Les organisations à but non lucratif sont souvent contraintes de faire plus avec moins : moins de financement, moins de personnel et moins de temps. La plupart des équipes sont fortement sollicitées et doivent concilier la mise en œuvre de leurs programmes, la collecte de fonds, la conformité réglementaire, la communication avec les personnes concernées et les opérations internes. Avec des capacités limitées, même les tâches les plus prioritaires peuvent être reléguées au second plan. C’est une réalité fréquente dans les organisations qui ne disposent pas des ressources habituellement accessibles aux entreprises à but lucratif ; le problème ne réside pas dans un manque d’engagement ou d’investissement des équipes. Le véritable défi est le manque de capacité. Lorsque tout semble urgent, il devient difficile de prendre du recul pour évaluer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Cette même contrainte de capacité influence également la manière dont les organisations gèrent leurs données. Les organisations à but non lucratif génèrent en continu de grandes quantités d’informations, qu’il s’agisse des activités des donateurs, des heures de bénévolat, des demandes de subvention, des performances des programmes ou encore des commentaires de la communauté. Elles ne disposent toutefois pas toujours du temps ou des processus nécessaires pour exploiter ces données. Des informations précieuses restent enfouies dans des feuilles de calcul ou dispersées entre plusieurs systèmes déconnectés les uns des autres. Les équipes s’appuient alors sur leur intuition ou sur des rapports statiques élaborés manuellement. Des informations essentielles sont communiquées trop tardivement, voire complètement ignorées. L’analyse pour les organisations à but non lucratif permet de changer cette situation en aidant les organisations à exploiter pleinement leurs données afin d’agir plus rapidement, de mesurer clairement leurs résultats et de concentrer leurs efforts là où ils auront le plus d’effet.
Nous allons examiner en détail l’analyse pour les organisations à but non lucratif : sa définition, ses usages, sa mise en œuvre et la manière dont ServiceNow peut aider votre organisation à but non lucratif à tirer pleinement parti de ses données.
Dans la plupart des organisations modernes, le terme « analyse » désigne le processus qui consiste à transformer des données brutes en informations utiles, ainsi que les outils et méthodes associés à ce processus. L’objectif de l’analyse est d’aider les organisations à aller au-delà des feuilles de calcul et des simples totaux afin d’identifier des schémas susceptibles d’orienter la prise de décision. Il ne s’agit pas seulement de mesurer les performances, mais aussi de mieux comprendre le contexte qui se cache derrière les chiffres et d’utiliser ces connaissances pour corriger les problèmes et éclairer les choix stratégiques. L’analyse pour les organisations à but non lucratif applique ces mêmes principes aux activités menées au service de leur mission.
L’analyse pour les organisations à but non lucratif rassemble et analyse les données provenant de l’ensemble de l’organisation à but non lucratif. Contrairement au reporting traditionnel, qui est souvent réalisé a posteriori, l’analyse pour les organisations à but non lucratif permet aux équipes d’évaluer les situations et d’agir en temps réel. Elle marque une évolution : les données ne sont plus seulement utilisées comme un outil de suivi et d’archivage, mais elles deviennent un véritable actif stratégique, aidant les organisations à but non lucratif à s’adapter rapidement, à mobiliser plus efficacement les personnes concernées et à aligner leurs activités sur les objectifs de leur mission.
Traditionnellement, les approches analytiques sont réparties en quatre grandes catégories. Chacune joue un rôle spécifique en aidant les organisations à but non lucratif à comprendre ce qui se passe dans leur environnement et à y réagir de manière adaptée.
- Analyses descriptives
L’analyse descriptive constitue le point de départ de la plupart des démarches basées sur les données. Elle résume les événements déjà survenus, comme le nombre de contributeurs ayant effectué un don l’année précédente ou l’évolution de l’engagement à la suite d’une campagne spécifique.
- Analyses diagnostiques
Une fois les tendances identifiées, les méthodes d’analyse diagnostique permettent d’en comprendre les causes. Par exemple, si le taux de fidélisation des donateurs diminue, l’analyse diagnostique peut examiner l’historique des communications ou la participation aux événements afin d’en déterminer l’origine. L’analyse diagnostique répond à la question « pourquoi », permettant ainsi aux organisations à but non lucratif de mieux comprendre les facteurs qui influencent leurs résultats.
- Analyses prédictives
Les modèles prédictifs utilisent les données historiques afin d’anticiper les résultats les plus probables. Une organisation à but non lucratif peut utiliser ces outils pour estimer le comportement futur des donateurs, anticiper une baisse de l’engagement des bénévoles ou prévoir la demande pour un service spécifique.
- Analyses prescriptives
Enfin, l’analyse prescriptive indique aux organisations les actions à entreprendre à partir des enseignements déjà tirés de leurs données. Elle peut recommander différentes actions et aider les équipes à évaluer les options qui s’offrent à elles afin de déterminer la meilleure marche à suivre, qu’il s’agisse de réaffecter des ressources, de modifier les stratégies de sensibilisation, d’ajuster les modèles de service ou de mettre en œuvre d’autres mesures cohérentes avec les données analysées.
L’analyse pour les organisations à but non lucratif n’est pas un concept nouveau, mais les technologies modernes lui permettent aujourd’hui d’apporter davantage de valeur aux organisations qui s’y appuient. Alors qu’elle se limitait autrefois presque exclusivement à la génération de rapports rétrospectifs, consistant à compiler des données dans des rapports statiques destinés à la conformité réglementaire ou à la communication avec les personnes concernées une fois les activités terminées, cette approche laisse progressivement place à des pratiques plus intelligentes et davantage orientées vers le temps réel. Les équipes peuvent ainsi ajuster leur stratégie en fonction d’informations actualisées en permanence. Parallèlement, l’analyse n’est plus cantonnée à un seul département : elle s’intègre désormais aux opérations quotidiennes de l’ensemble de l’organisation, permettant aux responsables de programme, aux équipes de collecte de fonds et aux dirigeants d’accéder à des données communes et de les exploiter.
L’analyse transforme en profondeur la manière dont les organisations à but non lucratif abordent la collecte de fonds. En analysant les schémas des donateurs et leurs interactions avec l’organisation, les équipes peuvent identifier les donateurs à fort potentiel et adapter les montants sollicités en fonction de l’historique et de la capacité de contribution de chaque donateur. Elle permet également de segmenter les publics et de personnaliser les actions de communication, deux approches dont l’efficacité pour booster la fidélisation des donateurs et les performances des campagnes a été démontrée.
L’analyse permet aux organisations à but non lucratif d’évaluer leurs résultats de manière plus pertinente. Au lieu de se concentrer uniquement sur des indicateurs d’activité, comme le nombre de participants accompagnés, les organisations peuvent examiner les résultats obtenus ou les changements observés sur le long terme. En suivant de près des indicateurs tels que les taux d’achèvement des programmes ou les évolutions comportementales, les équipes peuvent améliorer leurs services et démontrer les résultats obtenus. Cette boucle de rétroaction continue favorise une amélioration progressive et éclairée des programmes.
L’analyse aide les organisations à but non lucratif à allouer leurs ressources avec davantage d’assurance, même lorsque celles-ci sont limitées. En examinant les mesures liées aux coûts, les goulets d’étranglement des processus et les contraintes qui freinent les résultats, les organisations peuvent rationaliser leurs workflows et réduire leurs frais généraux. Elle permet également d’identifier les programmes ou les canaux qui génèrent les meilleurs résultats au regard des ressources investies, afin que les équipes puissent réaffecter leur temps et leur budget vers les initiatives les plus prometteuses.
Les récits basés sur les données ont davantage de poids que les simples anecdotes. Lorsque les organisations à but non lucratif intègrent des données quantitatives à leur communication, en montrant comment les ressources ont été utilisées et quels résultats ont été obtenus, elles renforcent leur crédibilité. Des rapports transparents, axés sur les résultats, contribuent à renforcer la confiance des donateurs et à démontrer la responsabilité de l’organisation.
La collecte de fonds est au cœur de la pérennité des organisations à but non lucratif. Il est donc essentiel de suivre non seulement les montants collectés, mais aussi l’efficacité des actions de collecte de fonds et la qualité des relations entretenues avec les donateurs. Ces mesures aident les organisations à affiner leurs stratégies et à garantir un soutien durable :
- Taux de fidélisation des donateurs
Cette mesure représente le pourcentage de donateurs qui continuent à effectuer des dons sur plusieurs périodes consécutives. Un taux de fidélisation élevé témoigne d’un engagement efficace des donateurs et permet de réduire les coûts par rapport à l’acquisition permanente de nouveaux soutiens.
- Montant moyen des dons
En analysant l’évolution du montant moyen des dons au fil du temps, les organisations à but non lucratif peuvent ajuster leurs stratégies de collecte de fonds et adapter les montants sollicités en fonction de la capacité de contribution et de l’historique des donateurs.
- Valeur vie du donateur (LTV)
La LTV estime le montant total qu’un donateur est susceptible de verser au cours de l’ensemble de sa relation avec l’organisation. La compréhension de cette mesure aide les organisations à but non lucratif à déterminer les investissements appropriés pour acquérir de nouveaux donateurs et entretenir la relation avec leurs soutiens existants.
- Coût par euro collecté (CPDR)
Le CPDR mesure le montant dépensé pour générer chaque euro de revenu issu de la collecte de fonds. Un CPDR faible traduit une collecte de fonds plus efficace et une meilleure utilisation des ressources.
La présence digitale d’une organisation à but non lucratif influence l’engagement des donateurs, la participation des bénévoles et la notoriété auprès du public. L’analyse des activités digitales permet de mieux comprendre ce qui suscite l’intérêt des soutiens et déterminer ce dans quoi investir des ressources marketing souvent limitées. Les principales mesures dans ce domaine sont les suivantes :
- Taux de conversion du site web
Le taux de conversion du site web indique la fréquence à laquelle les visiteurs réalisent une action souhaitée sur le site web de l’organisation à but non lucratif, ce qui permet de vérifier que celui-ci remplit efficacement son rôle.
- Taux d’ouverture et taux de clic des e-mails
Ces mesures évaluent le nombre de destinataires qui ouvrent les messages et qui interagissent avec leur contenu. De meilleures performances témoignent généralement de la pertinence des objets des messages et de la qualité du contenu proposé.
- Engagement sur les réseaux sociaux
Le taux d’engagement mesure les interactions, telles que les mentions J’aime, les commentaires et les partages, par rapport à la taille de l’audience. Le suivi de cette mesure permet aux organisations à but non lucratif d’évaluer si leur stratégie sur les réseaux sociaux favorise des interactions significatives.
- Part des dons en ligne
Cet indicateur représente la proportion des dons effectués par voie digitale par rapport au total des dons reçus. Son analyse aide les organisations à orienter leurs ressources vers les canaux de collecte les plus efficaces.
La performance des programmes et les résultats obtenus au sein des communautés constituent souvent les principaux critères utilisés pour évaluer les organisations à but non lucratif. Ces mesures permettent de mesurer l’efficacité des services proposés ainsi que la valeur créée sur le long terme :
- Mesures de résultats
Ces mesures évaluent les résultats directs des programmes, comme les taux d’obtention de diplôme, les taux d’insertion professionnelle ou l’amélioration des résultats de santé. Ils permettent de déterminer si les objectifs fixés sont atteints. - Mesures d’effets à long terme
Ces mesures évaluent les changements durables, tels que l’amélioration du bien-être des communautés ou les progrès à long terme réalisés par les bénéficiaires. - Coût par bénéficiaire
Cette mesure calcule le coût moyen nécessaire pour accompagner un participant au programme. Il aide les organisations à but non lucratif à évaluer leur efficience opérationnelle et leur capacité à étendre leurs actions. - Retour social sur investissement (SROI)
Le SROI attribue une valeur monétaire aux résultats sociaux obtenus. Il permet d’estimer la valeur sociale ou communautaire créée pour chaque euro investi.
En arrière-plan, la santé opérationnelle et financière d’une organisation à but non lucratif détermine sa capacité à maintenir ses programmes dans la durée. Le suivi de ces indicateurs permet de s’assurer que les ressources sont utilisées efficacement et que les salariés comme les bénévoles restent engagés.
- Marge opérationnelle
La marge opérationnelle correspond à la différence entre les revenus et les dépenses, exprimée en pourcentage des revenus. Une marge positive est généralement le signe d’une situation financière plus solide.
- Efficacité de l’allocation des ressources
Cet indicateur évalue la mesure dans laquelle le temps des employés, le budget et les ressources matérielles sont répartis de façon à produire les meilleurs résultats possibles.
- Taux de rotation du personnel
Le taux de rotation du personnel mesure le nombre d’employés qui quittent l’organisation au cours d’une période donnée. Un taux élevé peut entraîner une hausse des coûts et perturber la mise en œuvre des programmes.
- Taux de fidélisation des bénévoles
Cette mesure évalue le pourcentage de bénévoles qui continuent à s’engager auprès de l’organisation au fil du temps. Un taux de fidélisation élevé réduit les coûts de recrutement et favorise la continuité des services.
Avant de mettre en place de nouveaux systèmes, les organisations à but non lucratif doivent comprendre l’état de leurs données existantes. Cela implique d’examiner les informations collectées, l’endroit où elles sont stockées et la manière dont elles sont actuellement utilisées. De nombreuses organisations constatent que des informations précieuses restent enfermées dans des feuilles de calcul ou cloisonnées entre différents départements. L’audit permet également de repérer des problèmes tels que les doublons, les enregistrements incomplets ou les formats de données incohérents.
L’analyse n’a de valeur que lorsqu’elle est associée à des objectifs clairement définis. Les organisations à but non lucratif doivent définir des objectifs mesurables ainsi que des indicateurs clés de performance (KPI) alignés sur leur mission et leurs priorités stratégiques. L’utilisation d’un cadre de travail tel que SMART (spécifique, mesurable, atteignable, pertinent et défini dans le temps) permet de relier les données à des résultats concrets plutôt qu’à une simple mesure de l’activité. Par exemple, au lieu de se fixer un objectif général consistant à « améliorer la fidélisation des donateurs », une organisation pourrait viser une augmentation de 10 % du taux de fidélisation des donateurs au cours de l’exercice fiscal. Le fait de relier directement l’analyse aux objectifs de l’organisation facilite le suivi des progrès et la justification des décisions.
Les outils retenus doivent être adaptés à la taille de l’organisation à but non lucratif, à son budget et à ses capacités techniques. Les petites structures peuvent commencer par utiliser des plateformes légères permettant de centraliser les données relatives aux donateurs et aux programmes, tandis que les organisations à but non lucratif plus importantes peuvent avoir besoin de solutions plus avancées capables d’intégrer plusieurs systèmes et de prendre en charge la modélisation prédictive. Il est important de choisir des outils suffisamment flexibles pour évoluer avec les besoins de l’organisation, tout en restant conviviaux pour le personnel qui ne dispose pas nécessairement d’une expertise technique.
Même les outils les plus sophistiqués ont une valeur limitée si l’organisation ne dispose pas d’une culture favorisant une prise de décision basée sur les données. Les dirigeants doivent montrer l’exemple de l’utilisation de l’analyse en s’appuyant sur les données pour orienter leurs questions et en encourageant les équipes à intégrer des mesures dans leurs échanges. Des sessions de formation et des ateliers collaboratifs peuvent également contribuer à renforcer l’aisance des équipes dans l’utilisation des données.
Pour que l’analyse produise des résultats fiables, les données doivent être exactes, sécurisées et gérées de manière éthique. La mise en place de pratiques claires en matière de qualité des données permet d’éviter que des problèmes tels que les doublons ou les informations obsolètes ne compromettent la confiance accordée au système. Les politiques de gouvernance doivent également couvrir la confidentialité des données, en particulier lorsque l’organisation traite des informations sensibles concernant des donateurs ou des bénéficiaires. Au-delà des obligations de conformité, les organisations à but non lucratif ont la responsabilité éthique d’utiliser les données avec transparence et discernement.
Les stratégies d’analyse essentielles permettent aux organisations à but non lucratif de comprendre leurs performances actuelles, mais les nouvelles technologies élargissent les possibilités. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et le traitement des données en temps réel fournissent aux organisations des outils leur permettant d’anticiper les défis et de réagir avec davantage d’agilité.
L’IA et le ML peuvent analyser l’historique des donateurs ainsi que leurs schémas d’engagement à une échelle bien supérieure à celle des méthodes manuelles. Les modèles prédictifs aident les organisations à but non lucratif à estimer quels contributeurs sont les plus susceptibles d’effectuer un nouveau don, quel montant ils pourraient verser et à quel moment ils sont les plus réceptifs aux actions de communication. Cela permet aux équipes de collecte de fonds de concentrer leurs efforts sur les donateurs à fort potentiel, de personnaliser leurs sollicitations avec davantage de précision et d’améliorer la fidélisation des contributeurs.
L’analyse constitue un moyen concret d’améliorer les programmes pendant leur mise en œuvre. En identifiant les activités qui produisent les meilleurs résultats, les organisations à but non lucratif peuvent ajuster la manière dont leurs services sont fournis et s’assurer que les participants bénéficient du soutien dont ils ont besoin. Si les données montrent que certains groupes rencontrent davantage de difficultés que d’autres, les équipes en charge des programmes peuvent mettre en place des changements ciblés afin de réduire ces écarts. Au fil du temps, cela crée un cycle d’amélioration continue dans lequel les données ne servent pas uniquement à mesurer la réussite, mais contribuent activement à la façonner.
Les organisations à but non lucratif n’ont plus besoin d’attendre des rapports trimestriels pour comprendre leurs performances. Grâce à l’analyse en temps réel, elles peuvent suivre leur progression au fur et à mesure et procéder immédiatement aux ajustements nécessaires. Cette aptitude est particulièrement précieuse dans des domaines tels que les campagnes de collecte de fonds ou les actions de sensibilisation, où le bon timing peut faire toute la différence. L’accès à des informations actualisées en temps réel permet aux équipes d’identifier rapidement les problèmes, d’agir sans délai et de veiller à ce que les ressources soient toujours affectées aux domaines où elles produisent les meilleurs résultats.
L’analyse peut être encore plus efficace lorsque les organisations à but non lucratif collaborent entre elles. En partageant des données anonymisées, elles peuvent mettre en commun leurs connaissances afin d’obtenir une vision plus globale de ce qui se passe dans leur domaine d’activité. Ce type de collaboration aide les organisations à identifier des défis communs, à suivre les grandes tendances et à démontrer les résultats globaux de leurs efforts collectifs.
Les contraintes budgétaires figurent parmi les principaux obstacles à la mise en place de pratiques d’analyse efficaces. Les organisations à but non lucratif ne disposent pas toujours des moyens nécessaires pour investir dans des plateformes coûteuses ou recruter du personnel spécialisé. Cependant, il n’est pas nécessaire de déployer une démarche d’analyse à grande échelle pour en tirer de la valeur. De nombreuses organisations commencent par exploiter plus efficacement les outils dont elles disposent déjà, comme leur système de gestion de la relation client (CRM) ou leurs plateformes d’enquête. Elles peuvent également intégrer progressivement des outils d’analyse gratuits ou peu coûteux. Une autre stratégie consiste à se concentrer sur un nombre limité de mesures à forte valeur ajoutée, alignées sur les objectifs stratégiques, plutôt que d’essayer de tout mesurer simultanément.
Toutes les organisations à but non lucratif ne disposent pas d’un data scientist au sein de leurs équipes. Et ce n’est pas forcément un problème : l’analyse ne nécessite pas toujours une expertise technique approfondie. Le personnel peut être formé à l’utilisation d’outils conviviaux qui transforment les données brutes en tableaux de bord simples à interpréter. Pour des besoins plus complexes, le recours à des consultants ou à des experts bénévoles peut apporter un soutien ponctuel sans entraîner les coûts associés à un recrutement permanent. En aidant le personnel à se familiariser progressivement avec les données, via des ateliers ou des projets pratiques, les organisations peuvent renforcer leur confiance, développer leurs aptitudes et, à terme, acquérir une véritable expertise.
Le stockage des données dans des systèmes déconnectés est un problème courant. Les informations relatives aux donateurs peuvent être conservées dans un CRM, tandis que les données concernant les bénévoles se trouvent dans des feuilles de calcul et que les résultats des programmes sont stockés dans un outil de reporting distinct. Cette fragmentation complique l’obtention d’une vision globale des performances de l’organisation. La solution consiste à établir des connexions entre les différents systèmes, au moyen d’intégrations ou d’entrepôts de données centralisant les informations à un seul endroit. Même lorsqu’une intégration complète n’est pas envisageable, la mise en place de pratiques normalisées de saisie des données entre les différents départements permet de réduire les incohérences et de simplifier les opérations de consolidation manuelle.
L’adoption de l’analyse implique généralement une évolution dans la manière dont les décisions sont prises. Malheureusement, tout le monde n’est pas forcément à l’aise avec ce changement. Pour favoriser l’adhésion des équipes, il est essentiel de communiquer clairement sur le fait que l’analyse vient compléter l’expertise humaine, et non la remplacer. Mettre en avant les réussites obtenues grâce à une meilleure exploitation des données peut également aider les équipes à constater les bénéfices de cette démarche. Le leadership joue ici un rôle essentiel en montrant l’exemple et en encourageant l’adoption d’une culture basée sur des décisions étayées par les données.
L’analyse évolue rapidement. Les outils deviennent plus intelligents, plus abordables et plus faciles à utiliser, permettant à des organisations à but non lucratif de toutes tailles d’accéder à des avantages autrefois réservés aux grandes entreprises. À mesure que ces évolutions se poursuivent, l’avenir de l’analyse pour les organisations à but non lucratif sera façonné par des technologies qui rendront les informations non seulement plus pertinentes, mais aussi plus accessibles et plus respectueuses des principes éthiques. Voici comment :
L’intelligence artificielle et le machine learning devraient jouer un rôle encore plus important dans les années à venir. Ces outils sont capables de traiter d’importants volumes de données afin d’identifier des schémas qu’il serait presque impossible de détecter manuellement. Les organisations à but non lucratif pourront ainsi anticiper le comportement des donateurs, prévoir la demande pour leurs programmes et optimiser leurs actions de communication avec une précision bien supérieure.
Les progrès réalisés dans le domaine de la visualisation des données facilitent l’interprétation et le partage des informations. Les tableaux de bord interactifs et les rapports visuels en temps réel permettront aux responsables de programme, aux équipes de collecte de fonds et même aux membres des conseils d’administration de comprendre rapidement les enseignements issus des données, sans avoir besoin d’une expertise technique particulière. Cette accessibilité garantit que les informations ne sont pas réservées aux analystes, mais qu’elles sont accessibles à toutes les personnes qui contribuent à la réalisation de la mission de l’organisation.
À mesure que les capacités d’analyse se développent, les responsabilités qui les accompagnent augmentent également. À mesure que les organisations à but non lucratif adoptent des outils plus avancés, les considérations éthiques doivent rester au premier plan. Les données relatives aux donateurs, aux bénévoles et aux bénéficiaires sont sensibles, et la manière dont elles sont collectées, stockées et utilisées est essentielle. Dans les années à venir, l’établissement de politiques claires en matière de protection de la vie privée, de consentement et de transparence sera indispensable pour préserver la confiance des personnes concernées. Il sera tout aussi important pour les organisations à but non lucratif de veiller à ce que les décisions basées sur les données respectent les principes d’équité et d’inclusion, en évitant les biais involontaires dans les algorithmes ou dans le reporting.
La ServiceNow AI Platform® réunit les données, les workflows et l’automatisation afin d’aider les organisations à but non lucratif à transformer leur façon de travailler. Au lieu de jongler avec des outils déconnectés ou d’attendre la production de rapports manuels, les équipes peuvent accéder à des perspectives en temps réel, automatiser les tâches répétitives et utiliser les données comme une véritable ressource stratégique au service d’une prise de décision éclairée. En intégrant l’analyse aux activités quotidiennes, ServiceNow aide les organisations à but non lucratif à renforcer leurs programmes, à améliorer leurs efforts de collecte de fonds et à optimiser l’utilisation de chaque euro au service de leur mission.
L’IA générative (GenAI) permet aux organisations à but non lucratif de tirer plus facilement parti de leurs données, sans nécessiter une expertise technique approfondie. Now Assist de ServiceNow utilise cette technologie pour résumer automatiquement les dossiers, les incidents et les interactions, permettant ainsi aux équipes de consacrer moins de temps à rechercher des informations dans les systèmes et davantage à exploiter les enseignements issus des données. Les agents disposent instantanément du contexte nécessaire concernant l’historique des donateurs, les dossiers des bénéficiaires ou les activités des bénévoles, ce qui leur permet de répondre plus rapidement et plus efficacement. Les responsables peuvent également générer des synthèses étayées par les données afin de mettre en évidence les progrès réalisés et les résultats obtenus.
Les processus manuels représentent une charge importante pour les équipes des organisations à but non lucratif. Workflow Data Fabric de ServiceNow connecte les données structurées, non structurées et en flux continu au sein d’une seule plateforme, permettant ainsi aux analyses d’être réalisées de manière fluide dans l’ensemble des départements. Au lieu de s’appuyer sur des feuilles de calcul cloisonnées, les organisations peuvent alimenter les agents IA avec des informations en temps réel et orchestrer des workflows automatisés qui réduisent les coûts et accélèrent la prise de décision.
ServiceNow simplifie la gestion des services IT (ITSM) en centralisant les opérations sur une seule plateforme. Résolvez les incidents plus rapidement grâce aux recommandations assistées par IA, rétablissez les services plus vite à l’aide de l’intelligence prédictive et réduisez les interruptions de service grâce à une gestion des changements plus efficace. Les équipes peuvent suivre et optimiser les actifs tout au long de leur cycle de vie, réduisant ainsi les risques et libérant davantage de budget pour la réalisation de leur mission.
Les organisations à but non lucratif dépendent fortement des fournitures et des actifs nécessaires à la réalisation de leur mission, mais beaucoup ne disposent pas d’une visibilité suffisante sur l’utilisation de ces ressources. ServiceNow permet une gestion de bout en bout des approvisionnements et des actifs, en offrant aux organisations une visibilité en temps réel sur l’inventaire, son emplacement et son utilisation. Automatisez le réapprovisionnement des stocks afin d’éviter les ruptures, anticipez plus précisément les besoins futurs en fournitures et suivez leur distribution afin de vous assurer que les ressources parviennent aux personnes qui en ont le plus besoin. Cette visibilité permet aux organisations à but non lucratif de développer leurs activités plus efficacement et de réagir plus rapidement en situation d’urgence.
ServiceNow aide les organisations à but non lucratif à exploiter pleinement le potentiel de leurs données. Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à accomplir davantage en transformant vos données en orientations stratégiques claires. Demandez une démo dès aujourd’hui !