Big Data : le nouveau couteau suisse des entreprises et des administrations

3 juin 201524 mai 2018 François Bressy

Au-delà de ses nombreuses applications en matière de marketing et de relation client, présentées dans un précédent article, le Big Data propose bien d’autres cas d’usage, mis en œuvre par les entreprises et les administrations. Tous les secteurs sont touchés, comme nous le rappelle l’infographie ci-dessous, tirée d’une présentation de Business & Decision.

Le Big Data transforme toutes les fonctions de l’entreprises… jusqu’aux RH

Gartner nous rappelle que l’optimisation des process opérationnels d’une entreprise, tout particulièrement dans le pilotage de son activité, est un des principaux leviers à l’adoption des technologies Big Data. Ces dernières lui permettent d’accroître son efficacité et de réduire ses coûts et ses pertes liées au matériel et/ou à la production. En s’appuyant notamment sur les technologies, désormais matures, de machine-to-machine, les entreprises sont mieux outillées pour gérer les problématiques relatives à leurs équipements de production, ainsi que les nombreux éléments de leur chaîne logistique.

Mais l’exemple d’utilisation le plus émergent du Big Data en entreprise concerne le management de l’humain, à travers son adoption croissante par les services de Ressources Humaines, dont il redessine les outils et méthodes. Il devient possible de « matcher » par analyse sémantique les offres d’emploi existantes avec les profils des candidats potentiels identifiés via les réseaux sociaux, ou de s’appuyer sur des modèles statistiques pour identifier les profils qui présentent les meilleures chances de réussite sur un poste. Il restera à vérifier à moyen terme l’efficacité de méthodes aussi terrifiantes : souvenons-nous que chez France Télécom, la Direction des ressources humaines était très fière d’afficher la mise en place des « e-RH », censées résoudre tous les problèmes tout en faisant des économies… jusqu’à la crise sociale de 2009, qui a démontré l’impérieuse nécessité de renforcer sérieusement les équipes RH… par de bons vieux humains ! Même dans une société technologique, l’informatique n’est pas toujours « magique ».

A chaque métier, ses applications Big Data

A chaque problématique métier est associée une ou plusieurs applications faisant appel au Big Data.

Le domaine de la santé est déjà très avancé en la matière. Ainsi, les objets connectés de monitoring permettent le maintien à domicile de certains malades longue durée, dont les données sont analysées en temps réel pour un traitement adapté en fonction de l’évolution de leurs pathologies. Au-delà des cas individuels, un service comme Google Flu Trends s’avère précieux pour le suivi et les prévisions liés à l’évolution d’une épidémie. Enfin, l’avènement du Big Data fait également progresser la recherche. Ainsi, on a pu diviser par 10 000 le temps et le coût nécessaires à la modélisation du génome d’une personne – qui permet de découvrir ses prédispositions génétiques au développement d’une maladie, pour mieux la prévenir.

Le secteur financier a recours au Big Data pour optimiser la gestion des risques et prévenir la fraude. Ainsi, les compagnies d’assurance sont désormais susceptibles d’évaluer de plus en plus précisément le risque relatif à chacun de leurs assurés, pour leur proposer les produits les plus adaptés… quitte à remettre en cause le principe de mutualisation des risques qui régit la profession, brisant ainsi la solidarité entre les assurés. Egalement concernés par la gestion des risques, les banques et organismes de paiement luttent aussi contre la fraude, notamment le scam, technique d’extorsion de fonds en ligne, à l’image de Western Union, qui passe les transferts de fonds douteux au microscope du Big Data.

Pour les grands acteurs de l’énergie, le Big Data permet de répondre à plusieurs problématiques et de rendre leur activité plus « intelligente » et écologique : le « smart grid » a déjà donné naissance aux compteurs intelligents, en attendant, bientôt, des réseaux électriques capables d’optimiser la production et la répartition de l’énergie en fonction des besoins instantanés. Une entreprise comme Veolia s’attache, pour sa part, à la réduction du gaspillage d’eau, au travers de technologies permettant de détecter les fuites, limiter les débordements d’égouts, gérer les pressions et réduire la consommation d’eau.
Le Big Data se met également au service de l’écologie dans le secteur du transport, qui s’attache à réduire son empreinte écologique, tandis que l’analyse avancée de données permet au secteur agricole de mettre en place une agriculture « de précision » visant à limiter la consommation d’eau et l’utilisation d’engrais ou de pesticides.

Bref, le Big Data s’introduit dans tous les secteurs, même les plus improbables, par exemple en prédisant quels films vont s’imposer au box office, ou encore en aidant l’Allemagne à remporter la dernière Coupe du Monde de football (mais où est la « glorieuse incertitude du sport » ?).

La « Smart Administration », forcément « big datée »

Dans la « Smart City », infrastructures, usagers et administrations sont connectées et communiquent entre eux, les informations étant ensuite regroupées et traitées, via les technologies du Big Data, pour permettre à la ville de devenir intelligente, à court ou à long terme : les gestionnaires de la ville, administrations ou sociétés privés, sont à même d’améliorer le quotidien en temps réel, en optimisant le trafic, les dépenses énergétiques, l’accès aux services administratifs, l’allocation des ressources médicales… mais aussi de dégager des prévisions qui permettent aux pouvoirs publics de dessiner la ville de demain, avec de nouvelles infrastructures. De leur côté, les usagers participent au développement de leur ville à la fois en partageant des informations (détection de dysfonctionnements, remontée d’informations concernant le trafic) et en modifiant leurs comportements, en termes de déplacements, de gestion des déchets, ou de consommation énergétique.
Si les projets de « Smart City » sont nombreux, la plupart restent encore flous et, surtout, rarement globaux. En France, la ville la plus avancée est Nice, qui figure même dans le Top 5 mondial.

Enfin, récemment mis sous le feu des projecteurs par la très controversée Loi Renseignement, l’usage du Big Data dans le cadre de la lutte contre la criminalité est évidemment bien plus développé en Amérique du Nord. Il permet notamment de fournir en temps réel des informations pertinentes aux équipes de terrain, d’aider à la résolution des enquêtes et même de prévenir les crimes, dans un remake de Minority Report qui fait tout de même froid dans le dos.

Nous voilà donc désormais au fait des nombreux usages du Big Data. Ce dernier constitue-t-il une chance à saisir pour l’économie française ou sera-t-il la chasse réservée des seuls mastodontes américains du Web ? La suite au prochain numéro…

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Big Data : quel impact sur le marketing et la relation client ?

29 mai 201510 juillet 2017 François Bressy

Depuis des décennies, les marketeurs analysent les données clients à leur disposition, avec l’objectif de vendre plus et, éventuellement, mieux, c’est-à-dire pendant plus longtemps dans une logique de fidélisation. L’émergence récente du Big Data est venue décupler leur capacité d’analyse et, partant, leurs possibilités de réaction, voire d’anticipation des comportements de leurs clients. De fait, à l’instar de celle de Gartner, la plupart des études estiment qu’entre 50% et 60% des projets Big Data sont liés à l’expérience client au sens large.
Ainsi, en collectant des données lorsque ses clients sont exposés à ses campagnes de communication, achètent ses produits ou souscrivent à ses services, naviguent sur ses sites Web ou interagissent avec elle, une entreprise est à même de mieux les connaître. Elle peut ainsi adapter son offre, sa stratégie et ses outils de vente et de relation client, afin de faire vivre à ses clients une expérience en adéquation avec leurs attentes.
Une fois mise en place la fameuse vision à 360° de ses clients, l’entreprise est susceptible d’obtenir de « nombreux bénéfices marketing », « utiles pour les consommateurs » et « générant de la valeur », comme le montre l’infographie de l’agence Camp de Bases.

Selon notre analyse, reposant sur une étude Markess, trois grands types d’objectifs président aux actions des directions marketing en matière de Big Data:

Vendre plus, notamment en ligne, en personnalisant le parcours digital des clients, de leur navigation sur les sites aux messages publicitaires qui leur sont présentés, pour leur proposer les offres les plus adaptées grâce à une segmentation et à un ciblage plus fins ;
Vendre mieux en simplifiant la relation client, grâce à une stratégie adaptée à chaque canal d’interaction (téléphone, e-mail, SMS, Web, réseaux sociaux) et à une optimisation des parcours inter canaux ;
Anticiper, en analysant tendances lourdes et signaux faibles pour se préparer aux évolutions comportementales des clients, de façon collective avec, par exemple, de nouveaux produits ou services, ou de façon individualisée, avec notamment la prévention des risques de rupture de la relation client.

A des degrés divers, la majeure partie des secteurs d’activités sont susceptibles de recourir au Big Data pour améliorer l’expérience de leurs clients, mais les plus avancés restent le e-commerce et la grande distribution, les opérateurs de services et le secteur financier.

Amazon, premier de la classe en Big Data

Les entreprises nord-américaines, et en particulier les pure players du Web, ont indéniablement une bonne longueur d’avance en matière d’exploitation commerciale du Big Data. Amazon s’est très tôt positionné en pionnier, avec son service de recommandations personnalisées, système de frappes chirurgicales qui vient se substituer avec succès au bazooka du couponing massif. Le géant du e-commerce peut s’appuyer sur une base de plus de 250 millions de clients, dont il cerne les goûts de plus en plus précisément en compilant des données structurées (déclaratif et navigation) et non structurées (contenus qu’ils stockent dans ses services de cloud). Amazon est ainsi capable de fournir à ses clients, en ligne ou via des campagnes d’e-mailing, des conseils personnalisés en temps réel susceptibles de se transformer en autant de commandes. La firme de Jeff Bezos a d’ailleurs une telle confiance dans la qualité de sa connaissance client qu’elle a déposé, début 2014, un brevet pour un nouveau système de livraison fondé sur l’anticipation des achats ! Ce dernier repose sur un algorithme, élaboré d’après les achats précédents du client, sa liste de souhaits, sa navigation sur le site et les produits qu’il a mis dans son panier sans les acheter.

Par ailleurs, non content de s’appuyer sur sa connaissance client pour accroître ses ventes, Amazon réfléchit désormais à la meilleure façon de monétiser de façon directe la mine d’or que représente ses données très qualifiées. Annoncé à l’été 2014, le service de publicité en ligne Amazon Sponsored Links n’a pas encore officiellement vu le jour, mais il ne devrait pas tarder à venir concurrencer Google Adsense.

En France, on a des idées… mais on peine encore à les concrétiser

Si 81% des dirigeants marketing interrogés dans le cadre de l’étude menée en France fin 2014 par Fullsix et Limelight sont « convaincus de la grande importance » du Big Data, seuls 18% ont déjà lancé des projets et 6% les ont vus aboutir…

Toutefois, si les entreprises françaises ne versent pas dans une stratégie tout-Big Data à la Amazon, elles ne négligent pas ses apports pour répondre à des problématiques plus ponctuelles.

La grande distribution s’affiche en pionnière, avec des enseignes qui cherchent à collecter autant d’informations que possible concernant leurs clients, en magasin avec la fameuse « digitalisation » du point de vente, mais aussi sur le Web et en mobilité. On retrouve l’idée du « vendre plus » dans la stratégie de la Fnac, qui optimise le ciblage de ses campagnes d’e-mailing en s’appuyant sur un modèle prédictif mettant à profit les informations recueillies concernant ses 20 millions de clients. Mais la dimension de l’anticipation est également au cœur de l’action des distributeurs, à l’image d’Auchan, qui s’est doté d’une solution d’analyse sémantique décortiquant en temps réel les verbatim clients déposés sur ses sites Web et ses comptes Facebook et Twitter. En traitant ce volume important de données non structurées, le distributeur extrait rapidement des informations stratégiques pour y répondre par des actions opérationnelles ciblées.

Voyages-SNCF mise sur le « vendre mieux », notamment avec des applications mobiles qui permettent de personnaliser l’expérience des usagers en facilitant leurs voyages. En fonction de leurs profils, ils se voient relayer en temps réel des informations importantes et proposer des services sur mesure.

Les opérateurs télécoms investissent tout particulièrement dans l’analyse prédictive des données, pour faire baisser leurs taux de churn. Ainsi, en surveillant la navigation des internautes sur ses sites Web, SFR réussirait, selon des chiffres récemment dévoilés, à repérer plus de 80% des candidats au départ, les contactant avant qu’ils aient pris leur décision… semble-t-il avec succès, puisque l’opérateur réussirait à en convaincre 3/4 de lui rester fidèle.

Enfin, le Big Data a également beaucoup à apporter aux entreprises du secteur financier. En permettant aux banques d’analyser en quelques minutes des masses de données qui nécessitaient auparavant plusieurs jours de décryptage, les technologies Big Data leur ouvrent la perspective d’une relation client plus immédiate et plus personnalisée. Le secteur de l’assurance peut s’appuyer sur les modèles prédictifs associés au Big Data, pour anticiper les risques (notamment liés au climat), ou encore développer de nouveaux business models, en matière d’assurance santé ou d’assurance automobile, à l’instar des offres « pay-as-you-drive » notamment mises en place par Direct Assurance.

Mais, les usages du Big Data ne sont pas tous liés au marketing et à la relation client… La suite au prochain numéro.

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Big Data : au commencement était la donnée

22 mai 201510 juillet 2017 François Bressy

Et si on partait du point de départ ? Les données sont en effet ce qui donne un sens à la notion même de Big Data – ou mégadonnées, selon les recommandations linguistiques de la Délégation Générale à la Langue Française et aux Langues de France.

Selon la définition, faisant désormais autorité, énoncée par Gartner en 2012, les données du Big Data présentent trois caractéristiques majeures, que les nouvelles technologies de traitement de l’information permettent de prendre en compte : leur Volume, leur Variété et leur Vélocité. La littérature marketing y rajoute parfois 2 V complémentaires, la Véracité (la qualité et la fiabilité des données) et la Valeur (leur caractère monétisable).

De fait, depuis le début de l’ère numérique, le Volume de données existantes a connu une croissance exponentielle. Si cette notion peut être appréhendée plus aisément à travers des infographies comme celle de VoucherCloud, elle peut être résumée en quelques chiffres : il y a un peu plus de 10 ans, le trafic Internet était de l’ordre de 100Go de données échangées par seconde (soit autant qu’en un jour entier 10 ans auparavant). Aujourd’hui, nous avons dépassé les 30 000Go par seconde et nous devrions atteindre les 50 000Go d’ici à 2018. Conséquence de cette explosion des volumes, 90% des données aujourd’hui existantes datent de moins de 2 ans.

Au-delà de l’augmentation du nombre d’utilisateurs de solutions IT et de la croissance des volumes opérationnels de données, c’est surtout la Variété de plus en plus grande des sources, liée à l’évolution des usages et des technologies de traitement de l’information, qui justifie cette croissance exponentielle. Hier, les données utilisables par les acteurs du monde socio-économique se limitaient à des informations hautement formatées. Aujourd’hui, le Big Data permet de traiter tout type de donnée, dans sa forme originelle, non structurée, multipliant ainsi les sources.
Les comportements en ligne – plus ou moins anonymes –, comme la navigation, la recherche et l’utilisation des outils de communication sont les premiers qui viennent à l’esprit. Les informations et comportements clairement identifiés sont eux aussi « trackés », à l’image de toutes les interactions en ligne avec les entreprises, telles que le remplissage de formulaires, les réactions à l’e-mailing, les objets et services achetés, les transactions financières, l’utilisation des coupons de fidélité, ou les échanges liés au SAV : tous les clients d’Amazon peuvent constater qu’aucun de leurs faits et gestes sur ses sites n’échappe au plus connu des e-commerçants. Ce qui change, c’est que toutes les entreprises s’y mettent, de façon parfois plus discrète mais pas moins intensive. N’oublions pas les réseaux sociaux, puisqu’il semblerait, selon une récente étude, que Facebook nous connaisse mieux que nos meilleurs amis. Les contenus, photos, vidéos, musique, articles de blogs, que nous créons, lisons, partageons et auxquels nous réagissons n’échappent pas non plus au Big Data. Et bien sûr, cela fonctionne aussi en mobilité, grâce à nos chers smartphones et autres tablettes, qui dévoilent par ailleurs des informations concernant notre usage des applications ainsi que nos données de géolocalisation.
C’était tout – et déjà beaucoup – jusqu’à l’émergence de l’Internet des Objets. Désormais, notre corps, « augmenté » par les « wearables » tels que les montres ou les bracelets connectés, peut révéler des informations concernant notre santé ou notre activité physique. De même, notre maison, équipée de solutions connectées relatives à la sécurité, à la gestion énergétique ou au simple confort peut en dire beaucoup sur nos habitudes, tout comme notre voiture, possiblement connectée elle aussi, au-delà du seul GPS. Nous voilà donc 100% connectés dans un environnement qui ne l’est pas moins et livre, en open data, ses propres informations, des statistiques démographiques et économiques aux données nécessaires au bon fonctionnement des services publics (transport, éducation, vie culturelle, etc.).

Déjà évoquée dans ces colonnes, l’excellente web-série interactive Do Not Track fournit des illustrations assez édifiantes de la façon dont toutes nos données sont collectées.

Nombreuses et variées, ces données sont de plus en plus souvent exploitées en temps réel, justifiant le 3^ème V, dédié à la Vélocité.

Il n’est pas étonnant que ces données en nombre infini, qui décrivent de plus en plus précisément nos comportements et leur évolution, soient désormais considérées comme le moteur principal de l’économie numérique. Le Web en témoigne d’ailleurs, filant généreusement les métaphores aurifère et pétrolifère. En offrant des opportunités d’analyse plus larges et plus fines, le Big Data ouvre de nouveaux horizons, non seulement au confort des utilisateurs, mais aussi à la prise de décision des entreprises et des organisations. Pour quels usages ? Avec quels intérêts et quels risques ? La suite au prochain numéro…

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Les opérateurs télécoms en 5 graphiques : actualisation avec les données 2013

23 avril 2015 François Bressy

Comme chaque année, nous actualisons les graphiques qui permettent d’appréhender, de manière synthétique, les principaux indicateurs clefs des opérateurs de télécommunications en France.

Vous pouvez également retrouver nos analyses des données 2008, 2010, 2011 et 2012.

Ces indicateurs proviennent de l’Observatoire des marchés consolidé par l’Arcep, régulateur français des télécoms, les chiffres étant tirés des séries annuelles depuis 1998, dont nous intégrons les actualisations rétroactives dans nos graphiques. Nous les complétons par l’analyse des données présentées par Orange dans son document de référence 2013.

Ils ne concernent que les opérateurs de télécommunications, hors activité des autres acteurs de la filière, et le marché français.

Les revenus des opérateurs atteignent leur plus bas niveau depuis 10 ans

… tandis que le nombre d’utilisateurs et le trafic ne cessent d’augmenter. Ce sont les services mobiles, engagés dans une spirale « low-cost » depuis l’arrivée de Free Mobile, qui tirent le marché vers le bas (-14% en 2013 vs. -7% pour l’ensemble du marché). Pour la première fois depuis 2005, les revenus du fixe dépassent même ceux du mobile, dont les clients choisissent logiquement les offres toujours moins onéreuses (27% de baisse moyenne des prix en 2013) qui leur sont proposées.

Pour pouvoir supporter cette baisse de revenus, les opérateurs poursuivent leur politique de rationalisation des coûts à outrance. Et comme ils doivent continuer à assurer la qualité du service et à développer leurs réseaux, ce sont les salaires et les emplois qui pâtissent de cette stratégie.

Orange entre dans une nouvelle phase de réduction d’effectifs, entraînant vers le bas les statistiques d’emploi du secteur

De façon logique, la courbe globale d’évolution des emplois suit de près les fluctuations de celle d’Orange, qui représente encore 82% des effectifs du secteur. Les accords d’embauche, négociés en 2009 par les organisations syndicales auprès de la direction de l’opérateur historique dans le cadre du « nouveau contrat social », ont pris fin en 2012. Aussi, et comme nous l’avions prévu, les suppressions d’emplois ont repris en 2013 (-2,8%), entraînant l’ensemble du marché (-3,1%), également impacté par les plans sociaux de SFR et Bouygues Télécom. Cette tendance à la baisse devrait malheureusement se confirmer sur les années à venir.

En effet, la Direction d’Orange table sur la suppression de 7 000 emplois entre 2013 et 2015. Les 4 000 embauches annoncées sur la période (1 250 en 2013) ne compenseront pas les 11 000 départs (dont 9 000 retraites, un tiers ayant eu lieu en 2013). Considérée pendant de nombreuses années comme un handicap, la pyramide des âges de l’entreprise s’avère désormais un outil précieux permettant de faire baisser les effectifs sans plan social. Le mouvement devrait s’amplifier dans des proportions encore jamais connues dans l’entreprise : Orange anticipe 30 000 départs en retraite d’ici à 2020, dont une grande partie ne sera pas remplacée.

Alors que les conditions de travail ne se trouvent évidemment pas améliorées par ces réductions d’effectifs, les salaires n’évoluent que très peu. Alors que leur augmentation s’était limitée à 2,5% en 2012, elle a été encore moindre en 2013, avec seulement 2,1% de croissance (voir la présentation des résultats 2013, page 24). D’ailleurs, pour la première fois dans l’histoire de l’entreprise, la masse salariale est en baisse.

Ainsi, mis sous pression par ses concurrents, l’opérateur historique fait porter à ses salariés une bonne partie de son effort de rationalisation des coûts, contribuant à une baisse de pouvoir d’achat en pleine période de crise économique.

La situation n’est pas meilleure, loin s’en faut, du côté des opérateurs alternatifs, responsables de la destruction de plus de 1000 emplois en 2013. SFR et Bouygues Télécom, qui ont mis en place des plans sociaux, ont ainsi supprimé plus de 550 emplois chacun.

Les investissements hors achats de licences se maintiennent

En 2012, le montant des investissements des opérateurs avait atteint un niveau record, dopé par les achats de licences 4G, qui représentaient le quart des plus de 10 milliards d’euros investis. En 2013, les opérateurs n’ont réalisé quasiment aucune dépense d’achat de licence et leurs investissements, limités aux infrastructures, sont revenus à un niveau plus « normal » de 7,25 milliards d’euros.

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Le Big Data transforme toutes les fonctions de l’entreprises… jusqu’aux RH

A chaque métier, ses applications Big Data

La « Smart Administration », forcément « big datée »

Amazon, premier de la classe en Big Data

En France, on a des idées… mais on peine encore à les concrétiser

Les revenus des opérateurs atteignent leur plus bas niveau depuis 10 ans

Orange entre dans une nouvelle phase de réduction d’effectifs, entraînant vers le bas les statistiques d’emploi du secteur

Les investissements hors achats de licences se maintiennent

Qu’a-t-on le droit de savoir sur qui ?

Censure ou… auto-censure ?

Les revenus des opérateurs continuent à baisser

Les investissements atteignent un niveau historique en 2012

L’emploi stagne en 2012, mais repartira à la baisse en 2013

Nos commentaires sur l’étude de Messieurs Thesmar & Landier

Note de la rédactrice