Comment des histoires de données étranges peuvent vous faire économiser des milliers de dollars

Que sont les histoires de données ? Ils sont le contexte derrière les statistiques et les données. Si les données vous disent ce qui s'est passé, les histoires de données vous disent pourquoi cela s'est produit.

Pourquoi les histoires de données sont-elles importantes pour votre entreprise ? Parce que si les données vous disent ce qui se passe, les récits de données vous disent également comment transformer ces événements en argent économisé.

Connaître vos données n'est que la moitié de l'image. Pour accéder au récit lucratif derrière les faits de base, vous devez creuser dans vos données et comprendre pourquoi elles se comportent comme elles le sont.

Et pour cela, vous avez besoin d'un logiciel de business intelligence.

Avec un logiciel de BI, vous pouvez commencer le processus d'exploration et commencer à cataloguer tous les pourquoi qui peuvent signifier le succès ou l'échec de votre entreprise.

Jetons un coup d'œil à quelques histoires de données étranges mais intrigantes et voyons comment ces entreprises et ces individus ont économisé de l'argent ou amélioré leur produit en découvrant les histoires derrière leurs données.

Nous débloquerons les leçons que ces histoires de données offrent à votre entreprise et apprendrons comment le logiciel de BI est votre clé pour atteindre le même succès.

Les récits de données fournissent une intelligence de localisation

L'histoire des données

Carl Goodwin, auteur du blog Thinkr, voulait mieux comprendre d'où venaient ses lecteurs, littéralement. Pour le savoir, il a commencé à suivre les emplacements IP des visiteurs de son blog. Appliquée au marketing, cette pratique (appelée IP tracking) peut aider les entreprises à mieux cibler leurs efforts marketing. C'est aussi une forme d'intelligence de localisation (connaître des informations géographiques sur vos visiteurs électroniques).

Lorsque Goodwin a suivi les adresses IP de ses visiteurs, il a découvert que plus de 2 000 visites de pages provenaient apparemment du réservoir Cheney dans le sud du Kansas, un lac à 45 minutes à l'ouest de Wichita.

Bien que Goodwin ait initialement "imaginé quelqu'un dérivant dans l'étendue de l'eau... passer les heures absorbées dans mon blog", la vraie histoire était différente. MaxMind, la société qui a déterminé l'emplacement géographique de ces adresses IP, utilisait Cheney Reservoir comme espace réservé aqueux.

Si MaxMind ne pouvait pas déterminer l'emplacement d'une certaine adresse IP, ils utiliseraient par défaut Cheney. Ces 2 000 vues ne provenaient pas réellement de lecteurs profitant des journées estivales au lac, mais d'endroits inconnus. Cela signifiait également que Goodwin n'avait pas besoin de commencer à concentrer ses articles de blog sur le type d'écran solaire adapté à l'extérieur et aux écrans rétroéclairés.

Réservoir Cheney, Kansas

Ce que votre entreprise peut en tirer

Les données de localisation sont précieuses. Le marché de l'analyse de localisation pourrait valoir plus de 15 milliards de dollars dans trois ans seulement. Dans votre petite entreprise, les données de localisation des clients peuvent vous aider à découvrir des choses comme la rapidité avec laquelle une offre en ligne se transforme en une visite physique.

N'oubliez pas : vous devez travailler sur les données pour en tirer de la valeur. Le battage médiatique entourant le Big Data se concentre souvent sur son potentiel et discute rarement de ce qui est nécessaire pour réaliser ce potentiel.

Données ≠ aperçus. Vous ne travaillez peut-être pas avec des données de localisation comme Goodwin, mais vous devez travailler avec vos données pour obtenir des informations de la même manière que lui.

Les récits de données contribuent à la cybersécurité

L'histoire des données

Trouver l'histoire derrière vos données peut vous protéger des failles de cybersécurité. Demandez simplement à Dmytro Moroz de Kanbanize.

En examinant quels termes de recherche ont conduit les gens vers son site Web personnel, Dmytro Moroz a trouvé des points de données étranges. "Au fond de la liste des requêtes de recherche qui ont amené les utilisateurs sur mon site Web à partir de Google, j'en ai trouvé un tas qui mentionnait les téléchargements de films. Pas n'importe quels films, mais certains des plus récents, et gratuitement.

Étant donné que le site Web de Moroz est légal et n'a aucun rapport avec les films, il a trouvé cela étrange. Quand il a creusé, il a découvert que la bizarrerie était due au piratage. Un plugin que Moroz utilisait sur son site présentait une vulnérabilité.

Le pirate en question "a utilisé la faille pour pirater des milliers de sites Web et créer des pages de contenu pirates". Non seulement cela était mauvais pour la cybersécurité de Moroz, mais cela aurait pu se transformer en problèmes juridiques et financiers plus tard. Ni l'un ni l'autre n'est bon pour les affaires.

Ce que votre entreprise peut en tirer

Suivre vos données et savoir comment elles sont utilisées fait partie de la cybersécurité (cela relève de la gouvernance des données). Moroz a utilisé Google Search Console pour découvrir qu'il a été piraté, mais ce n'est pas le seul programme qui peut aider à brouiller vos données.

D'autres logiciels d'informatique décisionnelle peuvent également vous aider.

Lorsque vous achetez un logiciel de business intelligence, vérifiez quels connecteurs de données le fournisseur propose. Le plus souvent, vous pouvez trouver un fournisseur disposant de connecteurs pour les données que vous collectez, ou un partenaire capable de créer un connecteur.

Les récits de données facilitent une meilleure planification

L'histoire des données

Lee Feinberg, de DataViz, consultant en données et analyse, examinait des données client apparemment solides lorsqu'il a découvert un problème caché, qui ne pouvait être trouvé qu'avec une histoire de données.

L'enquête de Feinberg a révélé que son client avait mal compris leurs données. Une mesure que le client utilisait pour toute sa planification future - le nombre moyen de téléchargements par mois - était en hausse. Cette tendance, cependant, ne reflète pas le succès global.

Le problème résidait dans ce que Feinberg appelle "la trahison des moyennes... Les clients et les téléchargements diminuaient tous les mois, même si la moyenne augmentait". Bien que le point de données (moyenne globale) semblait positif, l'histoire des données ne l'était pas.

Parce que le client a mal compris les moyennes, ce qu'il pensait être une bonne nouvelle ne l'était en réalité pas. Une fois que le client a compris l'histoire derrière les données, il a pu adapter sa stratégie et élaborer un plan basé sur la réalité plus nuancée. "L'impact a été un moment de vache sacrée - ils faisaient tout ce travail, planifiant autour de l'idée qu'ils grandissaient, mais ils ne regardaient pas les mesures de croissance de la bonne manière." Comprendre le pourquoi les a aidés à examiner leurs données de la bonne manière.

La «trahison des moyennes», où la moyenne est en hausse mais les chiffres globaux sont en baisse (via Lee Feinberg, Decisionviz.com)

Ce que votre entreprise peut en tirer

Si vous souhaitez tirer parti des données, vous devez comprendre l'histoire qui se cache derrière. Il ne suffit pas de savoir simplement ce qu'est une moyenne, vous devez connaître le contexte entourant cette moyenne.

"La leçon apprise est que les moyennes sont correctes, mais vous ne pouvez pas simplement regarder les moyennes uniquement", explique Feinberg. "Si vous ne regardez pas vraiment sous le capot et que vous ne regardez pas les chiffres créant les moyennes", il est possible de manquer une histoire qui pourrait vous faire gagner du temps et de l'argent.

Pour éviter cela, envisagez d'investir dans un logiciel de veille économique en libre-service. Ces programmes vous permettent de plonger dans les données de la même manière que Feinberg l'a fait pour son client.

Des histoires de données qui vous ont aidé à gagner de l'argent

Votre entreprise a-t-elle trouvé des pourquoi rentables derrière vos données ? Avez-vous amélioré des produits ou des processus à l'aide d'une histoire de données ? J'aimerais en entendre parler dans les commentaires ci-dessous!