Pipelines de données automatisés : principaux avantages et recommandations

Avec une solution de pipeline de données automatisé, les données sont automatiquement extraites, transformées et chargées dans le warehouse. Elles sont nettoyées et dédupliquées à l’entrée, et les schémas sont mis à jour automatiquement au fur et à mesure de l’évolution des modèles de données : les data engineers peuvent ainsi déplacer leur attention de la maintenance d’intégrations fiables vers l’écriture des meilleures requêtes et la production d’insights plus pertinents pour leurs parties prenantes.

#2 Visualiser et tirer des insights de vos données sans cloisonnement
Les silos de données rendent difficile l’obtention d’une vision globale. Lorsque les données sont dispersées entre différents services et systèmes, les enseignements qu’une vue unique de données connexes pourrait révéler se perdent. Cela peut entraîner des inefficacités et des occasions manquées d’identifier des schémas révélant des tendances de satisfaction client, des opportunités d’upsell, voire un risque de churn.

Un pipeline de données automatisé aide à résoudre ces problématiques en offrant un moyen simple de regrouper des données issues de sources disparates dans un emplacement central. Avec un point unique pour interroger des données liées, les data engineers peuvent plus facilement rédiger les requêtes permettant de détecter ces schémas et corrélations, et consacrer davantage de temps à produire des rapports exploitables, plus simples à comprendre pour les parties prenantes.

#3 Exploiter des indicateurs en temps réel pour prendre rapidement des décisions stratégiques
Où se trouvent vos données clés ? Qu’il s’agisse d’informations sur le trafic de votre site, de données sur la manière dont les clients interagissent avec votre produit, ou de données financières critiques susceptibles d’indiquer comment les marchés vont réagir ce trimestre, pouvoir accéder rapidement aux données est indispensable pour prendre des décisions en temps utile.

Par exemple, en utilisant les données pour comprendre quand et quels clients sont les plus susceptibles de résilier, les équipes Customer Success peuvent prendre des mesures proactives pour réduire le churn, en intensifiant leurs efforts afin de les maintenir satisfaits et engagés.

Avec vos outils actuels, combien de temps faudrait-il pour organiser toutes ces données au même endroit ? Combien de rapports devriez-vous exécuter ? L’alimentation d’un dashboard à partir d’un warehouse central, utilisant des pipelines rapides pour streamer les données au fil des changements, peut réduire la mise à jour de vos tableaux de bord de direction à quelques minutes, au lieu d’heures, de jours, voire de semaines.

#4 Créer des dashboards de parcours client centrés sur les parties prenantes
Les pipelines de données constituent le socle nécessaire pour alimenter vos outils de data visualisation. Et sans data visualisation, il ne vous reste qu’un ensemble de données difficile à interpréter — et encore plus difficile à transformer en actions.

Un pipeline de données automatisé peut vous aider à mieux comprendre les retours clients et à ajuster vos offres en conséquence, en mettant en forme des données combinées sous la forme d’une visualisation du parcours client. Les dashboards de parcours client sont un moyen efficace de montrer aux parties prenantes « ce qui se passe » dans les données et de mettre en évidence les zones où de petits ajustements peuvent améliorer les résultats business.

#5 Entretenir en continu la relation client grâce à des insights comportementaux
Avec l’ensemble de vos données clients centralisées, vous pouvez commencer à suivre les comportements et interactions sur l’ensemble des canaux. Vous obtenez ainsi une vision complète de bout en bout du parcours client, afin de mieux comprendre leurs besoins et de continuer à leur apporter de la valeur.

Avec un pipeline de données automatisé, vous n’avez même pas besoin d’attendre qu’il soit trop tard pour observer les effets d’un changement sur le parcours client et intervenir. Vous pouvez au contraire détecter rapidement si une évolution des produits utilisés par un client entraîne une avalanche de tickets de support, et mobiliser des ressources supplémentaires avant que cela ne se traduise par une baisse du score NPS (Net Promoter Score).

Vous pouvez aller plus loin en mettant en place un « Customer Health Program » en réponse aux difficultés rencontrées par plusieurs clients : suivre en temps réel, via des métriques d’usage, si les participants au nouveau programme utilisent davantage vos fonctionnalités, et identifier rapidement quels clients sont susceptibles d’investir davantage auprès de votre entreprise en conséquence — et lesquels restent susceptibles de résilier.