Catégorie : Big Data

Marqueteurs sortez de l’ombre !

L’analyse de données : un atout incontestable pour les marketeurs

Par Johanne Desanges, Responsable Marketing France et Europe du Sud, Tableau Software]

À l’image de nombreux professionnels, les marketeurs se fiaient bien souvent à leur instinct pour suivre les tendances. Les conjectures étaient donc fréquentes et inévitables. Avec une telle approche, il était non seulement difficile d’anticiper les évolutions du marché, mais aussi de mesurer l’efficacité des stratégies et de justifier les dépenses.

La croissance exponentielle du volume de données et la multiplication des sources représentent des opportunités de plus en plus intéressantes pour les marketeurs. Ils ne peuvent toutefois en tirer parti que s’ils savent donner du sens à ces données. Leur capacité à trouver des informations exploitables est un vecteur d’agilité. Grâce à l’exploitation de leurs données, ils peuvent rectifier leurs stratégies, déceler de nouvelles opportunités et mieux répondre aux attentes de leurs clients.

Une approche basée sur les données permet de booster l’activité et fait sortir les marketeurs de l’ombre.

1. Perfectionner l’expérience client

En décelant des informations exploitables plus rapidement, les marketeurs améliorent grandement leur agilité et leur réactivité. Ils peuvent par exemple suivre les performances en temps réel et ajuster leurs stratégies pour maximiser leurs résultats.

La société Aeria Games, basée en Allemagne, est spécialisée dans la distribution de jeux en ligne free to play. Les joueurs sont libres de quitter le jeu à tout moment. Il faut donc leur offrir une expérience optimale en permanence.

Plus de 70 millions de joueurs sont inscrits dans le monde, ce qui se traduit par un important volume de données. Ces données sont variées et concernent aussi bien le temps passé en ligne, l’implication aux différents stades du jeu ou les achats intégrés les plus populaires que la fréquence de connexion des joueurs et les éléments qui les ont incités à participer.

Le défi consiste à donner du sens à ce flot d’informations et à les filtrer pour en extraire des données pertinentes. Pour ce faire, l’équipe utilise une solution d’analyse visuelle pour explorer ces centaines de gigaoctets de données, toutes en provenance directe des joueurs et générées en temps réel.

Le jeu S4 League illustre parfaitement l’impact des données sur la conception d’un jeu. Les développeurs pensent généralement que les joueurs veulent surtout de nouvelles armes ou plus d’argent utilisable pendant une partie. En analysant les données, les concepteurs se sont pourtant rendu compte que les joueurs sont davantage attirés par ce qui leur permet de personnaliser leurs personnages, comme les couleurs de vêtements, les styles de chapeaux ou encore les types d’accessoires comme les lunettes. L’équipe d’Aeria Games a su réagir rapidement pour proposer davantage de personnalisation. Résultat : des joueurs satisfaits et des personnages encore plus élégants. Une telle mine de données permet aux marketeurs de réagir plus rapidement.

2. Faire des économies grâce aux détails présentés dans les données

À mesure que la concurrence augmente, les marketeurs cherchent un moyen de voir et de comprendre leurs données plus rapidement. Bon nombre d’entre eux se tournent vers la visualisation des données pour déceler les informations exploitables qui se cachent dans ce flot d’informations qui ne cesse d’augmenter.

Metro, l’une des plus importantes chaînes de grands magasins à Singapour, collecte de très nombreuses données sur ses activités, notamment pour analyser les pics et les accalmies dans les périodes d’achat, les flux d’inventaire et le comportement des clients.

L’équipe chargée de la gestion de la relation client et des approvisionnements a eu la possibilité de visualiser toutes ces données, ce qui a permis de recentrer les réunions : tous les intervenants étaient sur la même longueur d’onde puisqu’ils voyaient et comprenaient les mêmes éléments et prenaient leurs décisions en se basant sur les mêmes données.  Au cours de l’une de ces réunions, en analysant les données sur les pointures les plus vendues et les comportements d’achat, ils ont eu la surprise de découvrir que les clients choisissaient rarement une demi-pointure.

Metro a donc décidé rapidement de ne plus vendre de demi-pointures, ce qui lui a permis de réduire ses excédents de stock, ses frais liés à la démarque et au stockage, et le coût d’opportunité.

3. Etendre petit à petit de nouvelles offres

Pour les marketeurs, une approche guidée par les données permet de se tourner davantage vers l’avenir. En s’appuyant sur les données, ils passent désormais moins de temps à justifier leurs budgets et leurs actions, et peuvent se consacrer à leur stratégie et à la mise en œuvre de leur prochaine campagne ou opération marketing.

Pour PagesJaunes Resto, un service français de livraison de repas à domicile, il est indispensable de s’adapter et de proposer l’offre la plus pertinente possible pour garantir la satisfaction client.  Ce service peut visualiser les nombreuses et diverses données dont il dispose sur les commandes des clients, les restaurants et leurs emplacements géographiques, ce qui lui permet de déceler les tendances et de proposer de meilleures offres à ses clients.

L’équipe a d’ailleurs récemment pu identifier les restaurants les plus populaires dans des quartiers spécifiques et ainsi développer un système de commandes groupées.  Plusieurs clients peuvent regrouper leurs commandes pour obtenir une remise de la part du restaurant, et réaliser ainsi des économies, ce qui augmente leur satisfaction.

Un marketing tourné vers le futur

Le marketing représente aujourd’hui un véritable défi, dans la mesure où il est dicté par les innombrables choix des consommateurs. Seuls les marketeurs capables d’exploiter pleinement leurs données réussiront à tirer leur épingle du jeu. Des tableaux de bord interactifs et toujours à jour, accessibles sur tous les terminaux, les aideront à gagner en agilité et à saisir toutes les opportunités. Le retour sur investissement qu’ils obtiennent prouve bien l’utilité de voir et comprendre les données pour travailler plus vite et plus efficacement.

décembre 15, 2016
Plus que 6 mois pour être en conformité avec le RGPD

Mise en conformité et RGPD : un axe stratégique pour les entreprises

Avis d’expert du groupe NES

À partir du 25 mai 2018, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) entrera en vigueur, impliquant un renforcement du cadre de protection des données personnelles dans tous les pays membres de l’Union européenne. Si celui-ci n’est pas correctement appliqué, des sanctions administratives allant jusqu’à des amendes prohibitives seront imposées.

L’adoption du règlement européen sur la protection des données personnelles par le Parlement européen le 14 avril constitue l’aboutissement de quatre années de travail et de négociations intenses et marque un tournant majeur dans la régulation des données personnelles. Le règlement renforce les droits des citoyens européens et leur donne plus de contrôle sur leurs données personnelles. Il simplifie les formalités pour les entreprises et leur offre un cadre juridique unifié. (Source CNIL)

Au regard de ces éléments, les entreprises doivent entrer en conformité avec les exigences du RGPD.

Que prévoit le RGPD ?

Actuellement, une entreprise, localisée dans un ou plusieurs pays de l’UE, est assujettie aux droits nationaux concernant la protection des données personnelles. Le RGPD harmonise et simplifie ces normes.

–       Les entreprises en dehors de l’UE doivent respecter le RGPD dans la mesure où les données qu’elles collectent appartiennent à des résidents de l’UE.

–       Les entreprises doivent obtenir un consentement explicite de la part de l’utilisateur final quant à l’utilisation ou au stockage de ses données privées.

–       L’utilisateur bénéficie d’un droit à la suppression de ses données personnelles par l’entreprise qui les traite, pour les motifs prévus dans l’article 17.

–       L’entreprise doit permettre la portabilité des données personnelles aux utilisateurs qui en feraient la demande.

–       L’entreprise ne peut pas recourir uniquement à du traitement de données personnelles, assimilé à du profilage, pour rendre des décisions concernant les utilisateurs.

–       Les entreprises doivent adopter des mesures techniques et organisationnelles appropriées pour garantir que, par défaut, seules les données nécessaires au regard de leurs besoins soient traitées (autrement appelé le « Privacy by Design »).

–       En cas de fuite de données, l’entreprise doit prévenir au plus tôt l’administration, afin que l’utilisateur puisse prendre des mesures correctives.

–       L’entreprise doit obligatoirement nommer un délégué à la protection des données (Data Privacy Officer). Celui-ci sera le référent et s’assurera de la bonne mise en œuvre et du contrôle des traitements par mandat des utilisateurs et de l’administration.

–       Les métiers de l’entreprise doivent effectuer systématiquement une analyse d’impact relative à la protection des données personnelles.

En cas de non-application du RGPD, l’entreprise encourt des sanctions financières allant jusqu’à 4 % du chiffre d’affaires mondial annuel, limité à 20 M€. (Article 83.6 du Règlement).

Bien identifier son niveau de conformité actuel

Il est donc primordial pour les entreprises d’effectuer des audits de conformité vis-à-vis des exigences du RGPD. Ces derniers permettront de détecter d’éventuels dysfonctionnements et de mettre en place une démarche permettant d’intégrer toutes les exigences de ce nouveau règlement. Dans ce contexte, il est indispensable de s’appuyer sur une méthodologie industrielle prenant en compte différents points techniques et organisationnels.

Déroulé « type » d’une mission d’audit de conformité

État des lieux général sur :

– Le type de données collectées et traitées

– Les mesures en place et leur niveau de maturité

– La réalisation de tests d’intrusion et d’audits de configuration (sur les bases et systèmes traitant des données personnelles)

– L’identification des scénarios de risques majeurs et leur possibilité de couverture

– Le rapport de conformité avec les exigences du RGPD

Évaluation de la cible :

– Chiffrage du plan d’action

– Sélection des organisations, des solutions techniques et contractuelles à mettre en place

Accompagnement dans la réalisation (ARSSI) et pilotage AMOA AMOE :

– Proposition de mesures adéquates afin de réduire le risque à un niveau acceptable pour le DPO et les instances internes

– Suivi des plans de remédiation, techniques et organisationnels

Pour se conformer aux nouvelles exigences du RGPD, les entreprises vont donc devoir repenser leur organisation existante et prendre les mesures nécessaires pour positionner la protection des données au centre de leur nouvelle gouvernance sécurité.

décembre 12, 2016
Quand l’analytique se met au service des villes intelligentes …

Bâtir les fondations informatiques des villes intelligentes

Par Marc Royer Expert Scale-out NAS, Datalake and Big Data Analytics chez Dell EMC

Les Nations Unies prévoient que d’ici à 2050, environ 70 % de la population mondiale sera concentrée dans des zones urbaines, contre 54 % en 2014. Pour les municipalités, cette progression de leur population n’est pas sans conséquence. Des technologies émergentes telles que l’Internet des Objets, les capteurs ou l’analytique sont appelées à jouer un rôle crucial pour le développement durable des environnements urbains, pour affecter ou gérer les ressources de la manière la plus efficace possible. Or, à mesure que ces smart cities deviendront une réalité, il sera essentiel de mettre en place des technologies qui supportent les nouveaux services et répondent à l’évolution des besoins.

Une question d’échelle

Dans une ville intelligente type, on estime que chaque arrêt de bus et lampadaire contiendra en moyenne huit capteurs. Avec quelque 250 000 objets connectés dans un environnement urbain typique, cela peut représenter jusqu’à deux millions de capteurs, produisant tous en temps réel des données qu’il faudra traiter pour en extraire l’essentiel. Par exemple, l’incidence des encombrements de la circulation sur les niveaux de pollution pourrait être utilisée au sein d’un système aiguillant les automobilistes vers des itinéraires bis de façon à réduire cette pollution.

Cependant, pour qu’une ville soit véritablement intelligente, ses systèmes doivent pouvoir accéder à des volumes considérables de données et les traiter. C’est en cela queles « Data Lake » ou « lacs de données » se révèleront précieux, car ils rassemblent des masses de données de différents types et formats, qu’ils rendent immédiatement accessibles aux outils analytiques avancés. Face au volume et à l’éventail des données non structurées que les villes intelligentes vont produire, les « Data Lake » évolutifs offrent le meilleur moyen d’interpréter ces informations, quelle qu’en soit la forme ou la provenance.

Analyse en temps réel

Les villes intelligentes doivent toutefois aller au-delà de la collecte de données : il leur faut également les analyser le plus rapidement possible pour permettre aux infrastructures ou aux services d’y réagir.

C’est particulièrement le cas lorsqu’il s’agit de répondre en urgence à un incident et au nombre de variables qui entrent en jeu.

Les services d’urgence devront être alertés et recevoir des informations avec un maximum de rapidité afin de venir en aide aux personnes touchées et d’éviter toute aggravation de la situation. En outre, la circulation devra être déviée de manière intelligente pour contourner la zone concernée, les réseaux de communications devront présenter une flexibilité suffisante pour rediriger leur capacité là où elle est nécessaire et les informations être rassemblées pour tenir les citoyens au courant de l’incident.

Il est donc indispensable que les villes intelligentes fassent appel à des outils de pointe pour le traitement et l’analyse des données, notamment en termes de latence en mémoire pour le stockage externe.

Le potentiel de l’analytique prédictive

Les citoyens des villes intelligentes pourront aussi à avoir accès en permanence à des informations et à des services personnalisés. Une méthode essentielle pour répondre aux attentes de ces « citoyens numériques » est l’analytique prédictive, qui permet de prévoir leurs besoins et d’affecter des ressources de manière appropriée en fonction de l’interrogation des lacs de données.

En cas d’urgence médicale par exemple, l’analytique prédictive pourra diriger un patient vers l’hôpital apte à prendre en charge sa pathologie à ce moment-là, avec un minimum de temps d’attente.

L’optimisation de la circulation est une autre application intéressante. Les autorités pourraient prévoir les flux de trafic et les conséquences de certains événements, tels que l’ouverture des écoles ou une grande manifestation sportive. Ces informations pourraient alors être exploitées pour augmenter les tarifs du stationnement afin de dissuader les automobilistes de se rendre dans la zone concernée.

L’analytique prédictive exige la collecte de données sur plusieurs années afin de disposer de la profondeur nécessaire, une autre raison pour laquelle les lacs de données et le stockage évolutif seront des éléments majeurs de l’infrastructure d’une ville intelligente.

Unifier les capacités informatiques

L’échelle, la complexité et l’éventail des exigences qui pèseront sur les infrastructures et les services urbains dans un avenir proche sont considérables.

Elles nécessiteront des fondations informatiques robustes, agiles, évolutives et sécurisées. Des technologies de stockage et de traitement de données de nouvelle génération seront indispensables.

Indubitablement, les derniers progrès des systèmes hautement évolutifs, à faible latence, dotés de capacités analytiques avancées, servent les besoins fondamentaux des villes intelligentes. Lorsque ces capacités seront réunies dans le cadre d’une plate-forme, alors la création de villes intelligentes pourra véritablement s’accélérer.

décembre 11, 2016
Canaux digitaux et Big Data, pour une relation client plus humaine

Les outils technologiques ne doivent pas supprimer l’interaction humaine,

Par Pascal Lollioz, Directeur de la Relation client chez Ricoh

La clé d’une bonne relation client doit permettre d’être en capacité d’allier technologies et relations humaines. Les outils technologiques ne doivent pas supprimer l’interaction humaine, ces derniers doivent avoir comme objectifs : l’amélioration de l’expérience client et la personnalisation de celle-ci.

Chaque client, suivant le moment de la journée, de son âge, de ses habitudes, utilise le canal qui est le plus en adéquation avec son besoin et sa situation (Téléphone, internet, réseaux sociaux, mails, tchat…). Chacun à sa spécificité, rapidité d’action, flexibilité dans les horaires, simplicité du contact…, mais tous ces canaux ne doivent pas pour autant faire oublier la relation humaine.

Les entreprises doivent proposer le maximum de canaux de contact possibles. Les demandes, quel que soit le canal utilisé par le client, doivent être traitées de manière identique et si possible centralisées. Ce point devant être transparent pour le client.

Le premier objectif est « d’accuser réception » de la demande du client pour l’informer de la prise en charge de celle-ci ; si possible via le même canal. Par contre, une fois la demande traitée, il n’est pas nécessaire de répondre à travers le même canal que celui utilisé par le client lors de sa demande initiale. Pour un litige, par exemple, qui requiert souvent des informations réglementaires, le courrier postal peut être mieux adapté. De même, si cela concerne un sujet complexe, il vaut mieux appeler directement le client plutôt que lui répondre par email ; il est ainsi plus aisé de bien comprendre la demande du client. Certains traitements de requêtes sont automatisables via des scénarii et des processus pré-configurés ; d’autres méritent, voire nécessitent, l’intervention d’un conseiller d’où parfois un « mixe » digital et humain.

Pour illustrer cela nous dirons que lorsqu’un client rencontre un problème technique et qu’il ne parvient pas à comprendre les explications de son conseiller, les technologies numériques peuvent être un bon relai pour maximiser l’accompagnement ; la prise en main du matériel à distance est un exemple. Certains logiciels permettent aussi d’utiliser la fonction caméra du téléphone du client ; le conseiller peut donc mieux l’aider dans les démarches techniques à effectuer. Ainsi l’entreprise s’adapte à la demande spécifique du client en utilisant les atouts des différentes technologies à sa portée tout gardant un fort contact humain avec son client.

Les Big Data et les outils de CRM doivent supporter la fidélisation et la personnalisation de la relation client

Les entreprises ont tendance à utiliser les données clients dans un but purement commercial et marketing. Il n’est pas rare qu’au lendemain d’une réclamation produit en magasin, une publicité nous soit envoyée pour un autre produit de la même marque ; il y a de quoi sourire ou être agacé !

Comme toute relation, la relation client doit être basée sur la confiance. La marque doit apprendre à bien connaître son client en prenant en compte son historique d’achats, ses divers points de contact, son profil… tout ceci est possible grâce aux Big data et aux outils CRM. Encore faut-il que les données soient pertinentes, organisées et gérées pour être prêtes à être utilisées à bon escient. L’objectif est de créer un rapport d’étonnement car les effets de surprise sont également des ingrédients de la fidélisation client. Une chaîne hôtelière, par exemple, qui renseignerait sa base de données client dès la première visite de celui-ci sur ses habitudes en matière de petit déjeuner, de chambre, etc., et qui lors d’un second séjour dans le même hôtel ou un autre de la même chaîne, proposerait immédiatement le bon produit, aurait tout compris sur l’utilisation des données dans le cadre de la relation et de la fidélisation client.

Pour être efficace, la marque doit attendre que tous les voyants soient au vert pour proposer à son client des campagnes marketing et donc de vente. Un client qui se sent écouté et considéré sera de fait plus attentif et recommandera la marque.

Les technologies digitales sont in fine des outils « supports » qui ne représentent qu’une facette de l’expérience client. Cette dernière ne dépend pas d’un canal de contact particulier mais d’un mix intelligent entre numérique et intervention humaine.

Personnaliser l’expérience client, c’est la rendre plus humaine et donc plus pérenne !

décembre 8, 2016

La Blockchain : la nécessaire alliance des marchés pour standardiser les protocoles

A la recherche d’un protocole commun

Par Lui Smyth, Head of Blockchain Research & Ecosystem Engagement chez EdgeVerve R&D Lab at Infosys et Fuat Bozkurt, Principal Solution Consultant chez Finacle at Infosys France

Réduire la durée et les coûts des transactions financières

La Blockchain est la technologie de transmission d’informations qui promet, dans les années à venir, une révolution des transactions financières au niveau mondial. Depuis 2009, la monnaie virtuelle bitcoin a fait rentrer la blockchain dans le vocabulaire commun, promettant un impact global, similaire à l’arrivée d’Internet dans les années 1990. Par son instantanéité, la Blockchain permet de réduire la durée et les coûts des transactions financières.
Nul besoin de mise en place de plusieurs plateformes complexes et non-interopérables. Il subsiste néanmoins des avancées à concrétiser et des interrogations à résoudre avant que cette technologie ne s’impose comme une évidence pour de nombreux domaines. En première ligne, le secteur de la finance et les banques, qui cherchent à comprendre cette technologie.

Une plateforme d’échanges

L’architecture de la Blockchain, comparable à un système de partage de fichiers de pair-à-pair, fonctionne de façon distribuée, en chaines, et donne plus de visibilité sur la structure et le contenu des échanges. Cette notion de circulation transparente des données devrait convaincre le plus grand nombre de la fiabilité de la Blockchain. De plus, la réduction des intermédiaires va permettre de mieux structurer le marché des plateformes spécialisées dans les transactions financières. Elle permettra aussi et surtout d’éviter des fraudes à grandes échelles, grâce à la traçabilité des échanges effectués de points à points.

Pourtant, 46% des banques françaises considèrent l’absence d’une supervision ou d’un responsable qui régit ces échanges[1] comme le principal obstacle à l’adoption des technologies Blockchain par le secteur bancaire. Et tant que les conditions de sécurisation maximale des données bancaires ne seront pas réunies, les institutions bancaires n’entameront pas leurs projets de rénovation systèmes. C’est là que réside le plus grand défi de la Blockchain. Cet été, la plateforme d’échange de bitcoins Bitfinex a été victime de pirates informatiques qui ont réussi à dérober 120 000 bitcoins, correspondants à 65 millions de dollars. Malgré une architecture partagée, qui permet de tracer toutes les transactions et personnes ayant accès et participant aux échanges, d’importantes faiblesses subsistent au sein des systèmes Blockchain. Les hackers détectent de mieux en mieux les failles de sécurité, et il y a fort à parier qu’ils ne s’arrêteront pas là. Pour tenir ses promesses sur le long terme, la Blockchain doit démontrer sa « scalabilité », c’est-à-dire sa capacité à s’adapter à de lourds changements et supporter de forts volumes de données et transactions. Elle doit aussi garantir le maintien des fonctionnalités d’une solution ou d’un produit, sans en altérer ni le fonctionnement ni la performance.

Comment imposer la blockchain comme référence ?

Il existe selon nous deux alternatives à considérer pour satisfaire à la fois les institutions financiaires et bancaires et le monde des entreprises, tout en préservant l’équilibre des plateformes spécialisées de transactions et par là même, l’intérêt général :

– L’interopérabilité des systèmes devra être garantie pour permettre l’harmonisation des échanges.

– Une autre alternative pour les banques et les institutions financières serait de s’engager dans un processus de standardisation des protocoles pour en dégager un qui soit commun et universel.

Or actuellement, le secteur n’en prend pas le chemin : les grands groupes bancaires ou financiers développent chacun de leur côté des protocoles qu’ils espèrent voir s’imposer comme référence. Il y a donc un fort risque que se dégagent plusieurs protocoles selon les continents et les marchés financiers. Si cette tendance se confirme, il sera vite compliqué, par exemple pour les marchés américains, de communiquer simultanément et avec la même efficacité avec les marchés européens, asiatiques ou africains. En fonction des accords qui seront passés, et qui se baseront sur les liens économiques de marchés à marchés, certains acteurs risquent d’être relégués au second plan. Cette éventualité remettrait alors en cause le décollage économique de la Blockchain et tous les bénéfices de transparence et de fluidité des processus qui en découlent.

L’alliance des marchés pour trouver un protocole commun s’impose donc comme la valeur sûre pour une Blockchain propre à dynamiser l’économie mondiale, favorisant ainsi les échanges de manière égale et avec une efficacité partagée.

décembre 5, 2016

IoT & Big Data au service du ROI – By EBG et OPEN

IoT & Big Data au service du ROI

Les objets connectés représentent une forte opportunité d’exploitation de données. C’est pourquoi les projets IoT & Big Data réunissent toutes les branches des entreprises, des opérationnels jusqu’aux statisticiens en passant par les Directeurs des Systèmes d’Information. Où en est le marché ? Comment définir des usages cohérents et performants ? Quelle méthodologie adopter ? Comment relever les défis technologiques et organisationnels induits par ces nouveaux projets ? Ce sont des questions auxquelles Open, en partenariat avec l’EBG a répondu dans un livre blanc « IOT & Big Data au service du ROI », présenté ce matin en avant-première.

Résultat d’une task force organisée cette année par l’EBG et Open, ce livre blanc est le fruit de quatre ateliers de travail ayant réuni une trentaine d’annonceurs pendant six mois dont Orange, La SNCF, Butagaz ou encore La Poste. Tous se sont interrogés afin de comprendre comment mieux optimiser l’exploitation de la donnée pour créer de la valeur et de nouveaux services. Cet ouvrage propose un véritable condensé des réflexions échangées pendant les sessions, articulé autour de trois grands thèmes (Le marché, la donnée et l’industrialisation) et de partages d’expériences de grandes entreprises.

Chapitre 1 : un marché qui explose

4 000 milliards de dollars annoncés pour 2025 et des initiatives qui se multiplient. Pour autant, il n’y aura pas de place pour tout le monde.
Quel est le potentiel de ce marché en devenir ? Comment créer de la valeur ? Quels sont les secteurs les plus en pointe ? Comment gérer les questions de sécurité
Etude de cas :
– La Poste : des cas d’usage internes et externes
– Fall Alarmsystem : un boitier connecté pour repérer les chutes

Chapitre 2 : la donnée, un gisement inexploité

Comment collecter, organiser et surtout mettre en œuvre des données jusque-là « endormies », pour tirer parti de leur (grande) valeur ?
La donnée a-t-elle un pouvoir sans limites ? Comment la data sert-elle la publicité ciblée ?Data scientist, un métier d’avenir ? Un nouveau règlement qui comble les blancs ?
Etude cas :
– Orange : « IoT : l’UX et les données, facteurs-clefs de succès »
– SNCF & Big Data : amener les projets à l’industrialisation

Chapitre 3 : vers l’industrialisation ?

S’il fallait retenir une seule condition de succès, ce serait sans doute celle-ci : intégrer la DSI.
Un Time To Market raccourci ?Comment répartir les budgets ? Quel prix pour intégrer ces outils ?

Etude cas :
– Butagaz : serrures connectées, le gaz en libre-service
– Coved : une entreprise connectée

décembre 2, 2016
L’assistance client à l’ère des appareils connectés

Comment gérer un volume important d’équipements connectés

Par Alain Logbo, Directeur Commercial Entreprises EMEA de LogMeIn

Nous vivons dans un monde de plus en plus connecté. Selon Gartner, 6,4 milliards d’objets connectés seront utilisés dans le monde en 2016, ce chiffre devrait même atteindre les 20,8 milliards d’ici 2020. Cette année, on avoisinerait d’ailleurs les 5,5 millions de dispositifs supplémentaires par jour, preuve que la révolution de l’Internet des Objets est déjà en cours.

Bien que cette tendance soit l’occasion pour les entreprises de créer et d’améliorer leurs produits et services, elle introduit également des éléments de complexité. L’assistance et la satisfaction client en font partie, en particulier lorsqu’il faut gérer un volume important d’équipements connectés, et faire le lien entre ceux-ci et des dispositifs encore déconnectés. L’Internet des Objets porte en lui des promesses passionnantes, mais nous sommes encore loin de les concrétiser.

Les objets connectés contribuent à créer des expériences clients d’exception répondant à une grande variété de besoins. Cependant, si votre appareil n’est pas connecté (comme c’est le cas pour une grande partie d’entre eux aujourd’hui), vous ne pourrez pas profiter d’une telle expérience.

L’incohérence qui en découle et ses conséquences ne doivent pas être sous-estimées. Une enquête publiée récemment suggérait ainsi que de 85 % des consommateurs cessaient toute interaction avec une marque après une mauvaise expérience mobile. Il suffit donc d’un échec sur un seul canal pour marquer la fin d’une relation. Ne pensez donc pas que vos clients sont là pour toujours. Ces derniers ont plus d’options que jamais, et ne sont nullement tenus de vous rester fidèles si la qualité de service que vous leur proposez ne leur convient pas.

Compte tenu des niveaux de connectivité actuels et de la nature des nouvelles technologies, il n’y a rien de surprenant à ce que leurs attentes en termes de qualité de service et de rapidité soient élevées. Leurs problèmes doivent être résolus aussi vite que possible afin d’opérer un retour à la normale. En échouant à les satisfaire, les entreprises leur offrent une raison de se tourner vers un concurrent.

Les organisations ont donc besoin d’une vision claire de la façon dont elles veulent accompagner leurs clients. Mais comment les aider à résoudre un problème technique avec leurs appareils sans affecter considérablement leur expérience ? Comment s’assurer d’être là pour eux à tout moment ? Ces nouvelles problématiques en matière de support sont à l’origine d’une nouvelle gamme d’outils d’assistance à distance rendant les centres de service client plus performants.

Les outils traditionnels sont des solutions fiables. Les agents ont, a minima, un meilleur accès aux problèmes, et peuvent les résoudre sans avoir à mobiliser des techniciens. De leur côté, les clients évitent le pire des scénarios : devoir passer de nombreux appels et prendre plusieurs rendez-vous pour arriver à leurs fins.

Mais au-delà des outils traditionnels, il en existe d’autres, comme la vidéo en direct. Ceux-ci offrent également un accès étendu, tout en apportant une différence énorme au niveau des délais de résolution (sans oublier un avantage bonus). Par exemple, avec un flux en haute définition, les agents peuvent accéder à des appareils n’étant pas encore connectés sans avoir à se fier à l’œil non exercé du client. Les entreprises peuvent ainsi s’éviter des frais de services sur site.

Les nouvelles applications permettent également d’accéder à davantage de données clients. Ces enseignements pratiques peuvent ensuite être utilisés par les entreprises à leur avantage grâce à des outils d’analyse, en recommandant aux clients des solutions de façon proactive en fonction de leurs profils et de problèmes rencontrés par d’autres clients similaires. Cette approche ne s’arrête donc pas à la supervision d’appareils afin de détecter des problèmes. L’assistance proactive consiste à s’adapter aux besoins et aux attentes du consommateur, et à y répondre de façon automatisée pour apporter une réelle différence au niveau de l’expérience client. C’est précisément ce que permet la nouvelle vague d’outils et de services de premier plan.

Plus que jamais, l’expérience est au cœur de toute relation entre une entreprise et sa clientèle. Les organisations doivent s’efforcer de comprendre ce lien et apprendre à l’améliorer, en particulier dans le domaine de l’assistance. Souvent, les consommateurs sont prêts à aider à optimiser une expérience qui les a déjà séduits, que ce soit par le biais de groupes de discussion, d’enquêtes ou de retours spontanés. Cependant, les entreprises doivent avoir une réelle envie de changer les choses. La plupart des gens n’apprécient pas qu’on leur demande de donner leur avis sur ce qui doit être modifié, et de voir ensuite leurs retours ignorés.

décembre 1, 2016
Comment optimiser l’expérience client t?
Optimiser l’expérience client en 5 fonctions essentielles

Selon Oracle Marketing Cloud

Plus de 90 % des directeurs marketing et vice-présidents dans le domaine du commerce électronique déclarent que l’optimisation de l’expérience client est indispensable pour augmenter la croissance du chiffre d’affaires, l’interaction et le retour sur investissement dans leur organisation.

Pour autant, près des deux tiers des responsables marketing se sentent submergés par le volume de données entrantes et sont incapables de les transformer à des fins d’optimisation numérique en temps réel sur leurs sites web et applications. Toute optimisation de l’expérience client réussie nécessite une plateforme dédiée en mesure de soutenir de façon transparente tous les aspects de test et de personnalisation pour Internet, les appareils mobiles et les applications. Plus important encore, cette plateforme doit pouvoir intégrer les données client issues des différents systèmes opérationnels de l’organisation.

Un programme d’optimisation efficace permet aux équipes marketing d’atteindre les objectifs fixés en matière de chiffre d’affaires, de part de marché et de coût. Il convertit davantage de visiteurs, augmente la valeur moyenne des commandes et transforme les visiteurs ponctuels en clients fidèles.

Pour arriver à ces résultats, chaque programme d’optimisation doit comporter cinq fonctions essentielles :
1. Les tests de ciblage
Les tests sont à la base de tout programme d’optimisation. Ils permettent aux équipes marketing d’identifier et de proposer les expériences client les plus performantes pour leurs visiteurs ou segments clés de visiteurs en ligne, dans le but de générer un plus grand pourcentage de clients acheteurs.

Bien que l’étape de test puisse sembler simple en théorie, elle peut rapidement se complexifier. Par exemple, une organisation peut déterminer grâce à ses données analytiques Web que les visiteurs vivant au Canada ne sont pas aussi intéressés par la bannière de promotion des vêtements d’été de la page d’accueil que ceux qui vivent en Floride. Les équipes marketing peuvent utiliser cette information pour leurs tests en présentant des bannières personnalisées en fonction de l’emplacement du visiteur.

Pour une plateforme d’optimisation aidant véritablement les spécialistes du marketing à créer des expériences client exceptionnelles, l’éditeur visuel doit prendre en charge des scénarios de test simples comme sophistiqués en plus des fonctions modernes des sites Web telles que la conception réactive et le contenu dynamique ou masqué, tout en utilisant un minimum de ressources techniques.
1. La personnalisation
La personnalisation permet aux équipes marketing de tester et de proposer le contenu ou les produits qui sont les plus pertinents pour chaque visiteur en fonction de son comportement passé et actuel, et de ses préférences en temps réel. Cet aspect est en train de s’imposer rapidement comme le plus important d’un programme d’optimisation. Les spécialistes du marketing passent progressivement d’une approche standardisée au test d’expériences sophistiquées sur mesure délivrant le contenu le plus pertinent pour chaque visiteur. Cependant, même si 74 % des professionnels du marketing indiquent que la personnalisation est importante, ils ne sont que 19 % à l’utiliser selon le rapport EConsultancy et Ensighten, car il s’agit également de la fonction la plus vaste et la plus complexe à mettre en œuvre efficacement.

Cette complexité est due à la multiplicité des méthodes de personnalisation disponibles sur le marché, ainsi qu’aux difficultés que représente l’exploitation de milliers de caractéristiques de visiteurs à partir de toutes les sources opérationnelles de l’organisation.

Les connaissances

Les données sur le comportement des visiteurs permettent aux équipes marketing de mener des campagnes de test et de personnalisation couronnées de succès sur tous les canaux numériques. Elles identifient les opportunités d’optimisation et dévoilent les expériences client génératrices de chiffre d’affaires et de conversions. Dans le contexte de l’optimisation de sites Web et d’applications, les connaissances rassemblées à partir d’outils de veille stratégique traditionnels ou de programmes d’analyse Web ne révèlent pas d’emblée les opportunités spécifiques pour la marque. Une analyse destinée à un usage particulier est nécessaire.

La multiplication des canaux

Les professionnels du marketing moderne savent que l’expérience en ligne du client doit être optimisée sur tous les canaux. Plus que jamais, les consommateurs passent en permanence d’un appareil à l’autre en fonction du lieu dans lequel ils se trouvent, de leur accès à Internet et de leurs préférences personnelles. Les équipes marketing doivent inclure les canaux numériques dans leur stratégie globale d’interaction avec le client afin d’améliorer la fidélisation et d’accroître le chiffre d’affaires.

Les intégrations

La charge que représente la consolidation de toutes les données afin de créer des profils de visiteurs homogènes incombe souvent au service marketing. Pour qu’une campagne d’optimisation produise des résultats significatifs, les équipes marketing ont besoin d’aller au-delà de la collecte de données au sein de sessions et d’applications. Elles doivent être capables d’ajouter des données enrichies sur les visiteurs à partir de plusieurs sources déjà disponibles dans l’écosystème marketing, en connectant les outils en ligne, les outils CRM, les plateformes de gestion des données DMP et d’autres outils de marketing pour obtenir une vue à 360 degrés du client à travers son comportement en ligne ou dans une application. Les plates-formes d’optimisation les plus puissantes intègrent aussi facilement toutes ces données dans un référentiel unique et sécurisé, utilisable pour les tests, la personnalisation et les connaissances.
novembre 30, 2016
Le Big Data technique est mort… Vive le Big Data métier !

Arrêtons de parler de Big Data !

Andrea Zerial, Directeur Associé Mind7 Consulting

Aujourd’hui tout le monde parle du Big Data… ce terme fait le buzz dans toutes les Directions : Générale, Informatique, Marketing, Digital et même au-delà. Tout le monde échange des banalités à ce sujet, répétant à l’envie que « les données sont le nouvel or noir », que « la transformation digitale est partout », que « data scientist » est la profession la plus sexy du moment et que le volume de données échangé dans le monde est muliplié par… euh… beaucoup ! Du coup, vous vous y intéressez et essayez encore de comprendre ce terme obscur et mal défini.

Rassurez-vous… Nous avons une bonne nouvelle pour vous : le Big data est mort ! plus besoin de vous y intéresser. Il vous suffit de rêver !

Sans revenir sur la définition du Big Data, que ce soit la définition très générique donnée par le Gartner autour des 3 V (Volume, Velocity et Variety), ou les définitions très personnelles de chaque acteur souhaitant se démarquer (et ajoutant tantôt une « Veracity », tantôt un « Datalake » ou encore de l’« Open Source »), force est de constater que l’on commence enfin à se poser la Vraie Question : à quoi ça sert ? hé oui, au-delà de la révolution technique, quel est vraiment l’apport pour les entreprises ? pour les opérationnels ? pour le Business ?

Nous avons depuis plusieurs années pris l’habitude d’évaluer le potentiel que représentent les données et d’aider nos clients à en tirer le meilleur parti, rendant les équipes plus performantes et plus réactives. Il en ressort 4 domaines d’utilisation majeur : ce sont nos « 4 A » en réponse aux 3 V du Gartner !

–          A pour Analyse : une des utilisation historique du Big Data consiste à stocker et parfois analyser des données historiques. Ça a été le grand essor d’Hadoop. C’est la réaction de la fourmi qui fait des provisions pour l’hiver… on me dit que mes données sont importantes, du coup, je vais les stocker pour plus tard, on ne sait jamais de quoi l’avenir sera fait. Et à partir de là, une fois que les données ont été « historisées », s’est posée la question de son exploitation. Sont alors apparues les notions de « Data visualization », d’analyse, de modèles statistiques, etc… Les premières utilisations ont tourné autour de la compréhension du comportement (ou du parcours) client en regardant l’historique, c’est-à-dire dans le rétro…

–          A pour Action : une autre grande famille de cas d’utilisation tourne autour de l’Action, c’est-à-dire non plus le stockage des données, mais la réaction à chaud. Ici, la dimension temps est totalement différente car orientée sur le Temps Réel. Il s’agit de détecter, à la volée, des événements ou des signaux faibles pour déclencher des actions. Là encore les premiers cas d’utilisation ont été focalisés « relation client », et sont apparus dans les sites web. Il s’agit de la personnalisation de contenu qu’on retrouve sur les site Web (Amazon en tête), ou la personnalisation des bannières (merci Critéo). En fonction de votre comportement, on vous oriente sur ce que vous avez le plus de chances d’acheter… mais nous verrons qu’il n’y a pas que ça !

–          A pour Anticipation : 3^ème cas d’utilisation, celui qui est présenté par le Graal de tout manager… l’anticipation ! c’est-à-dire la capacité à partir des données de prévoir le futur. On entre ainsi dans le domaine du prédictif, du forecast, voire comme le disent d’autres (IBM se créant ainsi son marché), l’ère du cognitif qui va permettre de préanalyser les données et de faciliter la prise de décision. Quelle que soit la terminologie, l’idée est bien de détecter et prévoir les tendances, anticiper les réactions des clients, d’utiliser une boule de cristal technologique et de « factualiser » les décisions managériales ou opérationnelles.

–          En enfin, A pour… Argent. Il s’agit ici de valoriser les données disponibles et surtout de les monétiser, d’en faire une source de revenu. Puisqu’on me dit qu’elles ont de la valeur, autant les rentabiliser ! On retrouve ce cas d’utilisation surtout chez des nouveaux acteurs ou sur des nouveaux business models qui vont se créer avec l’objectif de tirer parti de la donnée disponible (que ce soit l’Open Data ou des données de partenaires). Dans les secteurs plus traditionnels, la plus petite utilisation des données génère souvent une levée de bouclier. Certaines banques qui ont annoncé qu’elles envisageaient de revendre des analyses sur le comportement consommateur de leur clients en ont fait les frais. Sans même parler du cadre légal qui reste peu adapté…

Ça vous semble encore un peu flou ? Alors soyons plus concrets ! Chez Mind7 Consulting, nous avons décliné ces cas d’utilisation en nous intéressant à 3 problématiques bien précises : les processus, la vue 360° et la réaction en temps réel.

Dans le domaine des processus, l’utilisation que nous faisons des données et des principes des démarches Qualité vont permettre de « mettre sous contrôle » les activités de l’entreprise. La définition des processus est parfois dans les mœurs, via des outils de modélisation (le BPM est passé par là), mais au-delà de cela, la capture en continu des données permet de détecter au plus tôt la moindre variation dans l’activité, d’identifier les risques et de prendre des décisions opérationnelles au plus tôt. Au-delà de cela, l’analyse des données historiques va permettre de comparer les instances de processus qui ont été performantes avec celles qui l’ont été moins ; à partir de là des actions correctives vont être mises en place pour améliorer le processus. Qu’il s’agisse d’un processus de paiement, de commande, de livraison ou encore de traitement de dossiers, nous avons identifié des améliorations significatives chez nos différents clients.

La vue à 360° d’un sujet, qu’il s’agisse d’une vue client, produit, magasin, ou encore de veille automatisée du Web et des réseaux sociaux, vise à donner à nos clients une meilleure compréhension de leur contexte. Ainsi les données vont être capturées dans les différents silos d’information et mis en commun. A partir de là, l’information est exploitable : on peut la retrouver (c’est parfois déjà beaucoup) mais aussi l’analyser. Ainsi lorsque je suis en interaction avec un client, je dispose de toutes les informations qui le concernent ; lorsque je dois lancer un produit, je dispose des informations sur le marché, les tendances, la concurrence… On pourrait se limiter à des outils traditionnels tels que la Business Intelligence, mais les moteurs de recherche (parfois couplés avec des algorithmes d’analyse) donnent selon nous des possibilités plus étendues.

Enfin, la réaction en temps réel. C’est selon nous un enjeu majeur des entreprises : être en capacité de réagir au plus vite et d’adapter en permanence leurs organisations. La mise en place de solutions et d’applications nativement orientées temps réel, que ce soit des solutions de streaming analytics chez certains éditeurs ou des solutions open source telles que Spark ou Flink, permet de mettre plus de souplesse et de réactivé dans les activités métier. La mise en place des méthodes agiles et itératives ainsi que les évolutions de l’exploitation informatique (DevOps par exemple) permettent de délivrer plus rapidement. La finalité de tout cela, c’est d’améliorer sans cesse la performance de l’organisation : éviter la fraude, surveiller l’activité, déployer de nouvelles offres plus rapidement, améliorer l’interaction client, etc… là encore, la donnée devient un atout : si je peux détecter une fraude avant qu’elle ne se manifeste, si je peux prévenir un client d’un délai ou lui offrir un nouveau service, alors j’aurais effectivement tiré profit de mes données !

On le voit, le Big Data est né et a fait le buzz avec un discours extrêmement technicien (les principaux intervenants du marché sont des vendeurs de solutions et de technologies) mais l’utilisation que les organisations peuvent en faire est réelle et surtout commence à se mettre en place. La finalité reste toujours la même : rendre les entreprises plus performantes et plus réactives, pour au final mieux servir son client.

novembre 28, 2016
Quand 39% des entreprises ne parviennent pas à mettre en perspective leurs données !

Quel est le niveau de maturité des marketers face à la donnée ?

Les données marketing, leur exploitation et leur valorisation sont au cœur des stratégies digitales des entreprises : comment les rassembler, les exploiter pour créer de la valeur ajoutée ? Comment les monétiser ? Dans quel(s) but(s) ?… sont autant de questions que se posent les directions marketing.

L’Institut de sondage OpinionWay a mené pour ADLPerformance, spécialiste du marketing cross-canal depuis plus de quarante ans, une étude auprès des directions marketing portant sur la valorisation de leurs données ainsi que sur leur niveau de maturité et d’équipement en la matière.

La data au cœur de la stratégie marketing ?

Le data-driven marketing est au centre de l’attention. Preuve en est : la majorité des entreprises ont mis en place des structures dédiées à l’utilisation de la data. Pourtant, 39% d’entre elles déclarent ne pas parvenir à la mettre en perspective.

Quels sont les principaux freins rencontrés ?

Il ressort de cette étude que les freins rencontrés par les entreprises viennent principalement du manque de maturité de la direction sur ces problématiques (40%) et du manque de moyens matériels (31%). Cela traduit, une nouvelle fois, la difficulté des entreprises à intégrer les problématiques liées à la transformation digitale.
A noter que cette incapacité ne semble pas liée à la taille, à la fonction ou encore au secteur de l’entreprise :

Quels sont les types de données détenues ?
Les entreprises ayant une bonne utilisation des données possèdent en moyenne 4,4 types de données (VS 3,5 pour les autres). Cette différence met en exergue le décalage entre les entreprises qui ont saisi les opportunités que représente la data, et par conséquent qui les maîtrisent, et celles qui ont pris du retard sur le sujet.

Les données exogènes sont ainsi particulièrement délaissées par les entreprises ayant une mauvaise exploitation de la donnée (5% VS 21% pour les bons élèves) ainsi que les données cross-canal (14% VS 29%).

Des disparités quant aux moyens techniques, aux infrastructures et aux moyens humains déployés

Il ressort également de cette étude que les entreprises qui exploitent le moins bien les données sont celles aussi qui manquent de moyens (2,3 moyens employés VS 3,3 pour celles qui pensent bien exploiter la donnée). Dans la même logique, ces entreprises utilisent faiblement le data mining (16%) ou la datascience (5%) (VS respectivement 44% et 22% pour les entreprises pensant bien exploiter la donnée).

Enfin, côté infrastructures, ces entreprises utilisent seulement à 53% les bases de données (VS 70% pour les entreprises plus matures). D’un point de vue organisationnel, elles sont aussi les moins fournies en moyens humains, car pour 74% d’entre elles, leur équipe marketing ne dépasse pas 5 personnes (VS 57% des entreprises plus matures).

Il est intéressant de mettre en parallèle le nombre de données détenues avec les moyens déployés pour exploiter la data. En effet, plus les entreprises disposent d’outils adéquats pour exploiter la data, plus elles fiabilisent leurs données. Les entreprises en disposant moins prennent donc du retard dans le traitement de leurs données.

Quid de l’exploitation externe des données ?

Le partage et la monétisation des données sont faiblement envisagées (23%)… et pratiquées (7%) – y compris dans les entreprises les plus avancées en la matière.

Arrivent ainsi en tête des arguments de ce faible recours à la monétisation et au partage, la volonté stratégique de ne pas partager les données (66%), la crainte quant aux risques de problème / d’image (36%) et le faible potentiel estimé (23%). Ce dernier chiffre révèle de fait une méconnaissance du potentiel que peut avoir la data quand elle est bien exploitée.

Quels sont les enjeux pour les deux années à venir ?
Les entreprises interrogées considèrent que la fidélisation (60%), la conquête de prospects (53%) et la connaissance client (38%) arrivent en tête des enjeux liés à la base de données pour les deux années à venir. Côté investissements, les entreprises privilégieront d’ici 2019, l’enrichissement des fichiers existants (65%), les logiciels (43%), la réorganisation de leurs services internes (33%) et les Ressources Humaines (22%) pour faire face aux nouveaux enjeux liés à la data.

« Les résultats de cette étude révèlent que nombreuses sont encore les entreprises à ne pas utiliser, à méconnaître le potentiel de la data et à manquer d’infrastructures. Pour y remédier, il faut donner les moyens aux équipes opérationnelles de convaincre le management de l’intérêt de ces pratiques car cela est créateur de valeur pour l’entreprise ! », déclare Claude Charpin, Directeur General Adjoint chez ADLPerformance.

novembre 24, 2016