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Retour sur le p’t déjeuner conférence | Big Data, Smart Data : détectez de nouvelles opportunités business pour votre stratégie B2B Conférence animée par 10 Le RDV des marketeurs Partenaire de la conférence : Thierry Derouet Philippe Cahen & Animée par

Detectez de nouvelles opportunites business pour votre strategie B2B

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Retour sur le p’tit déjeuner conférence |

Big Data, Smart Data : �détectez de nouvelles opportunités business

pour votre stratégie B2B

Conférence animée par

10Le RDV des marketeurs

Partenaire de la conférence :

Thierry Derouet Philippe Cahen&

Animée par

Partenaire du p’tit déjeuner conférence |

Thierry Derouet Consultant, ancien directeur de journal et de sites

web spécialisés sur le marketing, le digital et les

enjeux de transformation

(emarketing.fr, 01net.com).

Philippe Cahen Consultant, enseignant et conférencier spécialisé

dans la prospective business et l’analyse des

signaux faibles. Auteur de

« Signaux faibles, mode d’emploi ».

INTERVENANTS

10Le RDV des marketeurs

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Comment traitez-vous vos données ?

Cette question est celle que vous devez vous poser tous les jours. Dans un monde où la valeur est devenue numérique, la valeur de votre entreprise est désormais fortement associée à vos données. Uber, Airbnb, Criteo… tirent leur attractivité de l’usage de la data. Cette nouvelle donne est liée à une nouvelle pratique que l’on a exagérément nommée « Big Data » et qu’il nous faut requalifier de « Smart Data ». Nos organisations sont toutes vouées à muer pour suivre un mouvement exponentiel.

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Votre organisation est-elle « exponentielle » ?

Êtes-vous prêt, au sein de votre entreprise à faire face aux enjeux associés à l’usage de la donnée ?

Cette question est clé pour vous aider à détecter de nouvelles opportunités de business. Dans un ouvrage intitulé « Exponential Organizations » rédigé sous la houlette de Salim Ismail et édité par la Singularity University (un campus atypique fondé en 2008 par Ray Kurzweil et Peter Diamandis), il est rappelé que si l’on vous pose la question de savoir si vous travaillez à changer le monde, il est probable que la réponse sera non à 99,99999%. Toutefois, il est plus que temps d’expliquer comment répondre « oui » en comprenant que tout s’accélère, et ce dans tous les domaines.

Une entreprise exponentielle est une entreprise préparée à être chahutée par son environnement.

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Etes-vous prêt à chambouler les règles ?

Si en 1984, on pouvait estimer que nos compétences seraient solides pour les trente années à venir, en 2014, les compétences business n’ont plus qu’une durée de vie moyenne de 5 ans.

Les organisations humaines ne sont pas mieux loties. 89% des entreprises listées par Fortune 500 en 1955 ne figurent plus dans la liste réactualisée en 2014.

La durée de vie des entreprises du S&P500 est passée de 67 ans en 1920 à 15 ans aujourd’hui. Dans les 10 prochaines années, 40% des entreprises de ce S&P500 auront disparu.

Les opportunités business que vous devez aujourd’hui détecter doivent dès lors prendre en compte ce facteur d’accélération. Conséquence immédiate : vous devez vous préparer à penser différemment et chambouler des règles business que vous pensiez intangibles.

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Big Data, big définition

Le Volume de données explose. Gilles Babinet rappelle dans son ouvrage intitulé « Big Data, penser autrement l’homme et le monde autrement » qu’un simple système de stockage de caméras de surveillance peut produire à l’année un milliard de mégaoctets de données.

La Variété des données n’est plus à prouver. Qui n’a pas à croiser et analyser des données issues d’un tiroir caisse, d’emails, d’un site Internet, de Facebook, d’une enquête de terrain…

Ces deux « V » que représentent le Volume et la Variété induisent l’obligation d’une maitrise de la Vitesse du traitement de la donnée. On parle désormais de ne pas dépasser « 0,14ms » pour répondre à la requête d’un client.

Enfin, la Valeur, graal à obtenir sous la forme d’un retour sur investissement, comme la Véracité, celle d’arriver à faire parler les données pour obtenir du sens, comme des signaux dits faibles, sont les autres enjeux de cette nouvelle façon de traiter des donnée.

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Que faire de cette donnée surabondante ?

Nous sommes confrontés à une avalanche de données. Et la première difficulté c’est d’y trouver un intérêt.Toute la montagne de données Tweeter émanant de 288 million d’utilisateurs actifs est aujourd’hui analysée en temps réel par plus de 10 000 ingénieurs d’IBM. Objectif : déduire des prévisions de comportement.

Toutefois avant de passer à de la Big Data, vous devez être en mesure d’aborder la problématique de la Smart Data, voire de la data tout simplement. Car travailler sa « Big Data » signifie juste travailler autrement les données. C'est à dire travailler en dehors des sentiers battus des requêtes dites SQL, c’est à dire des requêtes structurées.

Car la Big Data, c'est travailler et croiser des données qui n’étaient jusqu'ici jamais exploitées. Sauf par les géants du web qui depuis ces dix dernières années en ont fait leur matière première à l'image d'un Amazon, d’un LinkedIn, d’un eBay et bien entendu du champion en la matière : Google !

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Signaux faibles, mode d’emploi

Comment définir ce qu’est un signal faible? Un signal faible est un fait paradoxal qui inspire réflexion.

Y’a t-il des entreprises plus à l’écoute des signaux faibles que d’autres ? Trois types d’entreprises : 2D, 3D et 4D. L’entreprise 2D a les deux pieds dans le présent, mais a - à peine - la tête dans le futur. L’entreprise 3D, est dans le mouvement et a un pied dans le futur. L’entreprise 4D a au moins un pied et sa tête dans le futur. En France, il y a en gros 70% des entreprises qui sont 2D, 20% qui sont 3D et 10% qui sont 4D.

Quel est le principal obstacle humain pour innover ? Les entreprises sont obsédées par le poids du présent. Beaucoup de gens s’occupent de réussir leur chiffre d’affaires, de réussir leurs marges. Et donc de gérer le présent. Et si l’on dit qu’ils sont dans le présent, c’est qu’ils ont en fait la tête dans le passé.

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Signaux faibles, mise en pratique

Les signaux faibles et la veille c’est pareil ? Les signaux faibles c’est faire de l’éveil et pas faire de la veille. La veille c’est recueillir de l’information. L’éveil c’est faire quelque chose de cette information.

Comment peut-on développer la culture des signaux faibles ? C’est un travail très personnel qu’il faut renouveler très régulièrement. Il faut penser différemment car votre concurrent de demain n’est pas sur votre marché d’aujourd’hui.

Est-ce que l’on est capable d’écouter des signaux faibles quand l’on se croit fort ? Non. Sauf quand on est une entreprise 4D. Comme Google par exemple, qui emploie des personnes pour imaginer des solutions qui sortent de l’ordinaire. Des sociétés de la famille Mulliez le font également : Oxylane, Adeo, Decathlon, Leroy Merlin, Norauto… Ces gens là travaillent sur des visions. Puis les remettent en cause.

Où trouver les compétences pour identifier ces signaux ? Idéalement en interne. Ce sont généralement ceux qui ont une seconde vie en dehors de l’entreprise. Ce sont des gens qui sont hors hiérarchie. Ce sont, par exemple, les gens qui sont au SAV, des personnes au contact des clients et qui en font une synthèse remarquable. Ce sont des gens de R&D. On en trouve partout.

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La Big Data ce sont aussi et avant tout des algorithmes

Et ces algorithmes proposent trois utilisations majeures de la donnée.

1. Pour détecter et optimiser. L’afflux et le croisement de la donnée en temps réel facilitent la prise de décision. Les algorithmes de recommandation portent sur trois éléments que sont la similarité, la complémentarité et la diversité pondérés sur des critères personnels comme l’âge, la localisation, le genre humain ou d’autres éléments comme des habitudes antérieures. Ce croisement de données permet une prise de décision optimisée.

2. Pour tracer et cibler. La finesse des données récupérées permet par exemple de cadrer le comportement d’un individu par rapport à une population donnée. Le Big Data en Marketing permet notamment de faire de l’hyper-ciblage de marchés.

3. Pour prévoir et prédire. Les données rassemblées aident à construire des modèles dits prédictifs. Les algorithmes prédictifs reposent sur de la collecte massive de données, sur l’identification de signaux faibles, sur de la correction de données et sur l’usage de pondérations. Ces modèles prédictifs reposent dès lors sur des règles dites « métiers », lesquelles sont soit génériques, soit propres au secteur d’activité. Ils permettent, entre autres, d’anticiper des comportements d’achat.

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Bénéfices business de la démarche Big Data

1. La Big Data apporte un gain de temps conséquent. Les technologies appliquées au traitement des données permettent de raccourcir considérablement le temps d’analyse nécessaire à la prise de décision et d’optimiser la réactivité par rapport au marché.. Par exemple, dans le cas d’un traitement de données accéléré, un assureur peut voir un calcul informatique, simulant les sommes à provisionner sur 30 ans pour deux millions d’emprunteurs, passer de 24 heures à 15 minutes (Suravenir Assurances du Crédit Mutuel).

2. La Big Data permet de réaliser des économies conséquentes. UPS a économisé plus de $ 2,5 milliards en optimisant le déplacement de ses 55 000 camions grâce à une analyse Big Data.

3. La Big Data c’est aussi du bon sens. Il faut être capable de détecter les signaux faibles pour réagir aux situations. Par exemple en matière de données marketing, à quoi sert-il de disposer de fichiers sur plusieurs milliers d’entreprises, si ceux-ci ne savent pas identifier l’une des règles métiers essentielles à votre prospection? Par exemple, savoir si l’entreprise est en train d’investir, si des changements ont eu lieu au sein de la direction, si la société lance un nouveau produit… C’est grâce à l’identification de ces signaux faibles par des algorithmes pertinents (les vôtres ou via des solutions disponibles sur le marché) que vous pourrez accompagner cette accélération que nous connaissons tous dans nos activités.

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Le p’tit déjeuner Conférence

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