L’analyse de données ne consiste pas à installer un outil de plus, mais à répondre à une question. Nous commençons donc par la formuler avec vous, précisément : « quels clients restent rentables une fois le coût du support réintégré » plutôt que « mieux connaître nos clients ». Une question floue produit un rapport que personne ne relit.
Vient ensuite la partie longue, celle qu’aucune démonstration ne montre : rassembler les sources, rapprocher les identifiants, arbitrer les doublons, décider quoi faire des lignes incomplètes. C’est là que passe l’essentiel du temps, et c’est là que se joue la fiabilité de tout ce qui suivra. Ces arbitrages sont écrits, pour que vous puissiez les contester.
La restitution est chiffrée et argumentée : ce que disent les données, ce qu’elles ne disent pas, et ce que nous ferions à votre place. Quand une question mérite d’être suivie tous les mois, elle devient un indicateur dans un tableau de bord. Quand elle appelle une prévision plutôt qu’un constat, elle relève du scoring prédictif.