Quoi ?
Mot clé à la mode, les "Big Data" agitent toutes les industries, de la politique au transport aérien, en passant par la télévision et bien sûr la publicité. L'essor des "Big Data" serait même l'une des raisons qui aurait poussé Publicis et Omnicom à se rapprocher pendant l'été. Mais que cache ce concept ? A quoi ça sert ? Comment se lancer ? Voici notre antisèche anti "big blabla".
Comment ?
- "Big Data", c'est quoi ?
"Big Data, c'est le mot le plus confus de l'année, utilisé dans tous les sens. L'humanité produit actuellement plus de données tous les ans que depuis le début de sa création. Face à ce déluge de données, on a mis en place des technologies qui permettent de les traiter" expliquait Kilian Bazin, ex-CXO de CaptainDash et co-fondateur des Data Tuesday lors du Petit Club consacré au sujet.
"Beaucoup d'entreprises parlent de "Big Data" pour désigner en réalité des projets de Business Intelligence" observe Brice Vinocour, analyste à la Digital University (DDB Group). "La règle des 3V posée par Gartner permet de distinguer Big Data et Business Intelligence classique : Volume, Vélocité, Variété. Volume, car l'afflux de données croît de manière exponentielle. Vélocité, car le nouveau défi est de capturer et traiter le plus rapidement possible (voire en temps réel) ces flux de données "chaudes". Variété, car les données proviennent de sources très différentes, plus ou moins structurées."
- Ça change quoi ?
Appliquées au marketing, les Big Data marquent un tournant dans la compréhension du processus décisionnel du consommateur : "en analysant en masse et sur la durée les opinions émises spontanément sur le web, une marque sera en mesure de modéliser avec précision le comportement de ses clients" explique Cyrille Chaudoit directeur de l'innovation de l'agence The Links. Le croisement et la modélisation des données disponibles au sein des entreprises et en accès libre sur le web peut permettre en effet de développer un véritable marketing prédictif, anticipant les besoins individuels. "La prédiction, ce n'est que des probabilités. Plus on a d'éléments dans l'équation, plus on a de chances que la prédiction soit juste" explique Davy Tessier, de l'agence Disko. Sur ce sujet, Walmart semble particulièrement ambitieux : le distributeur pense être capable de générer automatiquement des listes de courses pour ses clients, à partir de leurs achats passés.
"La révolution des Big Data n'est pas technologique mais elle concerne la manière dont les entreprises s'organisent" ajoute Kilian Bazin. Ce nouveau traitement des données implique deux révolutions culturelles : la fin de la moyenne, pour adopter une approche atomique et la fin des questions présupposées. "C'est une approche différente : il faut partir des données, les observer, voir quelles questions émergent en lisant les courbes et ensuite trouver des réponses. On commence par l'observation."
Exemple concret chez Qantas : "dans notre base, deux passagers pouvaient sembler similaires, mais nous ne savions pas s'ils étaient membres des programmes de fidélité des concurrents, par exemple. L'un est peut-être un voyageur très fréquent qui voyage peu avec nous et l'autre un voyageur peu fréquent mais qui n'utilise que Qantas, ce qui est très différent" expliquait Vaughan Chandler, Executive Manager Innovation & Insights de Qantas Loyalty lors d'un keynote à la conférence Connect 2013.
- Quelles sont les questions à se poser ?
Premières questions que les entreprises doivent se poser : Où sont les données ? Quelle valeur peuvent-elles avoir ? Exemple dans le monde bancaire : aux Etats-Unis, là où Visa et Mastercard prélèvent des commissions sur les transactions, la start-up de m-paiement Square préfère offrir son service aux commerçants et leur vendre des data consommateur, pour devenir le plus gros système de carte de fidélité.
Alors que de nombreuses entreprises s'apprêtent à exploiter les données de leurs clients, voire à les vendre, celles-ci doivent se poser la question du respect de la vie privée : jusqu'où aller dans le ciblage et la personnalisation, sans tomber dans l'intrusion ? "Le seul moyen de contrôler tout cela, c'est d'avoir des gens responsables au sein des agences et des entreprises" avouait Sylvain Leborgne responsable data d'Havas Media, lors d'un panel consacré au sujet lors des Cannes Lions. Il s'agit d'éviter de se retrouver dans la position de Target, qui avait appris à un père la grossesse de sa fille, à cause de ses coupons ciblés grâce au datamining...
- Comment les entreprises doivent-elle s'organiser ?
"Avant de se lancer, il faut s'assurer que votre organisation est prête aux changements impliqués par les data et surtout, qu'elle le souhaite. Les data doivent tout changer dans l'organisation, pas seulement le marketing ou les analytics" indique Vaughan Chandler. Problème : les data analysts parlent rarement le même langage que les équipes commerciales.
Une solution : "recrutez des gens qui ont un vrai leadership commercial et présentez vos résultats de façon compréhensible pour les gens du business. Par exemple, au lieu de parler en pourcentages d'augmentation, parlez en millions de dollars CA additionnel, c'est plus concret." Chez Qantas Loyalty, la cellule "Insight&Innovation" n'est pas rattachée au département marketing : dans l'organigramme, elle dépend directement du CEO.
- Combien ça coûte ?
Tout dépend bien évidemment des ambitions et des objectifs. Les coûts impliqués par l'exploitation des Big Data sont d'abord une question de ressources humaines (les profils sont rares et chers) et d'infrastructures techniques. "Certaines solutions SaaS comme Google BigQuery offrent un ticket d'entrée moins élevé et permettent d’entamer une première démarche Big Data, dans un esprit de test & learn. Cependant, l'entreprise doit accepter de confier une partie de ses données à un tiers" précise Brice Vinocour.
D'autres coûts sont à anticiper : "c'est un changement qui doit s’immiscer dans le management de toute l'entreprise. Trop d'entreprises confondent analytics et reporting. Il ne suffit pas de connaitre ce que veulent nos clients, il faut savoir ce qu'ils voudront demain. Le plus difficile est de donner les bonnes informations à la bonne personne au sein de votre entreprise" explique Vaughan Chandler. Cette "bonne personne" ne se trouve pas forcément au sein du département marketing... les analystes doivent donc apprendre à s'affranchir des silos. Le changement est avant tout culturel.
- Combien ça rapporte ?
En 2012, Gartner évaluait les dépenses informatiques liées au Big Data à 232 milliards de dollars entre 2011 et 2016... Les géants du logiciels sont d'ailleurs les plus fervents promoteurs des "Big Data", qui, comme le "Cloud", est devenu un concept marketing. Pour les entreprises et les institutions publiques, les gains sont variables, en fonction de l'ambition des projets et des moyens mis en oeuvre. Le cabinet McKinsey estime de son côté que les administrations européennes pourraient générer des gains d'efficacités en centaines de milliards d'euros s'ils utilisaient les Big Data.
Pendant la campagne présidentielle de 2012, les équipes de Barack Obama ont exploité les données à leur disposition pour optimiser chaque action, des plus basiques (les objets des emails) aux plus complexes (le ciblage des campagnes TV ou le choix des messages à transmettre). Résultat : les donateurs ont donné en moyenne 156$ chacun, contre 126$ en 2008. "Ce qui a changé radicalement [dans cette campagne], c'est l'aspect temps réel. Avant, on avait une analyse qui sortait un mois après. Maintenant, on peut réagir immédiatement" explique Kilian Bazin.
Chez Qantas, Vaughan Chandler évalue que chaque employé de l'équipe "Insight and Innovation" rapporte 6 millions de dollars par an à la compagnie en revenus additionnels. "Avec de tels chiffres, on devrait tripler les embauches sur les prochaines années !" Un souci : selon Gartner, les Big Data devraient générer 4.4 millions d'emplois IT dans le monde d'ici 2015 et 6 millions d'emplois rien qu'aux Etats-Unis, mais seulement un tiers des emplois IT seront pourvus, faute de talents...
Benoit Zante
Illustration : tableau de Roman Opalka
