Les 10 plus grands défis pour la data analytics dans la communication
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| Quelle: news aktuell (Schweiz) AG | |
Les principaux obstacles à une analyse des données réussie dans la communication sont le manque de temps, le manque d'outils et des données non structurées. C'est ce que révèle la récente enquête de news aktuell et Faktenkontor. 220 professionnels et cadres dirigeants travaillant dans la communication d'entreprise ou dans des agences de RP en Suisse et en Allemagne ont participé à l'enquête. / Texte complémentaire par ots et sur www.presseportal.ch/fr/nr/100000003 / L'utilisation de cette image est pour des buts redactionnels gratuite. Publication sous indication de source: "obs/news aktuell (Schweiz) AG"
Zurich (ots) -
En ce qui concerne la data analytics, le secteur de la communication est partagé : seule une petite moitié des entreprises analyse et évalue les données pour sa communication professionnelle, l'autre moitié ne le fait pas. Les principaux obstacles à une analyse des données réussie sont le manque de temps, le manque d'outils et des données non structurées. Telles sont les conclusions du dernier Trendmonitor des RP publié par news aktuell et Faktenkontor. 220 professionnels de la communication de Suisse et d'Allemagne ont participé à l'enquête réalisée par la filiale de dpa et Faktenkontor.
La data analytics ne s'est pas encore imposée dans la communication d'entreprise : 44% seulement des entreprises utilisent l'analyse des données dans leur communication professionnelle, 46% ne le font pas. La principale raison invoquée pour expliquer cette analyse poussive des données est le manque de temps : 35% des personnes interrogées ne savent pas quand intégrer l'analyse des données dans leurs processus de travail. Le deuxième facteur qui complique l'analyse des données est l'infrastructure : 30% des professionnels des RP ne disposent pas des outils adéquats pour extraire, analyser et évaluer les données des divers systèmes. Presque aussi souvent, c'est le manque de données structurées qui est en cause : 28% indiquent que leur entreprise ne dispose pas de suffisamment de données structurées pour mettre en place une data analytics professionnelle.
Une entreprise sur quatre ne dispose pas des connaissances nécessaires : 26% des personnes interrogées pensent ne pas avoir assez de collaborateurs et collaboratrices disposant de la compétence requise pour l'analyse des données. De plus, il manque à l'entreprise les structures d'organisation adéquates et le budget : pour une personne interrogée sur quatre, des processus et responsabilités peu clairs compliquent l'analyse systématique des données (25%), qui est également freinée par l'absence de budget alloué aux outils d'analyse des données (24%).
Mais la volonté de réfléchir au thème technique de l'analyse des données n'est pas toujours présente non plus : pour un professionnel des RP sur cinq, la data analytics échoue en raison du manque de volonté des collaborateurs et collaboratrices d'acquérir de nouvelles compétences dans ce domaine (21%). La mauvaise mise en réseau au sein de l'entreprise est un obstacle supplémentaire : 19% pensent que le travail en silo et la collaboration interne déficiente empêchent l'accès aux données requises.
Très peu imputent cependant l'échec de la data analytics aux structures top-down : 5% seulement disent que l'analyse des données est imposée " de l'extérieur " au service de communication. Il est tout aussi rare que la data analytics échoue en raison de réserves ou de la peur, car elle serait vue comme une menace pour son propre domaine de travail. (5%).
Connaissances en data analytics : satisfaisantes
Un professionnel des RP sur trois juge sa propre compétence en matière de data analytics satisfaisante et se donnerait la note scolaire de 4 (30%). 6% seulement s'octroient un " très bien ". Près d'une personne interrogée sur cinq attribue toutefois à ses propres connaissances en matière d'analyse des données la note " bien " (19%). La majorité des professionnels des RP obtiennent toutefois des résultats allant de faible à insuffisant : un sur quatre s'attribue en matière de data analytics la note de 3 (23%), un sur huit la note de 2 (13%). 6% des professionnels de la communication n'ont, selon leur propre estimation, aucune compétence dans cette discipline (note de 1).
Domaines d'utilisation les plus fréquents de la data analytics
La majeure partie des services de communication qui utilisent déjà la data analytics analysent les données dans les domaines des médias sociaux (79%), de la veille médiatique (70%) et de leur site web ou blog (68%). 44% s'en servent pour analyser le marché et la concurrence. A peine un service de communication sur trois utilise la data analytics pour ajuster sa stratégie actuelle et en tirer des conclusions pour une future orientation stratégique (31%). Une entreprise sur quatre utilise la data analytics pour surveiller et évaluer sa propre image et sa réputation. Une entreprise sur cinq analyse les données pour sa communication interne (21%). La communication en temps de crise occupe la dernière place : 18% seulement des professionnels de la communication interrogés utilisent les données pour leur communication en cas de crise.
Aperçu récapitulatif de l'ensemble des résultats :
1. Facteurs compliquant la data analytics dans l'entreprise :
Manque de temps pour l'évaluation 35%
Absence d'outils 30%
Trop peu de données structurées 28%
Absence de compétence d'analyse / d'évaluation 26%
Processus et responsabilités peu clairs 25%
Budget insuffisant 24 %
Trop de sources de données différentes 21%
Intérêt peu marqué pour le sujet 21%
L'organisation en silos des services empêche l'accès aux données 19%
Les données à évaluer ne sont pas évidentes 17%
Les règles de protection des données empêchent l'accès aux données 16%
La data analytics est imposée " de l'extérieur " au service de communication 5%
Peur / réserves : la data analytics est vue comme une menace 5%
2. Connaissances en data analytics des professionnels de la communication :
Très bonnes (6) 6%
Bonnes (5) 19%
Suffisantes (4) 30%
Insuffisantes (3) 23%
Faibles (2) 13%
Mauvaises (1) 5%
3. Utilisation de la data analytics dans la communication :
Médias sociaux 79%
Veille médiatique 70%
Site web / blog 68%
Analyse du marché et de la concurrence 44%
Analyse des groupes cibles / parties prenantes 38%
Stratégie 31%
Thèmes / établissement de l'agenda 31%
Image / réputation 25%
Communication interne 21%
Communication en cas de crise 18%
Source : Trendmonitor sur les RP de news aktuell et Faktenkontor. Enquête en ligne réalisée en février 2022 auprès de 220 professionnels de la communication travaillant dans des entreprises, organisations et agences de RP en Allemagne et en Suisse.
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