L’impact des Big Data sur la prise de décision

Comme tous les sujets à la mode, les Big Data suscitent un fort enthousiasme et des attentes parfois démesurées. Il est vrai que ce sujet est passionnant et ses possibilités vertigineuses, nous avons d’ailleurs publié sur ce blog de nombreux posts à ce sujet (ici sur le web to store, là sur la génération de lead avec les Big Data ou encore ici).  Mais les possibilités restent des possibilités, et si les données sont là, juste sous notre nez, il nous faut encore la volonté et la capacité de les déchiffrer, trier, et catégoriser pour en tirer de l’information et au final prendre une décision. Aujourd’hui, cette masse de données est bien souvent inexploitable : on estime en effet que seulement 1% des données sont utiles et disponibles pour l’analyse. Difficile dans ce cas de fonder sa stratégie sur ses donnéesSi le sujet vous intéresse et que vous souhaitez en savoir plus, rendez-vous sur le blog de notre client Zebaz (qui change de nom et s’appelle désormais Sparklane) infos pour lire notre article publié hier.

Une étude réalisée par The Economist pour le compte de Capgemini en 2011, intitulée “le facteur décisionnel : les Big Data et la prise de décision”, est arrivée à la conclusion que les données jouaient un rôle de plus en plus prégnant dans la prise de décision, mais que les paroles devançaient les actes. L’étude, qui portait sur 600 décideurs dans le monde, et de tous les secteurs, visait la mesure de l’usage des Big Data dans le circuit de décision de leurs entreprises.

Ce rapport démontrait aussi que ceux qui jouaient le jeu et qui joignaient l’acte au discours s’en tiraient mieux que les autres. Toutefois, 42% avouaient éprouver des difficultés dans l’interprétation des données non structurées, et 85% montraient du doigt non pas le volume, mais la capacité à analyser et agir sur la donnée.

Cette étude avait pour mérite de mettre l’accent sur un phénomène que beaucoup décrivent intuitivement, sans pouvoir toujours le justifier par des chiffres : la technologie permet la rupture et apporte un plus indéniable ; mais celle-ci n’est rien sans la maîtrise humaine, sans l’analyse, l’interprétation et la nécessaire intelligence émotive, souvent à la source des bonnes décisions.

5 ans plus tard, où en sommes-nous, avons-nous fait des progrès, et quels sont les points de vigilance quant à la prise de décisions sur la base des Big Data ?

De la qualité de la donnée, et de son utilité

A la base, une confusion s’entretient entre donnée, information, connaissance et savoir. Les théories de la connaissance existent pourtant depuis longtemps. Celle de Russell Ackoff est la plus répandue mais elle n’est ni la première, ni la dernière. Scott Carpenter*, dans un article en ligne, en a résumé les principaux avatars ici :

Figure 2: Scott Carpenter sur les hiérarchies de la connaissance *Scott A Carpenter est V.P. / Chief Science & Technology Officer at NuFORENSICS, Inc. il a publié ce papier dans le cadre de son travail de doctorant

Figure 2: Scott Carpenter sur les hiérarchies de la connaissance *Scott A Carpenter est V.P. / Chief Science & Technology Officer at NuFORENSICS, Inc. il a publié ce papier dans le cadre de son travail de doctorant

La donnée, placée comme élément brut, y est toujours placée en bas, quelle que soit la théorie concernée. La connaissance, et le stade ultime, la vision, n’étant que la résultante de ces données au prisme de l’individu (les règles transforment la donnée en information, les modèles en connaissance, les buts en sagesse, et les valeurs en vision).

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L’impact des Big Data sur la prise de décision was last modified: février 9th, 2016 by Cédric Jeanblanc

smart cities : quand les villes seront intelligentes

Paul Sitbon, Président et fondateur du Smart Countries and Cities Congress Paris (S3C Paris) et CEO de Sikiwis, a été directeur du web et de la convergence des systèmes d’information du Groupe Veolia Environnement, grand acteur des services aux collectivités. Il partage sa vision des Smart cities, de leur potentiel et des espoirs qu’elles offrent.  

Smart cities : les villes de demain seront intelligentes

Créée en 2009, Sikiwis s’intéresse rapidement aux technologies numériques et s’aperçoit que la ville, lieu d’échanges entre acteurs très divers (habitants, entreprises, visiteurs…), est un terrain d’expérimentation très intéressant pour ces technologies. Pas moins de 25 domaines, parmi lesquels l’énergie, les transports ou les nouvelles technologies, ont été identifiés comme moteurs de la ville intelligente par S3C Paris. Ce congrès, francilien à l’origine, est devenu international en 2015. Et cela n’est pas un hasard puisque la France, avec ses 36000 communes et plusieurs acteurs industriels mondiaux leaders dans de nombreux domaines des services à la ville (transports, véhicules intelligents, réseaux, traitement de l’eau, de l’énergie, des déchets…), a un rôle naturel à jouer dans le domaine de la ville intelligente.

Smart cities : les villes de demain seront intelligentes
Smart Cities : En l’absence d’un Fulgence Bienvenüe du 21ème siècle, l’intelligence collective prendra le dessus pour transfigurer nos espaces de vie

Le numérique ne fait pas la ville intelligente… mais offre de belles opportunités

Le numérique n’est pas une composante indispensable de la ville intelligente. La conception de bâtiments ou de quartiers, la mise à disposition de systèmes de véhicules partagés, la gestion de l’énergie ou des flux de personnes ou de véhicules ne passe pas forcément par le numérique. Celui-ci offre toutefois de multiples opportunités. Des plateformes permettent par exemple de modéliser des environnements urbains et ainsi d’optimiser les flux, des capteurs peuvent réduire les consommations d’énergie et envoyer des alertes si un problème est détecté… Le champ des possibles est extrêmement large. Par exemple, l’installation de capteurs peut aujourd’hui permettre de personnaliser le partager d’une voiture jusque dans une rue. L’internet des objets offre quant à lui des possibilités très importantes pour des coûts relativement raisonnables. La ville peut aujourd’hui disposer de bâtiments et d’éléments fixes ou mobiles qui communiquent et transmettent de l’information qui peut être exploitée pour fournir du service, améliorer le fonctionnement, réduire les risques, améliorer la sécurité… Lire la suite

smart cities : quand les villes seront intelligentes was last modified: janvier 28th, 2016 by Pascale Decressac

Le Big Data au service du Web to store

Le Web to store est un sujet souvent évoqué sur ce blog. Celui-ci se développe à un rythme effréné, grâce notamment à l’émergence des objets connectés et des big data. Le Big Data permet en effet de perfectionner une stratégie de Web to store en identifiant le client et en réutilisant ces informations à bon escient en magasin. J’ai rencontré récemment Vincent Heuschling d’Affini-Tech. Nous avons eu une discussion intéressante durant Vincent nous a parlé des Big Data, et expliqué leur utilisation dans le cadre de Web to store. Il nous a également présenté deux cas concrets menés par son entreprise.

Comment le Big Data aide-t-il à améliorer le web to store ?

Je vais prendre un exemple : un de nos clients nous a sollicité. Celui-ci avait une activité en magasin, et finançait des campagnes publicitaires sur le web. Pourtant, il ne connaissait pas l’impact de ses activités sur les ventes en magasin. Dans quelle mesure, cette activité sur le Web, très couteuse, peut-elle être rentabilisée ? Et comment l’optimiser ? Dans ce cas, nous parlons de « Data science » : c’est-à-dire trouver les meilleurs algorithmes de la donnée, pour saisir les corrélations. Nous avons donc regardé les catégories d’articles les plus appétantes, puis de créer des promotions sur le web pour générer par la suite des visites et des achats en magasin. Il est important de réussir à trouver une liaison entre des activités bien « trackées » (traffic web) et d’autres qui le sont moins facilement (traffic en magasin).

tunnel de conversion
Créer un tunnel de conversion en magasin est moins simple que sur le Web, mais il existe des outils permettant d’unifier les deux parcours, et ainsi mieux servir le client.

Pour créer ce tunnel de conversion, nous avions distribué des cartes de fidélité aux clients qui venaient en magasin. Ceci permettait d’avoir un suivi de l’individu dans sa visite sur le web, de savoir combien de temps après ceci il venait en magasin, et si ce client-là avait fait un achat qu’il avait vu sur le web. Ce système permet donc d’avoir une identification plus précise.

Pour les autres, c’était plutôt de la projection de cette identification sur des grandes masses de population. Dans ce cas, nous n’avons pas un individu, mais une zone géographique qui est la zone d’échelle d’indice d’un magasin. Par exemple : nous avons eu beaucoup de visites sur une catégorie d’article, et quelques jours plus tard, nous avons eu une augmentation de l’achat dans ces catégories d’articles. Il y a toujours dans ces sujets Big Data une certaine marge de manœuvre, mais également une incertitude qui reste malgré tout.

Nous parlons donc de corrélation et non pas de cause à effet ?

Pour les clients qui sont encarté, et qui ont eu des visites identifiées sur le Web et en magasin, puis un achat en magasin, nous parlons d’une vraie causalité. Un vrai impact de la visite et de la promotion sur le web d’un article a eu lieu.

Sur la grande masse effectivement, nous ne pouvons nous dire qu’il y a une probabilité que la projection du comportement de ces clients très fiables qui sont encartés soit valable sur le reste de la population.

Un grand volume de visite est-il donc nécessaire ?

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Le Big Data au service du Web to store was last modified: décembre 1st, 2015 by Yann Gourvennec

RH et digital: entre mirage technologique et transformation humaine

S’il est une fonction accusée de tous les maux, et notamment de traîner les pieds face au tourbillon digital qui entraîne aujourd’hui l’ensemble des services de l’entreprise, c’est bien la fonction RH. Pourtant, la plupart des processus et des rôles concernant les ressources humaines, depuis la paye jusqu’à la gestion des compétences, sont depuis longtemps déjà informatisés. Mais l’enjeu majeur de la transformation digitale, on ne le répétera jamais assez, concerne l’adoption des nouvelles technologies pour faciliter de nouvelles formes d’interactions, tant internes qu’externes. En ce sens, pour les RH, tout – ou presque – reste à faire.

Si la transformation digitale revêt pour chaque entreprise, et chaque métier, un sens différent, il n’en n’est pas moins vrai que, en résonance avec la fameuse déclaration de Peter Drucker dans « The Practice of Management »: « Il n’y a qu’une seule définition valide de la raison d’être de l’entreprise: créer un client », cette transformation vise à utiliser les nouvelles technologies pour rapprocher la proposition de valeur de l’entreprise avec les besoins et attentes de ses clients, partenaires et collaborateurs, comme le décrit la figure ci-dessous.

Mise en oeuvre et champs d'action de la transformation digitale
Mise en oeuvre et champs d’action de la transformation digitale

Le HR Tech World Congress, qui se tenait fin octobre pour la première fois, à Paris, a été l’occasion de faire le point sur la relation paradoxale que les ressources humaines entretiennent avec le digital. Si implication des collaborateurs, valorisation de l’humain et importance de la marque employeur étaient à l’honneur dans la majorité des interventions et des sessions thématiques, dans les allées et les stands des éditeurs, la réalité qui se reflétait était quelque peu différente.

En effet, si les sessions consacrées à des cas concrets attiraient un public important, preuve que les responsables RH cherchent leur voie dans les bouleversements provoqués par les nouvelles technologies, celles consacrées à une organisation du travail différente, telle que celle consacrée à la wirearchie, n’ont suscité qu’un intérêt très modéré. Plus significative encore sans doute était l’affluence record provoquée par les sessions organisées autour des analytiques – sessions auxquelles je n’ai pu assister, faute de place disponible.

File d'attente devant les sessions dédiées aux analytiques à HR Tech Paris.
File d’attente devant les sessions dédiées aux analytiques à HR Tech Paris.

Cet intérêt pour les données et le big data semble pourtant hélas, ne rencontrer que peu d’écho parmi les éditeurs, qui, comme le soulignait Brian Sommer, ne font guère preuve de réelle innovation en ce domaine. De la même manière, lorsqu’il s’agit d’amplifier l’implication et la satisfaction des employés, la plupart des solutions proposées ne mettent en jeu que des mécanismes de gamification et d’incentivisation. De là à penser que le manque d’innovation technologique est une des causes du retard des ressources humaines en termes de transformation digitale, il y a un pas qu’il ne faudrait pas franchir. Si une large majorité des grands éditeurs se contente aujourd’hui d’optimiser des technologies datant de l’ère industrielle, certaines des startups présentant leurs produits durant la conférence ouvrent en tout état de cause une voie différente.

i-Cube, entreprise basée en Inde, utilise l’analyse de réseaux et l’apprentissage automatique pour visualiser les flux d’information et mapper la manière dont le travail s’effectue réellement dans l’entreprise. Praditus utilise l’analyse psychométrique pour identifier les intérêts et aspirations des employés (je n’ai par contre pas réussi à savoir si leur analyse est plus pertinente que ne l’est la fumeuse fameuse évaluation Myer Briggs). Une autre startup, Organizationview, utilise également l’analyse automatique pour donner aux enquêtes d’opinion une véritable dimension contextuelle, et s’adapter en temps quasi-réel au vécu de l’entreprise.

Ces startups, ainsi que d’autres non présentes à HR Tech, telles que l’innovante plateforme Wuzzin, préfigurent la véritable et nécessaire évolution des ressources humaines. Encore faut-il que les responsables RH prennent conscience de la nécessité urgente de sortir des modèles d’hier. A l’heure des réseaux, où la technologie donne à l’humain des leviers inédits de créativité et de connaissance, il serait tragique que le seul service de l’entreprise comportant le mot « humain » dans sa dénomination s’arrête à la seule dimension technologique de la transformation digitale.

RH et digital: entre mirage technologique et transformation humaine was last modified: janvier 16th, 2016 by Thierry de Baillon

5 recommandations pour doper votre CRM au Big Data

Big Data et CRM, un couple bien assorti

Nous l’avons déjà démontré de nombreuses fois sur ce blog, en revenant sur les fondamentaux de la personnalisation et son historique. Car cette fameuse personnalisation, ce graal du marketeux est désormais à portée de main. Connaître le plus intimement possible ses clients, non seulement d’un point de vue statistique, mais aussi et surtout de façon individuelle est une promesse faite au marketeurs depuis bien longtemps, mais aussi aux clients et aux consommateurs. Loin de la publicité par l’interruption que nous connaissons hélas trop bien (la nouvelle norme est  d’insérer du média renommé pompeusement “native advertising” au sein d’un contenu et de vous casser les pieds en vous interdisant même de toucher le bouton de volume ! voir un exemple ici)? Car le consommateur a lui aussi le droit à plus de personnalisation et nous avons déjà vu des exemples comme ici chez Danone, de tentatives de perfectionnement du parcours client en utilisant les  Big DataCette promesse faite aux marketeurs n’a cependant, à ce jour,  pas été complètement tenue malgré les nombreuses innovations technologiques. Au début des années 90, Don Peppers et Martha Rogers ont ouvert la voie au concept du marketing personnalisé dans leur ouvrage One to One Future. Ce concept, qu’ils ont décliné tout au long de la décennie dans plusieurs autres ouvrages, insiste sur le fait que toute l’entreprise doit être impliquée dans cette démarche de personnalisation. Le rapprochement des mondes B2B et B2C met à disposition des marketeurs de ces secteurs, des techniques de plus en plus sophistiquées. Celles-ci pourront améliorer grandement la relation client, à condition de maîtriser quelques fondamentaux, dont notamment celui de la culture de la donnée.

Je vous invite donc à découvrir mon dernier billet sur ce sujet, sur le blog de mon client ZEBAZ, publié aujourd’hui même.

5 recommandations pratiques pour doper votre CRM au Big Data

 

CRM Big Data1- Vos bases de données vous entretiendrez

Il est important de définir préalablement des règles de gestion et de faire de celles-ci un véritable code de conduite partagé par tous au sein de l’entreprise. Par exemple définir des règles pour identifier les clients inactifs et les scénarios à appliquer (relances, suppression des contacts, etc.). Procéder régulièrement à la révision et la mise à jour des données, enrichir la base avec des données ciblées travaillées et alimentées en interne. Ce travail peut être en partie automatisé (via le progressive profiling notamment), et nécessite également de mobiliser tous les acteurs de l’entreprise autour d’une logique de business intelligence. Enfin, il faut périodiquement nettoyer la base et retirer les fiches périmées.

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5 recommandations pour doper votre CRM au Big Data was last modified: octobre 6th, 2015 by Yann Gourvennec