Étiquette : Analytique d’affaires

Auteur: Linda Attari, Jean-Baptiste Besson

Source: https://www.hbrfrance.fr/chroniques-experts/2017/12/18076-big-data-lanalyse-predictive-permet-doptimiser-supply-chain/

L’exploitation des données n’est pas qu’une histoire de marketing.

La troisième révolution industrielle est celle du capitalisme cognitif, celle du savoir. La création de valeur passe par la production de connaissance, un bien cumulatif, non exclusif et non rival, enrichi chaque jour par de nouvelles informations. Cet essor est accéléré par la multiplication des sources de création de données (informatique, téléphonie, métadonnées…), l’explosion des capacités de stockage, le progrès des solutions logicielles et de l’IoT (Internet of Things, ou Internet des objets). Nous sommes pleinement entrés dans l’ère du big data, ou des mégadonnées (lire aussi l’article : « Ubiquité numérique »).

Une ère nouvelle déjà esquissée dans les œuvres de science-fiction. Jules Verne imaginait ainsi, il y a près de 130 ans, un appareil de communication digitale utilisant la donnée. Parue pour la première fois en 1889 en langue anglaise dans « The Forum », sa nouvelle visionnaire, « La Journée d’un journaliste américain en 2889 », faisait état d’une console émettrice-réceptrice d’informations, prémices du modèle de communication du chercheur Harold Dwight Lasswell.

Au-delà du marketing digital

Aujourd’hui, la réalité a dépassé la fiction : les technologies d’exploitation des données impactent déjà l’ensemble des secteurs (agricole, industriel et tertiaire), des filières et des métiers. Spontanément, les solutions prédictives sont souvent pensées pour être utilisées dans le cadre du marketing digital. Les outils technologiques  permettent en effet d’analyser la situation, le contexte et le comportement de millions de consommateurs en temps réel, de prédire leurs réactions et d’ainsi proposer, par anticipation, des offres et des messages personnalisés (lire aussi la chronique : « Le marketing des petites choses »).

Au-delà des enjeux marketing, l’exploitation des données permet aussi d’envisager de nouvelles opportunités commerciales, de réduire significativement les risques d’erreur et de panne, d’optimiser l’outil productif et la supply chain… Les applications « métier » prennent forme, et les usages de l’analyse prédictive se développent rapidement. Voici trois exemples permettant d’appréhender l’étendue des possibilités offertes.

Optimiser les stocks

Le site de mobilier design à petits prix Made.com, fondé en 2010 par deux jeunes Français, utilise la data pour anticiper ses ventes, ses approvisionnements, et donc optimiser ses stocks. Depuis sa création, Made.com a massivement collecté des données sur le comportement des internautes sur leur site. En analysant les premières navigations sur la page d’un nouveau produit, les équipes de Made.com anticipent les achats à venir et ajustent ainsi leurs propres commandes auprès des designers. Grâce à ce modèle prédictif, près de la moitié des produits arrivant dans leurs entrepôts de stockage ont déjà un acquéreur. L’analytique est au cœur de la gestion commerciale et de la chaîne d’approvisionnement du pure player.

Parfaire la logistique inverse

Zalando, acteur majeur du prêt-à-porter en ligne en Europe, a été un des premiers pure players de la vente en ligne à proposer, dès 2008, la gratuité des frais de retour des produits sous un délai de 100 jours – plus de 50% des produits vendus en Europe font désormais l’objet d’un retour. Une stratégie centrée sur la satisfaction client mais au coût important pour l’entreprise d’e-commerce allemande. Tout l’enjeu pour Zalando est donc d’innover et d’optimiser la supply chain, notamment la logistique inverse ou logistique des retours. L’exploitation et l’analyse des donnée permettent à Zalando de prédire la zone géographique dans laquelle le produit retourné a le plus de chance d’être revendu et d’ainsi déterminer la plateforme de retours la plus proche du futur potentiel client. Le produit est donc plus rapidement remis dans le circuit de commercialisation et de distribution.

Réduire les risques de rupture

L’entreprise lilloise Vékia propose à leurs clients dans le retail une solution prédictive qui analyse, en complément des simples informations produit, l’ensemble des données de ventes, de stocks, d’avis des consommateurs, des réseaux sociaux, de la publicité, des données météorologiques, etc. Leurs modèles prédictifs cherchent à définir le comportement d’achat du consommateur en boutique afin d’optimiser l’approvisionnement, la gestion des stocks, le placement produit en magasin et ainsi de suite. Le tout afin d’éviter les risques de rupture. A la clé : hausse du chiffre d’affaires, diminution des coûts et hausse des marges commerciales.

Cinq nouveaux axes de développement

Nombreuses sont les opportunités envisageables au regard de l’essor des nouvelles solutions d’exploitation des données. Cinq axes majeurs de développement sont aujourd’hui en cours :

1. Une plus grande compréhension des comportements du consommateur et une optimisation de l’expérience client par l’exploitation des données dites non structurées : photos, blogs, articles, avis et commentaires.

2. Une optimisation des processus de production et de la chaîne d’approvisionnement.

3. La prise en compte d’une diversité accrue de données : emails, photos, vidéos, fichiers, commentaires sur les réseaux sociaux, signaux GPS, transactions bancaires, sons, messages vocaux…

4. Une meilleure valorisation de la donnée (quantité et qualité des données).

5. De nouveaux usages offerts par la géolocalisation, les terminaux mobiles et l’IoT.

L’écosystème de la data se nourrit chaque jour un peu plus donc de la variété des données d’Internet, du Web social et des objets connectés, renforçant ainsi en retour leur volume, leur vélocité, leur véracité et leur valeur. La data offre de réelles opportunités pour les entreprises, mais aussi pour tous, car les secteurs de l’environnement, de la santé et du social bénéficieront des apports de l’analyse prédictive.

 

Auteur: Lesaffaires

Source: https://www.lesaffaires.com/blogues/evenements-les-affaires/si-une-equipe-sportive-peut-faire-de-l-analytique-vous-aussi-/598930

L’analytique est souvent associée aux mégadonnées, le fameux Big Data. Cela peut donner l’impression aux petites entreprises qu’elles ne sont pas concernées par le phénomène. Pourtant, même avec peu de données, il est possible de tirer profit de l’analytique pour prendre de meilleures décisions. Une toute petite équipe cycliste l’a démontré.

 

L’histoire commence il y a quatre ans alors qu’une équipe de vélo féminine québécoise de l’Union cycliste internationale approche SAS pour une commandite financière. L’entreprise de solutions analytiques avancées accepte, mais elle lui propose aussi autre chose : utiliser sa technologie pour augmenter la performance de l’équipe.

 

« On parle ici de 12 athlètes. Il ne s’agit pas du tout de Big Data. Oui, les gros projets d’analytique sont super, mais l’analytique s’applique aussi aux petits projets », a affirmé Sylvie Taché, directrice marketing de SAS Canada pour le Québec lors de la conférence Intelligence d’affaires et analytique présentée par les Événements Les Affaires le 15 novembre dernier.

 

Le directeur de course et les coachs de l’équipe cycliste ont d’abord accueilli la proposition de SAS avec scepticisme. « Ils nous ont dit “Pourquoi faire ça ? On sait déjà optimiser la performance des athlètes.” Mais ce qu’on voulait faire, au-delà des performances individuelles, c’était de les aider à optimiser l’équipe », a poursuivi Sylvie Taché.

 

Utiliser le même langage

 

Il n’y a pas d’analytique sans données. Or, les cyclistes utilisaient alors des dispositifs de collecte de données de marques et de formats différents. Première étape : obtenir des données uniformes en dotant chacune des mêmes équipements : capteur sur pédalier pour mesurer les watts, moniteur cardiaque et odomètre avec GPS. À cela s’ajoute un court test pour connaître l’état d’esprit des cyclistes, des facteurs personnels pouvant affecter la performance.

 

« C’est la même chose en affaires, a dit Siegfried Hulot, directeur général de Inbox Canada, qui a collaboré avec SAS au projet d’optimisation de l’équipe cycliste. Quand une entreprise se lance dans l’analytique, elle doit d’abord récupérer ses données et les mettre au même endroit et dans le même format. »

 

Et contrairement à ce qu’on peut penser, « on peut faire beaucoup de choses avec peu de données, a insisté le conférencier. L’expérience de l’équipe cycliste en est un très bel exemple. »

 

Il y avait peu de données et elles concernaient seulement 12 personnes, mais les entraînements se sont avérés une mine d’or à cause de leur fréquence. « Avec environ 300 entraînements par année, ça devenait déjà plus conséquent, a dit Siegfried Hulot. Si on découpe les données en fonction de la distance, de la durée de la course, du relief du parcours, on commence à avoir suffisamment d’information pour déterminer la performance selon la méthode comparative. »

 

 

Ces trois variables (distance, durée, relief géographique) ont permis en effet d’obtenir des informations précieuses. Quelle est la cadence des athlètes? L’énergie qu’elles déploient à chaque coup de pédale? À quelle vitesse roule-t-elle? Qu’est-ce qu’elles font quand arrive une pente? « On a pu déterminer les moments où elles dépassent les performances attendues et ceux où elles sont en deçà, a indiqué le directeur général d’Inbox. On a ensuite défini une matrice de corrélations entre le profil de l’athlète et sa performance. »

 

La priorité : des résultats qui parlent

 

« Il n’est pas nécessaire que les utilisateurs comprennent la méthode statistique qui a été appliquée pour traiter les données, a-t-il ajouté. L’important, c’est de présenter les résultats de sorte que les gens aient accès facilement à l’information qu’ils cherchent. Dans ce cas-ci, ce qui intéressait le directeur de course, c’est de savoir à quel moment chaque athlète est à son meilleur et quand elle est susceptible d’avoir une fatigue morale ou physique qui nuira à la course. »

 

Avec cette information, le directeur de course peut notamment définir ses stratégies selon le profil de chacune. Par exemple, celle qui performe en terrain plat sera la meneuse de l’équipe sur le plat tandis que celle qui excelle sur de courts moments mènera le dernier sprint. Comme la lecture des données lors des compétitions se fait en temps réel, il peut également adapter sa stratégie en comparant la matrice de corrélations avec ce qui se passe pendant la course.

 

L’équipe cycliste se sert aussi de l’analytique pour le recrutement. Les candidates potentielles doivent ainsi envoyer leur historique de données afin que l’algorithme valide leur adéquation avec le besoin de l’équipe. « Il n’y a plus de ruptures de spécialités, a souligné Siegfried Hulot. Les membres sont complémentaires. »

 

Pour SAS, ce projet est la preuve que l’analytique de données peut être démocratisée. « Avec un outil de visualisation de données simple à utiliser, même les gens moins à l’aise avec la technologie peuvent se servir de l’analytique pour prendre des décisions, a dit Sylvie Taché. Et même un petit projet d’analytique peut mener loin. »

 

D’ailleurs, l’analytique est de plus en plus accessible aux petites entreprises, a-t-elle fait valoir. « Nous avons un groupe dédié aux PME. De plus, le modèle de facturation évolue pour mieux s’adapter aux petites entreprises. Par exemple, des solutions infonuagiques sont maintenant facturées à la consommation, ce qui peut être plus abordable pour les petits projets. »

Auteur: Lesaffaires

Source: https://www.lesaffaires.com/blogues/evenements-les-affaires/comment-susciter-les-emotions-qui-vont-influencer-vos-consommateurs/597012

Avez-vous déjà analysé le choix des mots que vous utilisez dans vos communications auprès de votre clientèle?

 

Quelle influence ces mots ont-ils sur le comportement de vos consommateurs? Quels sont ceux qui vont éveiller des émotions susceptibles d’attirer leur attention? L’équipe des analyses commerciales chez Air Canada a procédé à quelques tests l’an dernier. Elle a eu droit à de belles surprises.

 

Plutôt que de tester simplement deux types de messages, l’équipe des analyses commerciales du transporteur aérien a décortiqué le sens des mots pour multiplier les versions d’un courriel promotionnel. En collaboration avec Persado, une agence internationale spécialisée dans l’utilisation du langage qui inspire les actions, l’équipe analytique a ainsi pu étudier l’effet de six émotions sur le comportement des consommateurs.

 

Oubliez l’exclusivité, l’anxiété remporte la palme

 

«À l’aide d’un courriel décliné en 32 versions, nous avons mesuré l’impact que pouvaient avoir des messages suscitant une émotion d’exclusivité, de sécurité, de gratitude, d’intimité, de curiosité et d’anxiété. À notre grand étonnement, ce fut une formulation générant l’anxiété qui a obtenu les meilleurs résultats», indique Chantal Berthiaume, directrice des analyses commerciales chez Air Canada.

 

Chantal Berthiaume fera justement part de ces expériences menées auprès de la clientèle anglophone d’Air Canada lors de la conférence Données Intelligence et marketing, présentée par les Événements Les Affaires le 3 octobre prochain.

 

 

Lors de ces tests, poursuit-elle, la formule reflétant l’émotion de l’anxiété a généré 48% plus d’interactions, c’est-à-dire d’ouverture de courriels que la formule originale conçue par l’équipe marketing. « Tout le monde est demeuré surpris que l’on obtienne autant de succès avec la formulation Sitting down (nom de la personne), we’re thanking you with this plutôt qu’avec la formule initiale Craving warmer weather? Our Florida sales is happening now. En fait, nous avons obtenu plus de succès avec des mots que jamais nous n’aurions pensé utiliser pour des campagnes marketing», avoue la conférencière.

 

L’équipe de Chantal Berthiaume a également constaté que le nombre de clics était beaucoup plus élevé (près de 220% de hausse) en utilisant les mots «see deals» plutôt que «book now».

 

Des tests utiles pour le futur programme de fidélisation

 

Ces tests, dit-elle, ont permis aux équipes des ventes d’améliorer les offres de l’entreprise. « Le marketing a toujours été un exercice très subjectif. Grâce à cet outil, on peut désormais mieux déterminer quelles sont les émotions qui font réagir les clients », souligne la conférencière.

 

La prochaine étape, poursuit-elle, sera d’appliquer ces tests sur les offres de mise pour un surclassement de siège. Il s’agira d’identifier quels seront les mots les plus susceptibles d’inciter les clients d’Air Canada à participer aux enchères de sièges encore disponibles en mode Privilège et classe affaires.

 

Enfin, toutes ces données, conclut Chantal Berthiaume, seront très utiles pour le transporteur aérien qui lancera son propre programme de fidélisation en 2020.