Futur de la data : comment le Big Data peut aider les modèles économiques traditionnels à rester dans la course ?
Il ne le peut pas ! Tout simplement parce que la reconnaissance de la valeur de la Data puis son utilisation par les entreprises à des fins d’optimisation fonctionnelle, de productivité des métiers, ne peut se faire sans avoir repensé profondément sa façon de fonctionner et, du coup, son business model.
Pas de panique, ce processus prend du temps et se fait souvent par étapes successives.
Il y a d’abord la prise de conscience d’être en possession d’une ressource difficilement quantifiable mais bien réelle : quelle est ma richesse ? Il y a ensuite la démarche structurée de donner une utilité à cette ressource : à quoi peut-elle me servir ? Une fois cet acquis effectué, il y a la mise en place et le déploiement d’outils ou de services Data pour augmenter la performance des métiers de l’entreprise.
Enfin, arrive la phase ultime de mener à son terme la transformation de l’entreprise et de son business model à travers la Data. Pour bien comprendre comment cette dernière peut transformer les entreprises, il faut analyser point par point les différents éléments qui composent le modèle data driven vers lequel elles se dirigent :
- Composante technologique : il est intéressant de constater que les technologies data permettent de réintégrer les valeurs de rareté et d’exclusivité (ou de différenciation) vis-à-vis de ses clients (ou fournisseurs). Elles peuvent par exemple créer un parcours utilisateur unique par une connaissance client fine et une modélisation analytique prédictive. Chaque utilisateur bénéficie de sa propre expérience digitale en fonction de son vécu, de ses appétences et des données que celui-ci aura partagées dans le monde digital et non digital. On retrouve une corrélation entre l’individu-personne unique et son parcours digital qui lui correspond. Chaque individu étant différent, la notion d’authenticité et de différenciation d’un parcours digital devient possible. La valeur ajoutée proposée par l’entreprise est ici évidente.
- Composante économique : Après la première vague de Big Data qui, par l’ampleur des données collectées à traiter, a bouleversé les repères des entreprises face à une croissance potentiellement illimitée mais peu comprise, la smart data a permis de maitriser plusieurs indicateurs (essentiellement de véracité et de valeur). Elle permet de maîtriser la résonnance de l’information et de définir le réel intérêt de la croissance de celle-ci. La Véracité et la Valeur d’usage de l’information digitale prennent alors une place prépondérante dans l’économie.
- Composante de marché : Le modèle digital a d’abord nécessité un investissement dans les machines et les softwares. De cette digitalisation est né le Big Data qui a nécessité à son tour d’importants investissements. La Smart Data permet de remplacer la valeur « machine » par les usages et de réaliser que la valeur de l’usage réel de l’information, la valeur de la Data dépasse celle des investissements machines.
Du coup, le facteur réel d’investissement sur le marché sera dans la Gouvernance des données.
Cette dernière sera la prochaine infogérance qui permettra de faire passer ces investissements d’une logique de ROI (Return-on-Investment) à une logique de ROD (Return-On-DATA). Composante réglementaire : La révolution Internet a démontré que la technologie digitale était plus rapide que les règlementations. Les législateurs se sont retrouvés dans un premier temps pris de vitesse par rapport à la construction de cette nouvelle économie et dans l’incapacité de réguler la croissance des entreprises.
La Data a permis de développer une capacité à monétiser les revenus collectés avec les bases de données liées à la connaissance client et la création de nouveaux segments. Ce nouveau modèle de revenus vient modifier l’interaction entre les plateformes digitales et les utilisateurs. Il est prévisible qu’un utilisateur pourra accéder à un plus grand nombre de services gratuits en ligne et en échange accorder et partager un plus grand nombre d’informations le concernant sur sa vie privée ou bien même professionnelle. La législation et les protecteurs de la vie privée comme la CNIL vont devoir faire face à une transmission d’informations qui dépasse le simple cadre des informations personnelles volontairement transmises.
Ce nouveau business model data driven est par essence destiné aux entreprises dites traditionnelles.
Ces dernières ont affaire à deux typologies de challengers :
- Les pure players du web comme les GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple) ou les NATU (Netflix, Airbnb, Tesla, Uber) qui ont soit démarré leur activité avec la Data comme enjeu central de leur business soit pivoté très vite dans cette direction. Ces « licornes », qui sont des disrupteurs de métiers existants (taxis, location immobilière ou plateforme de streaming musical comme Spotify ou Deezer), ont d’ores et déjà atteint une taille et une valorisation qui en fait les égaux des grandes entreprises industrielles traditionnelles.
- les nouveaux arrivants (la plupart du temps des startups) qui, quel que soit leur secteur d’activité, inventent de nouveaux métiers, de nouveaux positionnements, de nouveaux modèles. Pour ce qui les concerne, la Data est soit la base même de leur activité/prestation, soit le composant naturel de leur développement business.
Il reste cependant de la place pour les acteurs industriels traditionnels, encore faut-il qu’ils soient justement sur la voie de la mutation induite par la Data. S’ils empruntent cette voie, ils deviendront eux-mêmes les disrupteurs de leurs pairs.
Cette nouvelle vision doit s’imposer sous peine, pour certaines entreprises « installées », de connaître des périodes très difficiles.
Yohan WASMES BENQUÉ, Chief Marketing and Innovation Officer (Altares D&B)
