Ce que ce cours vous offre

In this masterclass, we’re rolling up our sleeves and diving deep into data-driven leadership. This is a comprehensive toolkit, designed to empower you to navigate the modern business landscape with confidence and foresight. Whether you’re the seasoned head of a multinational corporation, or you’re just getting started with your startup, this course will equip you with the practical skills and knowledge you need to lead with data.

Here’s what you’ll learn:

• Culture axée sur les données : Comment créer une culture où les données sont accessibles et chacun sait comment les utiliser pour favoriser l'innovation.
• Indicateurs clés de performance (KPI) : How to set and track metrics that align with your goals and can become your business’ north star.
• Revues commerciales hebdomadaires (WBR) : The Importance of implementing regular check-ins to monitor, analyze, and enhance your business’ performance.

Nouveaux entrepreneurs et innovateurs

If you’re thinking, “I don’t have a business yet, so does this really apply to me?” – the answer is a resounding YES. Before you build a product or craft a service, understanding how you’ll measure its success is vital. This course will guide you through setting up the essential tools and practices right from the start, so you’re not just building a product, but designing a data-informed business strategy.

Les avantages tangibles du leadership axé sur les données

Imagine knowing your customers so intimately that you can predict their needs before they do. Or having the ability to identify a market trend while your competitors are still in the dark. With data as your co-pilot, you’re not just surviving in the business world; you’re thriving and steering your organization with precision.

Voici les réalités du leadership axé sur les données :

• Comprendre les clients : Utilisez les données pour personnaliser vos produits et services afin de répondre aux besoins et aux désirs spécifiques des clients.
• Identifier de nouvelles opportunités : Utilisez les données pour prendre le pouls du marché et déjouer vos concurrents.
• Prendre des décisions éclairées : Utilisez les données pour transformer la prise de décision en une science précise, et pas seulement en une intuition.

Votre entreprise, comprise

To place your business at the forefront of your industry, a thorough and adaptive data strategy is non-negotiable. Being data driven involves crafting an ecosystem that’s integrated, governed, secure, and designed to evolve with your business.

Voici des exemples tirés du cours :

• Données client: Découvrez comment Netflix utilise les données des spectateurs pour recommander du contenu qui incite les utilisateurs à revenir.
• Données financières: Découvrez comment Amazon utilise les données financières pour stimuler les investissements technologiques stratégiques.
• Donnée opérationnelle: Découvrez comment Walmart utilise les données pour optimiser sa chaîne d'approvisionnement vaste et complexe.
• Données sur les employés : Découvrez comment Google utilise les données des employés pour cultiver une main-d'œuvre hautement performante et motivée.
• Données du marché: Découvrez comment Apple utilise les données du marché pour évaluer les performances des produits et découvrir de nouvelles opportunités.

Un mot sur la qualité des données

As we embark on this journey, make note that not all data is created equal. The quality of your data is paramount, as poor data can cost companies millions. Through Business Evolution, we’ll place a strong emphasis on the practices that ensure your data is clean, accurate, and ready to guide your decisions effectively.

Diriger avec les données est essentiel pour votre succès, vous aide à utiliser les ressources de manière optimale, minimise les risques et met votre entreprise sur la voie de la prospérité.

Votre engagement à diriger avec les données pourrait changer la donne entre simplement rester à flot et diriger votre entreprise vers un succès florissant.

Conseils pour vous lancer dans votre voyage axé sur les données

Alors que vous commencez à créer une culture axée sur les données, voici quelques conseils pour vous aider à démarrer :

• Être curieux: Adoptez un état d'esprit de questionnement. Plongez dans les données et recherchez les informations que d'autres pourraient ignorer.
• Soyez sceptique : Don’t just accept data at face value, scrutinize it. Look for patterns, inconsistencies, and outliers.
• Soyez ouvert au changement : Laissez les données façonner votre stratégie, même si cela signifie changer de cap.
• Sois patient: Quality data analysis is a meticulous process. It’s worth the wait.

Let’s turn data into your most trusted advisor and strategic asset.

Mener par l'exemple 

For any organizational change to take root, leaders must champion it. In cultivating a data-driven culture, it’s imperative for leadership to lead by example. This means that every decision they make should visibly rely on data. When team members see leadership prioritizing data in their decision-making processes, they recognize its importance and are more likely to incorporate data into their own roles. By consistently and demonstrably anchoring decisions in data, leaders create an environment where data-driven choices become second nature.

Exemple: When launching a new product, the CEO of a tech startup used customer behavior data to determine its potential success and shared the findings during a company-wide presentation. Employees saw firsthand the CEO’s commitment to data-driven decision-making.

Les métriques comptent

Metrics are the yardstick by which businesses measure success. The metrics you adopt are able to guide behavior and shape the direction in which your business moves. It’s essential to ensure that these metrics resonate with your business objectives. By selecting and clearly communicating the right metrics, you ensure everyone is aligned, pushing towards common goals. 

Exemple: A leading e-commerce company prioritized ‘customer retention rate’ as a metric. This aligned teams towards enhancing user experience, leading to increased repeat purchases.

Intégrer l'analyse des données à l'entreprise

Les membres de l'équipe qui comprennent leurs données détiennent des informations inestimables. Si vos données et/ou vos équipes sont cloisonnées et isolées les unes des autres et du reste de l'entreprise, des données pertinentes peuvent rester inexploitées. En favorisant la collaboration et le partage d'informations entre les membres de l'équipe et les autres unités commerciales, vous facilitez un échange de connaissances bidirectionnel, garantissant ainsi que les informations basées sur les données sont appliquées efficacement dans toute l'organisation, maximisant ainsi leur impact.

Exemple: Dans une société financière, des data scientists ont collaboré avec l'équipe marketing pour analyser les données démographiques des clients. Cela s'est traduit par des campagnes marketing sur mesure avec un taux de réussite 20% plus élevé.

Rendre les données accessibles

Having a wealth of data is of little use if it’s not accessible. Addressing data access issues promptly ensures that teams have the information they need when they need it. By starting with essential datasets and gradually broadening access, you ensure a controlled yet progressive approach to data dissemination.

Exemple: Un détaillant en ligne a mis les données de ventes à la disposition de tous les départements. Avec un accès direct aux données de vente et de marketing en temps réel, l'équipe de marchandisage a pu rapidement identifier et réapprovisionner les articles à vente rapide, améliorant ainsi les revenus.

Accepter l'incertitude

Data analysis often comes with uncertainties. Instead of shying away from them, it’s important to train your team to understand and quantify these uncertainties. This not only deepens you and your team’s understanding of data models but also prepares you both to make informed decisions, even when things aren’t black and white.

Exemple: “Most decisions should probably be made with somewhere around 70% of the information you wish you had. If you wait for 90%, in most cases, you’re probably being slow.” – Jeff Bezos, Founder of Amazon and Blue Origin. 

Privilégier l'aspect pratique

In the realm of data, it’s easy to get lost in intriguing but complex projects. However, it’s essential to prioritize scalable projects that are straightforward to implement. This ensures that your data initiatives deliver tangible benefits quickly, fostering a culture of practical data application.

Exemple: Une entreprise de logistique axée sur la mise en œuvre d'un outil simple d'optimisation des itinéraires basé sur les données. Cela a entraîné des économies immédiates sur les coûts de carburant et des livraisons plus rapides, ce qui, à son tour, a aidé à obtenir un meilleur soutien organisationnel pour la transition vers une culture axée sur les données. 

Formation sur mesure

Training is more effective when it’s relevant. Offering specialized training when it’s immediately applicable ensures that team members can quickly apply what they’ve learned, reinforcing the training’s value and ensuring its retention

• Formation d'intégration : Train new hires and existing employees on the importance of data in your organization’s culture.
  • Exemple: Create a series of onboarding videos or workshops illustrating how data has historically impacted your company’s decisions. For senior leaders, initiate with WBRs, where new hires can see real-time data discussions, fostering immediate immersion. 
• Experts externes : À l'occasion, faites venir des experts de l'industrie pour des séances de formation ou des conférences spécialisées.
  • Exemple: Un spécialiste des données renommé pourrait animer une session sur les dernières tendances en matière d'analyse de données ou un dirigeant d'une entreprise prospère axée sur les données pourrait être invité à partager ses expériences et ses meilleures pratiques.
• Amélioration de compétence : Identify areas where your team’s data skills can be enhanced. This could be a session on the latest trends in data visualization, data analytics, or even understanding certain concepts and tools better.
  • Exemple: Des plates-formes telles que HowDo et YouTube proposent une pléthore de cours gratuits adaptés à des ensembles de compétences spécifiques en matière de données.

Responsabiliser les employés

En tirant parti des informations sur les données, vous pouvez affiner les processus internes, rendant les tâches quotidiennes plus efficaces et même agréables pour votre équipe. Cette responsabilisation interne peut stimuler le moral et la productivité.

Exemple: En analysant les tâches quotidiennes, une société de logiciels a identifié les tâches répétitives. Ils ont introduit des outils d'automatisation, permettant aux employés de se concentrer sur la résolution créative de problèmes.

Cohérence plutôt que flexibilité

Bien que la flexibilité soit précieuse, la cohérence est cruciale pour jeter les bases d'une culture axée sur les données. L'adoption de métriques de données et de langages cohérents minimise la confusion et garantit que tout le monde est sur la même page, rationalisant les collaborations et la prise de décision.

Exemple: Un fournisseur de soins de santé a adopté un format cohérent pour la saisie des données des patients dans tous les services. Cela a assuré un flux de données transparent lorsque les patients se déplaçaient entre les services.

Transparence dans la prise de décision

Data-driven decisions are most effective when they’re transparent. By promoting a culture where the rationale behind analytical choices is openly discussed, you foster a deeper understanding of these choices. This not only builds trust but also encourages a culture where data-driven decisions are the norm.

Exemple: Une entreprise manufacturière a fait face à une baisse de la qualité de ses produits. La direction a ouvertement discuté de la manière dont l'analyse des données a identifié le problème et des mesures prises pour y remédier, favorisant la confiance entre les employés.

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The journey towards a data-driven culture is transformative, ensuring not just growth but a solid foundation for the future. With these principles and real-world examples in mind, you’re well-equipped to infuse a data-led approach into your organization. After all, data isn’t just numbers on a spreadsheet; it’s the pulse of your business.

1. Commencez par des objectifs gérables

• Commencez avec un sous-ensemble : Commencez avec des données qui reflètent vos objectifs commerciaux immédiats. Cela rend la transition gérable et directement percutante.
• Célébrez les petites victoires : Reconnaissez et célébrez les jalons, aussi petits soient-ils. Cela alimentera la motivation et soulignera l'importance du changement.
• Itérer et développer : Au fur et à mesure que votre organisation devient plus confortable, introduisez progressivement plus de sources de données et de complexités.

2. Hiérarchisez vos données

• Aligner avec les objectifs commerciaux : Handpick data sets that resonate with your company’s immediate and long-term goals.
• La qualité plutôt que la quantité: Au lieu d'accumuler de grandes quantités de données, concentrez-vous sur la collecte de données exploitables de haute qualité.
• Réévaluer régulièrement : À mesure que les objectifs commerciaux évoluent, revoyez vos priorités en matière de données pour assurer l'alignement.

3. Démocratisez vos données

• Outils conviviaux : Promouvoir une adoption plus large en introducing intuitive tools that don’t require advanced training to understand.
• Forums ouverts : Organisez des sessions régulières où les équipes peuvent discuter de leurs conclusions, poser des questions et partager des idées.
• Documentation: Maintenez un référentiel facilement accessible qui explique les sources de données, les outils et les meilleures pratiques.
• KPI (indicateurs clés de performance) : Implement clear, measurable KPIs that are aligned with your business objectives. By monitoring these indicators, you’ll gain real-time insights into your organization’s performance, enabling swift adjustments and better alignment with goals. For further skill development, HowDo a un cours sur les KPI.

4. Embarquez tout le monde

• Dirigez-vous du haut : Veiller à ce que la direction défende le changement, en donnant l'exemple à l'ensemble de l'organisation.
• Des formations sur mesure : Organiser des ateliers pour différents départements, en répondant à leurs besoins et défis uniques.
• Réussites: Partagez des histoires sur la façon dont les décisions basées sur les données ont conduit à des résultats commerciaux tangibles, renforçant ainsi son importance.
• WBR (Weekly Business Reviews) : Intégrez des WBR réguliers dans vos opérations commerciales. Ces sessions permettent des réflexions opportunes sur les données collectées, favorisant une culture d'amélioration continue et garantissant que tous les départements sont alignés et informés. Revoir HowDo’s course on WBRs.

5. Gardez-le simple et clair

• Processus rationalisés : Ensure that accessing and analyzing data isn’t a complex process. The fewer barriers, the better.
• Glossaires : Maintenez un glossaire des termes de données pour vous assurer que tout le monde parle la même langue.
• Canaux de retour : Permettez aux équipes de fournir des commentaires sur les processus de données, garantissant une amélioration continue.

6. Adoptez la technologie moderne

• Restez à jour : Regularly assess your tools and platforms to ensure they meet your organization’s growing needs.
• Sécurité: Alors que vous adoptez la capture, l'analyse et les outils modernes de données : veiller à ce que la sécurité et la conformité des données restent la priorité absolue.

7. Cultiver une habitude de données

• Entraînement régulier : Offrir des séances de formation continue à mesure que de nouveaux outils et pratiques émergent.
• Encouragez les décisions basées sur les données : Récompensez les équipes et les individus qui utilisent systématiquement les données dans leurs processus décisionnels.
• Dialogue ouvert : Favorisez un environnement où tout membre de l'équipe peut poser des questions ou demander des éclaircissements sur les questions liées aux données.
• KPI et WBR : Entrelacez vos KPI avec vos WBR, en vous assurant que les indicateurs de performance sont systématiquement examinés et mis en œuvre. Cette fusion favorise une approche harmonisée de la prise de décision basée sur les données, optimisant à la fois les opérations à court terme et les stratégies à long terme.

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Transitioning to a data-driven culture is more than a strategic shift; it’s a journey of empowerment, growth, and innovation. By following all seven steps, you’re laying the groundwork for decisions that are not just informed but transformative. You’re positioning your business to not only succeed in the present but to dominate in the future.

Leadership’s Role

• Annoncer la couleur: Le leadership dicte la culture. Votre engagement envers une approche axée sur les données inspirera toute l'organisation.
  • Exemple: The CEO starts every quarterly review meeting with a segment on data insights and how they influenced the company’s decisions during that period.
• Mener par l'exemple: Montrez que vous valorisez les données dans vos décisions. Cela créera un précédent pour votre équipe.
  • Exemple : Avant de lancer un nouveau produit, le vice-président produit partage des recherches basées sur des données expliquant pourquoi ce produit répond aux besoins du marché.
• Responsabilité des récompenses : Reconnaissez et récompensez ceux qui prennent des décisions fondées sur des données et s'approprient leurs résultats, qu'ils soient réussis ou qu'il s'agisse d'une opportunité d'apprentissage.
  • Exemple: An employee who used data analytics to refine the company’s marketing strategy is publicly acknowledged and given a bonus.
• Indicateurs clés de performance (KPI) : Provide clarity on what’s important and show that decisions are anchored in measurable outcomes by regularly sharing and discussing KPIs with the team.
  • Exemple: The CMO sets quarterly KPIs for the marketing team, focusing on metrics that directly tie to the company’s broader goals.

Définir clairement les rôles et les responsabilités

• Créer des descriptions de poste détaillées : Assurez-vous que chacun connaît ses responsabilités spécifiques et les attentes qui y sont liées.
  • Exemple: La description de poste d'un directeur des ventes comprend l'utilisation des données de gestion de la relation client (CRM) pour identifier les tendances des ventes et optimiser les stratégies.
• Définissez des objectifs de performance spécifiques : En fixant des objectifs clairs, vous donnez à votre équipe une feuille de route vers le succès.
  • Exemple: L'équipe de support client a pour objectif de réduire le temps de résolution des tickets de 15% sur la base de données indiquant les temps de résolution moyens.
• Enregistrements réguliers : Examiner régulièrement les performances individuelles pour assurer l'alignement avec les objectifs de l'entreprise et surmonter les obstacles.
  • Exemple: Les gestionnaires organisent des entretiens individuels mensuels avec leurs subordonnés directs pour examiner les données sur leurs mesures de performance.
• WBR (Weekly Business Reviews) : Faites des WBR un élément essentiel de votre organisation. Ces examens offrent un point de contrôle récurrent pour assurer l'alignement avec les objectifs de l'entreprise et offrent la possibilité d'ajuster les stratégies en fonction des données récentes.
  • Exemple: The sales team holds WBRs to discuss the previous week’s data, analyzing what worked, what didn’t, and strategizing for the upcoming week.

Promouvoir la propriété

• Renforcez la prise de décision : Faites confiance à votre équipe avec les données, équipez-la des ressources nécessaires et donnez-lui l'autonomie nécessaire pour exécuter les tâches.
  • Exemple: A team lead is given access to customer feedback data and trusted to make adjustments to their team’s strategy based on that feedback.
• Apporter un soutien: Assurez-vous que les membres de l'équipe ont accès à la formation et aux ressources dont ils ont besoin pour utiliser efficacement les données.
  • Exemple: L'entreprise propose des ateliers sur l'utilisation des derniers outils d'analyse de données.
• KPI et WBR : Combinez la puissance des KPI et des WBR. Définissez des indicateurs de performance clairs, puis utilisez des revues hebdomadaires pour suivre les progrès vers ces KPI. Cette boucle de rétroaction continue garantit que les équipes restent agiles, en effectuant des ajustements en temps réel en fonction des données.
  • Exemple: L'équipe des opérations définit un KPI pour réduire les coûts opérationnels. Dans leurs WBR, ils évaluent leurs progrès hebdomadaires, en utilisant des données pour identifier les domaines d'amélioration.

Rétroaction cohérente

• Commentaires ponctuels et spécifiques : Fournir des commentaires constructifs rapidement après les événements (par exemple : lancements de produits, décisions majeures, lancements de campagnes marketing) pour renforcer les bons comportements et aborder les domaines d'amélioration.
  • Exemple : après le lancement d'un produit, le chef de produit fournit un retour immédiat à l'équipe marketing sur la correspondance entre les mesures de la campagne marketing et les données de vente.
• Célébrez les réussites : Le renforcement positif peut être aussi crucial que la rétroaction constructive. Célébrez les victoires basées sur les données pour encourager davantage le même comportement.
  • Exemple: Un dédicace dans un e-mail à l'échelle de l'entreprise pour un service qui a utilisé avec succès les données pour rationaliser les opérations et réduire les coûts.
• WBR : Utilisez les WBR comme plate-forme pour fournir une rétroaction immédiate. Des informations immédiates après des actions ou des décisions permettent aux équipes de comprendre l'impact de leurs choix et d'apprendre en temps réel.
  • Exemple: Après la sortie d'un nouveau produit, l'équipe se réunit dans un WBR pour discuter des premiers commentaires des clients et des données de vente, en ajustant les stratégies si nécessaire.

Définir des attentes claires

• Utilisez les objectifs SMART : Les objectifs doivent être spécifiques, mesurables, réalisables, pertinents et limités dans le temps.
  • Exemple: Instead of “increase website traffic,” a goal is set as “increase website traffic by 10% over the next quarter using targeted content strategies.”
• Communicate the “Why”: Ensure your team understands the bigger picture—how their individual goals tie into the company’s overarching objectives.
  • Exemple: When introducing a new company-wide data platform, leadership explains it’s because data showed that the lack of accessible data was leading to inefficiencies.
• KPI : Utilisez les indicateurs de performance clés pour clarifier les attentes. Des métriques claires offrent une feuille de route, montrant aux équipes à quoi ressemble le succès. 
  • Exemple: Un indicateur de performance clé du service client est établi pour réduire les délais de résolution des réclamations, fournissant à l'équipe un objectif de performance clair.

Incorporer des boucles de rétroaction

• Évaluations régulières : Mettre en œuvre un cycle cohérent d'action, de rétroaction et d'ajustement de la stratégie.
  • Exemple: Après avoir mis en place un nouvel outil de données, le service informatique organise des revues trimestrielles pour recueillir les commentaires et apporter les ajustements nécessaires.
• Canaux de communication ouverts : Maintenez des avenues telles que des réunions individuelles ou des débriefings d'équipe pour garantir que les commentaires circulent dans les deux sens.
  • Exemple: Un forum en ligne ou un canal de discussion est mis en place où les employés peuvent donner leur avis sur la nouvelle plateforme d'analyse de données.
• Outils de collecte de commentaires : Adoptez des outils qui simplifient la collecte des commentaires, tant des employés que des clients.
  • Exemple: Des outils tels que Microsoft Forms, Google Forms, Typeform ou SurveyMonkey peuvent être parfaits pour les commentaires internes et externes.
• KPI et WBR : Integrate feedback loops into your KPI and WBR processes. After setting performance indicators, use the weekly reviews to gather feedback on the team’s progress towards these metrics. This iterative process ensures that goals remain relevant and teams stay aligned.
  • Exemple: L'équipe financière définit un KPI pour les économies de coûts trimestrielles. Dans leurs WBR, ils examinent leurs progrès, discutent des défis et des stratégies sur la base de données à jour.

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Le voyage vers une culture axée sur les données nécessite des efforts, un engagement et des ajustements continus. Adopter une culture axée sur les données nécessite de comprendre les étapes, puis de les mettre en œuvre. Ces exemples donnent un aperçu de la façon dont vous pouvez intégrer les données et la responsabilité dans le rythme quotidien de votre entreprise, améliorant ainsi sa croissance et son efficacité.

With accountability as your guiding principle, you’ll foster an environment where data is valued and integral to every decision made.

6.1. Jeter les bases:

• Objectif: Start by defining what ‘data-driven’ means for your organization. For example, is it about improving product offerings, streamlining operations, or enhancing customer experiences?
  • Exemple: Une entreprise SaaS peut utiliser des indicateurs de performance clés centrés sur les mesures d'engagement des utilisateurs pour affiner en permanence les fonctionnalités de ses produits. 
• Adhésion des parties prenantes : Assurez-vous que les membres clés de votre organisation sont alignés sur cette vision axée sur les données. Leur engagement jouera un rôle déterminant dans la conduite du changement.
  • Scénario: Conduct WBRs with department heads, discussing actionable insights and the week’s data-driven achievements. 
• Affectation des ressources : Déterminez si vous disposez des outils et de l'expertise nécessaires pour vous lancer dans ce voyage vers les données. Si ce n'est pas le cas, envisagez d'investir dans les bons domaines.
  • Conseil de pro : Embaucher un analyste de données expérimenté, légitime et crédible (à temps plein ou à temps partiel) et/ou investir dans un logiciel d'analyse robuste peut changer la donne.

6.2. Implémentation des boucles de rétroaction :

• Effacer les canaux de communication : Favorisez une culture avec des lignes de communication ouvertes où les données peuvent être discutées et validées.
  • Exemple: Configurez des WBR où les équipes se réunissent pour partager les performances, les tendances des données hebdomadaires et les informations.
• Agir sur les commentaires : Assurez-vous que les commentaires fournis ne sont pas seulement entendus, mais mis en pratique.
  • Exemple: Après que les commentaires aient montré qu'un certain outil de visualisation de données n'est pas convivial, l'entreprise décide de proposer des sessions de formation supplémentaires.
• Approche itérative : Comprenez que les boucles de rétroaction vont évoluer, donc la première boucle de rétroaction pourrait ne pas être parfaite. Améliorez continuellement la boucle de rétroaction en itérant et en affinant en fonction des expériences et des données.
  • Conseil de pro : Commencez par un programme pilote de boucle de rétroaction dans un service avant un déploiement à l'échelle de l'entreprise.

6.3. Cultiver la responsabilité :

• Métriques spécifiques au rôle : Définissez des KPI ou des métriques clairs et attribuez-les à des rôles spécifiques dans votre organisation. Lorsque tout le monde connaît sa métrique, la responsabilité devient inhérente.
  • Exemple : Pour une équipe commerciale, il peut s'agir du taux de conversion ; pour l'équipe marketing, il peut s'agir de la croissance du trafic sur le site Web ; et pour les équipes produit, il peut s'agir de mesures d'engagement et de rétention des utilisateurs.
• Tableaux de bord publics : Affichez publiquement les KPI en temps réel, ce qui stimule la motivation et la responsabilité.
  • Exemple : des plateformes comme Tableau peuvent visualiser des métriques, affichées dans des zones communes sur des moniteurs, des téléviseurs ou projetées pour que tout le monde puisse les voir.

6.4. Garder le cap :

• Cohérence: Regularly evaluate your feedback loops’ efficiency and efficacy. Are they driving the desired change? If not, where’s the gap?
  • Approche: Incorporez des KPI dans vos WBR, en vous assurant que chaque évaluation compare les performances par rapport aux objectifs fixés. 
• Raffinement: Regularly evaluate your feedback mechanisms. When something isn’t working, it’s time for a change. Take for example, a data collection method that’s falling short of providing actionable insights.
  • Exemple: Pensez à peaufiner le processus, à adopter une nouvelle approche ou à améliorer vos méthodes pour mieux saisir et analyser les facettes cruciales de votre entreprise.
• Renforcement culturel : Célébrez les victoires. Gardez les boucles de rétroaction ouvertes en communiquant régulièrement les succès obtenus grâce à une approche axée sur les données. Célébrez même les petites victoires pour renforcer l'importance d'une culture des données.
  • Suggestions:
    • Utilisez les WBR pour partager la progression des KPI et ouvrir une conversation sur les impacts tangibles des décisions basées sur les données.
    • Partagez des histoires de réussite mensuelles où les données ont joué un rôle central dans la prise de décisions éclairées.

By integrating data into your feedback loops, you’re architecting a culture of continuous growth and accountability. As you embark on creating a data driven culture, each feedback cycle will make your business more agile, teams more data-driven, and decisions more strategic.