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Extrait - Marketing prédictif Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing
Extraits du livre
Marketing prédictif Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing Revenir à la page d'achat du livre

Communiquer en interne ou l’art de la persuasion

La pédagogie transversale sur les données et la psychologie du consommateur

Communiquer sur les données

Le « dernier mile » de la donnée vers l’action

Dans un article paru en 2019 (janvier-février) dans la Harvard Business Review, Scott Berinato, auteur de deux ouvrages sur la Data Visualization (disponibles uniquement en anglais), constate que de nombreuses entreprises ne parviennent pas à capitaliser sur les données dont elles disposent malgré des analyses poussées, pertinentes et bien menées. Il explique cette difficulté par le « dernier mile » (https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion). Ce serait sur la dernière ligne droite pour transformer de la donnée en actions que les entreprises échoueraient. Ce constat est aussi dramatique que de créer un excellent produit pour le marché et de ne finalement pas le livrer dans les magasins. Nos produits parfaits resteront pour toujours dans un entrepôt et personne n’en fera jamais rien. Est-ce le destin que vous souhaitez pour vos analyses ? Bien sûr que non ! Alors, voyons plus en détail ce qui bloque dans la dernière ligne droite.

En 2017, Kaggle a conduit une étude à ce sujet auprès de 7000 data scientists. Kaggle est une plateforme web de Data Science qui organise des compétitions sur des jeux de données. La plateforme revendique plus de 500 000 membres actifs et est donc un observateur privilégié de la data science. Les quatre principales raisons évoquées pour expliquer l’échec du dernier mile étaient :

  • le manque de soutien de la part de la direction ou manque de soutien financier,

  • le manque...

La résistance des équipes de terrain : quelques solutions

Les prédictions contre-intuitives et les idées reçues

Dans le premier chapitre, nous avons vu que parfois des prédictions semblent justes mais ne le sont pas. Certaines prédictions sont inattendues. En effet, nos idées reçues ou nos stéréotypes (par exemple, tels clients ne sont intéressés que par le prix) nous font voir les choses d’une certaine façon et orientent nos décisions. Évidemment, toutes nos intuitions ne sont pas erronées ! Comment faire alors ? Le mieux est de s’interroger sur l’origine de nos idées (surtout lorsqu’elles impliquent une prise de décision importante) : est-ce mon expérience qui me fait penser ainsi ? Est-ce que je peux me tromper ?

Vous serez donc confronté à vos stéréotypes et idées reçues mais aussi, dans la phase de communication, à ceux de vos interlocuteurs. Il vous faudra identifier et comprendre ces idées reçues pour pouvoir les remettre dans le cadre de l’analyse. L’écoute ouverte sera votre meilleure alliée. Vous pouvez aussi questionner votre interlocuteur sur vos résultats en comparaison avec ce qu’il ou elle pensait. Qu’en pense-t-il ? Comment perçoit-il cette différence ?

Enfin...