journée du vendeur cefora : l'impact du big data dans la vente
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L’impact du Big Data dans la vente
Pierre-Nicolas Schwab
Cefora, Journée du Vendeur18/05/2017
• Fondateur agence étude de marché IntoTheMinds
– Études qualitatives
– Etudes quantitatives (exploitation de données massives)
– Combinaison des 2 techniques
• MBA stratégie, DEA marketing, Docteur en Sciences économiques
• Tweets : @pnschwab ou @intotheminds
• Blog : intotheminds.com/blog
Qui suis-je ? Pierre-Nicolas Schwab
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• Expliquer en termes pragmatiques ce qu’est le « BigData » (démystifier)
• Illustrer au maximum avec des exemples concrets
• Travailler avec vous sur ce qui peut être fait dans votre organisation pour utiliser les techniques Big Data à des fins commerciales
(Mes) objectifs pour cet atelier
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• Attention : le but n'est pas de faire de vous des spécialistes du Big Data
(Mes) objectifs pour cet atelier
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Ce que vous devriez retirer de cet atelier :
• Compréhension de la finalité des traitements « Big Data »
• Limite et opportunités business des traitements « Big Data » appliqués à la vente
• Opportunités d’utilisation des « Big Data » dans votre propre organisation
(Vos) objectifs pour cet atelier
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• Les slides sont à disposition sur slideshare(slideshare.net/intotheminds)
• Approfondissez vos connaissances en lisant nos articles sur le blog d’IntoTheMinds (en 3 langues) : www.intotheminds.com/blog
• Connectez-vous maintenant sur Linkedin avec moi pour interagir après la formation
Infos pratiques avant de commencer
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1. Explications générales sur le BigData : 25’
2. Cas concrets d’application business : 20’
3. (Travail sur vos cas d’usage propres : 45’)
Structure de l’atelier
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• J’adore la magie et en particulier le mentalisme
• Sur la photo : Frédéric Da Silva et moi à Las Vegas le mois dernier
Teaser
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• Il a deviné le chiffre auquel je pensais (22)
• L’utilisation d’une grande quantité de données permet d’anticiper ce que font / veulent les individus
Teaser
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• Facebook sait :
– Ce que vous avez « liké »
– Ceux auxquels vous êtes liés
– Où vous avez été
– Ce que vous avez écrit
– Et plus encore …
• Et l’utilise pour dresser un profil de vous meilleur ciblage, meilleurs ventes
Les traces numériques sont exploitées grâce au Big Data
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• Facebook est l’exemple le plus parfait d’utilisation du Big Data à des fins commerciales– Valorisation des données (new business)
– Profilage de « clients »
• Très grande variété de données utilisées pour « profiler » les utilisateurs– Texte
– Image
– Actions
Facebook : la manne du profilage des utilisateurs
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• Vos Like vous définissent mais vos commentaires et vos partages ont plus de poids
• Les émoticônes (Fév 2016) permettent de comprendre vos émotions
• Ce que vous écrivez est analysé par des algorithmes pour déterminer vos centres d’intérêts
FacebookVos actions vous trahissent
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Facebook définit votre réseau et en tire des conclusions sur votre propre profil (« qui se ressemble s’assemble »)
• vos « amis »
• les gens avec qui vous apparaissez sur des images
FacebookVos amis vous définissent
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• Des données à caractère personnel générées à partir de vos photos :
– https://ctrlq.org/google/images
– https://whereisthepicture.com/
FacebookReconnaissance d’images
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• Le profil d’une personne devient une information monnayable auprès des entreprises
• Test de profiling
FacebookLes données sont un business
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• D’abord un « buzzword » pour vendre des systèmes IT et des projets qui échouent (80% des projets échouent*)
• Avant tout le résultat d’une évolution technique et commerciale qui permet aux entreprises de traiter des quantités importantes de données à coûts raisonnables
Qu’est-ce que le Big Data ?
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* source : Gartner
• Traiter les données existantes a toujours été vu comme une source de savoir (« insights »)
• Les méthodes et les objectifs du traitement de données ont évolué depuis 40 ans
• Les moyens pour accéder à ce savoir ont été rendus accessibles au plus grand nombre
Le Big Data n’est pas nouveau
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Le Big Data n’est pas nouveau1
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Le Big Data n’est pas nouveauCe qui a changé : le stockage
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19Source : a history of storage costs
Le Big Data n’est pas nouveauCe qui a changé : le coût de processing
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20Source : Sandberg and Bostrom (2008)
Le Big Data n’est pas nouveauCe qui a changé : les données sont partout
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21Source : IDC's Digital Universe Study
Le Big Data n’est pas nouveauCe qui a changé : les données sont partout
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Le Big Data n’est pas nouveauCe qui a changé : les données sont partout
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• Pourquoi traiter les données ? Pour prédire l’avenir !
• Anticipation = avantage concurrentiel, meilleure gestion des ressources (valable pour les entreprises et pour les Etats)
• Passage des modèles sociologiques de masse à des modèles quasi individuels
Le Big Data : une évolution naturelle depuis 40 ans
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• Les Etats : 1ers consommateurs historiques de données :
– Pour gérer les évolutions sociétales
– Pour « piloter » les pays
• Les sciences sociales à l’origine des premiers modèles :
– Analyse qualitative des variables influençant le comportement
– Évaluation quantitative de l’influence des variables prédéterminées
Le Big Data hier
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Le Big Data hierUn modèle pré-établi que l’on « vérifie »
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modèle
Variable 1
Variable 2
Variable 3
Comportement à modéliser
• Des corrélations sont cherchées pour chaque individu entre de multiples données, parfois de nature très différente
• Des corrélations étranges peuvent apparaître
• L’explication sociologique devient seconde : seule la corrélation statistique compte
Le Big Data aujourd’huiPlus de modèle préexistant
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Le Big Data aujourd’huiAttention au hasard des corrélations
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Source : Tyler Vigen’s « Spurious correlations »
Le Big Data aujourd’huiAttention au hasard des corrélations
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Source : Tyler Vigen’s « Spurious correlations »
• Abandon de l’angle sociologique sur l’interprétation des données
• Recherche de corrélations sans en comprendre l’origine : la causalité n’est plus expliquée !
Le problème du Big Data aujourd’hui
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• Ce qui a changé :
– La systématisation de la récolte de données
– Le type de données récoltées
– Le niveau de « granularité »
– Le rapport coût / vitesse de traitement
– La finalité (compréhension tendances globales orientation commerciale)
Le Big Data aujourd’huiCe qui a changé
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PARTIE 22
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Des exemples concrets pour vous inspirer
• RTBF : exploitation des données de consommation pour proposer du contenu (algorithmes de recommandation)
• Operateur Telecom : prédiction du churn
• Banque : prédiction des dépôts, retraits et du churn
Exemples issus de notre propre travail
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RTBF
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• Deux façons de tirer parti de ses données :
– B2B : exploitation des données « clients » pour proposer de nouveaux services à valeur ajoutée
– B2C : récolte et croisement de données sur les individus pour anticiper leurs besoins / vendre plus
• Quelques exemples belges d’exploitation des données à finalités commerciales
B2B vs. B2C2
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• Données utilisées :
– Taxi sur zone
– Demande
– Probabilité d’achat (sensibilité au prix)
• « dynamic pricing » basé sur offre et demande. En théorie positif pour expérience client (↘ temps d’attente)
• Mais d’autres variables secrètes sont aussi utilisées
Uber« Surge Pricing »2
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• Startup belge (Gand)
• Utilisation d’informations publiques (open data) pour prédire le prix des biens immobiliers
• Réponse au monopole des notaires sur les prix des transactions immobilières
• Marge d’erreur : 7-9%
Realo2
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Realo
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Realo
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• Utilisation de votre historique d’achat (via carte de fidélité) pour vous proposer des bons de réduction
• Jamais de réduction pour des produits déjà consommés ! (cross-selling)
Delhaize, Colruyt2
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• Utilisation des données existantes (signaux gsm) à d’autres fins visualisation des mouvements de personnes
• Croisement des ces données avec d’autres de nature socio-démographiques
• Cas d’usage : quantification et qualification des flux de personnes dans les centres commerciaux
Proximus2
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ProximusCity 2 vs. Docks Bruxelles
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ProximusCity 2 vs. Docks Bruxelles
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Données cellulaires pour l’optimisation des transports en commun
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Source : IntoTheMinds
• Données cellulaires utilisées pour retracer les flux de personnes
• Identification d’un pont représentant un danger pour l’évacuation (« bottleneck »)
Tsunami Japon
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• Secrétariat social
• Riche en données clients (salaires, absences, profil des employés, …)
• Question : comment exploiter ces données pour résoudre des problèmes clients ?
• Un problème de tous les employeurs : absentéisme
SD Worx2
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• SD Worx a plus de données sur ses clients que les clients eux-mêmes
• 6500 observations, 980 variables prédictrices
• 8 variables prédictrices de l’absenteisme. Secret mais évaluation de l’employé(e) et présence d’un « backup » jouent un rôle apparemment important
SD Worx2
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• Projet « open data » : sources d’informations juridiques
• Algorithmes de « text mining »
• Recherches et suivi d’informations sur des sociétés, personnes
Lex.be
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• Récolte des données publiques (Twitter + posts publics sur facebook) et analyse algorithmique de type NLP (Natural Langage Processing)
• Appliqué à The Voice Belgique en 2015 : Permet de détecter tendances, satisfaction / insatisfaction, …
Détection des tendances grâce à Twitter / Facebook
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• Plutôt (small) data : exemple de collecte de données propriétaires
• Collecte de données sur les aspirations des candidats, leur perception des entreprises qui recrutent
• Construction de baromètres à destination des entreprises clientes critère de différenciation
Agence de recrutement IT Bruxelles
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• L’innovation dans les données utilisées permet de trouver de nouvelles sources de revenus
• Les données sont quasiment toujours utilisées pour prédire un comportement, un évènement futur, un prix
Premiers enseignements2
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• Realo : utilisation de données publiques (open data)
• SD Worx : utilisation de données clients pour solutionner des problèmes B2B
• Proximus :
– valorisation de données anonymisées existantes
– Enrichissement avec des données extérieures
Premiers enseignements2
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• Delhaize, Colruyt : utilisation de données nominatives existantes (carte de fidélité) pour modéliser la consommation et anticiper les besoins
– Bons de réduction
– Pricing adaptatif
– Prévision supply-chain
Premiers enseignements2
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• Avez-vous le droit de collecter des données à caractère personnel ?
• Quels règlements s’appliquent ?
– Loi du 8 Décembre 1992 (protection de la vie privée)
– GDPR (26 Mai 2018)
– Directive e-privacy (en préparation)
Aspects légaux
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CONCLUSIONS
• Toutes les entreprises ont des données qu’elles peuvent valoriser. Commencez par les recenser
• Travail de réflexion / brainstorming sur leur exploitation possible
• Attention aux contraintes légales
Quelques conclusions
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• Inutile de prévoir de gros investissements testez vos idées de valorisation « data » sur vos clients
• Commencez petit (un travail statistique simple suffit) et passez éventuellement à la vitesse supérieure avec un partenaire spécialisé
Quelques conclusions
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Plan d’attaque
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Plan d’attaque pour utiliser le Big Data dans votre entreprise
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1. Où sont mes bases de données ? (cadastre)
2. Mes données sont-elles légalement collectées ?
3. Les données sont-elles « dédupliquées » et centralisées
4. Que sais-je sur mes clients ? Qu’est-ce que j’aimerais savoir ?
1. Quels sont mes plus gros problèmes business / commerciaux ? (anticipation)
2. Quels sont les plus gros problèmes de mes clients ? (meilleure gestion trésorerie, insights sur leurs clients, market trends, …)
1. Comment les données peuvent-elles m’aider à répondre aux questions business posées ?
2. Quelles sont les données manquantes ? Pouvez-vous les collecter vous-même ? Sinon, où les trouver ?
3. Les compétences sont-elles dispo en interne pour « triturer » les données ?
Data track business track
Data science track
PARTIE 3
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A vous d’être créatifs ! 3 questions
45 minutes pour réfléchir à l’utilisation du Big Data dans vos entreprises
• Que souhaiteriez-vous pouvoir prédire dans votre secteur d’activité ?
• Quels sont les incertitudes que votre entreprise ou vos clients doivent affronter ?
Question 1Le besoin business (15’)
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• Quelles sont les informations que vous collectez sur vos clients ou pour le compte de vos clients ?
• Quelles sont les données que vous exploitez déjà ?
• Quelles données vous manquent pour exploiter les opportunités commerciales détectées à la question 1 ?
Question 2Les données (15’)
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• Que devez-vous faire pour exploiter ces opportunités ?
Question 3Le besoin business
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MERCI POUR VOTRE ATTENTION