément central de leur culture d'entreprise. L'objectif principal est d'obtenir une vue d'ensemble du processus de gestion, de l'efficacité des différents procédés de gestion et des outils utilisés. Un bon exemple est la Startup allemande N26, qui a parfaitement intégré les processus d'analyse de données. Un aperçu de l'équipe Data de N26 prouve que le service des données travaille en étroite collaboration avec le support client, faiblesse récurrente de toute startup à croissance rapide.

N26 comprend que l'analyse intelligente des données peut économiser des ressources. En conséquence, le département data se concentre tout particulièrement sur les faiblesses de la startup, qui est soulagée en "interceptant" les demandes de support inutiles.

Le premier pas vers la Business Intelligence

Il n'est pas facile de commencer avec les données et l'analyse. Datapony aide les entreprises à obtenir une vue d'ensemble de leurs propres données commerciales. Qu'il s'agisse d'entreprises en phase de démarrage, de série A, en phase de croissance ou existantes - avec les services de données efficaces de Datapony, votre entreprise profitera d'une introduction simple au sujet des données.

ESSAYER L'APPLICATION WEB


Vous n'êtes pas certain que l'analyse des données dans votre startup soit la bonne chose à faire ? Pas de problème, nous serons heureux de vous aider avec une première consultation gratuite.


ORGANISER UNE CONSULTATION GRATUITE