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Business intelligence Mettez du décisionnel dans votre marketing

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Anticiper, analyser, décider : parce qu'elle a trait à la donnée, à son suivi, sa compréhension analytique et son exploitation opérationnelle, la business intelligence s'avère spécifiquement adaptée à des applications marketing.

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La business intelligence (BI), autrement appelée informatique décisionnelle, recouvre les politiques et technologies susceptibles de faciliter la prise de décision, autrement dit la compréhension des process de fonctionnement de l'entreprise ainsi que leur anticipation et l'anticipation des actions de pilotage. « Prévoir, mesurer, comprendre », résume Isabelle Carcassonne, directeur marketing Europe du Sud de Cognos.

La notion de BI est née à la fin des années 70 avec l'apparition des premiers “infocentres”, cellules centralisées gérées par les départements Informatique et chargés de l'envoi des requêtes vers les serveurs de production. Dans les années 80, l'émergence des bases relationnelles et du mode client/serveur a contribué à affranchir les dispositifs décisionnels de l'informatique de production. Dans la foulée, les éditeurs ont commencé à développer des offres “métier”, afin de rendre la BI accessible aux opérationnels.

Les technologies décisionnelles sont basées sur l'exploitation d'un système d'information alimenté par des informations diverses émanant de données transactionnelles et de production. Un outil appelé ETL (extract, transform, load) est chargé de l'extraction des données, de leur “nettoyage” et de leur chargement dans un entrepôt de données (datawarehouse). Ces informations sont ensuite éventuellement rangées dans des datamarts ou sous-référentiels de données métiers. En bout de course, les applications analytiques se chargent de recueillir les requêtes de l'utilisateur dans le langage de ce dernier puis de les communiquer à l'entrepôt, avant de produire les indicateurs de performance voulus. In fine, les résultats issus de ce traitement sont restitués et diffusés par le biais de processus de reporting grâce auxquels on modélisera des représentations à base de requêtes afin de constituer des tableaux de bord.

Les systèmes de BI mettent en oeuvre deux grands types de traitement avancé. L'analyse multidimensionnelle consiste à modéliser des données selon plusieurs axes. Exemple le plus classique : le calcul du chiffre d'affaires par catégorie de client sur une gamme de produits donnée. L'analyse prédictive (parfois qualifiée de data mining) exploite, quant à elle, un ensemble d'événements observés et historisés pour tenter de prévoir l'évolution d'une activité en dessinant des courbes de projection. Une approche souvent appliquée à la gestion de la relation client afin de prédire les comportements de consommation. Spécialistes du reporting (tableaux de bord), éditeurs spécialisés dans le CRM analytique, concepteurs de solutions de data mining, fournisseurs d'outils d'extraction des données… De manière générale, la plupart des éditeurs ont élargi le spectre initial de leur offre : le data mining s'est ainsi ouvert aux non-statisticiens, le reporting a intégré des dimensions métier, notamment le marketing et les forces de vente, le CRM s'est doté d'indicateurs de mesure de la performance et de modules de gestion de l'efficacité des campagnes.

Aider les directions marketing dans leur requête

Parallèlement à cet élargissement des périmètres d'expertise, les éditeurs ont accéléré l'amélioration de leurs offres en termes d'ergonomie. Les outils proposent des interfaces plus conviviales et fonctionnelles, accessibles aux équipes marketing à partir de courtes séances de formation. L'accès à l'Intranet facilitant la diffusion des données.

« Les plates-formes analytiques à destination des marketeurs sont très interactives, note Patrick Lemartret, responsable marketing BI d'Oracle France. Les équipes marketing ont plus que d'autres besoin de croiser des masses d'informations de provenances multiples. Il est nécessaire pour elles de travailler avec des outils fonctionnels, pratiques, transparents ». Bref, on est loin des cellules d'analystes et des laboratoires réservés aux ingénieurs statisticiens. La dimension opérationnelle sous-tend les orientations de conception des plates-formes. Il s'agit d'aider les directions marketing dans leurs requêtes quotidiennes. Avec la BI, plus besoin d'engager une requête dans la file d'attente permanente du datawarehouse. Elle peut passer outre l'entrepôt de données unique et aller chercher l'information où elle se trouve, sans avoir à la consolider préalablement dans la base référente.

Selon Olivier Maire, responsable développement solutions CRM chez SAS, les entreprises en quête de solutions de BI doivent se poser deux questions : « Quel est le coeur de métier de l'éditeur ? Quel périmètre pourra-t-il couvrir avec ses solutions ? Car tous les fournisseurs ne sont pas en mesure de proposer des outils sur la totalité de la chaîne du reporting : extraction et consolidation des données, capacité à stocker ces données, et à construire et diffuser des rapports ».

Et le consultant de SAS d'évaluer à quelques mois le temps nécessaire à l'implémentation des outils de BI. « Nous sommes ici dans des logiques itératives. Il n'est pas nécessaire, comme ça a été le cas avec certains grands projets CRM, de tout modifier d'un coup. On peut commencer par tel ou tel indicateur, en fonction des besoins, puis intégrer de nouvelles dimensions d'application ». Pas moins de trois mois, précise-t-on chez Keyrus : un mois d'analyse fonctionnelle, un mois et demi de développement, quinze jours de rodage. Quant à la conduite du changement, elle ne se fera pas en moins de trente jours. Il faudra également prévoir jusqu'à six mois d'appropriation.

Du strict point de vue de l'éditeur, l'implémentation d'un outil de BI (hors définition des besoins et des indicateurs, hors conduite du changement), dans un contexte de configuration relativement simple, peut ne requérir qu'une journée, selon Business Objects. « Agréger des solutions émanant de différents éditeurs, c'est possible, mais cela génère des surcoûts énormes et des difficultés techniques réelles », nuance Jean- Michel Jurbert, responsable marketing produit France chez Business Objects. L'éditeur pourrait proposer des solutions métier d'entrée de gamme à partir de 15 000 € pour une dizaine d'utilisateurs. « Une solution de BI sur un seul domaine fonctionnel, par exemple l'analyse des ventes - sans fonctionnalité de simulationnide segmentation - ne coûtera pas moins de 150 000 € », rétorque Sébastien Ricard, directeur de l'offre BI chez Keyrus.

Une dépense partagée à parts égales entre l'achat “produit” et le paramétrage. Mais certains contrats peuvent atteindre des centaines de milliers, voire des millions d'euros. L'arrivée récente de Microsoft sur le marché de la BI a sensiblement changé la donne. Elle pourrait amorcer une révision générale des tarifs à la baisse. Le géant américain cherche délibérément à inonder le marché, notamment celui des PME dans un premier temps, avec des offres commercialisées autour de 500 € par poste utilisateur. « Nous proposons des offres quatre à cinq fois moins chères que la moyenne du marché, souligne Philippe Blondet, chef de programme chez Microsoft. Notre volonté est de démocratiser la business intelligence. Nous sommes les mieux placés dans la mesure où Microsoft est déjà présent dans la quasi totalité des postes de travail. »

Les retards d'un modèle incontesté

«Il est évident que le taux et le niveau d'équipement des entreprises sont en rapport avec la taille des entreprises », commente Benoît Contamine, responsable de la BI chez Business & Décision. Une étude publiée par Unisys en 2005 pointe le retard pris par les projets de business intelligence dans la plupart des entreprises. Bien que des solutions soient d'ores et déjà en place dans nombre de sociétés, l'infrastructure nécessaire à la collecte des données s'avère rarement opérationnelle. Conséquence : une certaine frustration des utilisateurs. Pour 60 % des 250 dirigeants interrogés par Unisys, les outils déployés doivent encore faire l'objet d'améliorations sur le terrain de la supervision de la relation client. 23 % des personnes consultées estimant que les systèmes de BI n'ont apporté aucun progrès dans ce domaine, allant même jusqu'à altérer le dispositif et la stratégie CRM. Plus d'un quart des responsables sondés déclarent ne pas pouvoir compter sur les environnements de BI pour réaliser des ventes croisées de produits et services. Ils sont 63 % à placer ce champ d'application au chapitre des amendements à apporter d'urgence.

Un marché de plus d'un milliard d'euros

Selon le cabinet Pierre Audoin Consultants, le marché français de business intelligence, qui dépasse le milliard d'euros, a bénéficié en 2004 d'une croissance de plus de 8 %. L'activité devrait générer 1,4 Md€ à l'horizon 2008. Des estimations que viennent indirectement corroborer celles du cabinet IDC, selon lequel le marché de la BI devrait en 2006 s'élever à 424 M€ pour la seule offre logiciels et maintenance. Si l'on considère que les services génèrent des revenus un peu plus de deux fois supérieurs à ceux liés aux produits, on peut établir des projections voisines du bilan dressé par le cabinet français.

Muriel Jaouen

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