Les apports du big data dans la relation client

Partie 1 Revue de littérature

Chapitre A) Synthèse des textes

I. Définition du Big Data

Trop de définitions du Big Data prennent en compte seulement la quantité de données, cependant pour bien comprendre la suite de ce mémoire, il faut faire une définition exhaustive.

Nous pouvons définir le Big Data avec ses quatre « V's » : (Michael Schroeck et al, 2012)

Volume :

La quantité de données s'exprime généralement en « Téraoctets¹ » ou en « Petaoctets² » car la masse de données est énorme. Pour mieux comprendre pourquoi, il faut savoir que depuis 2012 nous créons en moyenne deux « exaoctets³ » de données par jour. Chaque seconde nous produisons un flux de données plus important que la totalité des données stockées sur la toile depuis les vingt dernières années. Ces données ne sont pas présentent seulement en ligne, une entreprise comme Wal-Mart recueille en moyenne deux pétaoctets de données sur ses clients chaque heure (Harvard Business Review, 2012). Cela représente environ 167 fois la totalité des informations contenues dans tous les livres de la bibliothèque du Congrès Américain. (Talend, Les quatre piliers clés d'une solution de gestion des Big Data) Ces données proviennent des millions de transactions effectuées sur les différents points de vente.

Cependant ces termes technologiques n'expriment souvent rien de concret pour les organisations, certaines d'entre elles préfèrent exprimer la quantité de données en temps. Par exemple dans les entreprises à des fins d'audit il est généralement demandé aux employés de garder leurs données des trois ou quatre dernières années, et non pas de garder en mémoire un téraoctet de données.

Cette explosion du nombre de données disponibles s'explique par le fait qu'aujourd'hui nous ne sommes pas restreints par la capacité de stockage et par le fait qu'un simple achat génère des dizaines de données différentes. Un achat il y a quelques années générait des données relatives à la référence du produit, son prix et à la transaction (date d'achat et montant total). Aujourd'hui pour le

1 Unité de mesure valant 10¹² octets

2 Unité de mesure valant 10¹⁵ octets

3 Unité de mesure valant 10¹⁸ octets

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même produit des données sont recueillies sur le profil du client, l'historique d'achat du client, son parcours en ligne avant l'achat, les commentaires sur les réseaux sociaux sur le produit acheté, les caractéristiques du produit, les données de géolocalisation de l'achat. (Hamid Nach, 2013).

Vélocité .
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Nous parlons ici de la vitesse de la création de données, pour de nombreuses entreprises cette rapidité est plus importante que le volume d'informations disponibles. Certaines des informations disponibles n'ont d'intérêt que si elles sont analysées en temps réel. Cela permet de donner un avantage compétitif à une entreprise vis-à-vis de ses concurrents. Cette notion de vélocité n'est pas nouvelle, nous la connaissons depuis plusieurs années dans son application la plus répandue, les recommandations d'achat sur des sites internet marchands.

En 2014, des chercheurs du MIT ont utilisé cette notion de vélocité pour estimer le nombre de clients des magasins « Macy », grâce au nombre de smartphones connectés présent sur le parking. Ceci a permis de faire une estimation du nombre de ventes réalisées et de le transmettre aux analystes de Wall Street avant la fin de la journée et l'analyse de ses ventes par la chaine de magasins.

Variété .
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Depuis l'apparition des outils informatiques, les entreprises sont capables d'analyser manuellement les informations dont elles disposent. L'informatique « ordinaire » le permet grâce à la création de données structurées. Ces données sont généralement des nombres de clients, volumes de ventes, ou un chiffre d'affaires. Avec le Big Data une nouvelle génération de donnée a fait son apparition, les données non structurées qui contiennent aussi images, des vidéos et des sons. Elles sont créées par notre utilisation des nouvelles technologies, les smartphones, les réseaux sociaux, l'internet des objets, mais aussi par les voitures, les moteurs d'avions et même le langage humain. Toutes ces sources amènent à une masse de données complètement différentes et très complexes à analyser sans les outils Big Data. L'enjeu est de pouvoir croiser ces informations de sources interne et externe à l'entreprise dans le but d'en tirer la substantifique moelle.

L'exemple de FoodGenius, une start-up qui révolutionne l'industrie de la restauration, propose une solution Big Data qui permet de croiser les données internes des restaurants avec des données

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récoltées sur internet. L'objectif étant de proposer aux restaurants un menu approprié à la population présente dans leur zone de chalandise.

Véracité :

Les entreprises doivent éliminer au maximum les fausses informations dans leurs bases de données. En effet, il est dangereux de baser ses analyses sur des données erronées. Des analyses erronées peuvent conduire l'entreprise à de mauvaises prises de décisions qui peut mener à un problème grave dans la gestion de sa relation client. Il faut pouvoir déterminer quelles sont les informations qui sont fausses. Les données provenant de l'extérieur de l'organisation comme les réseaux sociaux doivent être vérifiées et ne pas être utilisées en dehors de leur contexte. (Hamid Nach, 2013).

Les 4Vs du Big Data

Source : http://hamidnach.com/le-big-data-quest-ce-que-cest/

Le Big Data est un domaine en pleine explosion, il va devenir une industrie à lui tout seul. Les entreprises se réinventent en interne avec l'apparition de nouveaux services et de nouveaux métiers comme les « Data Scientists⁴ » ou les spécialistes de la virtualisation de données. Les couts associés au traitement de données sont en baisse depuis 10 ans et ne font qu'améliorer le développement de l'industrie du Big Data.

4 Responsable de l'analyse des données massives.

II. 6

Selon l'international data corporation dans les 24 mois à venir les entreprises devront prendre des décisions impératives dans le domaine du Big Data afin de rester compétitives. Parmi ces 10

Définition de la gestion de la relation client

La gestion de la relation client englobe les outils et les technologies qui ont pour but d'enregistrer, classer et analyser les informations que l'entreprise possède sur ses clients et prospects. L'objectif étant de pouvoir gagner de nouveaux clients tout en fidélisant les autres grâce à un service de meilleure qualité (Jean-Louis Tomas, 2002).

La relation client est en pleine révolution, il est nécessaire pour les entreprises de comprendre les nouveaux enjeux de celle-ci afin de rester compétitive. Avec les nouvelles technologies, le client dispose d'une masse d'informations lui permettant de prendre le pouvoir sur les entreprises. Aujourd'hui c'est le client qui décide quand et comment il entre en contact avec l'entreprise. Selon une étude, 90% des clients interrogés disent qu'ils sont prêts à changer de marque si le service n'est pas à la hauteur de leurs attentes. (Philippe Collin, 2014)

Ce nouveau comportement s'explique par :

- Un besoin de dialogue sur le produit

- Un besoin d'humanisation des relations entre client et marque

- Un besoin de personnalisation de la relation

Ces besoins se traduisent par deux grands changements :

- Des campagnes marketing plus personnalisées (Prospect et clients)

- Une expérience client à développer

Si les acteurs ne prennent pas la mesure de ces changements, la satisfaction de leur client va décroitre. Les marques doivent se réinventer en interne afin d'avoir la possibilité d'analyser la nouvelle relation des clients avec l'entreprise. Ecouter les clients n'est pas la seule solution, l'usage du Big Data est nécessaire pour analyser les comportements et prendre les bonnes décisions (Cédric Richard, 2014).

III. Les trois étapes majeures de l'intégration du Big Data dans la gestion de la relation client

Les données disponibles vont permettre la prise de décision plus intelligente à partir de 2020. Aujourd'hui les processus de décisions sont longs et peu efficaces dans les entreprises, l'analyse des

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décisions, je vais vous en détailler trois. Elles sont définies comme les 3 décisions à plus long terme et qui nécessitent le plus d'investissement. Ces décisions affectent directement la création de valeur de l'entreprise ainsi que la gestion de la relation client.

Unification des plateformes de données .
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En 2017 l'unification des plateformes de données va permettre de poser les jalons de la nouvelle stratégie Big Data des entreprises. Unifier les plateformes va permettre aux entreprises d'avoir la possibilité d'analyser des masses de données, provenant de toutes ces infrastructures en temps réel (3Vs). Ainsi par exemple une entreprise comme Snecma qui fabrique des moteurs d'avions, pourra croiser les données des pannes moteurs avec les données des bureaux d'études afin d'analyser la source de la panne dans les schémas et d'y remédier dans le futur. (Franck Barnu 2015).

Monétisation des données .
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En 2019, 100% des entreprises devront acheter des données externes afin de mieux analyser leur environnement. Ce qui veut dire que 100% des entreprises seront aussi fournisseur de données. Cela implique la création de pôle de Data Management afin de décider de quelles informations externes l'entreprise a besoin et quels sont les informations que l'entreprise peut vendre. La gestion des données va permettre de créer un nouveau centre de profit dans les entreprises et ainsi les aider à pérenniser leur activité. Les entreprises qui prennent ce virage aujourd'hui vont bénéficier d'un avantage compétitif indéniable dans les années à venir (IDC Future Scape, 2014a).

Une entreprise comme Google ne vend pas directement de produits, elle met à disposition des outils de plus en plus nombreux. Le système d'exploitation Android, les lunettes connectées, les bracelets connectés, les voitures connectées, le géolocalisation (GPS). Toutes ces innovations lui permettent de recueillir une quantité énorme de données en temps réel sur les utilisateurs. Il n'est pas exagéré de dire que dans les années à venir elle va disposer d'une mine d'or que toutes les entreprises du monde vont vouloir lui acheter.

Prise de décisions par les données .
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données en temps réel va permettre aux entreprises de mieux analyser leur environnement et permettre une plus grande flexibilité. (IDC Future Scape, 2014b).

Une entreprise qui fabrique des vêtements va pouvoir faire une analyse de la population du pays dans lequel elle vend ses modèles, avant de mettre le produit en fabrication. Il sera donc aisé pour une entreprise d'adapter ses produits en fonction de la population présente dans les pays. Les morphologies n'étant pas les mêmes dans tous les pays, la flexibilité sera meilleure et la cible mieux adressée.

IV. L'impact du Big Data à travers la relation client:

Dans le passé la prise de décision était faite sur des impressions et sur des idées qui avaient déjà fait leurs preuves. Pour être caricatural, les leaders d'entreprises faisaient ce qui avait fonctionné dans le passé et abandonnaient ce qui n'avait pas fonctionné. L'expérience des leaders était importante car elles permettaient une meilleure compréhension des sujets et une prise de décision plus pointue. Nombreuses sont les entreprises qui utilisent encore l'intuition dans nombre de leurs décisions, si nous les comparons aux entreprises qui utilisent le Big Data dans la prise de décision, nous voyons que les entreprises les plus performantes prennent en moyenne 6 décisions sur 20 grâce au Big Data et que les entreprises moins performantes ne l'utilisaient qu'une fois sur 20 (Massachusetts Institute of technology, 2010).

Aujourd'hui nous sommes dans une époque où la prise de décision est en plein changement, les décideurs ne sont plus les seuls à bord. Le Big Data y est pour beaucoup, l'analyse des données permet une meilleure vision du futur et une meilleure compréhension de l'environnement de l'entreprise. Il est même possible de dire que la prise de décision est devenue un objectif au sein de l'entreprise. Ces changements sont particulièrement présents dans la relation client. Comprendre comment l'activité de l'entreprise interagie avec les clients et la construction d'une offre pertinente est un objectif de l'entreprise.

1. Campagnes marketing :

Du fait de la concurrence les entreprises ont besoin de campagnes marketing très efficaces. Les campagnes marketing coûtent des millions aux entreprises chaque année, leur résultat est parfois difficilement mesurable. Sans compter que certaines actions marketing ne sont pas efficaces du fait d'une mauvaise analyse de la cible. (Gaurav Deshpande, 2014)

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Le prospect doit être identifié et ciblé le mieux possible. Les directeurs marketing ont besoin de cibler leurs campagnes sur le comportement digital de leur cible pour avoir une meilleure visibilité et délivrer un meilleur taux de réponse. Le Big Data permet une analyse en temps réel des données digitales afin de cibler très précisément une population. Pour aller plus loin les smartphones permettent une géolocalisation très précise, des campagnes marketing peuvent être mises en place lorsqu'une personne entre dans une zone définie. Par exemple lorsque nous entrons dans un centre commercial, les outils Big Data peuvent le détecter et nous envoyer des coupons de promotions pour certains magasins présents dans la zone. De plus, ces coupons peuvent être envoyés en fonction de votre profil client qui sera déterminé par vos actions sur les réseaux sociaux et vos précédents achats en ligne. Les taux de réponses aux campagnes marketing ne peuvent être que meilleurs. Il a été définis que chaque pourcentage de réponse de plus à une campagne marketing engendre des centaines de milliers d'euros par an pour les entreprises. La plus-value est donc évidente pour les entreprises.

Nous pouvons nous poser la question de l'avenir de la communication papier. Aujourd'hui les mentalités changent. Tous les plus grands quotidiens ont une version numérique, la presse papier survie grâce aux aides de l'Etat, ces aides représentent 1,2 milliard d'euros sur les trois dernières années (Pierre Breteau, Slate.fr, mai 2013). Le Big Data favorise une communication digitale et plus personnelle, il est donc écrit que la communication papier va disparaitre dans les prochaines décennies. Seul subsistera des marchés de niches, comme la communication de luxe qui a un impact plus qualitatif qu'une communication digitale dans l'esprit du consommateur. Ceci n'est ni bon ni mauvais mais est la résultante d'une évolution technologique. Comme me l'a cité monsieur Thouvenin lors de notre interview, au fur et à mesure des évolutions technologies, des métiers disparaissent et d'autres se développent. Seules les entreprises qui savent s'adapter aux changements peuvent survivre. « L'invention de l'automobile a détruit des milliers d'emplois chez les cochers, mais en a créé encore plus dans l'industrie. »