Design thinking et transformation digitale

Nous avons régulièrement abordé sur ce blog les difficultés rencontrées par les entreprises pour se transformer digitalement. Dans le cadre de nos missions, nous nous en rendons compte : chaque entreprise a son fonctionnement et ses contraintes et la digitalisation ne s’opère pas partout de la même façon. La remise en question est alors essentielle et la recherche d’une solution, quitte à s’éloigner des sentiers battus, est primordiale. Existe-t-il une méthodologie pour innover et trouver des solutions propres à la transformation digitale et aux problèmes qu’elle induit ? Oui, et elle n’est pas nouvelle : nous allons parler dans cet article de design thinking, sujet sur lequel nous avons également écrit un livre blanc, que vous pouvez télécharger en cliquant sur ce lien ou sur le bouton ci-dessous.

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Design thinking : définition et méthodologie

L’approche du design thinking a été inventée dès les années 60, suite aux travaux d’Herbert Simon sur le sujet. Ce concept n’a pourtant trouvé écho auprès des entreprises qu’au début des années 2000. La définition s’est affinée au fil des années et l’on s’accorde aujourd’hui sur celle de 2008 formulée par Tim Brown : « Le Design Thinking est une approche de l’innovation centrée sur l’humain qui s’appuie sur les outils du designer pour intégrer les besoins des individus, les possibilités de la technologie, et les conditions premières du succès commercial». Tim Brown a également créé une méthodologie du design thinking, présentée ci-dessous :

design thinking

Voici point par point la définition des différentes étapes :

Emphatise : Emphatise peut se traduire par « s’identifier ». Il s’agit de comprendre un problème, se placer dans la situation pour mieux saisir les enjeux. Empathie est un terme adéquat car il s’agit de se mettre à la place du client et de comprendre le contexte de l’intérieur. C’est donc un travail d’observation qui doit être effectué avec sérieux, car il s’agit du fondement du design thinking.

Define : Suite à la première étape, il va falloir définir une question sur la problématique rencontrée lors de la phase d’identification. Cette étape consiste à créer une vision commune dans l ‘entreprise, car chaque décideur d’une société a son propre point de vue sur un problème.

Ideate : Cette phase consiste à brainstormer, générer des idées. Attention, il ne s’agit pas de trouver une solution : on va au contraire proposer et explorer les champs des possibles, tout en gardant en tête les besoins du client lors de la génération d’idées.

Prototype : Après le processus d’idéation vient celui de la sélection. Les idées sont triées et les moins applicables/pertinentes sont exclues. Le prototypage (d’un produit, d’un service, d’un fonctionnement, etc.) va ensuite permettre de voir les premiers défauts, les premières modifications à faire, mais aussi les premiers résultats et pistes à développer.

Test : Cette étape est généralement fortement liée à la précédente. Elle permet d’étudier les réactions des clients et de générer des premiers résultats qui serviront à modifier le produit. Une nouvelle boucle recommence ainsi, parfois jusqu’à la première phase, jusqu’à ce que le produit/service soit finalisé.

Le design thinking s’applique à de nombreux cas, allant d’un produit, un service, un mode d’organisation, une amélioration, etc. Voici, pour apporter une vue plus concrète sur le design thinking, un exemple récent.

Airbnb sauvé de la faillite grâce au design thinking

Vu le succès que rencontre aujourd’hui la start-up californienne, on a du mal à croire que celle-ci a bien a failli fermer, peu de temps après sa création. Voici étape par étape comment elle a réussi à survivre et croître, grâce au design thinking.

Emphatise : Après quelques mois de service dans l’anonymat et un chiffre d’affaires de 200 dollars par mois, l’équipe s’est rendue à l’évidence : personne n’utilisait ce site. Le co-fondateur Joe Gebbia s’est donc efforcé de trouver le problème en se mettant dans la peau du client. Après de nombreuses recherches sur le site dans la ville de New-York, il a établi une constante dans toutes les annonces, qu’il a résumé très simplement : « the similarity is that the photos sucked ».

Define : Partant de ce constat, Joe Gebbia a défini le problème du site qu’il avait créé : les appartements étaient loués par des particuliers, et ces derniers n’avaient pas l’expertise des agences de location ou des hôtels en matière de présentation et de mise en valeur du bien loué. « Ce n’était pas surprenant que les clients ne réservent pas d’appartement s’il ne pouvaient pas vraiment voir ce qu’ils étaient censés payer ».

Ideate : Cette étape où l’équipe brainstorm a pour but de proposer des idées sortant de l’ordinaire, et allant parfois à l’encontre de certains principes intangibles. Pour cette jeune start-up, ce principe était celui de la scalabilité. « Nous avions cette mentalité de la Silicon Valley, où la résolution d’un problème doit être scalable. Vous pouvez changer une ligne de code et résoudre un problème pour un client, 10 000 ou 1 million ». L’idée trouvée par Gebbia a été finalement de réaliser lui-même des photos correctes des appartements loués dans la zone de New York.

Prototype and test : Joe Gebbia et ses associés ont donc pris le premier avion pour New-York et loué du matériel professionnel pour produire ces photos de qualité à leurs clients. Une solution non-scalable et non technique qui pourtant a été le point de départ de l’envolée d’AirBNB, la start-up augmentant immédiatement son chiffre d’affaires.

Cet épisode nous montre qu’une approche de design thinking permet de sortir des sentiers battus qui contraignent l’imagination et donc la résolution de problème. Ici le carcan dans lequel étaient contraints les associés d’AirBNB était la scalabilité et l’idée selon laquelle le code est la solution à tous les problèmes. Cette démarche de design thinking s’est depuis ancrée dans la société  pour résoudre des problèmes en se plaçant au plus près du consommateur, comme le montre cet article.

 

Comment se transformer digitalement grâce au design thinking ?

Le design thinking, nous l’avons vu précédemment, trouve des applications dans de multiples domaines. Chez Visionary Marketing, nous utilisons ce concept dans la transformation digitale de nos clients. Le processus de transformation digitale est long, coûteux et difficile à mettre en place, notamment à cause des changements qu’il entraîne. Il est donc impérieux de comprendre les enjeux de la transformation chez chaque client et trouver avec eux les solutions à concevoir, prototyper et mettre en place. Dans ce cas de figure, le design thinking trouve toute son utilité.

C’est cet aspect que nous abordons dans un livre blanc intitulé « Design thinking et transformation digitale », que vous pouvez télécharger en cliquant sur ce lien ou sur le bouton ci-dessous.

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Design thinking et transformation digitale was last modified: septembre 1st, 2016 by Cédric Jeanblanc

Entreprise digitale : quand les leaders s’inspirent des start-ups

La transformation digitale est depuis des années au coeur des préoccupations des entreprises. Nous avons régulièrement abordé ce sujet sur ce blog. Le moins que l’on puisse dire, c’est que cette transformation est un processus long et difficile à mettre en place, un sujet que nous avons documenté au travers d’un livre blanc dédié au sujet de cette entreprise digitale et intitulé « la face cachée de la transformation digitale« . Afin de se différencier par l’innovation et améliorer leur processus, certaines entreprises ont recours modèle des start-ups. Le but est de devenir une entreprise digitale, en phase avec une époque où le consommateur transforme radicalement ses habitudes de consommation. Cela concerne tous les secteurs, de manière différente, y-compris les entreprises du secteur industriel qui s’inspirent de l’apport technologique des start-ups pour révolutionner leur modèle de production. Pour nous en assurer nous nous sommes rendus chez SAP pour interviewer Arnaud Merlet, Directeur des Opérations France de SAP.  

Entreprise digitale : définition

Entreprise digitale : un enjeu d'investissement
58% des DSI prévoient une augmentation de la digitalisation

Selon Arnaud Merlet, une entreprise devient une « entreprise digitale lorsque celle-ci utilise la technologie pour réussir à changer son modèle économique« . Ce phénomène a pris une ampleur très importante ces dernières années. En effet, d’après une étude annuelle menée par Accenture en partenariat avec IT for Business auprès des DSI, les investissements numériques ont augmenté en France. Les DSI prévoient une augmentation des budgets dédiés à la digitalisation des processus de 58% en 2015.

Pendant des années, en Europe, les entreprises étaient dans une logique d’optimisation de processus :  « SAP fournissait des instructions qui leur permettaient d’automatiser, de simplifier et de standardiser leur processus. Aujourd’hui, les entreprises sont obligées d’innover pour se différencier, survivre et gagner des parts de marché », explique Arnaud Merlet, « et pour cela, la technologie est nécessaire ». Lire la suite

Entreprise digitale : quand les leaders s’inspirent des start-ups was last modified: juillet 21st, 2016 by Claire Sorel

DMP (data management platform) : définition et explications

Utilisée d’abord par les géants du Web et du e-commerce, la DMP a désormais pris place dans des entreprises de taille moins importante, afin de pouvoir centraliser les données relatives aux clients et prospects, provenant de sources diverses, online et offline. Mais qu’est-ce exactement qu’une DMP ? Comment sont rangées toutes ces données ? Comment les analyser ? Quels outils sont utilisés pour les exploiter ? C’est à ces questions qu’ont répondu 3 experts du sujet, Emmanuel Jouanne (Business Development Manager chez Data Publica), Thierry Vallaud (Directeur BVA Data Sciences) et Mick Levy (Directeur de l’Innovation chez B&D), lors d’une conférence organisée par notre partenaire CCM Benchmark le 25 mai dernier et animée par Yann Gourvennec, fondateur de Visionary Marketing

Qu’entend-on par DMP ?

La DMP est un outil récent qui a évolué pour dépasser son but initial ; nos experts nous donnent leur définition des formes que peut prendre la DMP :

Mick Levy définit la DMP comme « une grande machine à la fois à data, ou l’on recueille, et croise les données en temps réel, et à activation de la data (envoi de mails, placement de bannières, agencement du contenu, etc.) »

Selon Thierry Vallaud, « la DMP était à l’origine une base permettant d’optimiser l’achat de publicité en ligne, et était utilisée dans le marché des médias et du real time bidding ». Les DMP permettent d’optimiser l’achat de publicité : grâce à cela, on peut suivre le ROI des campagnes publicitaires. Le terme a ensuite dérivé, et la DMP désigne aujourd’hui une base marketing.

Cette plateforme, en permettant le recueil, le croisement et l’intelligence des données va permettre par exemple de reconnaître les clients : en effet, « un client peut avoir plusieurs images différentes – parfois jusqu’à 15 », précise Mick Levy.

Concernant le marché Thierry Vallaud nous prévient : « ce n’est plus un eldorado, on se dirige vers de la concentration et il aura certainement une redistribution des cartes »

Une DMP B2C mais aussi B2B

Une DMP n’est pas utile qu’en B2C : elle est également utilisée en B2B. Voici ci-dessous un tableau récapitulatif des deux DMP, montrant leurs principales différences.

différences entre une DMP B2B et une DMP B2C
différences entre une DMP B2B et une DMP B2C

On peut ainsi retenir côté B2B, que la collecte des données est relativement aisée car les entreprise sont visibles et il n’y a aucun besoin d’anonymisation. Lire la suite

DMP (data management platform) : définition et explications was last modified: juin 27th, 2016 by Cédric Jeanblanc

La voiture connectée roulera au Big Data

Le mot « voiture connectée » n’est pas sans susciter une méfiance voire une certaine angoisse lorsqu’on le prononce. En effet, l’intelligence artificielle embarquée dans les véhicules a toujours été traitée de façon peu optimiste dans les films de science fiction… Une vision du futur un peu sombre bien éloignée des petites Google Car roulant tranquillement sur les routes californiennes. Pourtant, une voiture connectée n’est pas une voiture autonome, bien que l’amalgame soit régulièrement fait. Le principe d’une voiture connectée est simplement de collecter l’information et la traiter pour guider, aider, et apporter plus de sécurité au conducteur. La donnée occupe donc une importance centrale dans ce système : nous avons voulu en savoir plus sur son rôle lors d’une table ronde organisée par CCM Benchmark, réunissant trois experts du secteur, Patrice Slupowski (VP de l’innovation chez Orange), Michael Fernandez (CEO de Drust) et Guillaume Crunelle (Senior Manager chez Deloitte).

Voiture connectée : à quoi sert la donnée ?

Avant de se soucier des problématiques de collecte, de stockage, d’analyse et de traitement de la donnée, il est nécessaire de réfléchir au but de cette donnée, fait remarquer Patrice Slupowski. « L’objet et la connexion prennent toute la place, et on ne pense pas au service rendu au client. L’utilisation des données doit servir à offrir un service à des utilisateurs » avance t-il. Il est nécessaire de penser service, c’est à dire utiliser la donnée dans le but d’apporter une valeur ajoutée. La voiture connectée est donc utile si elle permet d’offrir de nouveaux services, des économies et des améliorations de process. Sinon il ne s’agit que d’un gadget.

Afin de fournir des services, l’information doit remonter à des Cloud. Mais si le système assiste un freinage d’urgence, l’information doit être analysée dans l’immédiat et ne peut remonter au cloud : la voiture doit ainsi traiter elle-même l’information. Voilà pourquoi les services s’articulent autour de deux types de donnée collectées :

  • Le Small Data, qui regroupe les données à l’échelle du conducteur et de sa voiture, et exploitées immédiatement. Cela concerne par exemple sa conduite (écoconduite), le calcul du régime moteur, la masse du véhicule… Le but est de donner des conseils en temps réel, afin de jouer sur le comportement du consommateur pour économiser du carburant, améliorer sa sécurité, etc.
  • Le Big Data, qui concerne l’exploitation statistique de la donnée anonymisée. L’objectif est d’analyser par exemple la consommation globale des véhicules, leur longévité, les flux migratoires de personnes en congés, les préférences des consommations, l’état des voiries grâce à l’analyse de la répartition des freinages, etc.
La voiture connectée roulera au Big Data - Modes de collecte et de traitement des informations d'une voiture connectée
Modes de collecte et de traitement des informations d’une voiture connectée

Et les services délivrés par la collecte et le traitement de ces Small et Big Data devraient être de plus en plus importants selon Guillaume Crunelle. « On va peu à peu évoluer vers un modèle non propriétaire du véhicule, c’est-à-dire que demain, on aura potentiellement le choix entre avoir une voiture et partager un véhicule », explique-t-il, « on passe ainsi du modèle propriétaire au modèle serviciel : et qui dit service dit données ».

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La voiture connectée roulera au Big Data was last modified: mai 23rd, 2016 by Cédric Jeanblanc