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Étiquette : data

  • Big Data et collaboratif : la recette gagnante !

    Tirer parti du Big Data en jouant la carte du collaboratif

    Par Christophe SUFFYS, Président de Bittle

    Incontestablement, le Big data se positionne comme une véritable révolution technologique et devrait continuer d’occuper une place centrale ces prochaines années. Selon MarketsandMarkets, le marché du Big Data mondial devrait atteindre une valeur de 66,79 milliards de dollars en 2021. Pour autant, le Big data reste une mouvance assez jeune et impose l’utilisation de nouveaux modèles pour que les entreprises, collectivités et datavores puissent tirer le meilleur de cette dynamique. 

     L’émergence de nouvelles plateformes collaboratives

    Un point central tient tout d’abord à la prise de conscience par l’ensemble des acteurs économiques des nombreux apports liés au Big data. Ainsi, cette mouvance a donné vie à de nombreux usages et répond à des projets métiers à forte valeur ajoutée : meilleure collaboration, Open Data, etc. Ces différents usages nécessitent de pouvoir s’appuyer sur des plateformes disruptives qui permettent de créer des communautés actives autour de la data.

     De véritables laboratoires collaboratifs autour de la valorisation de la donnée

    Reprenant les codes des plateformes collaboratives de nouvelle génération de type réseaux sociaux par exemple, ces dispositifs d’un nouveau genre ont pour but principal de connecter ensemble des fournisseurs de données et des contributeurs (data scientists, statisticiens, collaborateurs). Il s’agit plus précisément de « places de marché » de la data où chacun peut, en fonction de ses besoins, sourcer de l’information pertinente, riche et certifiée.

     Une approche basée sur le partage pour une meilleure maitrise des données

    Centraliser des données en un lieu unique est un excellent moyen de collaborer autour d’un capital data commun, de comparer des sources de données multiples externes et internes, de mettre en place une démarche Open Data ou alors de monétiser ses jeux de données. 

    Cela rend l’exploitation, la consultation et la valorisation de données simples, attractives et conviviales. Une telle démarche est également l’opportunité de rejoindre une communauté de plusieurs milliers d’experts et de faire appel à des dataScientists répartis dans le monde entier.

    L’explosion de la data Economy est donc une réalité concrète qui va générer de nouvelles opportunités. Pour autant, le marché n’est ni structuré ni organisé pour l’instant. Il est donc primordial que ce dernier s’articule et se fédère autour d’initiatives industrielles qui permettront à tous les acteurs de valoriser leurs données, les partager et les diffuser et donc exploiter pleinement leur potentiel pour renforcer leur compétitivité ou simplifier l’accès à l’information. 

     

     

     

  • Quand l’accès aux données des clients cristallise les tensions entre banques et Fintech

    L’accès aux données des clients cristallise les tensions entre banques et Fintech

    Par Cédric Teissier, cofondateur de Finexkap et vice-président de France Fintech, et Arthur de Catheu, cofondateur de Finexkap

    La Fintech européenne élève la voix contre les propositions de l’Autorité bancaire européenne (EBA). En ligne de mire : la remise en cause de leur accès aux données des clients, compromettant non seulement l’avenir des startups de la finance mais surtout l’intérêt des consommateurs. Mais surtout, la négation même du fait que les données appartiennent bien aux clients, et non aux banques.

    « Les choix faits par l’EBA sont susceptibles […] de faire marche arrière sur tout ce qui a été accompli par les Fintech ces dernières années à l’échelle européenne ». C’est ce que dénonce un manifeste signé par Bankin, Linxo, TrustPay et 67 autres acteurs de la scène Fintech européenne. Autorités réglementaires, banques et Fintech s’affrontent ainsi depuis plusieurs semaines sur le terrain glissant de la Directive sur les services de paiement, dite DSP2, dont la mise en application est prévue pour le 13 janvier 2018. Certes, l’ensemble de la place financière s’accorde sur l’objectif global de la Directive : mieux réguler les échanges de données bancaires et accroître leur sécurité. Mais un point de discorde sème le trouble : l’interdiction du « web scraping », prévue dans les nouvelles normes techniques de réglementation – les fameuses RTS – proposées par l’Autorité bancaire européenne (EBA).

    La fin du « web scraping » au profit d’APIs : une fausse bonne idée

     Pour assurer leurs services auprès des utilisateurs, agrégateurs et prestataires de service de paiement ont recours au « web scraping », une technique d’extraction des données clients depuis les sites des banques. Mais l’EBA pointe du doigt cette pratique, estimant que la collecte et l’hébergement des données d’authentification du client par un acteur autre que sa banque est insuffisant en termes de sécurité. L’autorité européenne préconise plutôt d’emprunter la voie des API, ces « Interfaces de Programmation Applicatives » qui permettent à des solutions tierces de se connecter à une autre application en vue d’échanger des données.

    Problème : ces interfaces devront être mises en place par les établissements bancaires eux-mêmes. Pourtant, « le fonctionnement et la mise à jour de ces plateformes est une simple hypothèse à ce jour. Elles n’ont pas encore été développées, ni même testées », précise le manifeste. Depuis, BBVA a fait un premier pas en devenant, il y a quelques jours, la première grande banque à ouvrir l’accès aux données de ses 10 millions de clients espagnols à travers la construction de huit API. Mais le doute continue de planer sur la réelle volonté des banques à mettre en place un accès complet aux données de leurs clients, notamment en France où la question de leur utilisation est particulièrement sensible.

    Les banques campent sur les positions de l’EBA

    Face à la grogne des Fintech, les banques osent hausser le ton. La Fédération bancaire européenne (EBF), l’Association européenne des banques coopératives (EACB) ainsi que celle des caisses d’épargne (ESBG) font front avec les propositions de l’EBA. L’EBF a par exemple fait valoir dans un communiqué que « tout changement inapproprié dans les standards techniques préconisés par l’EBA mettrait en risque l’intégrité des données personnelles des clients ». Et à Philippe Brassac, directeur général du Crédit Agricole, de renchérir sans détour lors d’une conférence de presse : « Je pense qu’il est temps que les autorités se rendent compte qu’on ne peut pas laisser s’installer durablement des acteurs, en particulier dans la monétique, qui font la promotion de services dont ils ne paient pas les infrastructures ».

    Garantir aux Fintech un accès parallèle aux comptes

    Au-delà de la question sécuritaire, c’est à se demander s’il ne s’agit pas avant tout d’une tentative de (re)positionnement stratégique de la part des banques. Ces nouvelles normes leur permettraient finalement de reprendre la main sur un marché qui tend à leur échapper depuis le tsunami Fintech. Car elles impliqueraient de fait que les startups ne deviennent que de simples « tributaires des banques, en positionnant les banques en tant que « gardiens » du secteur », comme l’a déclaré très justement Bankin dans un communiqué. Une telle évolution fait craindre un écrasement de la concurrence face aux mastodontes bancaires et, avec lui, un étouffement de l’innovation. Les Fintech revendiquent alors la garantie d’un accès aux comptes parallèle à celui préconisé par l’EBA.  Comme le résume le manifeste, « la seule manière de s’assurer que les banques soient incitées à développer [ces plateformes] et à les mettre à jour est de rendre leur usage optionnel ».

    La Commission européenne a clairement entendu les arguments des acteurs Fintech. Son vice-président, Valdis Dombrovskis, a ainsi appelé il y a quelques jours l’EBA à revoir sa copie et à « reconsidérer les standards d’échanges prévus pour permettre aux Fintech d’accéder aux données des clients des banques ». La balle est désormais dans le camp de l’EBA.

    Rendre à César ce qui est à César

    In fine, on ne peut que regretter l’absence des clients dans le débat qui les concerne, car c’est bien aux clients que ces données appartiennent, quoi qu’en veulent les acteurs du secteur. A force d’ignorer ceux qui devraient avoir la parole, la dynamique d’insatisfaction des utilisateurs envers leurs partenaires financiers, qu’ils soient traditionnels ou représentants des jeunes pousses technologiques, ne pourra qu’être catalysée. Comme le rappelle une étude publiée par le cabinet de conseil en stratégie Bain & Co à la fin de l’année dernière, les clients n’ont jamais été aussi infidèles et insatisfaits de leurs banques. Avec l’entrée en vigueur du dispositif de la loi Macron facilitant la mobilité bancaire en février 2017, le risque est de voir les clients se tourner vers les banques qui servent aux mieux leurs intérêts, et répondent activement à leurs besoins. Y compris en ce qui concerne leur volonté d’utiliser des agrégateurs et prestataires de service de paiement.

     

  • Comment segmenter plusieurs milliers de visites par mois ?

    #Inspiration – Comment OOPrint Dromadaire capitalise ses data ?

    Avec 15 millions de visites par an et plus de 300 millions de cartes téléchargées, le site Dromadaire est devenu incontournable pour tous les instants de vie.
    La data est au cœur du business model de Dromadaire. Comment est-elle utilisée ? Comment la qualifier et aller plus loin dans l’analyse comportementale ?

    Entretien avec Rafik Smati, Président de OOPrint Dromadaire, lors du IMedia Brand Summit à Biarritz.

    Rafik Smatik est tombé très jeune dans le chaudron de l’imprimerie. « Mon père travaillait dans l’impression et en tant qu’observateur du web, j’ai voulu lancer un site d’impression de cartes de vœux en 1998. On avait importé le concept des Etats-Unis pour créer du trafic en proposant des cartes électroniques gratuites et des cartes papier payantes. Le site a démarré très vite ! »

    Face à un tel engouement, un premier problème se pose : comment capitaliser sur l’activité data et surtout pourquoi ? « Nous sommes capables d’identifier les moments de vie des français : naissance, mariage, anniversaire, retraite, fêtes…On peut aussi bien sûr identifier des centaines de milliers de jeunes parents qui ont annoncé par exemple la naissance de leur enfant. Reste un problème : nous n’arrivons pas à segmenter notre audience et par exemple envoyer pour le 1er janvier les vœux aux futures mamans »

    Pour le groupe OOPrint Dromadaire, il devient urgent d’investir dans une DMP (Data Management Platform ).

    Une  DMP pour centraliser toutes les données comportementales, statistiques, géographiques…

    Le choix se porte naturellement sur MAPP, partenaire historique du groupe. « Nous avons externalisé chez Mapp la partie routage d’email, il nous semblait important de continuer avec eux pour mettre en place des campagnes de retargeting. »

    L’idée en choisissant la technologie de Mapp est de centraliser toutes les données comportementales, géographiques et statistiques démographiques réunies dans un seul endroit. « Une approche qui nous permet de cibler nos audiences avec précision et de manière significative. »

    La mise en place de la DMP est techniquement rapide, mais elle n’est pas exploitable de suite. « Il faut plusieurs mois, explique le président. « Nous avons basculé en janvier 2017 et c’est en juin 2017, que nous avons pu mettre en place des vraies campagnes. »

    Un exemple de campagne en cours ? Les ventes de fleurs par correspondance . « Nous souhaitons cibler en temps réel les personnes qui envoient des fleurs pour la fête des Pères via Interflora. » Bingo ! Plusieurs milliers de personnes sont identifiées. OOprint Dromadaire ne compte pas en rester là. Sa prochaine campagne : la journée BBQ. « On met en place des partenariats avec des fabricants de BBQ pour cibler les français qui souhaitent faire de cette journée un instant convivial. L’idée avec la DMP n’est pas d’avoir un marché quantitatif mais bien qualitatitf » conclut Rafik Smatik.

    Propos recueillis par Annie Abela-Lichtner –  journaliste

     

     

     

     

     

     

     

     

     

  • Data in store, collecte & exploitation : le point de vente s’inspire t-il du web ?

    Collecte de données marketing en magasin

    Converteo évalue les solutions disponibles dans son livre blanc

    « Data in store, collecte & exploitation : le point de vente s’inspire du web ? »

    Converteo , cabinet de conseil spécialiste du digital et de la data, a dressé un état des lieux des technologies disponibles pour la collecte de données clients et visiteurs en point de vente et leur utilisation à des fins marketing.

    Et le constat défie les fantasmes : chaque technologie comporte ses spécificités (techniques et analytiques) et ses contraintes, parfois fortes. Par conséquent, leur exploitation est encore restreinte le plus souvent à des expérimentations ou collectes partielles de données. En effet, pour réussir sa transformation Data in store, il convient de bien cadrer son besoin final et l’inscrire dans une stratégie data et marketing moyen terme.

     La data in store : un fort potentiel freiné par le coût et la fragmentation

    La maturité croissante des technologies de collecte des données clients en point de vente permet aujourd’hui d’envisager tirer des enseignements des parcours clients. Les données collectées offrent de nouveaux moyens d’activation des clients et prospects. Néanmoins, le coût important de l’implémentation de ces technologies limite leur déploiement à grande échelle. S’additionnent en outre les contraintes inhérentes à la collecte de données : fiabilité, fragmentation des donnés, et logistique.

    Ces possibilités et contraintes qu’impliquent toute stratégie de collecte et activation de data in store soit appuyée par un consensus sur les objectifs et résultats attendus. Une gouvernance forte, des moyens financiers à la hauteur de l’ambition et une collaboration étroite entre les directions commerciales, marketing et data sont tout aussi primordiales.

    À chaque technologie data in store son usage

     En résumé :

    Quelles tendances dans l’adoption des technologies de collecte ?

     « Les CDO, Directeurs de magasin et autres fonctions que nous avons interrogés font preuve d’un grand réalisme, précise Raphaël Fétique, co-fondateur de Converteo. Certaines technologies data in store – tel le beacon – n’ont ainsi pas eu le temps d’être massivement adoptées avant d’être remises en question. Quiconque se soucie du ROI de ses investissements marketing en vient à challenger bon nombre de technologies data in store qui doivent encore faire la preuve de leur valeur ajoutée », conclut-il.

     

    La majorité des technologies évaluées dans le livre blanc sont encore au stade de l’expérimentation chez la plupart des marques. Ces dernières ont besoin d’accompagnement – intégration stratégique et opérationnelle, conduite du changement – afin de mettre en place la stratégie à même d’exploiter le plein potentiel en termes de récolte, d’activation et de valorisation des données.

     

     

  • L’exploitation des données pour réinventer le marketing

    De l’offre commerciale à l’exploitation des données : comment le marketing s’est réinventé

    Selon Velina Coubes, Directrice Marketing France & Europe du Sud, Tableau

    L’ère du marketing « top down », ou « descendant », est désormais bel et bien révolue. En mettant les marques à nu, le numérique a renforcé le pouvoir décisionnaire des consommateurs. De simples récepteurs, ceux-ci sont à présent des acteurs à part entière de la croissance d’une entreprise, que la marque aura à cœur de fédérer, d’attirer à elle. C’est tout l’enjeu de la collecte et de l’analyse des données clients, générant de nouvelles pratiques, fondant une relation nouvelle entre la marque et son public.

     Un lien à créer et à nourrir : retargeting et lead nurturing

     Une étude Markess le montre : pour 60% des décideurs marketing (CMO), relation client (CCO) et digital (CDO) interrogés, l’analytique fait partie des trois enjeux prioritaires d’une entreprise. Plus exigeants, plus informés aussi, les consommateurs ne sont plus seulement des « cibles » que l’on vise à travers des campagnes d’e-mailing, des plaquettes publicitaires, de l’affichage ou du publipostage. En témoigne la nouvelle relation qui s’établit entre une marque et son public. Celle-ci se caractérise entre autres par deux nouvelles pratiques de conquête : le retargeting et le lead nurturing.

     Le retargeting vise à rappeler à l’internaute les produits ou services qu’il a préalablement consultés sur le site de l’entreprise  sans avoir fait acte d’achat, à travers des bannières publicitaires ou des relances par mail. Il se fait après analyse des traces laissées par le client durant son parcours d’achat, comme un panier abandonné ou un produit sélectionné. Une pratique qui fait ses preuves en générant d’excellents ROI. En croisant les données des profils et des comportements d’achat, il est possible de coupler ces rappels avec des offres promotionnelles ou des services complémentaires, et de maximiser le ROI.

     Le lead nurturing, technique très prisée également, se traduit littéralement par « élevage de prospects », ou « couveuse de prospects ». Le sens est presque à prendre au pied de la lettre, puisqu’il s’agit de « nourrir » régulièrement ses prospects à l’aide de contenus attractifs plutôt que de lui proposer d’acheter. Issu de l’inbound marketing, le lead nurturing a pour particularité de fournir un contenu accessible à tout moment : actualités ou ressources partagées sur les réseaux sociaux et les newsletters, mais aussi e-books, livres blancs, etc. La liberté pour le client de consulter le contenu quand il le souhaite contribue à renforcer le lien avec la marque, à faire du client un acteur de sa propre consommation, et à inscrire une relation dans le temps. Grâce à cette approche non-intrusive, l’acte d’achat survient ainsi de façon presque naturelle, parfois sous l’impulsion du client.

     Lead nurturing : les avantages et prérequis pour une fidélisation poussée

    Pour que le lead nurturing soit performant, il est nécessaire que le marketing soit régi par une politique de collecte et d’analyse de la donnée client. Cela implique la mise en place d’un process de qualification précise des prospects. On acquiert cette connaissance en croisant les données remplies dans les formulaires en ligne, les informations saisies pour le téléchargement d’e-books ou de livres blancs, les clics sur les produits, les informations renseignées dans les FAQ ou les webchats. L’entreprise y parvient en étant également à l’écoute des internautes présents sur les réseaux sociaux, les forums ou les blogs. Cette pratique, appelée social listening, permet d’identifier les attentes des clients potentiels et de prévoir des réponses aux besoins qu’ils expriment. Les services marketing seront ainsi à même, in fine, de proposer aux prospects des messages et des services qui répondent à leur besoin avant même qu’ils l’aient exprimé. Plus encore, elle permet d’acquérir une meilleure connaissance du marché, et de l’actualiser en temps réel.

    S’il présente de nombreux avantages, le lead nurturing suppose que l’on mette en place une stratégie de développement de contenus qui répondent à plusieurs critères. En plus d’être suffisamment pertinents, qualifiés, synthétiques, compréhensibles et réguliers, ceux-ci doivent aller au-delà des discours marketing et des catalogues produits, bien trop connus du client averti. La stratégie de communication peut tirer profit de la dynamique impulsée par le web communautaire, en faisant la part belle à la prise de parole et au partage d’informations : retours d’expérience, perspectives business, solutions techniques, aux paroles d’experts, infographies, vidéos et webinaires. Un autre élément fondamental est le choix du canal de communication. Le client doit disposer de la liberté de choisir le canal par lequel il souhaite recevoir des informations de la part de l’entreprise : blog, page Facebook, compte Twitter, Webchat, Chatbot, mails, centres d’appel. L’usage intelligent de ces modes de communication permet d’instaurer une relation de confiance, permanente et de qualité avec les prospects et clients. C’est aussi à travers eux que l’entreprise se positionne comme acteur de référence.

    A l’heure où la performance est le maître-mot, il est crucial d’estimer le ROI de chaque campagne et de chaque action. C’est pourquoi, en complément des outils de lead nurturing (ABM-Account Based Marketing, Marketing Automation), le marketing doit se doter de KPI (indicateurs) afin d’évaluer l’impact des actions menées, et d’orienter ainsi les stratégies futures. Pour 72% des professionnels du marketing, analyse et gestion des données formeront dans les deux ans à venir le tandem des compétences les plus importantes à acquérir.

     Le bouleversement du duo marketing-commercial

    Enrichi et transformé par ces nouvelles pratiques, le marketing se dote de certaines fonctions jusque-là réservées à la direction commerciale. Parfois vécue comme une intrusion, cela bénéficie néanmoins à la productivité des commerciaux, et renforce la crédibilité des équipes marketing auprès des départements commerciaux et financiers. Le caractère transversal des données, qui concernent toutes les fonctions des entreprises, favorise l’échange entre les équipes et les prises de décision directes, induisant une évolution nette des modes de collaboration. Une évolution qui profite aux collaborateurs, qui, mieux informés des différents aspects de la relation client, sont en mesure de réfléchir ensemble aux paramètres de chaque situation.

    C’est à présent vers cette évolution que doit tendre la relation entre marketing et commercial. Une relation plus centrée sur la transparence dans l’échange, la collaboration et le partage de la donnée, pour donner jour à une nouvelle forme de marketing.

  • Qu’est-ce qui se cache derrière le terme « data driven »

    Bien contextualiser ses Facebook ADS : un réel gage de performance

    Par Charles Martin-Laval, Président de Kamp’n 

    Dans un monde connecté où la donnée est disponible et facilement exploitable, les experts du marketing digital ont mis à disposition des annonceurs des dispositifs de nouvelle génération de type  « data-driven ». Mais qu’est-ce qui se cache derrière ce nouveau terme ? Pourquoi la donnée a révolutionné la manière d’annoncer sur internet ? Comment les réseaux sociaux ont démocratisé l’accès aux données en temps réel ?

    Qu’est-ce que le data driven marketing ?

    Littéralement, il s’agit du marketing piloté par la donnée. C’est la possibilité pour un annonceur d’utiliser les informations dont il dispose pour cibler et contextualiser son message publicitaire. Concrètement les dispositifs « data-driven » permettent d’appliquer le vieil adage de tout bon marketeur : « cibler la personne, au bon moment avec le bon message ».

    En effet, le ciblage de masse avec un contenu générique n’est plus visible par les consommateurs qui sont sur-sollicités sur la toile. Seuls les messages personnalisés adaptés au contexte de l’internaute ont un réel impact sur celui-ci. Il est particulièrement important d’afficher un message contextualisé en fonction de l’internaute et de ses besoins.

    Contextualisation des annonces dans Facebook

    Facebook permet de cibler précisément ses utilisateurs selon des critères démographiques, d’analyse comportementale mais aussi selon les propres données CRM de l’annonceur. Ainsi en croisant la connaissance client à la puissance des algorithmes de Facebook, il est possible d’afficher un message à des cibles précises au moment où ils sont particulièrement attentifs au message de la marque.

    Des offres tierces offrent la possibilité de personnaliser le contenu publicitaire directement en fonction d’une donnée externe ou interne. Ainsi des annonceurs de paris sportifs peuvent afficher pendant un match le score dans la bannière publicitaire. D’autres intégreront les avis clients en temps réel ou encore des photos ou contenus dynamiques. Cette personnalisation en temps réel a prouvé qu’elle était nettement plus impactante sur les consommateurs qu’une communication générique.

    Enfin, chaque personne réagit différemment à un message publicitaire en fonction de son propre contexte. Il est évident que notre comportement varie selon notre environnement. Ainsi l’annonceur se doit de définir des règles d’affichages pour toujours être présent au bon moment. Pour ce faire, il devra identifier et connecter des sources de données qui piloteront leurs campagnes. Par exemple, un flux météo permettra d’afficher les bons produits pour un e-commerçant en prêt-à-porter, un outil de veille concurrentielle permettra d’anticiper les opérations commerciales des concurrents et Google trends déclenchera des annonces sur des sujets d’actualité pertinents pour un annonceur.

    Ainsi les professionnels de la gestion et de l’optimisation de campagnes sociales ont démultiplié les performances de ces dernières en connectant les campagnes aux données internes de l’annonceur mais aussi externes pour capter les événements qui influent sur les consommateurs.

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  • Big Data, Analytics : le nouveau visage des télécoms

    Big Data, Analytics : le nouveau visage des télécoms

    Par Florent Bornard, Expert Customer Experience Management chez Gfi Informatique

    Dans les télécoms encore plus qu’ailleurs, la concurrence fait rage. Les abonnés bénéficient de réseaux de haute qualité, d’offres de services facilement comparables, le tout à des prix toujours plus attractifs. Au cœur d’un environnement aussi férocement concurrentiel, sur le marché français et plus globalement en Europe, voire au Moyen-Orient et en Afrique, le nerf de la guerre n’est plus seulement le prix des abonnements et ce ne sont quasiment plus les technologies qui font la différence. La clé se trouve maintenance côté innovation ainsi et surtout que côté expérience client. 

    La stratégie des opérateurs doit désormais impérativement reposer sur la collecte et l’analyse des données clients et des interactions avec eux. C’est une mine pour progresser dans la gestion de l’expérience client, ainsi selon un étude récente, 82 % des données sauvegardées aujourd’hui ne l’étaient pas il y a encore cinq ans. Une fois les données collectées, comment répondre rapidement aux mécontentements des utilisateurs, pour accroitre leur satisfaction, puis dépasser leurs attentes en anticipant leurs demandes ? Grâce aux solutions de Customer Experience Management (CEM) qui répondent exactement à cette nouvelle exigence. Et ce à moindres coûts.

    Optimiser l’expérience client avec une vue à 360°…

    Pour apporter une réponse efficace à un abonné, un opérateur a d’abord besoin d’avoir une vue d’ensemble, à 360°, du parcours client, que ce soit en boutique, sur son compte web utilisateur, concernant son comportement vis-à-vis de son téléphone (navigation web, téléchargements, etc.), les appels manqués, les encombrements de ligne, les performances du réseau, etc.

    Avec les outils de collecte et d’analyse de données comme le Big Data, il est possible de voir ce qui se passe « à l’intérieur même de la maison ». Les informations sont collectées directement sur les box DSL ou fibre, les mobiles ainsi que toutes les applications du SI de l’opérateur. Cela permet d’être au plus près de l’expérience client lors de l’utilisation des services et du réseau, ainsi que lors de toutes les interactions avec l’abonné, depuis la souscription de son abonnement à la facturation en passant par le support technique, sans oublier tout ce qu’un utilisateur peut diffuser sur les réseaux sociaux et le web.

    Ces plateformes de centre d’appel ont un coût : tout appel évité représente ainsi un gain direct. Et si chaque appel peut être traité en huit minutes au lieu de douze (selon le terme consacré : le Average Handle Time ou AHT, c’est-à-dire le temps moyen d’une communication en call center) grâce à la connaissance du problème client au travers de l’historique des données collectées et analysées dans le système Big Data, le gain est alors de 33 %. De plus, le client sera davantage satisfait.

    Améliorer le retour sur Investissement grâce aux plateformes Big Data

    Pour ce faire, le Big Data et l’Analytics sont aujourd’hui des outils presque classiques, et fonctionnent très bien dans les télécoms. Technologiquement, les plateformes Big Data peuvent être ajustées facilement et rapidement aux besoins de collecte, de traitement et d’analyse de gros volumes d’informations. Elles s’exécutent sur des matériels standards, appelés « commodity hardwares », qui peuvent être hébergés dans un cloud, avec des suites logicielles comme Cloudera, Horton ou MapR. Leur avantage : elles sont basées sur des open sources ayant des capacités d’évolution et de traitement en temps réel et de plus en plus avancées, pour prendre des décisions au plus tôt.

    Les applications search based sont quant à elles basées sur la recherche. Non intrusives, elles fournissent, avec une implémentation rapide, l’ensemble des données clients aux opérateurs des centres d’appel ou des conseillers en boutique, mais également à l’utilisateur grâce à son smartphone.

    Les budgets ainsi engagés sont nettement optimisés par rapport aux solutions plus traditionnelles de Business Intelligence. Le retour sur investissement (ROI) du CEM est donc beaucoup plus favorable et rapide.

    Valoriser les données en les croisant avec des data externes

    Enfin, il y a la valorisation des données. Traditionnellement, les opérateurs télécoms valorisent les données clients en interne pour améliorer, nous l’avons dit, les services rendus. Avec le Big Data, il est possible de les valoriser en les croisant avec des données externes. Une telle valorisation peut servir à innover et à créer de nouveaux business models.

    Avec l’ensemble des données : celles stockées dans le SI, celles fournies par les utilisateurs et celles déduites via des algorithmes sophistiqués, le vendeur d’une boutique peut ainsi connaitre instantanément le comportement d’un abonné quand il se promène dans les rayons, et anticiper ses achats en lui proposant, par exemple, des bons d’achat ou des communications gratuites.

    Aujourd’hui, les opérateurs télécoms affichent encore sur ce terrain de la valorisation une certaine timidité. Pourquoi ? Il y a avant tout un frein lié au respect de la vie privée alors que la solution repose sur des outils d’anonymat. Ensuite, il y a la question de la disponibilité du SI pour récupérer, analyser et mettre à disposition ces données via des API ou des applications externes. Deux barrières qu’il faudra faire tomber pour proposer encore autre chose à des clients de plus en plus exigeants.

  • Sondages vs Réseaux sociaux : qui détient le Graal de la vérité ?

    Sondages vs Réseaux sociaux : qui détient le Graal de la vérité ?

    Avec le Brexit et les dernières élections présidentielles aux Etats-Unis et en France, on a vu fleurir des articles proclamant la fin des instituts de sondages bientôt remplacés par le big data et les données issues des médias sociaux. Mais est-ce le cas ?

    Réponses avec Mélanie COROLLEUR, Marketing Manager chez Brandwatch France, l’une des plateformes de Social Intelligence.

    « Utiliser la social data comme complément des méthodes traditionnelles d’analyse permet d’améliorer considérablement les études de marché. »

    MyDigitalWeek : Quelles sont les méthodes disponibles pour remplacer les instituts de sondages ?

    Mélanie COROLLEUR : C’est la combinaison des ensembles de données issues des méthodes de recherches traditionnelles et de ceux reposant sur de nouveaux outils technologiques comme le social listening qui vont apporter une réelle valeur dans le domaine de la recherche d’insights. Bien entendu, chaque méthode va avoir des avantages et des inconvénients qui lui sont propres.
    Par exemple, les panels, les groupes de discussion ou les enquêtes permettent d’aller en profondeur en posant des questions extrêmement spécifiques à un groupe limité de personnes pour obtenir des informations qualitatives et quantitatives mesurables.
    Cependant, il s’agit d’un cadre de recherche régimenté, qui requiert énormément de ressources humaines et financières. Les résultats peuvent être biaisés pour différentes raisons : échantillon non représentatif, questions orientées d’une certaine manière, réponses trompeuses ou insincères car restituées en face à face, etc.
    A l’inverse le web social donne accès à un volume bien plus important de verbatim organique et spontané, mais ne représente qu’une partie de la population qui utilise régulièrement les médias sociaux.
    Chaque source apporte des éléments différents, au niveau quantitatif comme qualitatif, et c’est cette complémentarité qui redynamise le secteur et la discipline.

    MyDigitalWeek : Etude 2.0 : quels sont les bénéfices et les contraintes ?

    Mélanie COROLLEUR : Pour les chargés d’études, la social data présente de nombreuses opportunités, que vous pouvez retrouver dans ce livre blanc qui traite des différentes manières dont les entreprises peuvent utiliser le social listening et ses données pour mener leurs études de marchés. Parmi les bénéfices on peut citer :

    • Rapidité : Le social listening s’effectue en temps réel. Ainsi, il est possible de regrouper des données relatives à une question en quelques minutes ou heures, au lieu de quelques semaines voire des mois pour obtenir les résultats d’une enquête. Les données historiques permettent de comparer facilement les résultats au fil du temps.
    • Moins coûteux : La recherche d’insights via le web social requiert au minimum une personne et une plateforme efficace de social media intelligence.
    • Échantillon plus large : Les chargés d’études ont accès à des quantités incroyables de données disponibles de manière publique sur les médias sociaux.
    • Données organiques : La social data est constituée d’opinions libres, postées spontanément par le public en ligne.

    Bien entendu, la social data a également ses limites. Par exemple, tous les internautes ne renseignent pas leur âge, sexe  ou profession, par conséquent les données peuvent être fragmentées. De même, on peut se demander si les utilisateurs des médias sociaux représentent une part importante de la population ou un sous-groupe.

    MyDigitalWeek : La social data : est -elle une nouvelle source d’insight ?

    Mélanie COROLLEUR : Le social media comme méthode de recherche doit bien évidemment faire ses preuves. Mais à mon avis, la majorité des entreprises est déjà convaincue de la valeur de la social data pour mieux comprendre et connaître les consommateurs.
    Il me paraît évident que les conversations qui se déroulent sur le web chaque jour contiennent des insights sur ce que les consommateurs pensent et ressentent, sur ce qui les préoccupent, sur leurs besoins et leurs envies.
    La méthode d’étude de marché parfaite n’existe pas, plus les chargés d’études diversifieront et combineront les sources de données dans leur mix de recherche, plus ils obtiendront une image précise.

    MyDigitalWeek : Quel crédit accorder aux « bruits sur le net » ?

    Mélanie COROLLEUR : Tout dépend ce que l’on entend par « bruits » mais avec ce terme on part déjà avec une connotation négative 🙂 Bien entendu tout ce qui est dit sur les médias sociaux n‘est pas pertinent dans le cadre de la recherche.
    Chaque réseau va avoir une audience avec ses propres caractéristiques et un accès plus ou moins restreint aux informations qui s’y trouvent. Les forums spécialisés peuvent être une mine de conversations extrêmement pertinentes par exemple.

    MyDigitalWeek : Comment se positionne votre plate-forme à ce niveau là ? 

    Mélanie COROLLEUR : notre plate-forme de social listening permet de  créer une recherche ultra-précise sur une ou plusieurs marques, produits, services, concurrents ou n’importe quels termes relatifs à l’industrie à proximité de termes et d’expressions liées au ressenti ou aux sentiments par exemple qui expriment une opinion personnelle.
    La possibilité d’affiner sa recherche réduit le spam et garantit l’obtention et la manipulation de données fiables. La capacité à segmenter la data  par thématique, région ou segment démographique est cruciale. Cela permet de mettre les données en contexte.

    MyDigitalWeek : Quand la grande majorité des informations est désormais créée par les citoyens et les consommateurs, a t-on encore besoin de les interroger ?

    Mélanie COROLLEUR : Bien sûr ! D’ailleurs je pense que les experts sur la question s’accordent tous pour dire que la social data est encore plus puissante lorsqu’elle est combiné à d’autres sources de données comme les sondages, enquêtes et groupes de discussion.
    Pour reprendre les mots d’une de mes collègues du département de recherche de Brandwatch « En prenant le temps d’analyser les différents insights issus des différentes données, aide à établir des méthodes efficaces.  Par exemple, si vous cherchez à en savoir plus sur le développement produit, un mélange de groupes de discussion et de données sociales sera surement le plus approprié. »

    Annie ABELA-LICHTNER

     

  • Comment préserver le capital data de l’entreprise ?

    Comment préserver le capital data de l’entreprise ?

    Une Etude de CIO MAGAZINE 

    Le patrimoine informationnel est fondamental à l’activité de l’entreprise. Sa disparition ou sa corruption par des tiers peut entraîner une cessation d’activité.

    La préservation du patrimoine informationnel suppose donc de contrer un certain nombre de risques tant techniques, liés aux outils employés, qu’humains, liés aux usages. Et le fonctionnement même de l’entreprise suppose que les données soient accessibles lorsqu’on en a besoin.

  • Qubit et l’EBG publient le bilan de leur Task Force sur le thème « Donnée et Personnalisation de l’Expérience Client »

    « Donnée et Personnalisation de l’Expérience Client »

    Entre novembre 2016 et mars 2017, la task Force La donnée au service de l’expérience client, organisée par l’EBG en partenariat avec Qubit, a mené une réflexion sur les nouvelles attentes des clients, en termes d’expérience en ligne et de personnalisation.Dans ce rapport, vous trouverez les réponses aux questions suivantes:
    Quelles données collecter et comment bien les mettre en œuvre, pour proposer un parcours fluide, une personnalisation de l’expérience client la plus proche possible du fameux One to One?Dans quelle mesure la personnalisation booste-t-elle l’impact des campagnes?

    Pourquoi est-il judicieux de s’intéresser à la rétention, plutôt que de concentrer toute son énergie (et ses budgets) à l’acquisition?

    Pour télécharger l’étude c’est ici