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Data-driven

Terme	Définition
Data-driven	Data-driven" est une expression anglaise qui signifie littéralement "conduit ou tiré par les données". Cela signifie que le pilotage d'une entreprise se fait en grande partie par l'analyse et l'utilisation des données dont elle dispose directement ou indirectement. Le concept s’applique à plusieurs domaines tels que l'optimisation de la production, de la distribution d'un service et du marketing. On parle alors de "data-driven marketing" pour désigner le marketing des données. Le data-driven est une pratique très importante car elle permet aux entreprises et organisations d'améliorer leur efficacité et leurs performances en utilisant les données dont elles disposent. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour comprendre le comportement et les préférences de leurs clients et adapter leurs produits et services en conséquence. Par exemple, un opérateur d’énergie peut utiliser les statistiques de consommation de ses clients pour prévoir la demande et ainsi optimiser sa distribution. De même, un site web peut afficher des publicités personnalisées basées sur l’historique des recherches des internautes ou encore une entreprise peut s’appuyer sur la connaissance de son marché pour élaborer une stratégie marketing efficace. En Europe, il existe plusieurs acteurs spécialisés dans le data-driven. On compte notamment des agences spécialisées comme Data Driven Consulting, Data Driven Marketing ou encore Data Driven Solutions. Il existe également des experts reconnus du domaine comme Thomas Redman qui est un pionnier de l’utilisation de données pour améliorer les performances d’une entreprise. Pour bien maîtriser le data-driven, il est important de respecter certaines bonnes pratiques : organiser et analyser correctement les données collectées, mettre en place un système interne pour collecter et analyser ces données, intégrer des outils analytiques et avoir une vision globale des différents aspects du data-driven. Le coût du data-driven dépendra du type d’activité à effectuer. Par exemple, la mise en place d’un système interne pour collecter les données nécessitera un investissement matériel et logiciel important tandis que la mise en place d’outils analytiques sera plus abordable.

Terme

Définition

Data-driven" est une expression anglaise qui signifie littéralement "conduit ou tiré par les données". Cela signifie que le pilotage d'une entreprise se fait en grande partie par l'analyse et l'utilisation des données dont elle dispose directement ou indirectement. Le concept s’applique à plusieurs domaines tels que l'optimisation de la production, de la distribution d'un service et du marketing. On parle alors de "data-driven marketing" pour désigner le marketing des données.

Le data-driven est une pratique très importante car elle permet aux entreprises et organisations d'améliorer leur efficacité et leurs performances en utilisant les données dont elles disposent. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour comprendre le comportement et les préférences de leurs clients et adapter leurs produits et services en conséquence. Par exemple, un opérateur d’énergie peut utiliser les statistiques de consommation de ses clients pour prévoir la demande et ainsi optimiser sa distribution. De même, un site web peut afficher des publicités personnalisées basées sur l’historique des recherches des internautes ou encore une entreprise peut s’appuyer sur la connaissance de son marché pour élaborer une stratégie marketing efficace.

En Europe, il existe plusieurs acteurs spécialisés dans le data-driven. On compte notamment des agences spécialisées comme Data Driven Consulting, Data Driven Marketing ou encore Data Driven Solutions. Il existe également des experts reconnus du domaine comme Thomas Redman qui est un pionnier de l’utilisation de données pour améliorer les performances d’une entreprise.

Pour bien maîtriser le data-driven, il est important de respecter certaines bonnes pratiques : organiser et analyser correctement les données collectées, mettre en place un système interne pour collecter et analyser ces données, intégrer des outils analytiques et avoir une vision globale des différents aspects du data-driven.

Le coût du data-driven dépendra du type d’activité à effectuer. Par exemple, la mise en place d’un système interne pour collecter les données nécessitera un investissement matériel et logiciel important tandis que la mise en place d’outils analytiques sera plus abordable.