Comment les dirigeants combinent données et intuition pour prendre de meilleures décisions

Du cours de la montée de la transformation numérique au cours des deux dernières décennies, la promesse des données a pris de l'ampleur. Il ne fait aucun doute que les données sont essentielles pour comprendre vos clients, développer votre entreprise et mesurer le succès, mais ce n'est pas la seule chose dont vous avez besoin. De bonnes décisions nécessitent à la fois des données ainsi que intuition.

Beaucoup de gens en sont venus à croire à tort que les données sont reines et que l'intuition est le bouffon. Parfois, il semble que les deux soient engagés dans un bras de fer, assurant qu'aucun ne peut régner avec la présence de l'autre.

Cela ne pourrait pas être plus éloigné de la vérité. L'intuition joue également un rôle dans toutes les bonnes décisions. Lorsque les données et l'intuition sont associées, elles créent un cycle de rétroaction qui affine et renforce les modèles mentaux. L'intuition peut conduire à la bonne question à poser sur les données, l'histoire qui en résulte informant l'intuition. L'intuition peut nous avertir lorsque les données sont incomplètes ou présentent des problèmes de qualité. Alors que les données peuvent nous aider à reconnaître quand nous opérons à partir de préjugés ou que les circonstances ont changé.

Cela est important à une époque d'incertitude croissante, avec de nouveaux défis commerciaux à chaque coin de rue. Les données peuvent donner une solide compréhension du passé, mais lorsque nous sommes trop pris dans la précision - dans l'exactitude, dans l'élaboration du modèle de données parfait - nous pouvons passer à côté de ce qui se passe juste devant nous. L'intuition peut nous aider à comprendre rapidement la directionnalité, qui peut avoir autant d'impact sur la prise de décision que n'importe quel chiffre quantitatif. Lorsqu'elles sont utilisées de manière appropriée, l'intuition et les données peuvent être vos deux principaux alliés pour remporter la victoire contre l'incertitude.

Prise de décision dans le monde réel

Nous nous sommes entretenus avec Michael Nolting, directeur principal des services numériques et de l'analyse des données chez Volkswagen, et Michael Sasaki, ancien vice-président du Global Head of Customer Success and Support chez Mitek, pour apprendre comment leurs entreprises équilibrent les données avec l'intuition pour prendre des décisions et générer des résultats commerciaux.

Tableau : Comment les décisions sont-elles prises dans votre entreprise ?

Nolt : Nous avons travaillé très dur au cours des dernières années pour que notre production de voitures soit basée sur les données [chez Volkswagen]. Nous avons créé une plate-forme appelée Snowpark, qui a récolté toutes les données que nous avions de nos essais routiers et de nos clients. Nous avons analysé s'il y avait un écart en termes d'utilisation de la voiture.

Si nous comprenons comment les vrais clients utilisent nos voitures, nous pouvons construire des voitures en fonction de leurs besoins et fournir de meilleurs produits, tout en minimisant le coût global.

Chez Volkswagen, nous prenons des décisions basées sur nos instincts et nos données. Les données sont préférées et peuvent être utilisées pour optimiser progressivement quelque chose. Votre instinct est nécessaire pour l'exploration, lorsque vous prenez des décisions difficiles basées sur un manque de données (en raison d'un manque de données, d'un trop grand nombre de dimensions d'entrée, d'une taille d'effet trop faible ou d'une trop grande connaissance du contexte nécessaire). Le cœur de métier doit être déplacé le plus loin possible dans la zone de données.

Pour la prise de risque, il faut une hiérarchie basée sur la quantité de risque à prendre. Les dirigeants de niveau C doivent prendre des risques.

Les données de notre flotte MOIA (une solution de mobilité partagée à Hambourg et Hanovre), se sont démocratisées. Il est accessible à toute personne chez Volkswagen disposant d'un compte.

Notre objectif est de démocratiser en interne toutes nos données. Nous construisons actuellement un énorme entrepôt de données dans mon département, où nous voulons permettre à chaque entreprise [utilisateur] d'importer et d'analyser des données. Nous faisons de chaque entreprise [utilisateur] un ingénieur de données/data scientist.

Sasaki : Prendre des décisions [chez Mitek] nécessite un alignement entre les parties prenantes. En fin de compte, il y a les décideurs finaux, et ce sont généralement les experts fonctionnels qui finissent par prendre la décision. Mais nous passons beaucoup de temps à nous rencontrer et à nous assurer que nous avons tous les mêmes informations et que nous examinons les mêmes données, que nous comprenons les données et que nous nous entendons sur les définitions.

Tableau : Comment équilibrez-vous les données, l'intuition et l'expérience lorsque vous prenez des décisions ?

Nolt : L'intuition est nécessaire pour les questions lourdes lorsque les gens doivent finalement prendre des risques et qu'il n'y a pas suffisamment de données disponibles en raison de la grande complexité du modèle/de la question.

Nous sommes toujours dans la zone intestinale avec une part de notre cœur de métier et voulons le déplacer étape par étape dans la zone des données pour devenir une entreprise axée sur les données. Néanmoins, les projets d'innovation ou d'exploration de nouvelles opportunités commerciales resteront toujours en partie dans la zone intestinale. Quel est le défi avec la zone intestinale, si votre cœur de métier est toujours là ? Dans la zone intestinale, si vous voulez répondre à une question qui comporte un risque élevé (lire : des millions de dollars que vous pourriez perdre), vous avez besoin de gestionnaires de l'entreprise qui sont prêts à prendre le risque. En fonction de cela, nous avons bien sûr une hiérarchie. Sur la base du risque estimé en euros, nous avons différents niveaux de management, qui peuvent prendre les risques. Si le risque est d'environ des millions, le niveau C intervient.

Sasaki : Ils sont tous liés dans mon esprit.

Les données sont super importantes. Avec les données, vous commencez à voir un hybride de données informant votre instinct. Vous prenez des décisions basées sur les données des clients. Et c'est cette expérience que vous avez de travailler avec les données, et voir les résultats que vous avez obtenus avec les clients vous aide vraiment à vous rendre au bon endroit. Cette expérience est super importante pour travailler avec les données.

Donc je ne dirais pas que c'est l'un ou l'autre. C'est un hybride des deux en ce moment. Et les deux sont super importants. L'intestin est guidé par les données.

Tableau : Quand savez-vous que vous disposez de suffisamment de données pour prendre une décision ?

Nolt : Vous ne pouvez pas dire : « Avons-nous suffisamment de données ? » ou "N'avons-nous pas assez de données ?" Il s'agit davantage de connecter les bons systèmes et d'avoir de bonnes données. La question est toujours entre qualité et quantité.

Lorsque les entreprises subissent une transformation des données, le gros problème est la qualité des données au début. Vous devez vraiment examiner les données si vous pouvez travailler avec ou non. Pour certains tableaux de bord, vous avez besoin de données de vente de haute qualité. Vous avez besoin de gestionnaires de données.

Pour les grandes tailles d'effet, vous avez besoin d'une petite quantité de données (par exemple, à partir de petites flottes de voitures). Nous voulions savoir comment nos clients commerciaux comme [société de transport de colis] DPD utilisent leur voiture par rapport aux chauffeurs de notre solution de mobilité partagée, MOIA. Ces données peuvent être collectées à partir d'une flotte de test. Si nous voulons mesurer de petites tailles d'effet, nous prenons les données de notre grande flotte.

Nous utilisons également les tableaux de bord Tableau pour nous aider à hiérarchiser les composants produits en fonction de la pénurie de composants dont nous disposons. Un tableau de bord prédit les commandes des composants dont nous avons besoin. C'est vraiment complexe, il y a des milliards de combinaisons. Et puis nous faisons le calcul et commandons les composants lorsque nous avons une pénurie. Il en résulte un processus de production optimal.

Sasaki : Il y a cinq à dix ans, les données manquaient. Et maintenant, il y a tellement de données. Essayer de comprendre quelles données sont importantes est vraiment la clé et le défi. Parce que vous pouvez consulter les données pour justifier presque toutes les décisions que vous souhaitez prendre. Et c'est un piège dans lequel vous pouvez tomber, où vous avez la décision que vous voulez prendre, et vous cherchez les données pour la justifier, de sorte que les données révèlent vraiment le chemin que vous devez suivre.

La question est donc de savoir quand savez-vous que vous disposez de suffisamment de données pour prendre une décision ?

Je dirais, eh bien, voici mon expérience de réussite client avec des décisions liées aux clients. Vous pouvez jeter un coup d'œil aux points positifs des clients pour voir quelles données étaient présentes pour obtenir le résultat souhaité que vous avez fourni dans le passé. Nous examinons donc beaucoup les résultats qui ont été déterminés, puis les données vraiment importantes qui ont vraiment motivé cette décision. Nous allons donc les identifier et vraiment les distinguer.

Nous nous appuyons également beaucoup sur notre équipe d'analystes de données. Chez Mitek, il existe de nombreux types de configurations d'équipes de données. Il y a une décentralisation, où il y a un analyste de données dans différentes fonctions - une en marketing, une en finance, une en réussite client. Vous pouvez avoir une fonction centralisée où tout cela n'est qu'une seule équipe. Mais les analystes de données travaillent sur toutes les demandes qui arrivent, quelle que soit la fonction d'où elles proviennent.

J'ai créé et développé un rôle d'analyste de données au sein de l'équipe de réussite client. C'était super important pour plusieurs raisons. Je crois qu'un analyste de données doit être un expert en analyse de données, mais aussi un expert fonctionnel dans ce pour quoi il analyse les données. Avoir un analyste de données dans l'équipe de réussite client est précieux pour comprendre les données client. Je m'appuie sur mes analystes de données lorsqu'ils ont le temps de m'aider à décider quand nous avons suffisamment de données pour prendre une décision. Et c'est un exercice d'équilibre entre être inexact et être inactif.

Qu'est-ce qui est le plus coûteux : prendre la mauvaise décision ou ne rien faire du tout ? Je ne sais pas si vous avez déjà l'impression d'avoir suffisamment de données, mais vous arrivez à un point où vous êtes suffisamment à l'aise pour pouvoir passer un appel basé sur les données.

Tableau : Il est facile d'examiner les données et d'oublier que les chiffres représentent de vrais clients humains. Comment pouvons-nous nous défendre contre cette erreur ?

Sasaki : Je suis en contact avec le client ; Je suis responsable du client et du chiffre d'affaires. L'équipe de développement de produits a ses propres objectifs, et il ne s'agit pas toujours nécessairement de l'humain, ou peut-être qu'ils ne le comprennent pas, et ce n'est pas de leur faute. C'est ma responsabilité en tant que leader du côté client, de mettre un visage sur ce chiffre, ce point de données.

Il y a certaines choses que les dirigeants peuvent faire pour essayer de donner un visage humain aux données. Nous avons lancé de nombreux programmes dans notre entreprise. L'un est un déjeuner-causerie. Nous amènerons un client et paierons le déjeuner pour toute l'entreprise. Désormais, les ingénieurs peuvent entendre le client et ils peuvent relier les mesures qu'ils examinent et vers lesquelles ils se dirigent à un être humain, à un objectif.

Tableau : Comment les jeunes en début de carrière peuvent-ils commencer à « entraîner » leur instinct ?

Nolting: Les jeunes doivent apprendre à avoir des échecs et prendre le risque de prendre des décisions. C'est une chose culturelle avec laquelle les entreprises allemandes luttent. Vous ne pouvez entraîner votre instinct qu'en acquérant de l'expérience et en faisant des erreurs, puis vous pouvez prendre le risque de prendre des décisions plus difficiles à l'avenir. Chez Volkswagen, nous avons créé un environnement de sécurité psychologique, où les échecs sont acceptés. Pour y parvenir, vous devez avoir la bonne culture d'entreprise et de données.

Sasaki : [Chez Mitek,] nous commençons par l'expérience des données. Les dirigeants de mon équipe ont transformé les responsables de la réussite client en analystes de données. Nos analystes de données ont fourni les outils dans Tableau pour transformer les responsables de la réussite client en analystes de données. Maintenant, si vous regardez les vues dans Tableau, dans l'ensemble de l'entreprise, 70 % des vues proviennent de mes responsables de la réussite client.

Vous ne pouvez pas avoir peur des données. Vous devez saisir chaque opportunité comme une expérience et obtenir autant d'expériences que possible avec les données, qu'elles soient positives ou négatives. Cela va être vraiment précieux pour faire confiance à votre instinct. Entrez simplement là-bas, comprenez les données, jouez avec, posez des questions et obtenez autant d'expériences, positives ou négatives, que vous le pouvez. Et cela entraînera vraiment votre instinct.

Si vous avez des données, vous ne pouvez pas les contredire. Il n'y a pas de meilleure façon de travailler avec d'autres fonctions et d'autres dirigeants et d'autres membres de l'équipe que de les faire disposer des données. Lorsque vous apportez les données à la conversation, vous pouvez vous aligner très rapidement. Vous pouvez prendre des décisions ; vous pouvez même persuader les clients. Ce sera une réunion axée sur les données, ce sera une discussion axée sur les données. Les réunions et les décisions se déroulent beaucoup plus rapidement car ils sont simplement mieux informés grâce aux données. »

Êtes-vous prêt à diriger avec des données ?

Les leaders axés sur les données sont mieux équipés pour s'adapter au changement et ils comprennent les nuances de la prise de décision dans un paysage commercial en évolution rapide. Ils savent que les données, complétées par l'expérience et l'intuition, sont essentielles au succès de leurs organisations. Visite Tableau pour les cadres pour en savoir plus sur la façon dont les données influencent une nouvelle génération de chefs d'entreprise et comment Tableau peut propulser Un flux efficace peut augmenter transformation des données.