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Comment valoriser ses données grâce au Data Storytelling ? Interview de Charles Miglietti, CEO de Toucan Toco 

A l'heure du , les entreprises françaises disposent d'immenses volumes de données. Pourtant, ces données ne sont que très peu exploitées. Alors comment révéler tout leur potentiel et dégager toute leur valeur ? Découvrez comment le Data Storytelling permet de valoriser les données et de répondre aux enjeux d'acquisition, à travers notre interview de Charles Miglietti, CEO de qui tiendra très bientôt un webinar sur le sujet.

La donnée est désormais omniprésente en entreprise. Toutefois, de nombreuses organisations se limitent à l'exploration des données brutes. Elles n'exploitent pas réellement toutes les possibilités offertes.

Alors comment transformer les données en un levier d'acquisition, de diversification et de compétitivité ? Comment tirer pleinement profit de ces montagnes d'informations ?

À travers un entretien exclusif, Charles Miglietti, CEO de Toucan Toco, révèle comment le Data Storytelling et l'analytique en marche blanche permettent de puiser toute la valeur du Big Data.

Pour plus d'informations sur cette thématique, inscrivez-vous dès à présent au webinar organisé par Toucan Toco. Les intervenants Benjamin Levaillant, Head of Embedded Analytics chez Toucan Toco, et Thomas Jouanny, Chief Data Officer, de Dataneo, aborderont en profondeur le sujet. Ce webinar aura lieu le 5 mai 2021 à 11h.

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Selon vous, les entreprises (françaises notamment) valorisent-elles aujourd'hui suffisamment leurs données ?

Non, pas suffisamment. C'est à la fois un problème d'outils et de moyens. Les données n'appartiennent qu'aux experts, alors qu'à tous les niveaux de l'entreprise il y a des données intéressantes à communiquer et exploiter simplement.

Il y a aussi un problème de manque d'unification des données entre les équipes, par manque de communication et d'outils communs.

Qu'est-ce que l'analytique en marque blanche, et quels sont les avantages ?

Dans un monde guidé par les données, ces dernières sont omniprésentes et permettent une meilleure prise de décision. C'est dans cette optique que l'analytique en marque blanche s'inscrit : faire de la donnée un élément central de l'expérience utilisateur, pour tous les collaborateurs, afin de permettre une meilleure prise de décision.

Afin de proposer des insights et données pertinentes à leurs clients, de plus en plus d'organisations cherchent à ajouter de l'analytique à leur offre. Que ce soit des éditeurs de logiciels qui souhaitent embarquer de l'analytique dans leur produit ou des fournisseurs de données qui souhaitent mieux valoriser leurs données à destination de leurs partenaires.

data storytelling schéma

Une chose est sûre : l'analytique permet d'ajouter de la valeur à n'importe quelle offre. Les cas d'usage sont nombreux et les avantages aussi. En voici quelques-uns :

  • Booster l'engagement et le taux d'adoption des utilisateurs finaux.  Avoir un tableau de bord offrant des analyses intuitives et compréhensibles au premier coup d'œil, facilite l'utilisation par des utilisateurs non-spécialistes de la donnée, notamment des utilisateurs métier qui s'appuient eux-aussi sur l'analytique pour être plus efficaces. Ces analyses visuelles sont adaptées aux mobiles, tablettes, ordinateurs, PDF ou grands écrans ce qui élimine le besoin d'utiliser d'autres outils comme Excel pour répondre à leurs besoins d'analyse et permet de transformer toute offre en outil décisionnel must-have.
  • Une meilleure expérience client en immersion : l'outil peut être complètement personnalisé : les couleurs, les images, les logos, les textes. Ces analyses peuvent être soit embarquées dans une application ou un produit ou être utilisées en marque blanche pour contextualiser les données et les rendre plus vivantes. C'est une expérience qui permet d'immerger complètement le client et intègre des analyses visuelles directement dans les logiciels de travail quotidiens des collaborateurs.
  • Lancement rapide et innovation en permanence : faire équipe avec un outil clé en main de visualisation de données, c'est une garantie de mise en marché rapide d'une expérience analytique de pointe couplée à une innovation permanente. Cela permet à différentes organisations d'éviter d'investir elles-mêmes dans le développement d'un module de tableau de bord et de garder leurs équipes concentrées sur le cœur du business !

Comment l'analytique peut-elle se transformer en levier d'acquisition ?

L'analytique, c'est avant tout un levier de différenciation qui confère un avantage concurrentiel significatif. L'intégration d'outils analytiques permet de dégager de nouvelles opportunités de revenus en attirant non seulement de nouveaux clients qui ont besoin de ces fonctionnalités, mais en vendant aussi plus de licences pour de nouveaux types d'utilisateurs au sein des entreprises clientes qui s'appuient sur l'analytique pour prendre des décisions.

La monétisation peut également prendre différentes formes : notamment des upsells de modules d'analyse distincts achetés par les organisations déjà clientes, des stratégies freemium et augmentation des prix grâce à l'analyse, ou simplement la capacité à justifier une valeur élevée par rapport aux concurrents grâce à un outil de dataviz.

Quelles sont les différences entre l'exploration des données brutes, et une approche centrée sur les utilisateurs métier ?

Les outils de BI classique et d'analytique embarquée sur le marché proposent essentiellement des produits destinés à des utilisateurs finaux Data Scientists et analystes de marché. Leur objectif : permettre à ces personas d'explorer la donnée à base de requêtes complexes.

Mais si ces personnes sont bien équipées, pour les entreprises qui souhaitent construire une offre d'analytique en passant par les métiers : notamment à destination des dirigeants d'entreprise, des directeurs marketing, des commerciaux, des responsables RH, des directions financières ou des achats, et toute une panoplie de personas qui ne disposent que de quelques secondes et qui ont besoin de trouver l'information très rapidement, ces outils ne sont simplement pas adaptés, car beaucoup trop complexes.

Quel est le rôle du Data Storytelling dans ce processus ? Quels sont ses avantages ?

Le Data Storytelling, c'est la capacité de raconter une histoire avec les données, et de personnaliser les données vues en fonction de l'audience. C'est être une couche au-dessus de système épars pour en réaliser la synthèse. C'est le dernier kilomètre de la donnée, simple à utiliser et à comprendre, pour le manager comme le collaborateur.

Nos utilisateurs finaux sont des personnes non-techniques, des responsables de magasin, des responsables d'usine, des commerciaux, dans les départements finance, des collectivités ou encore des dirigeants d'entreprises. L'idée c'est qu'ils puissent jouer avec leurs données, y avoir accès de manière très simple, graphique, qu'ils puissent finalement avoir la même qualité d'expérience que celle qu'ils ont avec leur téléphone portable et les applications gérant leur vie quotidienne comme Uber ou encore Deliveroo.

Le data storytelling vient combler ce besoin que nous avons identifié chez les entreprises de faire parler leurs données afin de mettre entre les mains des utilisateurs finaux, qui ne sont ni analystes ni Data Scientists, des rapports et graphiques qui collent le plus à leurs activités et à leurs besoins et qu'ils peuvent facilement comprendre et adopter pour leurs besoins de reporting.

Le data storytelling, c'est ce qui permet de donner une vision claire sur les indicateurs clés de son activité et de garantir un taux d'adoption élevé parmi les utilisateurs néophytes.

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