La data, l’or noir des entreprises

Chaque entreprise collecte des données d’une façon ou d’une autre. Sur ses clients, ses prospects, son écosystème, chaque jours les entreprises avalent plus de datas.

Seulement ces données sont trop souvent sous voire non exploitées. C’est dommage, car elles peuvent être vecteur de croissance et de rentabilité.

Il est commun de dire que bien connaître un client peut permettre de travailler mieux et plus avec celui-ci. Mieux le connaître, qu’est-ce que cela signifie ? Avoir plus de données sur lui, quoi qu’elles touchent : son métier, sa croissance, son organisation, ses difficultés, ses partenaires, des connaissances plus personnelles, etc.

Traditionnellement celui qui a cette connaissance est le commercial en lien avec le client. Mais à partir du moment où ces données sont enregistrées, stockées dans un système d’information, pourquoi ne pas les exploiter systématiquement, trouver comment les valoriser ?

L’or noir n’est plus le pétrole

D’ailleurs, à propos de valorisation, voici les entreprises avec la plus grosse capitalisation boursière il y a 10 ans, en 2009 (source Wikipedia) :

Nous y trouvons une seule entreprise technologique, Microsoft. 10 ans plus tard, voici cette même liste :

ncluant Apple, cela donne… 7 entreprises technologiques dans les 10 premières capitalisations boursières, dont les 5 plus grosses ! Car oui, bien qu’étant commerçant, Amazon est avant tout une entreprise technologique. Tout comme Alibaba.

Pourquoi ces entreprises sont autant valorisées ? Car elles possèdent quelque chose de rare : énormément de données sur leurs clients, avec une base clients énorme. Et elles les exploitent d’une façon ou d’une autre.

Google et Facebook en sont des illustrations extrêmes : qui, à titre personnel, a déjà payé quoi que ce soit à Google et plus encore à Facebook ?

Et pourtant les résultats financiers sont insolents :

• Google réalise sur 2018 136,8 Mds$ de CA pour un bénéfice de 30,7 Mds$, soit 22%
• Facebook réalise sur la même période 55,8 Mds$ de CA pour un bénéfice de 22,1 Mds$, soit presque 40% !

Ces services sont gratuits, et pourtant ils sont extrêmement lucratifs. Pourquoi ? Comment ? Grâce à la data. Comme dit l’adage :

Si c’est gratuit, c’est vous le produit

Ces deux sociétés parmi les plus grosses capitalisations boursières au monde démontrent que les données, utilisateurs dans ces deux cas, valent de l’or.

La connaissance c’est de l’or

Mais comment valoriser vos données ?

La première étape pour pouvoir les exploiter, c’est de les collecter et les stocker. Cela peut paraître simple et évident, et pourtant la mise en place de la collecte d’informations en interne ne l’est pas quand ce n’est pas une habitude. Cela peut sembler être une tâche supplémentaire inutile, et des collaborateurs peuvent être réticents à partager leurs connaissances. Toute excuse est bonne quand il s’agit d’éviter de changer une habitude.

Sur le web, sur un site, un classique Google Analytics (tiens, qui récupère les données ? Et on parle de 70% de part de marché) permet de connaître beaucoup de choses qui se passent sur le site. Mais une fois que vous avez ces données, comment recontacter vos clients ?

Il faut toujours mesurer ce qu’il se passe entre votre entreprise et son écosystème. Mesurer va permettre de piloter. Mais ce n’est pas suffisant.

La data, la donnée client, c’est une mine d’or à exploiter.

Mesurer ce qu’il se passe sur votre site c’est un premier pas, mais peut-être qu’il faudrait en plus pour votre business récolter une adresse email, un numéro de téléphone ? Si vous récoltez une adresse email, vous pouvez relancer votre prospect pour le transformer en client. Si vous avez seulement suivi son parcours, vous pouvez certes trouver des points de blocage, mais vous ne pouvez pas agir sur son action finale, n’ayant aucun moyen de le contacter.

Pour rester sur le client, la data c’est par exemple connaître la date d’échéance d’un contrat. Vous avez la donnée, alors pourquoi ne pas mettre en place une relance automatique pour l’encourager à renouveler son contrat ?

Vous avez un entrepôt et chaque objet est rangé à un emplacement défini. Pourquoi ne pas vous servir de la data pour optimiser les parcours de picking ? La gestion des stocks ?

La data ne sert pas qu’à vos relations avec des tiers, elle sert aussi à optimiser l’interne. Utiliser les données de l’entreprise pour améliorer ou automatiser des tâches ou des process, les agréger pour piloter votre entreprise, avoir une aide à la décision.

Son utilisation existe depuis bien longtemps, avant l’avènement du numérique. Les assurances s’en servent pour déterminer des tarifs, la finance pour déterminer les placements les plus intéressants, ou la VPC en son temps pour cibler ses mailings.

Dis-mois ce que tu consommes, je te dirai qui tu es

Grâce à la donnée, vous n’avez plus à attendre qu’un client déclare qu’il a tel ou tel besoin. Vous pouvez détecter des opportunités grâce à l’analyse comportementale.

En analysant ce qu’une personne achète, il est possible de déterminer certains traits, comportements ou situations la concernant. Quelqu’un qui achète des couches taille 2 depuis 3 semaines a de fortes probabilités d’avoir un enfant en bas âge. Une personne qui achète de la litière pour chats en possède probablement au moins un.

Ces exemples sont simplistes et orientés, certes. La question qui se pose derrière est toujours : pourquoi demander à vos clients des informations qu’il est possible d’extraire des données que vous (pouvez) posséder ? D’autant plus qu’une analyse comportementale sera plus fiable qu’une déclaration.

La déclaration peut être fausse ou erronée, volontairement ou non du fait des biais cognitifs. Le contexte dans lequel vous posez une question à une personne, la façon dont la question est posée, la personne qui la pose, il existe une foule d’éléments pouvant déformer une réponse.

Quant à l’analyse comportementale elle se base sur des faits. Or un fait, c’est passé et c’est immuable. Si le 6 juin 2019 à 12h00 il fait 20° à Roubaix, en regardant les données météorologiques cette donnée ne changera pas. Seule l’interprétation qu’on en fera pourra changer.

De l’analyse à la prédiction

Cette interprétation est très importante. Il est essentiel d’avoir un outil adapté pour distiller la bonne donnée, au bon moment, dans le bon contexte et à la bonne personne. Le rôle d’un SI et d’applications métiers bien pensées, pour faire de vos données un avantage concurrentiel.

A partir des comportements observés vous pouvez aller encore plus loin et effectuer des analyses prédictives.

L’analyse comportementale va permettre de comprendre, de connaître.

L’analyse prédictive va permettre de prévoir, de détecter des opportunités.

Quel que soit le stade où vous vous trouvez, rassemblez toujours autant de données que possible. Aujourd’hui vous n’en avez peut-être pas l’usage, mais les données collectées aujourd’hui peuvent être votre croissance de demain.