La prise de décision complexe est devenue de plus en plus difficile à mesure que l'excellence opérationnelle et la productivité, en particulier au sein des organisations marketing, deviennent des avantages concurrentiels vitaux. Dans l'ensemble, les entreprises et les investisseurs les plus prospères dépendent d'une prise de décision rapide et précise, allant de la maturation des prospects aux décisions de recrutement et d'investissement.

Les recherches montrent que les entreprises prennent jusqu'à trois milliards de décisions par an et une récente enquête de Gartner a révélé que 65 % des décisions sont plus complexes (impliquant plus de parties prenantes ou de choix) qu'elles ne l'étaient il y a deux ans.

Aujourd'hui, de nombreuses entreprises, et les spécialistes du marketing qui les servent, ont besoin d'une meilleure compréhension pour combler le fossé entre les quantités massives de données et les décisions commerciales. Seules 24 % des entreprises déclarent être "axées sur les données", tandis que d'autres sont confrontées à des opportunités manquées, à des inefficacités et à des risques commerciaux accrus. La société S&P moyenne perd 250 millions de dollars par an en raison d'une mauvaise prise de décision.

L'intelligence décisionnelle est un cadre qui comble le fossé entre les informations et les décisions. Il permet aux organisations de prendre de meilleures décisions, cohérentes et basées sur les données. Les dirigeants et les équipes peuvent prendre des décisions éclairées à tous les niveaux de l'entreprise !

Qu'est-ce que l'intelligence décisionnelle ?

L'intelligence décisionnelle (DI) est une discipline en évolution qui combine données, analyse, IA, automatisation et expérience pour prendre de meilleures décisions. DI aide à guider les décideurs avec des informations exploitables à l'aide de techniques d'optimisation, de simulation et d'analyse décisionnelle.

Contrairement aux approches décisionnelles traditionnelles, qui reposent fortement sur l'intuition et l'expérience, DI intègre des approches méthodiques, analytiques et axées sur les données.

L'ID ne se concentre pas seulement sur la technologie, mais sur la façon dont elle augmente les processus décisionnels humains. Il s'agit d'un domaine multidisciplinaire s'appuyant sur l'expertise de divers domaines, notamment l'informatique, les statistiques, la psychologie, l'économie et les affaires.

Selon le Dr Loren Pratt, chef de l'offre scientifique et co-fondateur du fournisseur de logiciels DI Quantellia, et auteur de "LINK: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World", un autre concept clé de DI est la conception de décisions comme les organisations conçoivent des maisons, des bâtiments et des avions - en créant d'abord un plan.

Tout comme un plan directeur, une conception de décision aide à aligner toutes les personnes impliquées dans cette décision - y compris les parties prenantes - autour de sa justification. Elle a découvert qu'en traitant les décisions comme un problème de conception, vous pouvez appliquer de nombreuses meilleures pratiques de conception, telles que l'idéation, la documentation, le rendu, le raffinement, l'assurance qualité et la pensée conceptuelle.

En 2019, la première décisionnaire en chef de Google, Cassie Kozyrkov, a créé une nouvelle discipline d'ingénierie de l'intelligence décisionnelle pour compléter la science des données avec la science du comportement, l'économie et la science de la gestion afin de se concentrer sur le prochain avantage commercial au-delà des données.

Les décisions intelligentes sont conçues, simulées, automatisées, surveillées et ajustées.

Creusez plus profondément : Pourquoi être axé sur les données décision -la fabrication est la base d'une CX réussie

Ce que l'intelligence décisionnelle n'est pas

Sciences de la décision. La science de la décision a généralement été associée au côté qualitatif des données. DS est le terme général, tandis que «l'intelligence décisionnelle» est le côté opérationnel.

Veille stratégique . De manière générale, l'intelligence stratégique consiste à utiliser les informations BI pour piloter et soutenir la stratégie. Nous appelons également cela l'intelligence du marché qui fournit aux entreprises les tendances actuelles de l'industrie et donne un sens au comportement des consommateurs pour naviguer dans un plan d'action futur.

Décisions calculées. Chaque sortie ou recommandation n'est pas une décision, dit Kozyrkov. Dans la terminologie de l'analyse décisionnelle, une décision n'est prise qu'après une allocation irrévocable de ressources. Si vous pouvez changer d'avis gratuitement, aucune décision n'a encore été prise.

Applications de l'intelligence décisionnelle

DI s'applique à divers problèmes de prise de décision, tels que l'allocation des ressources, la gestion des risques, la planification stratégique et, oui, le marketing. Je l'ai utilisé pour développer des systèmes et des plates-formes pour des décisions complexes en matière d'énergie, de finance, de politique et de marketing.

Notre dernière plateforme de démarrage a pris en charge l'ID pour les cadres de mise sur le marché, réduisant le processus de prise de décision de neuf mois à une fraction de temps avec une visibilité, une formation et des impacts accrus.

DI a été appliqué dans les demandes de crédit ou la détection de fraude dans les services financiers. Il a été utilisé dans le commerce de détail pour déterminer la quantité de stock à acheter, les niveaux de stock optimaux ou les prévisions de prix. Selon le Dr Loren Pratt, l'utilisation de l'intelligence décisionnelle peut avoir un impact positif sur les décisions fondées sur des preuves en cas de crise sanitaire.

D'autres cas d'utilisation incluent la satisfaction client, l'attribution marketing et les stratégies concurrentielles et de mise sur le marché. Les conceptions du cadre de ces décisions étaient standard pour GTM; cependant, la mise en œuvre a nécessité la création d'une plate-forme d'entreprise, une formation et un support de données. Mais au final, ce délai de prise de décision est passé de neuf à un à trois mois. L'impact moyen était de plus de 10 millions de dollars, y compris une entreprise de vêtements découvrant une nouvelle source de revenus de 90 millions de dollars embrassant la plate-forme.

Approfondir : automatisation les décisions avec un contexte situationnel en temps réel

Avantages de l'intelligence décisionnelle

L'associée principale de McKinsey, Kate Smaje, déclare que les organisations accomplissent désormais en 10 jours ce qui leur prenait auparavant 10 mois. Avoir DI prend en charge le rythme sans cesse croissant des décisions nécessaires pour rester compétitif.

Le premier avantage est que l'ID aide les dirigeants à prendre des décisions complexes avec des informations plus ciblées et plus complètes. Lorsque vous concevez les décisions, vous pouvez structurer les informations inter-organisationnelles en fonction de buts ou d'objectifs spécifiques. Avoir ce type de visibilité facilite la navigation dans les compromis entre des objectifs concurrents. Il élimine davantage la paralysie de l'analyse que l'on trouve dans la plupart des décisions stratégiques et tactiques de haut niveau.

Ensuite, DI réduit le risque et l'incertitude. Les décideurs disposant de données et d'informations en temps réel peuvent tirer parti de l'ID pour identifier et atténuer de manière proactive les risques potentiels. Grâce à la visibilité des compromis, les organisations peuvent mieux appliquer les plans de risque/récompense pour éviter les erreurs coûteuses qui entravent un avantage concurrentiel.

L'intelligence décisionnelle améliore l'efficacité et la productivité. En automatisant des processus décisionnels spécifiques et en fournissant aux décideurs des données et des informations en temps réel, DI peut aider à rationaliser la prise de décision et à améliorer la productivité. Vous réduisez la latence de décision. Ces processus peuvent être intégrés ou programmés dans des systèmes pour libérer du temps et des ressources afin d'explorer davantage d'options ou de les allouer à d'autres tâches et initiatives importantes.

Enfin, les organisations tirant parti de l'ID acquièrent un avantage concurrentiel plus puissant en tirant parti des données et de la technologie en évaluant, puis en agissant sur des décisions complexes plus intelligentes et plus rapides qui paralysent généralement l'élan ou la transformation.

Limites et enjeux de l'intelligence décisionnelle

Avec les données, l'IA et l'automatisation impliquées, il n'est pas surprenant que certains défis et limitations soient également présents avec DI.

Éthique/préjugé. L'ID peut aider méthodiquement à réduire les préjugés et à renforcer les décisions éthiques. Dans le même temps, avec tout système automatisé et piloté par les données, les décisions tirant parti de l'ID construites par des humains risquent toujours d'être développées sur la base de données ou d'algorithmes biaisés ou discriminatoires. La formation à la sensibilisation, ainsi que tous les autres efforts organisationnels axés sur les données, est indispensable.

Disponibilité des données. Les dirigeants et les chefs de projet doivent être conscients des limites d'accès et de disponibilité des données. L'efficacité des décisions est souvent difficile à trouver sur des ensembles de données plus petits. Parfois, les choses tournent mal, mais c'est plus basé sur la chance que sur les données. Pour les décisions complexes et peu fréquentes, une organisation peut avoir besoin d'aide pour définir une approche de mesure des décisions. Dans de tels cas, les limites de la technologie peuvent empêcher une solution. Les organisations doivent formaliser ces processus décisionnels et ne peuvent utiliser que la technologie. En outre, il convient de souligner ce qui pourrait manquer ou l'étendue de ce qui est possible.

Résistance. Une partie importante de DI consiste à assurer plus de transparence, de cohérence et de formation dans le processus de prise de décision. La culture traditionnelle des décideurs sera initialement résistante car elle a le sentiment qu'elle rejette leur expérience ou leur instinct ou qu'elle va à l'encontre de leurs programmes spécifiques. Les responsables des efforts d'ID doivent communiquer comment l'ID profite à leurs efforts et conduit à de meilleurs résultats pour les individus et les organisations.

Les dirigeants peuvent surmonter ces défis et limitations grâce à une communication claire et à une portée bien définie de son application. Chaque nouvelle initiative peut se développer et améliorer la culture décisionnelle d'une organisation.

Conseils et facteurs

• Choisissez une décision ciblée. Commencez par mettre en œuvre DI dans les fonctions où la prise de décision critique pour l'entreprise doit être améliorée (par exemple, basée sur les données, alimentée par l'IA). Les alternatives incluent les grandes décisions complexes ou celles qui peuvent être mises à l'échelle et accélérées grâce à l'automatisation.
  
• Commencez par les résultats. Il y a un flot de données dans votre organisation, mais vous ne devez rassembler que des données pertinentes pour ce résultat afin de concevoir un modèle de décision. Ajoutez des données supplémentaires ou testez des théories d'informations supplémentaires une fois que vous avez commencé avec votre premier ensemble.

• Planifiez les décisions. Documentez les hypothèses, les pensées, les émotions, les préoccupations et les peurs impliquées dans vos décisions. Passez-les en revue trimestriellement ou semestriellement. Cela augmentera le pouvoir décisionnel de votre organisation.

• N'automatisez pas tout. Les humains, surtout lorsqu'il s'agit de décisions complexes et sensibles, sont nécessaires.

• L'autorité devrait être à la décision. Donner le pouvoir de prendre des décisions aux personnes les plus proches du point d'impact de cette décision. L'appropriation encouragera une prise de décision efficace.
  
• Développer de nouvelles habitudes de prise de décision. Apprenez aux décideurs à appliquer les meilleures pratiques systématiques, telles que la pensée critique, l'analyse des compromis, la reconnaissance des préjugés et l'écoute des points de vue opposés.

• Attention au cadrage étroit. Dans le livre "Decisive" de Chip et Dan Heath, les auteurs expliquent qu'un moyen simple d'améliorer la prise de décision consiste à éviter de limiter la portée du cadre. Une décision est rarement juste un « oui » ou un « non ». Il y a toujours plusieurs options, alors ayez au moins trois disponibles pour toute décision.

Conclusion

Les décideurs ont souvent besoin de plus d'informations, de temps et d'expérience pour prendre des décisions complexes. Une étude de Bain a révélé que la performance de l'entreprise semble corrélée à 95 % à l'efficacité des décisions. Les systèmes d'intelligence décisionnelle améliorent l'efficacité en expliquant et en justifiant les décisions, en apprenant des commentaires des décisions passées et en comparant l'impact pour améliorer l'efficacité des décisions.

L'intelligence décisionnelle est un outil crucial qui peut vous aider à prendre de meilleures décisions. En combinant la science des données, l'IA et l'expertise humaine, DI peut aider à réduire l'incertitude et à améliorer l'efficacité. Cependant, DI a ses défis et ses limites. Vous devez être conscient de ces risques et prendre des mesures pour les atténuer.