Lors du salon e-commerce Paris 2014, Patrick Bensabat a pu développer le thème des Big Data comme moteur du marketing de l’incertain, en donnant plus de détails et d’exemples. Nous étions là pour prendre note : voici notre compte-rendu résumé de son intervention sur les Big Data et la connaissance client (CRM).
« La maturité de l’adoption des Big Data”, a indiqué le fondateur de Business & Decision dans son introduction, « est beaucoup plus grande aux USA qu’en France”. Alors que de ce côté-ci de l’Atlantique nous en sommes encore à tester les Big Data, en Amérique, ces tests se sont déjà largement concrétisés dans de véritables déploiements. Dans cette présentation, le fondateur de Business & Decision revient sur le caractère central de la connaissance client mais aussi sur les différents défis auxquels les entreprises doivent faire face dans le cadre de leur mise en œuvre des Big Data sur le terrain.
Patrick Bensabat à E-commerce Paris 2014
La connaissance client, élément clé de la relation commerciale
« La connaissance client est un élément clé de la relation commerciale” a poursuivi le fondateur de Business & Decision devant un auditoire passionné qui a montré par ses questions qu’il y avait un véritable intérêt pour le sujet, quand bien même il reste beaucoup de zones d’ombre à combler.
« Beaucoup de marketeurs sont noyés de chiffres, et même si ces chiffres ne sont pas tous fiables, il faut se focaliser sur les ordres de grandeur qui sont bons”. Cette abondance de chiffres est une bénédiction pour les marketeurs, “sauf que… le problème est cette abondance-même de données qui fait que l’on n’a plus le temps de tout traiter” a ajouté Patrick Bensabat.
Les Big Data c’est comme si on reproduisait le comportement d’un vendeur en magasin
Si on voulait expliquer les Big Data sous forme de métaphore, on pourrait prendre celle d’un magasin et d’un vendeur qui chercherait à servir son client. C’est cette métaphore qu’a reprise Patrick Bensabat dans sa présentation de e-commerce.
“Le vendeur va observer le client et celui-ci va tourner dans la boutique. Le vendeur va ensuite apprécier si le client veut de l’aide ou s’il désire simplement regarder et faire son shopping. Si le client accepte de se faire aider, « celui-ci va demander au vendeur le produit qu’il veut et le vendeur va aider le client dans l’atteinte de ses objectifs (trouver le bon produit au bon prix) ce qui aura aussi pour but de faire atteindre au vendeur ses propres objectifs”.
« Pour reproduire cela sur Internet, il faut des algorithmes ultra puissants »
A ajouté Patrick Bensabat, et « on n’en est pas a plus de 30% de reproduire sur Internet ce qu’on sait faire dans un magasin (données, historique, capacités de cross selling, propositions de personnalisation) car ce qui paraît naturel aux humains est très complexe à reproduire technologiquement.
« Il existe 2 grandes familles de problèmes à traiter pour les Big Data : la donnée et l’intelligence autour de cette donnée” a expliqué Patrick Bensabat. La donnée non structurée est abondante, mais ce n’est qu’en remontant un cran au-dessus de cette donnée de base que les entreprises seront capables d’exploiter au maximum cette matière première. Ceci nous oblige, au-delà des faits marquants sur les données (voir visuel ci-dessous), de se repencher sur ce que sont la donnée, la connaissance et le savoir.
le constat : une abondance de données … mais du chemin à parcourir pour atteindre le savoir
Au-delà des silos de données : la vue 360° grâce aux Big Data
La connaissance du client : au croisement des données existantes issues du système d’information, et de celles des canaux digitaux, incertaines, incomplètes, mais qui viennent enrichir l’offre existante
La phase 1 (manipulation des données) a déjà 20 ans
On passe de l’information à la connaissance et on arrive au savoir pour finalement, être capable, en fin de compte et quand la connaissance client aura été suffisante, de prévoir les actions futures. « Cette manipulation des données (la phase 1) nous la pratiquons depuis 20 ans ». La phase 2 depuis 10 ans (voir image ci-dessus). « Les phases 1 et 2, nous sommes capables de les mener depuis des années mais il y a un aspect psychologique qui permet de mieux les réaliser aujourd’hui” a précisé le fondateur de Business & Decision. « Ce qui change aussi, c’est la qualité de la donnée« . Cette nouvelle façon de faire du marketing fait prendre conscience aux entreprises qu’on va pouvoir fidéliser, améliorer la précision, personnaliser les offres, réduire le churn : « on n’est plus dans la théorie, il y a de vrais projets sur le terrain” a-t-il poursuivi.
Le principe de la démarche des Big Data : passer de l’information à la connaissance, puis au savoir
Le premier objet connecté c’est le Smartphone
Mais la connaissance client va encore faire un bon en avant selon Patrick Bensabat, et ceci grâce aux objets connectés. « Le premier objet connecté c’est le Smartphone” a-t-il déclaré. « C’est le B.A.BA de l’objet connecté et il envoie des données plus précises que l’ancien ordinateur personnel ; et de plus, on ne prête pas son smartphone car il n’appartient qu’à une personne, ce qui n’est pas le cas de l’ordinateur dans la plupart des foyers ». Toutes ces infos issues des objets connectés et donc notamment de ces Smartphones vont donc compléter ce qui précède et les marketeurs vont en conséquence « pouvoir faire des choses qui n’étaient pas possibles auparavant ».
Les défis des Big Data
Faire sauter le verrou de l’identité numérique
Le premier de ces défis selon Patrick Bensabat est de « faire sauter le verrou de l’identité numérique ; cette vision digitale doit être soutenue par des outils qui permettent de faire le lien avec l’individu malgré les différents terminaux”.
Rassembler les différents canaux
Le deuxième défi c’est de rassembler les différents canaux (téléphone, écrit, Web, mobile …) : cette logique multicanal justifie la constitution d’une vision globale de l’historique du client.
Qualifier les données
Le troisième défi est celui de la qualité des données : “nous sommes face à un réel problème de qualité de données et le principal frein en France, vient du fait que les entreprises ne sont pas en possession de ces données. Un distributeur ne sait pas mettre ses stocks à jour en moins de 48 heures (pour des raisons techniques de taille de données). Or Amazon est capable de les rafraîchir en temps réel” a précisé Patrick Bensabat. Les commerçants et e-commerçants n’ont donc plus le choix. Amazon a défini le standard du marché.
L’incertitude
Le quatrième défi est celui de l’incertitude, et notamment celle qui entoure les dispositifs de tracking comme les cookies par exemple. “Beaucoup de fournisseurs se basent encore sur les cookies, or la loi est incertaine et on ne sait pas si les cookies vont, ou non, être interdits” a complété Patrick Bensabat.
Amazon, quant à lui, a réglé le problème. “Ils ont tout intégré et il ne font pas appel aux cookies du tout ; alors qu’un de ses concurrents français fait appel à 15 sociétés externes pour faire la même chose” a commenté le fondateur de Business & Decision qui a mis une sonde de protection de la vie privée. Et ce, pour tester ces sites Web et s’est aperçu de la différence majeure d’approche entre les différents e-commerçants.
Les comportements des utilisateurs
Le cinquième défi concerne les comportements des utilisateurs. « En parallèle de l’approche technologique il faut une approche comportementale” a prévenu Patrick Bensabat. C’est ensuite que l’on pourra se rendre compte de ce qui est et de ce qui n’est pas faisable.
Le défi des compétences
Un dernier défi à relever pour les entreprises, et non des moindres, est celui des compétences : les nouveaux métiers des Big Data demandent une triple compétence : sectorielle, processus et données. Dans la Banque par exemple, pour ce qui touche aux risques, il est nécessaire de connaître le domaine bancaire, le métier du risque, et de connaître aussi les données et leur manipulation.
Si je veux appliquer les Big Data dans le secteur du e-commerce, il va falloir maîtriser le monde de la distribution, celui du e-commerce et enfin les outils de manipulation de données. Or, ce genre de compétences hybrides n’existe pas. « Il existe bien des moutons à 3 ou 4 pattes qui peuvent parfois apprendre un métier supplémentaire. Mais la multi-compétence est rare, et ces savoir-faire sont même parfois incompatibles” a conclu Patrick Bensabat sur ce point.
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