Les objets connectés : la data, comme source de création de valeur 3/3

Les objets connectés : la data, comme source de création de valeur 3/3

Les volumes et les formats de données issues des objets connectés vont croitre de façon exponentielle. En effet, on sait qu’aujourd’hui un smartphone embarque déjà plus 45 capteurs et tous produisent de la donnée. En conséquence, plus les objets connectés vont se déployer plus le volume des données va devenir astronomique.

Les objets connectés : du Big Data à la DMP

Au regard de ce constat, si certains dirigeants se posent encore la question de la nécessité, voir de la réalité même, des solutions Big Data dans un contexte de digitalisation de l’entreprise, nous ne pouvons que leur conseiller d’intégrer au plus vite la problématique de la data des objets connectés dans leur stratégie à moyen et long terme.

Au-delà de la problématique de stockage, nous voyons apparaître depuis quelques mois des usages marketing en matière d’exploitation de ces données. En ce sens, les DMP (« Data Management Platform ») sont les premières illustrations d’usages concrets des données collectées dans une optique d’optimisation des ciblages marketing. Nous pourrions également parler de l’optimisation des parcours clients comme fonctionnalité issue de l’exploitation de toutes ces données.

L’un des enjeux majeurs, une fois que les données sont disponibles pour les métiers, est incontestablement l’identification, parmi le torrent de data, des données pertinentes et à valeur pour l’entreprise. En effet, s’il est fondamental de collecter la data, cela ne sert à rien si l’usage n’apporte pas de valeur ou bien si la rentabilité (le ROI) n’est pas démontrée. En ce sens, certaines sociétés ont fait appel à Soft Computing pour les accompagner soit dans la valorisation du ROI de dispositif Big Data ou DMP, soit dans la mise en œuvre de ces dispositifs.

Dans le cas d’une enseigne de la distribution spécialisée, un prototype basé sur quelques use cases a été réalisé par Soft Computing.
Basé sur la plate forme Big Data d’IBM (voir ci-dessous), le POC avait trois objectifs : extraire les données issues des réseaux sociaux, compléter les données CRM avec les données sociales et les web log et identifier l’apport de valeur dans l’analyse de ces nouvelles sources et dans l’activation clients / prospects.

Plate forme Big Data IBM

Plate forme Big Data IBM

Dans un autre cas, Soft Computing a été sollicité pour mettre en œuvre une DMP (« Data Management Platform »).
Dans le cadre, le choix technologique retenu a été différent (solution externalisée) et les objectifs étaient très orientés ROI : augmenter la pertinence et le ROI des campagnes multi canal en croisant le comportement web avec le patrimoine de données clients à disposition. Leur déclinaison pouvant s’appliquer sur les campagnes existantes mais également sur de nouvelles campagnes média, e-mail et autre canaux. Voir aussi : la présentation du CRM à la DMP temps réel et multicanal.

Victoires rapides : 3 mois, 1 pilote

1. Parcours clients – 2. Écoute active des réseaux sociaux – 3. Recommandations personnalisées

L’un des principaux enseignements de ces projets est l’absolue nécessité de mettre en œuvre, pour ce type de projet, une méthodologie agile et pour cela Soft Computing, à travers ces différents exemples et d’autres non cités ici, a développé une méthodologie agile pour répondre à ce type de problématique.

En conclusion

En conséquence les objets connectés vont radicalement changer notre environnement, notre style de vie et notre façon de consommer. Ils changeront également la relation et l’expérience que nous avons avec les marques. Steve Jobs en créant l’Iphone avait révolutionné le monde des smartphones et pris un avantage concurrentiel incroyable en simplifiant et fluidifiant l’expérience du client. A l’avenir, les marques qui réussiront cet exercice sur leurs propres produits généreront un avantage concurrentiel tout aussi structurant. Cette expérience client amplifiée sera le revenu des entreprises qui auront su collecter de façon pertinente et exploiter efficacement ces téra de données.

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