MVP ou MVA ?

Pour faire face à la rapidité avec laquelle les tendances de la technologie et les habitudes de consommation évoluent, les entreprises ont besoin d’une approche agile, de la flexibilité et de la réactivité dans la prise de décisions. Aujourd’hui, investir dans un système décisionnel et s’inscrire à des méthodes agiles sont des coûts de renoncement (opportunity cost) pour innover.

Quelle devrait être l’approche et quelles sont les tendances aujourd’hui ?

Minimum Viable Analytics

Pour mieux comprendre ce concept, comprenons l’approche MVP (minimum viable product) des startups évangéliser par Steve Blank and Eric Ries.

Minimum Viable Product MVP

L’image si dessus est un exemple du développement d’une voiture d’une manière itératif, avec une évolution incrémentale du produit.

Un MVP est un processus itératif : vous identifiez votre hypothèse, vous trouvez la façon la plus simple et rapide de valider cette hypothèse et vous utilisez les résultats du test pour faire évoluer le produit.

Le mantra des startups consiste à livrer un « minimum viable product» au plus vite possible et à orienter les efforts de développement des produits et de marketing vers un produit qui est adapté aux besoins du marché, pour que le client commence à utiliser le produit, plutôt que de passer des mois à développer quelque chose que personne ne va utiliser.

Les projets décisionnels et les projets data doivent être considérés comme un processus, plutôt qu’un projet, ou un objectif ou une release du produit dont le but est de capitaliser sur les retours pour adapter les développements aux besoins dynamiques et en même temps, pour que les utilisateurs adoptent ces outils à travers des formations, et la gestion du changement.

Offrir davantage de valeur avec les ressources existantes, est l’objectif du décisionnelle « Lean » (Lean analytics). Au fur et à mesure que l’économie se resserre, les projets décisionnels devront adopter de nouveaux principes et pratiques pour se développer.

L’approche agile

Ce processus agile augmente la responsabilité des analystes, des équipes décisionnelles, des chefs de projet dans la création du produit, pour collecter, traiter et analyser les données et les utiliser pour faire évoluer le projet décisionnel.

Self-service BI et l’analyse visuelle

Les divers outils d’analyses qui font partie de l’ensemble du Minimum viable analytics utiliser par l’équipe décisionnelle va sûrement changer au fil du temps, car le niveau de reporting qui était minimum nécessaire lors du lancement ne suffira plus pour répondre aux besoins d’une entreprise en pleine croissance et des produits de plus en plus complexe. Donc, le débat de Créer versus Acheter est pertinent pour les différentes étapes de la croissance de l’entreprise. En mode startup le coût de renoncement de créer et de maintenir des outils d’analyses internes personnalisées l’emporte souvent sur les avantages, mais avec le temps, en particulier en cas de hyper croissance, cette tendance peut changer.

L’intelligence Augmentée

Einstein Discovery fait sortir automatiquement des recommandations à partir des données que les commerciaux ne pouvaient normalement pas voir, avec une histoire cohérente qui explique ces informations et permet aux utilisateurs de les exploiter. Einstein Analytics recommande également des actions, et permet de mieux comprendre comment les recommandations ont été déduit — en guidant les utilisateurs grâce à un chemin plus intelligent pour accélérer les ventes, améliorer le service client et optimiser les campagnes de marketing.

D’autres exemple d’intelligence augmentée utiliser par Qlik et MicroStrategy sont la possibilité d’interagir avec vos données à travers des chatbots / des systèmes de messagerie et même des commandes vocales avec Alexa.

Sans une approche ‘lean’ et agile c’est compliquer de s’adapter à ces nouvelles tendances pour innover.

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#Innovation #Polymath #Minimalist #Biohacker

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