Le coût d’un dispositif Data Analytics, pour une PME, s’échellonne entre 10 000 et 100 000 euros par an. Le niveau d’investissement va dépendre de la taille de l’entreprise, du nombre d’employés et de vos besoins. Selon nous, les entreprises devraient réserver environ 2 à 6 % de leur budget total à l’analyse des données.
La bonne nouvelle, c’est que la Data Analytics n’est plus l’apanage des grandes entreprises. Les petites et moyennes génèrent des quantités considérables de données et peuvent clairement tirer profit d’une analyse des données pour prendre de meilleures décisions.
Nous allons voir dans cet article combien une PME qui souhaite faire de la Data Analytics doit être prête à investir pour atteindre ses objectifs.
📕 Sommaire
Le budget consacré à la Data Analytics doit représenter 2 à 6 % de vos dépenses
En moyenne, les entreprises consacrent entre 2 et 6% de leurs dépenses totales à l’analyse des données, ce qui inclut le coût des outils, des salaires et des prestataires. La Data Analytics, domaine qui connaît une croissance considérable depuis quelques années, permet de convertir des données brutes (et non exploitées) en informations et en enseignements utiles à la prise de décision.
Le volume de données à disposition a également augmenté en raison de l’influence de l’Internet des objets (IoT) et des appareils connectés. Les données ont augmenté en volume tout en gagnant un nouveau niveau de diversité et de richesse. Pour qu’une entreprise soit performante, le réseau de données disponible doit être optimisé.
L’analyse de données offre la possibilité de prendre des décisions commerciales mieux informées et d’affiner les produits ou services proposés pour offrir à leurs clients une meilleure expérience. D’après une étude réalisée par SAS, 72 % des entreprises affirment que l’analyse des données a joué un rôle essentiel dans leur capacité d’innovation.
La différence de performance entre les grandes entreprises et les PME est due à l’analyse des données en tant que facteur de compétitivité. Cela souligne donc la nécessité de la Data Analytics quelle que soit la taille de votre entreprise.
Une entreprise qui a un chiffre d’affaires d’environ 2 millions d’euros doit investir près de 100 000 euros par an. D’ordinaire, cela semble être une somme importante à dépenser sur le revenu disponible, mais la plupart des entreprises de cet ordre disposent à peine des outils d’analyse de données nécessaires. Notons que cette estimation globale prend en compte le temps qui serait consacré à l’analyse des données et aux rapports par toutes les équipes.
Combien votre entreprise investit-elle aujourd’hui dans la Data Analytics ?
Si vous souhaitez vraiment maximiser la valeur de l’actif que représentent vos données clients, vous devez être prêt à investir un montant conséquent dans la Data Analytics.
Plusieurs options peuvent être envisagées pour mettre sur pied un dispositif de Data Analytics – et tout cela dépend de votre entreprise, de ses caractéristiques et de vos choix. Il y a essentiellement 3 postes de coût :
- Le coût humain (salaires).
- Le coût des outils.
- Le coût des services/prestas.
Nous vous aidons à estimer le coût de votre dispositif Data Analytics dans ce modèle gratuit que nous vous invitons à utiliser :
Le coût humain
Les personnes sont également cruciales lors de l’analyse des données, car l’objectif final est d’influencer la volonté de vos clients. Il est donc essentiel de se pencher sur la manière dont vous dénichez et tirez profit de ces talents.
Ainsi, le coût humain exige que vous identifiiez en amont ceux qui peuvent contribuer à intégrer les activités axées sur les données au sein de l’organisation. Ces personnes ont déjà des compétences analytiques dans votre entreprise, et vous pouvez les renforcer afin de réduire le coût de l’embauche de prestataires. Aussi, il convient de mettre en place une formation continue avec des outils accessibles et modernes.
Si vous êtes une PME, vous pouvez utiliser cette méthode pour réduire les coûts humains à long terme. Toutefois, vous devrez peut-être faire appel à des experts pour lancer le processus et former vos employés.
Les services
L’investissement de votre entreprise dans l’analyse des données doit être relativisé s’il s’agit d’un service acquis. Il existe des agences et d’autres entreprises qui se chargent de l’analyse des données pour d’autres sociétés, ce qui vous aiderait à déterminer le coût pour votre PME.
Par exemple, vous pourriez passer un contrat avec une agence de gestion de la relation client (CRM) pour mettre en place des flux de travail de marketing automatisés. Dans ce cas, l’agence passerait suffisamment de temps à réconcilier certaines sources de données clients. Elle contribuerait à développer un certain niveau de connaissance du client pour faciliter l’analyse ou la segmentation RFM, puis passerait aux flux d’e-mails.
Tout comme le coût humain, ce niveau de flux de travail aurait un coût distinct et jouerait un rôle essentiel dans l’investissement que votre entreprise consacre à l’analyse des données.
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Les outils
Des outils de reporting spécifiques aux PME existent pour faire de la Data Analytics. Pour en choisir un, il faut commencer par certains outils de reporting populaires comme Google Data Studio. Ce dispositif est basé sur les données de Gsheet et Google Analytics, qui se sont avérés efficaces pour analyser les données de l’entreprise.
Les entreprises trouvent toujours utiles les vrais outils de BI et achètent Metabase ou PowerBI, ce qui mène à l’étape suivante. L’étape suivante consiste à mettre en place une infrastructure de données de base avec un entrepôt de données.
Il existe Google BigQuery et des logiciels ETL comme Airbyte ou Fivetran. Pour ces outils, il existe des licences, qui varient d’un acteur à un autre, ce qui affecte le montant que votre entreprise devra dépenser.
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Le coût de l’externalisation de la Data Analytics VS recruter en interne un Data Engineer/Analyst/Scientist
En fonction du type de service qu’ils proposent, les data engineers coûtent plus ou moins chers. Pour de nombreuses entreprises, une équipe interne de data scientists semble être la seule option. Disposer d’une équipe d’analystes de données est idéal pour les grandes entreprises.
Pour les petites et moyennes entreprises, ce n’est pas une solution disponible. La plupart de ces entreprises se tournent vers l’externalisation pour commencer leur parcours d’analyse de données.
Voici une ventilation du coût d’une équipe interne de science des données par rapport au prix de l’externalisation des services de données :
Les agences/cabinets Data Analytics
Le recours à des sociétés data analytics est connu pour être fiable en raison de plusieurs facteurs. Les consultants sont connus pour leur expérience dans divers secteurs. Il est donc plus facile pour eux de fournir des résultats plus rapidement.
Un avantage de cette méthode est le niveau d’engagement qu’elle requiert par rapport à l’embauche d’un employé à temps plein. Cependant, il est essentiel de noter que ces sociétés de conseil traditionnelles coûtent environ 50 à 100 euros de l’heure. Dans certains cas, les coûts sont encore plus élevés, car le travail s’étend sur des semaines ou des mois.
Ainsi, l’engagement d’une société de conseil nécessiterait au moins 2 000 à 4 000 euros pour une semaine de travail. Même s’il s’agit de la première option d’analyse des données pour votre entreprise, elle n’est pas forcément la plus rentable. Ce n’est pas forcément une solution durable car elle dépend de facteurs externes.
Les freelances spécialisés en Data Analytics
Les freelances peuvent remplir la même fonction que les cabinets de conseil, mais à un prix inférieur en raison de la main-d’œuvre nécessaire. Il peut s’agir d’un seul freelance ayant suffisamment d’expérience pour vous aider à analyser les données de votre entreprise.
Dans la plupart des cas, le coût de l’analyse dépend toujours de la portée du projet.
Le projet sera à court terme, comme dans les cabinets de conseil traditionnels, ce qui signifie un engagement minimal. L’engagement de freelances serait estimé à 1000 $ par semaine, ce qui est considérablement abordable. Les freelances externalisés peuvent également différer dans leur qualité, c’est pourquoi le recrutement est essentiel.
Cependant, il est impossible de déterminer le retour sur investissement (ROI) et la valeur ajoutée pour l’entreprise. Les barrières linguistiques et culturelles peuvent être un problème avec l’externalisation des freelances, car la plupart se trouvent dans des pays comme la Chine et l’Inde.
Cela peut entraîner des frictions entre votre entreprise et le fournisseur de services d’analyse de données. Bien que l’externalisation des freelances puisse contribuer à réduire les dépenses, vous devez tenir compte des différences.
Monter une équipe Data Analytics en interne
Avec un consultant interne, il y a quelqu’un qui fait partie de l’entreprise depuis un certain temps. Cela permet de confier les analyses de l’entreprise à quelqu’un qui est considéré comme une personne extérieure. La seule nécessité pour que cela fonctionne est de former l’employé pour qu’il comprenne le contexte de votre entreprise et de votre secteur.
Par rapport au travail avec des consultants, cela réduit le niveau de friction avec les tâches déléguées.
Trouver le bon analyste peut être une question de temps, ce qui entrave la qualité du service fourni.
Le processus d’embauche peut également être fastidieux et nécessiter un engagement pour s’assurer de trouver la personne idéale.
On peut également craindre que les analystes à plein temps deviennent superflus pendant la saison morte. Le coût minimal du maintien en poste d’un spécialiste interne est d’environ 60 000 $ par rapport à ce que coûtent les autres analystes de données.
Certains diront même que le processus d’embauche et d’intégration d’un nouvel employé est dû à cela. Bien qu’il s’agisse d’une option fiable, elle coûterait néanmoins beaucoup plus cher à l’entreprise.
Conclusion
Les données sont essentielles au développement de votre entreprise car elles permettent d’établir des modèles de comportement. Le comportement des clients, leurs besoins et les données acquises tout au long de la gestion d’une entreprise sont autant de bénéfices de l’analyse de données. Elles améliorent la capacité d’innovation d’une entreprise et fournissent une base pour des décisions plus axées sur les données.
La Data Analytics peut être externalisée à un prestataire de services, à un freelance, ou bien gérée en interne par vos équipes. Chacune de ces options a ses avantages et ses inconvénients. Certaines sont plus coûteuses que d’autres, et leur coût varie en fonction du budget alloué à l’analyse des données.
Toutefois, si nous devions donner une fourchette, il est conseillé aux entreprises de réserver environ 2 à 6 % de leur budget total à l’analyse des données.
Les outils d’exploitation des données tels qu’Octolis peuvent réduire considérablement le coût global de l’analyse des données. Octolis dispose d’une base de données marketing intelligente qui vous permettra d’intégrer vos sources de données et vos outils de CRM ou d’automatisation du marketing.