Vous êtes une PME, vous avez compris le potentiel business des données clients et de leur analyse, mais vous savez aussi que la Data Analyse…ça coûte cher.
Disons-le tout de suite : la Data Analyze se démocratise, elle n’est plus l’apanage des grands groupes. Il est possible de faire de la Data Analyze quand on est une PME.
Comment ? Les choses sont assez simples, il y a 4 options possibles :
- Faire appel à un cabinet de conseil en Data Marketing / Data Analyze
- Externaliser à un prestataire de services offshore en Data Analyze.
- Recruter un Data Analyst en interne.
- Former un marketer de votre entreprise à l’utilisation d’un outil de Data Analyze (Tableau, Qlik…)
Nous allons voir dans cet article :
- Les avantages et inconvénients de chacune de ces options.
- Leur coût.
C’est parti !
Pour commencer, à quoi sert la Data Analyze ?
Les entreprises sont assises sur une mine de données largement sous-exploitée. Et cela ne concerne pas uniquement les grosses boîtes. Même une PME, surtout si elle est présente sur internet, si elle a un site web, a forciori si elle a une application mobile, dispose de milliers de données clients ou utilisateurs. Ces données donc, sont recueillies, stockées, mais peu, voire (pour certaines) pas du tout étudiées en détail et exploitées. Elles dorment dans des bases, tranquillement. En clair, elles ne servent à rien…
La Data Analyze, c’est l’activité qui consiste à utiliser, à exploiter, à analyser toutes les données que détient l’entreprise – en particulier les données clients ou les données utilisateurs. Pourquoi ? Pour en tirer des enseignements (des « insights » comme disent les anglosaxons) permettant de prendre de meilleures décisions de développement.
C’est une activité ambitieuse et pas toujours simple. Pour deux raisons :
- Le volume de données a explosé. Les entreprises n’ont jamais eu à leur disposition autant de données – et elles n’en sont d’ailleurs par toujours conscientes ! Bienvenue dans l’ère du Big Data.
- Mais le plus important, c’est l’extraordinaire hétérogénéité des sources de données et (c’est en parti lié) des formats de données. Les entreprises n’ont jamais eu autant de lieux de collecte : site web, magasin / restaurant, email, application mobile, sms, réseaux sociaux, etc. A cette multiplication des sources de collecte correspond une multiplication des bases & outils de stockage. Les données sont le plus souvent dispersées dans des systèmes d’information très complexes, composés de myriades d’outils pas toujours connectés entre eux.
Bref, la Data Analyze est un challenge, un défi, une activité qui suppose une bonne dose de savoir-faire et de compétences. Elle a donc un coût non négligeable pour l’entreprise, même si, nous l’avons dit, elle se démocratise et devient accessible aux PME.
La Data Analyze sert à répondre des questions auxquelles elle est la seule à pouvoir en donner. Prenons un exemple très simple. Supposons que vous soyez une PME. Vous savez plusieurs choses. Vous savez que :
- Votre base clients est en croissance, mais vous ne savez pas très bien quelles sont les principales caractéristiques de vos clients.
- Votre marque génère de la traction en dehors de votre périmètre géographique historique, mais vous ne savez pas exactement où, quels départements, quelles villes, etc.
- Vous voudriez lancer une nouvelle campagne de publicité digitale, mais vous ne savez pas comment vous y prendre, qui cibler, comment, etc.
Faire de la Data Analyze permet de répondre à ces questions éminemment pratiques, loin d’être techniques. Passons maintenant à l’étude des 4 principales options qui s’offrent à vous si vous êtes une PME et que vous souhaitez faire de la Data Analyze. Pour chacune des options, nous allons décliner les avantages et les inconvénients, puis donner quelques indications concernant les coûts associés.
Option #1 – Faire appel à un cabinet de conseil en Data Marketing / Data Analyze
Avantages :
- C’est l’option la plus sécurisée, la plus fiable. Les consultants sont par définition (si ce sont de bons consultants !) des experts de leur domaine, des experts qui doivent rendre des compte, atteindre des objectifs.
- Cette option permet d’aller plus vite et nécessite donc un investissement temps – ressources moins élevé (si on compare à l’option « Embaucher un Data analyst »).
Inconvénients :
- C’est une option plutôt coûteuse. Comptez au minimum 100€ de l’heure / 800€ par jour d’intervention.
Les éléments de coûts & autres à prendre en considération :
- 3 000 € minimum de tarif consultant pour un projet étalé sur une semaine.
- Le temps consacré en interne pour trouver les consultants.
- L’incertitude quant à la qualité des résultats.
- L’incertitude du ROI et de l’impact du service apporté par les consultants.
Ces éléments d’incertitude peuvent largement être réduits voire éliminés si vous choisissez un cabinet de conseil sérieux (Cartelis, Converteo…). Pour vous aider dans le choix de votre consultant, nous vous recommandons la lecture de cet article : « Consultants web – Où trouver, et comment sélectionner un bon consultant web ?« .
L’option « cabinet de conseil » est la première option à laquelle, instinctivement, on pense. Mais en fait ce n’est pas la seule, comme nous avons le voir.
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Option #2 – Externaliser à une société de service spécialisée en Data Analyze
Avantages :
- Même si le coût dépend de la longueur de la collaboration, de l’ampleur du projet, un projet de taille modeste reviendra moins cher en faisant appel à un outsourcer (comparé à l’option « cabinet de conseil en Data Marketing »).
- Comme pour l’option 1, l’option 2 permet de gagner du temps, d’aller plus vite, d’économiser en ressources internes à mobiliser.
Inconvénients :
- La qualité de service est très variable. Donc un conseil : prenez le temps nécessaire à la recherche, ne vous précipitez pas dans les bras de n’importe qui au premier regard. Soyez prudent sinon méfiants vis-à-vis des acteurs offshore implantés dans des pays comme l’Inde ou la Chine. Non pas que le niveau soit moins élevé, mais la barrière de la langue ne doit pas être sous-estimée. La qualité d’une collaboration dépend pour beaucoup, par définition, de la qualité de la communication entre l’entreprise et le prestataire.
Les éléments de coûts & autres à prendre en considération :
- Comptez environ 1000 € pour un projet d’une semaine.
- Le temps consacré à la recherche et à la sélection du prestataire partenaire.
- L’incertitude quant à la qualité si vous faites appel à une société offshore.
- L’incertitude quant aux résultats & à la valeur apportée.
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Option #3 – Embaucher un Data Analyst
Avantages :
- Un Data Analyst salarié est par définition toujours là, à disposition, prêt à intervenir à tout moment.
- Il connaît mieux votre entreprise, ses caractéristiques, ses spécificités, son environnement, ses contraintes propres.
Inconvénients :
- Chercher et embaucher un bon Data Analyst est une mission très chronophage. Ce sont des oiseaux rares.
- C’est une solution coûteuse, à éviter si vos besoins sont modestes / limités dans le temps. Comptez au minimum 50 000 € par an.
Les éléments de coûts & autres à prendre en considération :
- 50 000 € par an, vous ne trouverez pas à moins cher.
- Un process de recrutement souvent long, fastidieux, laborieux,…épuisant.
- Une implication et un engagement importants de votre part.
- Le risque d’avoir un salarié sous-utilisé pendant certaines périodes de l’année.
En clair, cette option est de loin la meilleure dans l’absolu, mais c’est aussi de loin la plus onéreuse. Passons à la dernière option, qui peut être assez intéressante.
Option #4 – Faire monter en compétences votre marketer interne
L’idée est simple : vous avez dans votre équipe un pro du marketing, voire une équipe marketing. Pourquoi ne pas leur confier l’activité de Data Analyze ? Comment ? En utilisant un outil de Data Analyze et en formant votre marketer / votre équipe à cet outil.
Avantages :
- L’avantage de l’internalisation : la personne qui s’occupe de la Data Analyze connaît très bien votre entreprise.
Inconvénients :
- Lire les lignes qui suivent…
En réalité, c’est plus compliqué que ça a en a l’air. Il faut être honnête. Choisir un outil de Data Analyze en SaaS peut sembler une option facile, peu coûteuse, et donc LA meilleure option. Mais ces outils peuvent s’avérer très coûteux…Il y a aussi beaucoup de coûts cachés à prendre en considération :
- Vous êtes enfermé dans l’écosystème de l’outil, vous êtes dépendant de l’outil. Comme il s’agit d’outils SaaS dans 95% des cas, c’est le modèle de l’abonnement qui s’applique, avec souvent un engagement annuel.
- L’installation et l’implémentation d’un outil de Data Analyze ne sont pas forcément un jeu d’enfant, ni une partie de plaisir. C’est même souvent le contraire…Vous aurez possiblement besoin de passer par les services d’un consultant IT, à moins d’avoir de très bonnes compétences techniques en interne…
- Changer de système, basculer les données d’un système à l’autre est très compliqué, et donc très coûteux / chronophage. Si vous choisissez un outil, que vous l’implémentez et que vous vous rendez compte au bout de 3 mois que ce n’est pas l’outil qu’il vous fait, il vous sera très difficile de changer…
- Utiliser un tel outil n’est pas simple. Si vos marketers sont limités niveau compétences techniques, cela peut poser de gros problèmes. Prévoyez une phase de formation…et donc des coûts supplémentaires.
- Les outils de Data Analyze permettent de créer de beaux tableaux de bord, de beaux graphiques, mais vos marketers risquent d’avoir du mal à réussir à en tirer des enseignements, à prendre à partir d’eux des décisions stratégiques. L’outil vous présentera des données, mais ne vous dira ce qu’il faut en déduire…
Les éléments de coûts & autres à prendre en considération :
- Entre 50€ et 80€ par utilisateur et par mois ($70 par mois pour Tableau).
- Le temps passé à trouver le bon outil.
- Le temps passé à demander des devis et à les comparer entre eux.
- Le temps et / ou l’argent (si vous faites appel à un consultant) pour déployer et intégrer l’outil dans votre organisation et votre SI.
- Quant au ROI, un niveau d’incertitude plutôt très élevé, car il y a beaucoup de chances que votre marketer interne n’ait pas les compétences nécessaires pour bien interpréter les données et en tirer des enseignements utiles et activables.
- Le manque de flexibilité lié au modèle de l’abonnement, qui vous oblige en général à vous engager pendant un an minimum.
- Le temps à consacrer en cas de changement d’outil (comptez 2 ou 3 semaines minimum).
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A première vue, former un ou plusieurs collaborateurs en interne à l’utilisation d’un outil prêt à l’emploi semble la solution la plus simple. Mais les coûts cachés et le niveau élevé de risque peuvent mettre en péril votre projet.
Vous avez maintenant un aperçu des différentes options qui s’offrent à vous. Il n’y a pas d’option miracle, comme vous pouvez le constater. Votre choix doit reposer sur une bonne compréhension de votre besoin, de vos attentes, de vos objectifs, de vos contraintes propres, de vos ressources (techniques, humaines…). A vous de jouer !