Benjamin Protais est le Consulting Business Unit Director de l’entreprise Business&Decision (B&D pour les intimes) à Genève, une société de conseil spécialisée dans la gestion des données. L’entreprise est présente dans 11 pays et comporte plus de 2400 employés à ce jour. Expert en transformation numérique et stratégie data, Benjamin conseille les PME et multinationales basées en Suisse Romande ou en Europe. Après des études en biochimie (!) il s’est formé en gestion des systèmes d’information. Il a fait sa propre “transformation”, comme il aime le dire.
“Les entreprises perdent de 15 à 30% de leur chiffre d’affaire à cause de la mauvaise qualité de leurs données”
Cette sentence un rien provocatrice, mais validée par plusieurs sources (IBM [1], Salesforce [2], Gartner [3], Forrester [4]) donne à réfléchir. Bien souvent, l’entreprise concernée réfute cette affirmation mais n’est malheureusement pas en mesure de prouver le contraire. Et c’est là que la magie de Benjamin opère, car il va va aider l’entreprise à factualiser la situation, en estimant la perte en CHF réalisée d’année en année.
La stratégie étape par étape
Pas de transformation digitale sans data, car la donnée est au coeur de cette transformation. Et pour faire de ses données un avantage concurrentiel, il ne suffit pas d’en amasser ou d’en générer le plus grand volume. Mais bien de les convertir en services additionnels, en se basant sur le business model existant. Pour cela, il faut prendre soin de la donnée, la nettoyer, la maintenir et l’utiliser, mais avant tout définir le but, répondre à la question « Pourquoi ? »: en quoi l’activité de mon entreprise est-elle concernée par une valorisation de données ? A cette question, trois réponses évidentes semblent possibles: la data va nous permettre de
- vendre plus de nos produits, soit elle va nous permettre de
- vendre de nouveaux produits ou services, soit elle va nous permettre de
- diminuer les coûts, d’économiser de l’argent ou de rentabiliser.
Dans toute démarche de transformation, définir l’objectif premier est tout simplement primordial.
Choisir le meilleur itinéraire
Une fois le but défini, il s’agit d’investiguer sur la direction à prendre. Par exemple, un levier pour vendre consiste à envoyer des emails plus personnalisés aux clients. On va donc aller voir le fichier client et mesurer la valeur factuelle des informations qui le composent : Quelle sont les informations stockées, et pour chaque information, quels sont les indicateurs de qualité associés (Est-ce que la fiche client contient les informations nécessaires à la personnalisation, n’est-elle pas remplie de doublons ? Est-ce que la fiche est fractionnée dans plusieurs services de l’entreprise, ou centralisée ?) ? Enfin, les parties-prenantes définiront une valeur factuelle permettant de monitorer la qualité de ce fichier client, avant de lancer le processus vertueux d’amélioration des indicateurs. Cette valeur sera alors améliorée avec le temps, étape par étape, avant d’arriver à l’objectif souhaité.
À l’opposé de la qualité d’un processus, la qualité des données, qui sont générées à la suite d’un processus, est plus difficile à appréhender car la data est invisible, intangible. Et c’est bien là que résident les coûts cachés (ou plutôt invisibles) de l’entreprise.
Le fichier clients, cas le plus concret
Après avoir conseillé et aidé des dizaines d’entreprises dans leur transformation, Benjamin note que plusieurs points reviennent souvent et sont révélateurs d’une mauvaise gestion des données. La première chose à régler, c’est la gestion des données clients et partenaires. La seconde concerne les données des produits (fiches produits) de l’entreprise.
Un exemple de mauvaise gestion pourrait être le cas où le service de comptabilité gère une base de données de clients contenant les adresses physiques de facturation et le service de marketing une autre base de données contenant les adresses emails. Le jour où la comptabilité doit envoyer un email à un client, elle se rendra compte qu’elle ne dispose pas des informations et perdra du temps inutilement à les rechercher.
Pas plus tard qu’en janvier de cette année, un hypermarché Casino à Montpellier vendait un téléviseur 55 pouces à 30.99 euros au lieu de 430.99 euros, provoquant une grosse affluence dans le magasin jusqu’à tard le soir [5]. Il s’agissait probablement d’une erreur de gestion de la fiche produit, le chiffre 4 étant passé à la trappe à un moment où à un autre. Cette bête erreur a provoqué des coûts, a fait perdre du temps en donnant une mauvaise image à l’enseigne, tout cela à cause d’une mauvaise gestion des données.
Une telle mésaventure est également arrivée au magasin en ligne suisse Digitec/Galaxus en 2018 [6]. Autre exemple d’une mauvaise gestion des systèmes d’information d’une entreprise: la non sécurisation des référentiels de données sensibles. On entend souvent des cas de fuites de données (numéro de cartes bancaires de clients, liste d’emails ou autre). Ce genre de fuite coûte en général très cher à une entreprise, autant en argent qu’en réputation et en confiance de la part de leurs clients.
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Benjamin ouvrira le bal à la conférence “Nos données face à l’incertain” mercredi 9 septembre à Lausanne. Il va nous expliquer plus en détail comment se préparer en tant qu’entreprise à la prochaine crise. Le repas qui suivra les conférences sera l’occasion d’approfondir le sujet avec Benjamin. Rejoignez-nous !
Article écrit pas Jacky Casas
Photo de Karolina Grabowska
Sources:
[1] https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
[2] https://www.salesforce.com/in/hub/analytics/data-validation-practices
[3] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/how-to-stop-data-quality-undermining-your-business
[4] https://www.forrester.com/report/Build+Trusted+Data+With+Data+Quality/-/E-RES83344#
[5] https://www.20min.ch/fr/story/une-erreur-d-affichage-et-c-est-le-chaos-au-magasin-645466871938
[6] https://www.20min.ch/fr/story/rabais-accorde-par-erreur-sur-tout-l-assortiment-481088296996
