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Franck Archer, directeur d’Umanis Consulting

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“Big Data, oui, mais avec un ROI !”
Franck Archer, directeur d’Umanis Consulting

Connaissance, maîtrise de la data, valorisation du patrimoine de données. Le Big Data est un axe majeur dans la stratégie de développement commercial, d’autant que de nombreux usages restent à inventer. À condition d’avoir validé le potentiel du projet et son ROI. 

Vous publiez les résultats d’une enquête menée début 2016 auprès de vos clients sur le Big Data. Pourquoi? 
Franck Archer.
 En collaboration avec notre direction marketing, nous réalisons des événements baptisés 5 à 7, sur des thématiques métiers et sectorielles. Lors de rendez-vous consacrés au Big Data - sur les nouvelles solutions, le DataWiz ou la data intelligence -, nous avons interrogé nos clients présents sur leurs projets au travers de deux questionnaires : “Big Data & connaissance client” et “Data Science & Big Data”. Nous avons, aussi, intégré un grand nombre d’informations provenant directement de nos clients travaillant sur cette problématique. Nos questions étaient très orientées sur l’effectivité des projets. Les chiffres de notre enquête sont issus de ces deux sources. Le public sollicité concerne aussi bien les grands groupes que les petites entreprises qu’il s’agisse de clients déjà fortement imprégnés de culture Big Data ou quasiment béotiens.

L’étude souligne, d’abord, l’intérêt des entreprises pour trois types de technologies : Hadoop, Spark et R…
Oui, ce sont les trois technologies les plus plébiscitées. La plateforme Hadoop est le socle technologique de la base de données. Spark est une nouvelle interface d’accès au stockage Haddoop qui fournit un framework avec des fonctionnalités analytiques, notamment des statistiques de navigation de données. Cet outil a le vent en poupe, aujourd’hui, parce qu’il apporte une vraie valeur d’ergonomie et d’accès aux données, pour les utilisateurs finaux comme pour les développeurs, à tout le socle stockage encapsulé par Hadoop. Enfin, R correspond à la montée en puissance de l’approche open source dans le domaine de la modélisation statistique. Historiquement, c’est l’avatar d’un langage logiciel déjà orienté “statistiques” qui s’appelle S. De nombreux éditeurs fournissent, désormais, des traitements statistiques en programmation R qui permettent aux métiers de s’approprier les scripts et de les faire évoluer : des tableaux de bord et même des solutions totalement verticalisées dans le domaine de la gestion de campagne multicanal ou du scoring. Cette ouverture de R démocratise l’accès pour les statisticiens au monde Hadoop.

Quels sont les principaux enseignements chiffrés de votre enquête? 
77 % des entreprises interrogées ont un projet pour expérimenter le Big Data. Et 40 %, ont l’intention de le faire dans les prochains mois. Nous constatons, ainsi, que 2016 est une année de poursuite des intentions des entreprises à tester le Big Data. Cela dit, les projets totalement identifiés qui peuvent démarrer rapidement avec un objectif de mise en production et des résultats concrets attendus ne sont pas les plus nombreux. Beaucoup sont, encore, en phase de prototypes, d’études préliminaires de faisabilité et de /validation du ROI. C’est d’ailleurs très flagrant cette année : les entreprises veulent d’abord découvrir et comprendre les enjeux autour du Big Data, en valider le potentiel, le tout dans une recherche de ROI. Il faut dire que ce sont, souvent, des investissements conséquents qui s’articulent autour de nouvelles solutions innovantes en termes de stockage et qui nécessitent, aussi, des efforts financiers en matière de formation et de montée en compétences. Concrètement, à cette architecture Big Data est souvent associée à la mise en place de nouveaux flux de traitement avec, forcément, une charge de développement. Il faut, aussi, comptabiliser le temps passé sur la valorisation et l’analyse des données. Même le temps exploratoire des données a un coût. Est-ce que l’entreprise a suffisamment de données fiables pour que le temps passé à l’exploration puisse garantir de trouver des pistes de réflexion, des analyses, des corrélations entre des événements, de la profitabilité, de la croissance de chiffre d’affaires? Pour trouver sa rentabilité en termes de valorisation commerciale, marketing? Globalement, les clients sont à la fois de plus en plus conscients des enjeux mais, aussi, frileux face à l’investissement. Ils veulent d’abord expérimenter pour comprendre et, ensuite, valider le potentiel. 

Pourtant, 52 % des répondants disent avoir déjà lancé un projet Big Data? 
Oui, cela veut dire qu’ils l’ont ­expérimenté. En revanche, malheureusement, nos résultats ne sont absolument pas représentatifs au niveau national puisque nos clients sont des entreprises très orientées décisionnel, et donc naturellement plus matures sur ces sujets.

Les grands comptes entrent-ils plus facilement dans la démarche que les entreprises de taille plus réduite? 
En fait, l’approche n’est pas tellement liée à la notion de grand compte. Les sociétés qui se lancent dans le Big Data, quelle que soit leur taille, leur secteur d’activité, sont celles qui considèrent que la connaissance, la maîtrise de la data et la valorisation de leur patrimoine de données est un axe majeur dans leur stratégie de développement commercial. Le Big Data permet, en effet, d’élargir le patrimoine des données nécessaires. En disposant de nouvelles approches algorithmiques ou de puissance de calcul, il permet de valider la fiabilité des scores et de suivre leur évolution dans le temps. Finalement, tout l’enjeu du Big Data réside dans la formule suivante : mieux cibler et, en conséquence, avoir un ROI des campagnes marketing multicanal beaucoup plus efficace.

Comment sont abordées ces problématiques concrètement? 
Il s’agit de multiplier et d’optimiser ces sujets autour de processus très opérationnels, qu’ils soient commerciaux ou, par exemple, en lien avec la supply chain où l’on est passé de modèles de gestion de stocks en flux tendus à une gestion quasiment en temps réel, aujourd’hui, avec une optimisation des coûts d’entreposage.

Cela agit-il sur la prévision de la demande? 
Oui. Mais, surtout, cela donne la ­capacité d’obtenir une prévision beaucoup plus fine puisque l’on va pouvoir stocker l’historique d’achats dans la base de données Big Data. Ces données pourront, également, être couplées avec les volumes de production des fournisseurs pour qu’ils puissent ajuster leur chaîne de production au plus près, et s’approvisionner, eux-mêmes, au plus juste. Les retailers, quant à eux, pourront également suivre en temps réel les événements commerciaux comme les promotions dans différents magasins afin de pouvoir réagir rapidement. On aura donc, là aussi, une gestion événementielle beaucoup plus fine. De la même façon, dans les magasins ou dans les centres commerciaux, le Big Data offre la capacité d’ajuster l’agencement intérieur, le positionnement des offres, la visibilité des promotions grâce au suivi et à l’analyse, en temps réel, du parcours des clients. C’est un dispositif qui est utilisé par les Galeries Lafayette ou le Centre Commercial des 4 Temps à La Défense pour analyser, via la vidéo, le parcours client et mesurer l’efficacité des stratégies commerciales. Finalement, dans la distribution, le Big Data entre par le temps réel dans tous les processus de gestion, non seulement, l’agencement, la publicité ou le marketing, mais aussi le reporting. Demain, mesurer en temps réel les taux de transformation sera naturel. On sait déjà compter le nombre de personnes entrant dans un magasin. Bientôt, on saura croiser ces informations avec les flux de caisse pour mesurer finement l’efficacité des ventes par tranche horaire.

Demain, c’est dans longtemps?
C’est à l’horizon de deux ou trois ans maximum. Tout le monde mettra en place les premières briques. Pour l’instant, les entreprises sont tournées vers le ROI : l’investissement informatique et en acquisition de compétences fait encore peur.

Comment organiser cette montée en compétence? 
On parle souvent de data scientist. En fait, ce sont des statisticiens et des mathématiciens. Et beaucoup d’entreprises, quelle que soit leur taille, ne sont pas équipées de ces compétences-là pour valoriser le nombre croissant de données avec une approche statistique groupée à des connaissances métier indispensables. Ce sera sans doute long et nécessitera des courbes d’apprentissage qui sont à la fois IT et métier. Et qui, en plus, évoluent dans le temps. 

Et en termes organisationnel? 
C’est un des vrais enjeux du Big Data. Le levier essentiel repose sur la compréhension du potentiel économique. Par exemple, lorsque l’on dit à une entreprise qu’en regroupant ses différentes bases de données sur une seule plateforme Hadoop ça lui revient moins cher, elle signe tout de suite. On peut, par exemple, regrouper le datawarehouse du marketing où l’on trouve le référentiel client et des données de synthèse de facturation avec la BDD de la comptabilité qui contient, elle aussi, le référentiel client – à harmoniser – et le détail des factures. Grâce au Big Data, le marketing comme la comptabilité peuvent accéder à la plateforme, chacun avec des usages différents. C’est un patrimoine commun pour tous les métiers de l’entreprise. Evidemment, les responsabilités en termes d’usage devront être clarifiées en mettant en place, en parallèle, une gouvernance transversale. Ce qui est compliqué dans des organisations encore souvent en silos.

Regrouper toutes les données de gestion dans une seule base de données. Est-ce la vision des entreprises du Big Data? 
Dans un premier temps oui. Ensuite, vient l’étape de l’analyse prédictive, du reporting, du scoring, du ciblage marketing, des tableaux de bord… Pour finalement comprendre à travers ces données de détail sur les processus de gestion ce que l’on peut en tirer comme bénéfice dans le pilotage de l’entreprise.

Et la collecte de données extérieures, comme les impressions sociales? 
C’est bien évidemment utile de croiser ces données externes pour, par exemple, comparer les comportements moyens des consommateurs avec ses propres clients. Mais cela vient dans un deuxième temps. Aujourd’hui, les entreprises estiment que si elles parviennent, déjà, à récupérer l’ensemble de leurs données sur les processus de gestion dans un seul réceptacle pour les analyser efficacement, elles pourront déjà faire beaucoup de choses…

Propos recueillis par Catherine Batteux

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