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L'analyse de données reste réservée aux spécialistes

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L'analyse statistique des données, ou data mining, reste un outil méconnu. Cette prestation très spécialisée a été investie par un petit nombre d'acteurs. Car seules les entreprises disposant, en permanence, de beaucoup d'informations sur leurs clients sont susceptibles d'avoir besoin d'études statistiques complexes.

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De nombreuses données clients, des mises à jour permanentes de la BDDM, et des informations au préalable nettoyées, dédoublonnées et traitées : si ces trois pré-requis sont réunis, l'analyse de données prend tout son sens. Cette prestation, haut de gamme du travail d'analyse d'une base de données, consiste à mettre à jour des informations impossibles à déceler avec des outils classiques de reporting. Les BDDM des grandes entreprises ont, en effet, atteint un tel volume d'informations et de telles interactions qu'il devient, de manière contradictoire, difficile de savoir lesquelles consulter pour améliorer sa connaissance clients. Les demandes les plus fréquentes en termes d'analyse de données concernent ainsi la segmentation de la BDD clients. Par exemple, une société utilisant la vente à distance souhaite mieux cerner ses clients commandant par téléphone. Une typologie de clients va donc être établie progressivement grâce aux capacités de modélisation d'un logiciel de data mining et en fonction des critères de segmentation. En commençant à classer les clients par téléacheteurs et acheteurs traditionnels puis en créant des sous-groupes de plus en plus fins, de nouvelles cibles ou des comportements clients particuliers pourront être décelés. L'analyse de données va cependant plus loin que la segmentation de la base. Elle permet, par exemple, de définir des comportements d'achat afin d'anticiper les réactions de ses clients futurs. Une société de vente de matériel professionnel peut ainsi se rendre compte que près de 50 % de ses clients risquent très fortement de quitter la marque lorsqu'ils agrandissent leurs locaux. Une information de taille, qui, si elle est validée par des tests bien réels, peut se transformer en actions opérationnelles immédiates : un plan de mailing très ciblé, rassurant les clients à propos de la capacité de la marque à répondre à leurs attentes en cas d'agrandissement de leur société. Outre ces types de demandes, l'analyse de données étend depuis peu ses applications et touche des problématiques internes. « Nous sommes de plus en plus sollicités sur des problématiques d'optimisation de réseaux commerciaux », note Gilles Venturi, directeur général de Soft Computing, qui propose hébergement, intégration et conseils CRM, dont l'analyse de données.

Le mariage de la technique et du conseil


Contrairement aux autres métiers de la donnée, l'analyse fait appel à des profils bien identifiés en termes de formation initiale. La majorité des équipes est en effet constituée de statisticiens. « Ils ont une formation initiale en mathématiques et statistiques d'au moins 5 ans après le bac », explique Andréa Micheaux, directrice associée d'AID, spécialiste du data mining et de l'hébergement de bases. Il faut savoir que, pour constituer une équipe performante, il faut mixer les compétences techniques. Car un seul logiciel ne suffit pas pour faire du data mining : il faut être équipé de plusieurs outils -au minimum les deux références du marché, SAS et SPSS, ou encore Spad de Décisia -, et ainsi des compétences correspondantes. Au-delà de sa nature technique, la prestation data mining doit être conçue en totale adéquation avec la stratégie opérationnelle et marketing de l'entreprise cliente. « Toute la difficulté, pour les acteurs du marché, est d'orchestrer la technique et l'expertise marketing. Nos techniciens, par exemple, travaillent en binôme avec les personnes en contact direct avec le client. Ils seront eux-mêmes progressivement mis en rapport avec les clients », explique Andréa Micheaux. « L'analyse de données est une prestation purement intellectuelle, une prestation de conseils, résume de son côté Patrick Visier, président de DPV, qui propose de l'analyse sur des bases hébergées, ainsi que de la location de fichiers et des traitements. Il existe très peu d'experts sur cette prestation, et ils ont pratiquement tous fait leurs armes en VPC. » Il est vrai que le marché des prestataires en analyse de données est réduit : quelques acteurs très spécialisés sont concurrencés par les services études des grands cabinets conseils en marketing relationnel. Pour choisir son prestataire, la difficulté va ainsi d'abord consister à évaluer sa pertinence technique, particulièrement si on ne dispose pas soi-même d'un service MD doté de compétences statistiques. Le seul moyen est alors d'exiger de son prestataire des références clients : il acceptera en général la demande, à moins de le réclamer pour une demande de faible envergure. Le niveau d'expérience dans le marché de la donnée est également important à prendre en compte, ainsi que l'approche opérationnelle et la qualité des conseils apportés. Certains petits plus sont indéniables. AID, par exemple, a proposé à un petit groupe de cinq clients visant tous une cible d'utilisateurs professionnels, d'échanger régulièrement, et de comparer leurs pratiques sur l'analyse et le traitement des données. « C'est un peu un laboratoire pour tout le monde, explique Olivier Coppet, P-dg d'AID. L'idée est d'améliorer les données qui se détériorent pas mal dans les systèmes de CRM. On regarde comment faire pour trouver des améliorations ; on teste aussi de nouvelles analyses statistiques. » Car l'analyse de données n'a certainement pas fini de trouver des applications. Même si - c'est pourquoi le data mining reste incompris - on ne peut pas être sûr à 100 % en amont que l'analyse testée va dévoiler comme prévu un nouveau pan de sa clientèle ou de sa BDD. La prudence s'impose donc afin que son budget ne s'envole en fumée. Il s'agit de nouer avec son prestataire une réelle relation de confiance et de partenariat. « Nous devons, par exemple, bien savoir à quoi va servir l'analyse souhaitée, explique Andréa Micheaux. Mais aussi qui va l'utiliser, quel est son réel niveau de technicité. »

5 conseils clés pour faire analyser sa BDD


1. S'il s'agit de votre première expérience de l'analyse de données, prenez votre temps ! Avant toute chose, renseignez-vous bien sur ce qu'est le data mining et à quels objectifs précis cette technique statistique peut répondre. Si votre BDDM est importante mais comporte peu de critères clients, il n'est pas forcément judicieux de vous tourner vers l'analyse. 2. Demandez à votre prestataire des références clients ou contactez vous-même dans votre cercle relationnel des utilisateurs de l'analyse de données. 3. Jugez le prestataire en fonction de sa compétence technique mais aussi de sa qualité de consulting. Il doit vous guider en toute transparence : vous expliquer les techniques utilisées, leur adéquation ou non à votre objectif marketing et raccrocher en permanence votre demande à votre stratégie opérationnelle. 4. Donnez immédiatement à votre prestataire quelques repères concernant votre budget, au moins une fourchette large. Cela lui permettra de vous faire une offre concrète déjà adaptée à votre capacité financière. Et vous permettra de mieux comparer sa proposition à d'autres. 5. L'analyse de données peut révolutionner votre approche client. Sensibilisez dès l'amont les équipes MD ou commerciales terrain à votre démarche. Remettre en cause une segmentation client utilisée depuis des années dans l'entreprise peut froisser des susceptibilités.

Laure Deschamps

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