Introduction
"On ne gère que ce que l'on mesure." Cette célèbre citation de Peter Drucker n'a jamais été aussi vraie.
Pourtant, combien de décisions stratégiques prenez-vous encore "au feeling" ? Sans données précises, sans vision claire de votre activité ?
Le pilotage par la data transforme radicalement la façon dont vous prenez des décisions financières. De l'intuition à la certitude, des suppositions aux faits.
📋 Sommaire de l'article
1. Qu'est-ce que le pilotage par la data ?
Le pilotage par la data consiste à baser toutes vos décisions sur des données fiables, actualisées et analysées, plutôt que sur l'intuition seule.
pour les entreprises data-driven selon McKinsey
Les 4 piliers du pilotage par la data
- 1.Collecte : Récupérer les données de tous vos systèmes
- 2.Consolidation : Centraliser dans un référentiel unique
- 3.Analyse : Transformer en KPI et insights
- 4.Action : Décider et mesurer l'impact
2. Les données essentielles à collecter
Données financières (le socle)
1. Trésorerie
- •Solde bancaire actuel et prévisionnel à 90 jours
- •Flux entrants/sortants quotidiens
- •Délai moyen de paiement clients/fournisseurs
2. Chiffre d'affaires
- •CA journalier/hebdomadaire/mensuel
- •CA par produit/service et par canal
- •Évolution vs période N-1
3. Rentabilité
- •Marge brute par produit/service
- •Marge opérationnelle et seuil de rentabilité
- •EBITDA / EBIT
Données commerciales (la croissance)
KPI commerciaux clés
Pipeline : Nombre d'opportunités par étape + taux de conversion
Acquisition : CAC (Coût d'Acquisition Client) + ROI par canal
Rétention : Taux de churn + LTV (Customer Lifetime Value)
Données opérationnelles (l'efficacité)
- ✅Productivité : Nombre de projets livrés, temps moyen de production
- ✅Qualité : NPS, taux de satisfaction, réclamations
- ✅Stock : Rotation, valeur, taux de rupture
"Citation importante ou témoignage. Cette section permet de mettre en avant un message fort ou une phrase impactante."
"Nom de l'auteur, Fonction"7. L'accompagnement Klarity
Notre méthodologie en 3 phases
Phase 1 : Audit data (1 semaine)
Nous analysons votre maturité data actuelle et identifions les opportunités.
- ✅Cartographie de vos sources de données
- ✅Évaluation de la qualité des données
- ✅Identification des KPI critiques
- ✅Définition de l'architecture data
Livrable : Document d'audit avec roadmap priorisée
Phase 2 : Mise en place (2-4 semaines)
Nous créons votre infrastructure data et vos dashboards.
- ✅Connexion des sources de données
- ✅Nettoyage et standardisation
- ✅Création des dashboards par profil
- ✅Formation de vos équipes
Livrable : Dashboards opérationnels + documentation
Phase 3 : Accompagnement continu
Nous vous aidons à tirer le maximum de vos données.
- ✅Analyse mensuelle avec notre CFO expert
- ✅Optimisation continue des dashboards
- ✅Ajout de nouveaux KPI selon besoins
- ✅Support et maintenance
Nos offres sur-mesure
Chaque entreprise a des besoins uniques. Nous adaptons notre accompagnement selon votre maturité data, vos sources de données et vos objectifs.
| Profil | Ce que nous mettons en place |
|---|---|
| 🔹 Starter (PME 5-20 pers.) |
• 1 dashboard consolidé multi-sources • 10-15 KPI essentiels adaptés à votre activité • Formation de votre équipe • Outils : Google Looker Studio ou Airtable |
| 🔹 Growth (Scale-up 20-100 pers.) |
• 3 dashboards spécialisés (CEO, Finance, Commercial) • 30-40 KPI avec analyse avancée • BI avancée (Metabase ou Tableau) • Réunion mensuelle d'analyse avec notre CFO |
| 🔹 Enterprise (100+ pers.) |
• Dashboards illimités par département • BI complète avec analyse prédictive • Architecture data évolutive • CFO as a Service inclus |
💡 Tarification sur-mesure
Le budget dépend du nombre de sources à intégrer, de la complexité de vos données et du niveau d'accompagnement souhaité. Réservez un audit gratuit pour obtenir un devis personnalisé.
3. Outils de Business Intelligence pour PME
Pour les petites structures (< 20 personnes)
| Outil | Prix | Avantages |
|---|---|---|
| Google Looker Studio | Gratuit | Simple, intégration Google Sheets |
| Airtable | 20-50€/mois | No-code, flexible, beau design |
| Microsoft Power BI | 10-20€/user/mois | Puissant, intégration Microsoft 365 |
Pour les scale-ups (20-100 personnes)
| Outil | Prix | Caractéristiques |
|---|---|---|
| Metabase | Gratuit ou 85€/mois | Open-source, puissant, interface intuitive |
| Tableau | 70€/user/mois | Référence du marché, très puissant |
| Qlik Sense | 30-70€/user/mois | Analyse associative unique |
Conseil Klarity : Pour une PME, commencez avec Google Looker Studio ou Airtable. Passez à Metabase ou Tableau lorsque vous dépassez 20 employés.
4. Comment analyser vos données
Les 5 types d'analyses
1. Analyse descriptive (Que s'est-il passé ?)
Observe le passé. KPI historiques, comparaisons périodes.
Exemple : Notre CA a baissé de 15% en septembre vs août.
2. Analyse diagnostic (Pourquoi est-ce arrivé ?)
Identifie les causes. Corrélations, segmentations.
Exemple : La baisse est due à 3 gros clients perdus + saison creuse.
3. Analyse prédictive (Que va-t-il se passer ?)
Projections futures. Modèles statistiques, tendances.
Exemple : Si la tendance continue, on sera à -20% en octobre.
4. Analyse prescriptive (Que devrait-on faire ?)
Recommandations d'actions. Scénarios, optimisation.
Exemple : Lancer une campagne de réactivation + accélérer le recrutement commercial.
5. De la donnée à l'action : processus en 6 étapes
Étape 1 : Définir vos objectifs business
Avant de collecter des données, clarifiez ce que vous voulez accomplir.
- •Quel est notre objectif principal ? (croissance, rentabilité, efficacité)
- •Quels sont les 3-5 KPI les plus importants ?
- •Quelles décisions devons-nous prendre régulièrement ?
Étape 2 : Identifier les données nécessaires
Pour chaque KPI, déterminez quelle donnée brute est nécessaire, où elle est stockée, et comment la récupérer automatiquement.
Étape 3 : Collecter et consolider
- ✅Connecter tous vos outils (API, connecteurs)
- ✅Centraliser dans un data warehouse
- ✅Nettoyer et standardiser les données
- ✅Automatiser la collecte quotidienne
Étape 4 : Créer vos dashboards
Bonnes pratiques pour vos dashboards
✅ 1 dashboard = 1 audience (CEO, finance, commercial, ops)
✅ Maximum 5-7 KPI par vue pour ne pas surcharger
✅ Visualisations claires et simples (graphiques, courbes, jauges)
✅ Mise à jour temps réel ou quotidienne minimum
Étape 5 : Analyser et interpréter
Questions à se poser :
- •Quelle est la tendance ?
- •Y a-t-il des anomalies ?
- •Quelles sont les corrélations ?
- •Quelles hypothèses pouvons-nous formuler ?
Étape 6 : Décider et mesurer
- 1.Formuler une décision basée sur les données
- 2.Définir les indicateurs de succès
- 3.Mettre en œuvre
- 4.Mesurer l'impact
- 5.Ajuster si nécessaire
Règle d'or : Une donnée qui ne génère pas de décision ou d'action est une donnée inutile. Ne collectez que ce qui vous fait avancer.
6. Les erreurs à éviter
❌ Erreur 1 : Data for data
Ne collectez que les données dont vous avez réellement besoin. Trop de données tue l'information.
❌ Erreur 2 : Dashboards jamais consultés
Un dashboard qui n'est pas regardé tous les jours ne sert à rien. Facilitez l'accès et rendez-le indispensable.
❌ Erreur 3 : Paralyse de l'analyse
N'attendez pas d'avoir des données parfaites pour agir. Commencez avec ce que vous avez et itérez.
Conclusion
Le pilotage par la data n'est pas réservé aux géants de la tech. Toute entreprise peut et doit devenir data-driven pour rester compétitive.
Les 5 points clés à retenir :
- ✅23x plus de chances d'acquérir de nouveaux clients
- ✅19x plus rentable que les concurrents non data-driven
- ✅Anticipation des problèmes et opportunités
- ✅Décisions plus rapides et mieux informées
- ✅ROI mesurable sur chaque initiative
Il est temps de passer du feeling aux faits. 📊
Prêt à devenir data-driven ?
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Lors de cet audit, nous allons :
- ✅Analyser votre maturité data actuelle
- ✅Identifier les quick wins
- ✅Définir les KPI essentiels pour vous
- ✅Proposer une roadmap data sur-mesure
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