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Données identifiées “noires”, “grises” et “blanches”

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Les dispositifs globaux de veille économique impliquent des plates-formes lourdes, mais aussi des méthodologies et des organisations en conséquence.

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Créée il y a huit ans, la société Digimind revendique le leadership sur le marché pure player des logiciels de veille économique en France. 200 clients grands comptes, des résultats en croissance de 70 %, 45 % du business réinvesti en recherche et développement… : Digimind réalise la moitié de son activité dans la sphère du marketing. S'il existe des outils de veille – de type Copernic – accessibles aux petites et moyennes entreprises, les solutions et les méthodologies globales de market intelligence s'avèrent de facto plutôt réservées aux grands comptes. « Il s'agit de plates-formes logicielles lourdes, qui vont traiter des dizaines de milliers de sources en profondeur. Pour le compte d'un client, nous surveillons dix mille blogs », relève Olivier Scheffer, directeur commercial. A dispositifs lourds, investissements de poids : chez Digiming, une plate-forme complète (tracking, gestion et délivrables) de veille accessible sur une centaine de postes coûtera environ 100 000 euros, conseil, accompagnement et formation compris. « On peut démarrer avec un projet pilote de six mois, un périmètre d'utilisateurs limité à une vingtaine de personnes et un spectre limité de sources pour un budget de 20 000 euros », complète Olivier Scheffer.

La business intelligence pesait 10 Md$ en 2005

Pour l'équipe de veille et les destinataires finaux de l'information, le dispositif implique tout un processus de gestion de la donnée : lancement des fils d'alerte, validation et édition des données, partage de l'information avec les membres du projet, animation des dossiers collaboratifs, injection des données dans un rapport, édition (newsletter, push mail, SMS, MMS, portail…). Selon le Butler Group, le marché mondial des technologies de business intelligence pesait 10 milliards de dollars en 2005. Nombre de grandes entreprises, a fortiori de groupes multinationaux, ont investi dans des plates-formes appropriées.

A l'image de Schneider Electric. Le spécialiste de la distribution électrique et des automatismes industriels dispose d'une cellule de veille économique d'une dizaine de personnes, chargée de détecter des données relatives à l'environnement concurrentiel. Il y a un peu plus d'un an, Romuald Messina entre chez Schneider Electric pour prendre la tête de cette équipe. « Dès mon arrivée, je me suis interrogé sur l'opportunité de mettre en place une application de veille et dématérialiser ainsi notre processus de travail. Un tel outil présentait l'avantage de mieux prendre en compte l'information non structurée tout en optimisant le suivi des concurrents. » Dès le début de l'année 2006, l'entreprise active la solution de Digiming, qui va entrer en production en février.

Le socle de collecte est constitué de plus de 600 sources d'information (newsletters, bases de données, sites web…). Après identification et traitement (référencement, résumé), les données font l'objet d'un classement dans un référentiel central. Les contenus étant restitués sous forme de revue de presse. Très vite, le périmètre de couverture du dispositif est étendu à l'Espagne, l'Italie et le Royaume-Uni. Dès cet automne, il devait également se décliner aux États- Unis, en Chine et au Japon. L'intégration de l'outil de veille permet entre autres à la cellule d'intelligence économique de concentrer ses efforts sur l'analyse.

Selon Digimind, l'automatisation des tâches répétitives de collecte, de traitement et de diffusion de l'information, associée à la performance des algorithmes de surveillance et de filtrage, génère des gains de productivité supérieurs à 100 %. Dans un contexte de veille manuelle, la collecte représente 50 % du temps passé, l'analyse 35 % et la diffusion 15 %. L'automatisation permet de ramener les temps de collecte et de diffusion à 25 % et 5 %, et, mécaniquement, de porter le temps de l'analyse à 70 % du processus.

Des signaux qui s'intensifient

La mise en oeuvre d'une organisation de marketing intelligence peut prendre du temps, plusieurs années dans le cas d'une multinationale qui s'engagerait dans un processus de déclinaison décentralisée des méthodes et des outils à l'international. Et Olivier Scheffer d'évoquer le cas d'un laboratoire pharmaceutique en veille concurrentielle : « Ça commence par ce qu'on appelle dans notre jargon des signaux faibles : un labo qui achète une licence pour une molécule, une annonce d'offres d'emploi massives dans l'univers de la santé publiée en Inde… Puis, les signaux s'intensifient : dépôt d'un permis de construire, achat d'espace pour le recrutement de commerciaux, nouveau contrat avec une agence de publicité, jusqu'au communiqué de presse et aux retombées médias. En tout, il s'est écoulé cinq ans. »

Veille commerciale : les grandes étapes

Identification des bonnes sources : information “blanche” (officielle), “grise” (buzz), information “noire” (interdite). Mise en surveillance des sources électroniques : Web, bases de données, mailing lists, forums, blogs, news groups… Analyse des évolutions : processus de propagation de la donnée. Mise en place des méthodes et outils d'aide à la décision : systèmes de remontée d'infos terrain, grilles de profils concurrents, benchmark produits, lettre d'information, site de veille…

Muriel Jaouen

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