TRANSFORMATION

La data, mine d’or de demain

Depuis des années maintenant, des volumes importants de données sont collectés par les entreprises, tous secteurs confondus. Il est à présent essentiel de faire parler cette donnée afin de créer une expérience utilisateur enrichie.

La transformation numérique n’est pas neuve. À vrai dire, elle peut déjà occuper une place dans nos livres d’Histoire. Les racines (militaires) d’internet remontent à la fin des années 60, tandis que le web – cet ensemble de pages HTML qui constituent sa face la plus visible – s’est réellement développé dans les années 90. La numérisation de tous les supports physiques, qui, autrefois, recelaient l’information, a accompagné cette évolution du World Wide Web. Aujourd’hui, rares sont les informations qui ne sont pas disponibles en ligne. Chacun s’est habitué à cet état de fait. D’autant plus les jeunes générations, qui n’ont pas connu l’époque des compact-discs, tout comme nous n’avons pas connu l’époque précédant l’avènement de l’enregistrement, lorsque la musique devait être jouée en live pour exister.

Des masses de données déjà collectées Évidemment, la transformation numérique ne concerne pas que le secteur du divertissement. Face à des clients de plus en plus habitués à pouvoir tout faire de chez eux, toutes les entreprises ont, petit à petit, entamé un processus de digitalisation de leurs activités. « Pour entrer dans le digital, les banques, par exemple, ont commencé par proposer des solutions numérisées  : mobile banking, outils de paiement, solutions qui permettent d’améliorer l’interaction avec le client, etc., détaille Cédric Jadoul, service director chez Fujitsu Luxembourg. La plupart du temps, l’axe choisi pour initier la transformation numérique était d’ordre purement technologique. À travers l’ensemble de ces solutions, les entreprises ont ainsi pu recueillir une masse importante de données. » Ces sociétés ont, la plupart du temps, conservé ces précieuses données en silo, sans en faire profiter l’ensemble des services de l’entreprise, voire les partenaires externes. Pour le service director de Fujitsu Luxembourg, c’est justement là que le bât blesse. « La grande tendance est de proposer une ‘total experience’ à ses clients, ses partenaires et ses employés, c’estàdire une expérience end-to-end connectée. Par exemple, il serait assez logique, lorsque le client d’une banque demande un crédit pour une voiture, qu’on lui propose aussi une assurance, voire d’autres services liés à la mobilité. Aujourd’hui, ce n’est pas encore systématiquement le cas, car chacun a tendance à conserver ses données de son côté. »

Un travail sur la valeur de la donnée Ceci étant dit, avant d’utiliser et de partager ces données, il s’agit tout d’abord d’en établir la valeur. En effet, si l’on ne s’assure pas de la véracité de la donnée collectée, on risque non pas d’améliorer l’expérience client, mais bien de la détériorer. « Concrètement, une donnée qui est exploitée alors qu’elle n’est pas correcte peut par exemple conduire à l’envoi d’emails sur des sujets qui ne concernent absolument pas le client, ou, pire, à refuser une demande de crédit ou de service de manière injustifiée, et donc à perdre du business  », illustre Cédric Jadoul. Dans un second temps, il s’agit de faire parler la donnée, de la rendre signifiante pour un métier particulier. Le but est toujours le même : proposer une expérience client fluide, enrichie, qui apporte à l’entreprise un réel gain de compétitivité.

Les sociétés qui sont nées avec le digital ont d’ores et déjà intégré cette pratique. Il suffit de penser à des entreprises comme Zalando ou Amazon, qui, grâce à des mécaniques bien huilées, ont conquis la planète entière. Mais d’autres acteurs, dans des secteurs plus traditionnels, sont plus en peine. « On peut par exemple penser au secteur bancaire, à l’exception des ‘nouvelles banques’, qui, elles aussi, ont ces fondations d’exploitation de la donnée dans leur ADN, explique Cédric Jadoul. Les banques traditionnelles ont pourtant tous les atouts en main pour mieux exploiter la data : elles ont les outils nécessaires et drainent déjà un volume important de données. À travers nos paiements quotidiens, elles savent déjà beaucoup de choses sur nous. » Mais pour vraiment tirer parti de la data, il faut parvenir

Ana Gaman Illustration

à s’ouvrir à tout un écosystème, à mener un délicat travail d’intégration des données avec des partenaires externes. « Grâce à des données collectées ailleurs, la banque pourrait savoir que je vais bientôt acheter une nouvelle voiture. Elle pourrait donc prendre les devants pour me proposer une série d’options financières, en collaborant, par exemple, avec des garages », indique le service director de Fujitsu Luxembourg. La bonne nouvelle, à ce titre, est que les technologies d’intégration de la donnée ont beaucoup évolué, par exemple au travers de la data virtualisation, qui permet à ces entreprises de facilement et rapidement rattraper leurs concurrents digital natives.

L’IA pour prédire les comportements Ce travail de prédiction ne peut être mené à bien qu’en ajoutant une dernière couche au millefeuille qui permet l’exploitation totale de la donnée : la couche cognitive, matérialisée par l’intelligence artificielle. Les géants du web comme Facebook et Google sont sans doute les premiers à avoir poussé si loin cette logique, en nous proposant une série de produits et services en fonction de nos parcours sur le web, tracés par la collecte constante de données.

Aujourd’hui, une entreprise pourrait aussi en profiter, notamment en utilisant un agrégateur de réseaux sociaux, qui lui permettrait de tout connaître d’un client. « Un assureur pourrait par exemple détecter qu’un client souhaite partir en vacances, et, proactivement, proposer une assurance adéquate. Cela permettrait de fidéliser et de faciliter la vie du client, relève Cédric Jadoul. Le tout est de trouver la bonne mesure, de ne pas pousser trop loin le curseur, ce qui risquerait d’irriter le client plus qu’autre chose. Cela doit aussi poser la question de ce que l’on choisit, en tant que consommateur, de céder comme données personnelles, considérant les bénéfices que l’on peut obtenir. Si une application qui monitore en permanence mes paramètres vitaux me permet d’éviter une crise cardiaque, je pense que cela vaut le coup de partager ces données sensibles, moyennant la sécurité qui va avec… »

Et vous, avez-vous votre data scientist ? Ce véritable tournant que représente l’exploitation accrue des données conduit également à s’interroger sur les ressources humaines et l’organisation des entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. Si l’exploitation de la donnée, notamment à travers l’intelligence artificielle, devient la règle, cela veut-il dire que chaque structure devra se doter de collaborateurs aux compétences pointues en la matière ? « L’essentiel est d’abord de changer les mentalités, estime Cédric Jadoul. Chaque projet doit à présent intégrer une data governance, qui permettra d’enrichir la base de données existante, notamment en utilisant les nouvelles technologies. » Le secteur de l’assurance, qui est bien moins souvent en contact avec ses clients que celui de la banque, pourrait par exemple tirer profit des véhicules connectés, en proposant des assurances dont la prime est calculée au kilomètre près, ou en adaptant cette prime en fonction de la façon de rouler de l’assuré. « Dans ce cas, c’est un vrai changement de business model qu’il faut engager », ajoute le responsable de Fujitsu Luxembourg.

Quant aux ressources humaines pointues, elles ne sont pas forcément impératives. « Il faut que des équipes dédiées travaillent avec le business pour savoir quelles sont les données les plus précieuses pour le métier. Mais le traitement de la donnée en luimême est aujourd’hui de plus en plus automatisé. À l’exception des cas complexes, on pourrait donc presque se passer de data scientists. Ce sera encore plus vrai dans un avenir proche, où 80 % des modèles pourront être traités de façon automatisée », indique Cédric Jadoul. Pour permettre aux sociétés qui n’ont pas les moyens ou les compétences de développer ce type de plateforme en interne, Fujitsu et le List ont d’ailleurs mis au point un outil très puissant qui permet à ces entreprises de voir en quoi l’exploitation de la donnée pourrait être utile pour leur business. Un test peu coûteux, qui peut ensuite ouvrir la voie au développement d’un outil interne.

Un volume de données qui explose Si les données sont aux entreprises actuelles ce que les pépites d’or étaient aux orpailleurs d’antan, doit-on dès lors concentrer nos efforts sur la diversification des sources permettant de récolter cette data ? Bien que certains secteurs soient plus défavorisés à cet égard, la donnée est une denrée bien plus courante que ne l’était tout l’or du Far West. « Aujourd’hui, on a tellement de données qu’on ne sait déjà plus quoi en faire. Je ne pense donc pas qu’il faille chercher à en récolter beaucoup plus, tant que celles que l’on collecte sont de bonne qualité, en phase avec les besoins du métier. C’est d’autant plus vrai que, dans les prochaines années, le volume de données va exploser, notamment grâce au développement de nouvelles technologies, comme les assistants personnels », affirme Cédric Jadoul.

À n’en pas douter, les vainqueurs de demain seront donc ceux qui auront mis en place l’organisation et les outils permettant de mieux exploiter la donnée. Celle-ci permet à la fois de mieux servir le client, et ainsi de le fidéliser, mais aussi d’augmenter son chiffre d’affaires en lui proposant de nouveaux produits et services au moment même où il commence à en ressentir le besoin. Dans un monde aux ressources finies, la donnée dispose d’un autre atout de taille : contrairement aux mines d’or, le gisement de données exploitables par les entreprises du monde entier ne devrait jamais se tarir. CINQ PLATEFORMES DE DATA MANAGEMENT

Dans le secteur du marketing, les data management platforms (DMP), permettant de bien mieux connaître et d’élargir son audience, sont de plus en plus populaires. Nous vous en présentons cinq, parmi les plus connues.

LOTAME Lotame permet de centraliser les données issues de plusieurs sources (CRM, blogs, emails, réseaux sociaux, etc.). Elle offre un fonctionnement complètement automatisé, ainsi qu’une série d’outils d’optimisation. Particulièrement adaptée aux spécialistes du marketing et aux agences digitales, Lotame est une solution idéale pour les sociétés qui souhaitent rassembler l’ensemble de leurs données en un seul lieu.

NIELSEN DMP Nielsen s’est déjà fait un nom dans l’analyse de données. Avec une extension DMP, la société offre à présent une solution permettant de gérer, personnaliser, activer et analyser les données d’audience. Les utilisateurs peuvent ainsi choisir parmi plus de 60.000 segments d’audience, obtenir des contenus personnalisés en fonction de leur cible et effectuer des analyses des parcours de leurs clients. Un outil qui bénéficie déjà d’une très bonne réputation.

ORACLE DMP Oracle, société américaine spécialisée dans la gestion de bases de données, les serveurs d’applications ou le cloud, s’est elle aussi lancée dans le secteur du data management. À travers sa plateforme Oracle DMP, les utilisateurs peuvent créer des profils enrichis en données propres ou issues de sources comme les réseaux sociaux ou les téléphones mobiles. L’analyse des données sur base des cookies des sites web y est particulièrement poussée.

SALESFORCE DMP Salesforce, ce n’est pas seulement le CRM que tout le monde connaît. L’entreprise américaine a aussi développé sa propre DMP, qui fait partie du Salesforce Marketing Cloud. Permettant de rassembler les données issues de plusieurs sources en un seul point, cette solution utilise par ailleurs l’intelligence artificielle et le machine learning afin d’enrichir les profils de données des clients. Elle donne aussi la possibilité de trouver de nouveaux clients.

RELAY42 Peutêtre moins connue que ses concurrentes, Relay42 est pourtant parvenue à se faire une place dans le milieu concurrentiel des DMP. Sa solution, reposant sur l’intelligence artificielle, permet d’unifier les données issues de sources propres ou tierces. Elle permet de trouver de nouveaux clients ou prospects, tout en offrant des capacités de protection des données client qui garantissent la propriété de la marque en matière de stockage et d’utilisation.