En tant qu’agence de marketing digital, nous avons eu le privilège de travailler avec une entreprise internationale réputée pour son expertise en ingénierie, ses technologies aérospatiales et ses équipements industriels. Nous avons réalisé un audit approfondi de leur écosystème de données marketing.
- Améliorer les investissements marketing
- Intégrer de nouveaux outils de données
L'entreprise avait également besoin de conseils et de soutien pour :
- Valider la cohérence avec son infrastructure existante
- Valider la nécessité d'intégrer de nouveaux outils en relation avec les systèmes existants
Pour assurer le succès des initiatives marketing de cette entreprise, nous avons établi plusieurs objectifs clés pour cet audit de données marketing :
Cartographie
Sources de données : Identifier et cartographier toutes les sources de données utilisées. Confirmer l'interconnectivité des données.
Processus : Définir et documenter les processus de gestion des données.
Outils : Identifier et évaluer les outils de gestion des données en place, en les cartographiant par département.
Unification des données
Centraliser toutes les données en un seul endroit, comme un data lake et un CDP, pour faciliter l'accès et l'analyse.
Gouvernance des données
Mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données pour garantir la conformité et la qualité des données.
Recommandations technologiques
Proposer des recommandations sur les investissements technologiques nécessaires pour améliorer la gestion des données.
Plan d'action
Développer un plan d'action pour maximiser l'utilisation des données actuelles et futures.
En fournissant une vision stratégique, l'audit vise à doter l'entreprise d'une compréhension approfondie de son paysage marketing, lui permettant de prendre des décisions éclairées sur l'allocation des ressources et l'expansion des investissements dans de nouveaux canaux.
Les principaux défis de cet audit étaient liés à :
Qualité des données
Garantir la qualité des données collectées et utilisées, et les exploiter de manière stratégique.
- Problèmes de mauvaise qualité : Données inexactes, obsolètes et non structurées.
- Caractéristiques des données qualifiées : Données précises, à jour et bien organisées.
Conformité réglementaire
S'assurer que toutes les pratiques respectent les réglementations de protection des données.
Collaboration interdépartementale
Impliquer différentes équipes et départements dans un projet commun de gestion des données.
Multiples sources de données et outils
Gérer la diversité et la multiplicité des sources de données et des outils utilisés.
En adressant les défis identifiés, l'audit des données a été un outil essentiel pour guider l'entreprise vers une croissance durable et une efficacité accrue dans ses activités marketing.
Pour répondre aux besoins spécifiques du client, nous avons travaillé sur la base de 4 piliers principaux :
- Diagnostic et Ateliers
- Audit technique et fonctionnel des données : Examen approfondi de la fonctionnalité et des performances des flux de données. Évaluation de l'alignement des systèmes avec les exigences métier et identification des écarts fonctionnels.
- Processus
- Stratégie
- Élaboration d'une stratégie robuste pour exploiter le potentiel des données, alignée sur les objectifs commerciaux.
- Optimisation de l'intégration et de la gestion des données, avec des recommandations pour des pipelines efficaces et la résolution des futurs défis en marketing de données.
- Développement d'un plan d'action détaillé basé sur les conclusions des étapes précédentes.
- Une feuille de route claire pour guider l'entreprise vers une utilisation optimale des ressources de données et maximiser l'impact des initiatives marketing.
Évaluation des besoins et contraintes :
Ateliers de réflexion et d'analyse approfondie avec les parties prenantes des différents marchés. Enquêtes pour comprendre les besoins spécifiques et les contraintes de l'environnement de données du client.
Diagnostic de maturité :
Évaluation approfondie du niveau de maturité de l'infrastructure de données. Identification des points forts et des axes d'amélioration pour optimiser l'utilisation des données.
Revu des outils et de l'architecture des données : Analyse des logiciels pertinents et des outils matériels utilisés. Recommandations d'optimisation pour améliorer l'efficacité et les performances de l'infrastructure de données (optimisation des logiciels, mises à niveau des outils, améliorations de l'infrastructure, mises à niveau des composants réseau, révisions des bases de données...).
Cycle de vie des données et gouvernance : Analyse détaillée du cycle de vie des données, de leur acquisition à leur utilisation finale. Mise en place de mesures rigoureuses pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
Gouvernance proactive des données :
Définition claire des responsabilités et des processus de gouvernance des données pour minimiser les risques et renforcer la confiance.
Vision stratégique des données :
Nos Outils
Rapport sur la Qualité des Données
- Un rapport détaillé sur l'état actuel de la qualité des données, incluant l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence.
- Cela a permis à l'entreprise d'identifier les écarts et les erreurs dans les données et de mettre en œuvre des actions correctives pour améliorer la fiabilité et l'exactitude des informations.
- Cela a entraîné une augmentation du taux de précision des données, avec une réduction des erreurs de données passant de 20% à 5% suite à la mise en œuvre des corrections.
Développement d'un Cadre de Gouvernance des Données
- Un cadre complet de gouvernance des données, définissant les rôles, responsabilités, processus et politiques pour gérer et protéger les données de l'entreprise.
- Cela a assuré la conformité réglementaire continue, réduit les risques liés à la gestion des données et amélioré la qualité des données grâce à des pratiques de gouvernance standardisées.
- Suite à cela, l'entreprise a atteint une conformité à 100% avec les réglementations en vigueur, et également une réduction de 35% des incidents de sécurité des données par rapport à l'année N-1.
Architecture de Données Efficace
- Une conception optimisée de l'architecture des données, avec des recommandations pour l'infrastructure technique et les systèmes de gestion des données.
- Cette optimisation de l'architecture a non seulement amélioré l'efficacité des systèmes de gestion des données de 30% et réduit les coûts de gestion des données de 12%, mais a également facilité l'intégration future des technologies.
Recommandations sur la Stratégie de Données
- Recommandations stratégiques sur la manière d'exploiter et de maximiser la valeur des données de l'entreprise, entraînant une augmentation de 15% du retour sur investissement (ROI).
- Un véritable guide pour aligner la gestion des données avec les objectifs commerciaux, permettant une utilisation plus stratégique et efficace des données pour soutenir la croissance et l'innovation.
Recommandations sur les Outils - Des suggestions spécifiques sur les outils technologiques à adopter, y compris la Plateforme de Données Client (CDP) et le Data Lake.
- Cela permet à l'entreprise de mettre en œuvre des solutions pour unifier les données provenant de différentes sources, fournissant une vue unifiée et consolidée des données clients et opérationnelles.
- L'entreprise a progressé au point où elle est désormais capable d'intégrer 75% des nouvelles sources de données dans les systèmes existants en moins de 6 mois.
Résultats
