Données et analyses - derrière et après une acquisition

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Aujourd‘hui plus que jamais, les entreprises doivent aller au-delà de l‘innovation pour développer leurs activités, rester compétitives et conserver leur pertinence. Et c‘est une combinaison de données et d‘analyses qui fournit aux entreprises les bonnes informations pour les aider à aller dans la bonne direction et au-delà de l‘innovation. C‘est exactement ce qu‘ont fait Amazon et Walmart. Leur compétitivité et leurs tactiques commerciales implacables pour devenir des leaders dans le monde extrêmement concurrentiel du commerce de détail les ont distingués de beaucoup d‘autres. Une tactique commune, l‘acquisition de concurrents plus petits dans leur secteur, est une chose que les deux entreprises ont bien fait, et les données sont au cœur de cette tactique.

Fin 2016, Walmart a renforcé sa stratégie de commerce électronique en acquérant Jet.com. Il a poursuivi en 2017 en acquérant cinq autres détaillants en ligne, notamment Moosejaw, ModCloth, Bonobos, Shoebuy.com et Hayneedle.com.

Amazon, quant à lui, a étendu cette année sa stratégie d‘expansion des magasins en dur, avec son premier magasin physique à New York et l‘achat en cours de Whole Foods.

Les acquisitions sont plus faciles à dire qu‘à faire. Les équipes à l‘origine de la plupart des conglomérats de vente au détail tels que Walmart ou Amazon n‘achètent pas des entreprises en suivant simplement leur instinct. Au contraire, elles s‘appuient fortement sur des données provenant de sources multiples pour élaborer une stratégie commerciale visant à développer leur activité. En ce qui concerne les acquisitions, les données montrent aux dirigeants du commerce de détail si une acquisition est stratégiquement faisable pour l‘entreprise.

Les données à l‘origine de la décision

De nos jours, la quantité de données dont disposent les organisations est à la fois une bénédiction et une malédiction. Les entreprises sont entourées de poches profondes de données qui leur sont propres et qui résident dans différentes applications et bases de données basées sur cloud ou sur site. Pour la plupart, ce volume de données d‘entreprise est extrêmement difficile à extraire sans assistance technique. Par conséquent, les entreprises sont continuellement confrontées au défi de dépenser une quantité énorme de temps et d‘efforts simplement pour rassembler et compiler les données.

Par la suite, les dirigeants du commerce de détail rassemblent et analysent les données afin de prendre une décision éclairée sur l‘opportunité d‘acheter ou non une autre entreprise. Mais la plupart des détaillants ne sont pas en mesure de prendre de telles décisions parce que ces données perspicaces et illusoires se trouvent à de multiples endroits. Ils passent d‘un outil à l‘autre, examinant des milliers d‘ensembles de données avant même de commencer l‘analyse. Ces processus lourds et manuels empêchent les détaillants d‘obtenir des informations en temps réel, ce qui peut les empêcher d‘être les premiers à prendre des initiatives et de devancer leurs concurrents. Jusqu‘à présent.

Les entreprises qui peuvent extraire des données et en tirer des enseignements en temps réel sont en mesure de transformer et de développer leur activité. Les détaillants ont besoin d‘extraire des données à la demande pour être en mesure de visualiser des informations complètes afin de prendre des décisions commerciales judicieuses. Dans le cas de Walmart et d‘Amazon, ils ont puisé dans de vastes sources de données pour déterminer s‘ils obtiendraient plus de valeur en se développant organiquement ou en dépensant des millions de dollars pour acquérir des entreprises bien établies. Bien sûr, nous savons ce qu‘ils ont acquis, mais pas nécessairement ce qu‘ils n‘ont pas acquis ni pourquoi.

Alignement après l‘acquisition

Au-delà des données et des calculs préalables à l‘acquisition, Amazon et Walmart sont conscients des nombreux processus de fusion et d‘acquisition nécessaires après l‘acquisition. Lorsqu‘une entreprise en acquiert une autre, la société mère doit réaligner l‘activité en consolidant pratiquement tous les départements, opérations et processus entre les deux entreprises. Dans le cas d‘Amazon et de Walmart, la consolidation des opérations commerciales et des chaînes d‘approvisionnement implique des migrations de données complexes. Pour que les conglomérats tels qu‘Amazon et Walmart disposent d‘un flux d‘informations homogène, les filiales doivent migrer leurs données de tous leurs systèmes et applications vers leur société mère.

Sans réalignement, les utilisateurs professionnels de toutes les fonctions peuvent devenir improductifs en raison du manque de données ou d‘un travail manuel inefficace pour connecter des fichiers de données provenant de systèmes et d‘applications disparates. À lui seul, un service marketing peut avoir au moins une demi-douzaine d‘applications marketing, notamment des systèmes de gestion de la relation client, d‘automatisation des campagnes marketing, d‘analyse web, d‘intelligence marketing, d‘analyse prédictive, de gestion de contenu et de gestion des médias sociaux. Des lacunes dans les rapports et les informations marketing, par exemple, apparaissent lorsque les responsables marketing utilisent des données en double provenant de différentes applications marketing, ce qui peut entraîner une baisse des performances de l‘entreprise. Pour intégrer les opérations et les processus existants, les entreprises ont besoin d‘une méthode plus intelligente pour connecter les systèmes entre eux ou pour migrer les données d‘un système à l‘autre.

Amazon et Walmart sont des exemples de la manière dont les entreprises doivent innover et se développer sur le marché concurrentiel de la vente au détail. Les entreprises de tous les secteurs devraient également se pencher sur leurs données pour dénicher des opportunités de croissance. Des données et des analyses complètes et en temps réel permettent aux professionnels de développer leurs activités et de rester compétitifs sur le marché.

Ce webcast enregistré vous permettra d‘en savoir plus sur la connexion des systèmes et des applications pour alimenter des données et des analyses riches.

Ancien responsable principal du marketing produit chez SnapLogic

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