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Competitic big data et commerce
Le document explore comment les PME peuvent améliorer leur efficacité commerciale grâce au big data en utilisant des outils adaptés et en repensant leurs modèles de vente. Il souligne l'importance d'une approche globale de gestion des données et des obstacles à son déploiement, tels que la culture et le budget. En conclusion, il présente le big data comme une opportunité de valorisation de la relation client et d'accroissement de la compétitivité.
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Competitic big data et commerce
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- 10. Le Big Dataillustré Etape 2 : « Extérieur » Le centre commercial met à disposition le profil suivant des critères Profil : •Prénom : Eléonore •Age : 24 ans •Sexe : Femme « Centre commercial » « Magasin » •Localisation : Aile ouest •Centre d’intérêts : Mode Voyage •Actualité : Voyage à Cuba Base client Intéressé par le profil Base visiteurs 17 avril 2014 - Propriété de Solucom, reproduction interdite Lambda Haute courture
- 11. Le Big Dataillustré Etape 3 : « Extérieur » « Lambda Haute Couture » propose des offres personnalisées Robe en promotion Lambda Haute courture Profil : •Prénom : Eléonore Enrich •Age : 24 ans issem •Sexe : Femme ent •Localisation : Aile ouest local « Magasin » •Centre d’intérêts : Mode Voyage •Actualité : Voyage à Cuba •Historique : Pull Historique des achats Base client Prévision météo Envoi de SMS Lambda Haute courture
- 12. Le Big Datainvite à repenser son modèle de vente… En valorisant… Le Big Data illustré Plus de données 17 avril 2014 - Propriété de Solucom, reproduction interdite Des données Plus variées Plus vite
- 13. Le Big Dataau service de … Le Big Data concerne tous les métiers… Avec de nombreuses applications concrètes pour le 17 avril 2014 - Propriété de Solucom, reproduction interdite commerce…
- 14. Le Big Dataau service de la relation client Communication Marketing Gérer l’e-réputation de l’entreprise en surveillant et analysant des conversations en ligne Décupler la notoriété et la visibilité de la marque Vente Service client Comprendre le client en temps réel et ajuster l’offre à ses besoins exacts Améliorer le réseau de distribution en identifiant quel type de client achète sur quel canal à quel moment Affiner la segmentation et améliorer le taux de rétention par analyse des tendances et des comportements des consommateurs Adapter la tarification en fonction d’évènements et de réaction du marché Cibler des campagnes marketing et publicitaires Optimiser la qualité de service en capitalisant sur les connaissances clients pour enrichir et corriger le support Améliorer l’expérience client, en anticipant les réclamations et en réduisant le temps de réponse aux situations de crise Quels en sont les bénéficiaires? Les Grandes Entreprises Les PME
- 15. Sommaire Qu'est-ceque le BIG DATA ? Comment vendre plus avec le BIG DATA ? Quelles solutions? Comment se lancer?
- 16. Une chaîne detraitement de la donnée revisitée… Plus vite Des traitements 17 avril 2014 - Propriété de Solucom, reproduction interdite plus élaborés Plus de volumes Des formats variés Plus de volumes Plus d’autonomie Des visuels plus élaborés Plus de sources de données Plus de cas d’usage Des cas d’usage plus opérationnels
- 17. Pour traiter desgrands volumes de données, plus vite, quelle est la meilleure option? Option 1: Option 2: CCaappaacciittéé ffiinniiee PPaarrffooiiss rrééuunniieess ddaannss uunnee sseeuullee bbooiittee nnooiirree ...... Extension virtuellement sans limites … Puissance unitaire Puissance du nombre La distribution des traitements et du stockage révolutionne le paysage technologique du traitement de la donnée…
- 18. Les solutions BigData, un marché complexe… Comment y voir clair ?
- 19. Saisir les grandestendances Stockage Analyse Données Des solutions de stockage revues à travers les nouveaux principes de distribution Des solutions d’analyse de données plus riches, offrant plus d’autonomie, plus de capacité de visualisation, des traitements Accessibles sous deux formes… 17 avril 2014 - Propriété de Solucom, reproduction interdite avancées Un marché de la donnée externe qui fait son apparition : place de marché, open data Achat de solutions Intégration de logiciels sur son infrastructure Achat de machines dédiées et packagées Cloud Location d’infrastructure Location de plateforme d’analyse Service de visualisation de données prêtes à l’emploi Maitrise des ressources Idéal pour POC Intégration Tarification à l’usage
- 20. Sommaire Qu'est-ceque le BIG DATA ? Comment vendre plus avec le BIG DATA ? Quelles solutions? Comment se lancer ?
- 21. Une démarche communeassociant experts métier(s) et techniques Construction Vision métier Vision technique Mettre en production, faire évoluer, s’organiser pour gérer les données Émergence Expérimentation Analyser les opportunités et les moyens à mettre en oeuvre, en s’inspirant d’initiatives de son secteur ou d’autres… Maquetter, prototyper, faire le bilan d’opportunité
- 22. Les principes clés Ne pas penser Big 1 Data mais valorisation des données C’est une démarche d’entreprise qui nécessite un partage de vision sur les cas d’usage des 2 données, une réflexion autour des corrélations possibles Commencer par faire le point sur son existant, c’est-à-dire son patrimoine de données, ses 3 outils de gestion des données et sur ses compétences métiers et techniques Ne pas hésiter à trouver des accélérateurs comme les solutions prêtes à l’emploi ou 4 l’accompagnement par des spécialistes Cibler un cas d’usage pour commencer. Il n’existe pas de solution unique pour tous les cas 5 d’usage Réfléchir à la gestion de la donnée et à la façon d’améliorer cette gestion : quelles sont les 6 données stratégiques de l’entreprise? Comment en maîtriser la qualité, la sécurité etc.?.
- 23. En conclusion Quellessont les quatre idées à retenir ? Le Big Data invite à repenser ses modèles métier, la façon dont on fait du commerce, avec audace 17 avril 2014 - Propriété de Solucom, reproduction interdite Le Big Data est une démarche d’entreprise, pas un projet technique. Il soulève la question de la gestion de la donnée d’un point de vue global Le marché des solutions Big Data est très complexe, il faut cibler un besoin et analyser les accélérateurs à disposition (solutions prêtes à l’emploi) Le Big Data laisse entrevoir de belles perspectives pour le commerce, avec la valorisation de la relation client. Mais, il offre aussi d’autres potentialités pour les PME
- 24. Merci !!! Vosquestions Thomas Vrignaud thomas.vrignaud@ccimp.com Tél : 04 91 39 58 53 Myriam Lagha myriam.lagha@ccimp.com Tél : 04 91 39 58 52 Lise Gasnier Lise.GASNIER@solucom.fr Tél : XXXXXXXXXXXXXX
- 25. Continuons à échanger… : twitter.com/competitic : communauté competitic : lenumeriquepourmonentreprise.com
- 26. Découvrez les usagesdes TIC, les actualités, l’agenda des évènements et les entreprises de la filière TIC régionale sur le « portail des usages » Consultez le support de cette présentation : www.lenumeriquepourmonentreprise.com
- 27. La prochaine action Développer des applications mobiles : à quelles conditions ? est-ce rentable? Jeudi 30 octobre 2014
Notes de l'éditeur
- #7 EMC publie aujourd'hui les résultats de l'étude réalisée auprès de 500 décideurs français présents sur l'EMC Forum qui s'est tenu à Paris, sur les défis et les opportunités que le Big Data et la transformation de l'IT peuvent représenter pour leur entreprise. Ces résultats français consolidés avec résultats globaux collectés durant les différents EMC Forum qui se tiennent aux quatre coins du monde entre Juin et Décembre 2013. À l'occasion de l'édition parisienne d'EMC Forum, EMC organise également une table ronde avec ses partenaires Telindus et Canopy (filiale d'Atos) afin de discuter de la sûreté des entreprises françaises face aux nouveaux risques informatiques. Principales conclusions de l'enquête :En France, le Big Data conduit à une prise de décision et on constate déjà un impact significatif sur la différentiation des entreprises à l'égard de la concurrence ainsi que leur capacité à éviter les risques. · 74 % des personnes interrogées en France considèrent que les prises de décisions au sein de leur entreprise pourraient être améliorées si les données étaient mieux utilisées. Toutefois seulement 30 % conviennent que leurs équipes seniors s'appuient sur le Big Data pour prendre des décisions business novatrices.· 23 % ont réalisé des réelles avancées concurrentielles grâce à la technologie Big Data Analytics et 47 % pensent que les industries qui réussiront utiliseront des mêmes outils.· 40% des personnes interrogées affirment que le Big Data sera vital dans la détection des cyberattaques et la protection des entreprises - ce qui pourra se révéler crucial dans la mesure où seulement 62% des personnes interrogées affirment être en mesure de récupérer toutes leurs données si besoin est. Cependant, en France : · 41% des entreprises interrogées n'ont aucune intention de mettre en place des projets de Big Data.· Alors que le budget (pour 60%) était le facteur le plus important dans toute prise de décision, la raison la plus citée pour expliquer le frein à l'adoption du Big Data est le manque de visibilité sur le retour sur investissement (39%) Alors que les entreprises françaises continuent à viser l'innovation informatique afin de devenir compétitives au niveau local et global: · Les priorités métier à l'origine de la transformation de l'IT en France sont généralement les nouveaux marchés/la stratégie de ventes (35%) et l'amélioration du contrôle budgétaire (34%)· 72% des personnes sondées déclarent que leur entreprise considère les investissements technologiques comme un moyen stratégique pour atteindre ses objectifs.· 75% pensent que les compétences auront du mal à suivre le rythme de l'innovation informatique au cours des trois prochaines années.· 75 % considèrent comme un défi pour les trois prochaines années de maintenir le niveau des compétences nécessaires pour suivre le rythme des innovations informatiques au cours· 57% pensent que leur entreprise dispose du niveau de compétences et de connaissances requis pour traiter ses priorités métier avec succès.· 62 % des personnes interrogées en France estiment que le plus grand obstacle pour faire face aux priorités de l'entreprise est culturel. Jean-Michel Giordanengo - Président EMC France : « Cette étude montre que les entreprises françaises se rendent de plus en plus compte des avantages pour la transformation qu'apportent les outils analytiques de Big Data. Non seulement les dirigeants seniors se font de plus en plus à l'idée d'analyser le Big Data, mais plusieurs entreprises ont conscience des avantages conséquents en termes de compétitivité et de sécurité apportés par cette technologie. Il s'agit d'un élément essentiel de la transformation informatique, un processus assez familier pour les entreprises françaises qui ont déjà commencé à l'appliquer. La majorité des entreprises en France ont déjà lancé une campagne de virtualisation et de création d'entreprises compatibles avec le cloud et plus encore : certaines d'entre elles ont développé une infrastructure entièrement basée sur le logiciel. Cette approche, combinée avec l'analyse du Big Data, permettra d'augmenter massivement l'agilité et la compétitivité des entreprises françaises » Méthodologie de l'enquêteRéalisée au cours du Forum EMC qui s'est déroulé à Paris en novembre 2013, cette étude a été menée auprès de 457 dirigeants et DSI, architectes techniques, data scientists, et responsables du stockage et des infrastructures issus de différentes entreprises françaises. http://www.gpomag.fr/web/index.php/2013-07-22-14-06-59/salons/78-etudes/etudes/6508-big-data-et-pme-emc-devoile-les-habitudes-des-entreprises-francaises
- #14 Le Big Data concerne potentiellement tous les domaines métiers et toutes les fonctions au sein de ces domaines (logistique, marketing etc.). L’enjeu du Big Data est la prise de conscience de la valeur des données disponibles et la valorisation de ces données. Les cas d’usage restent à définir par le métier. Tout l’enjeu du Big Data est de trouver des cas d’usage significatifs pour son métier. Les secteurs à la pointe (avec des applications concrètes) sont : Le commerce et surtout l’eCommerce (particulièrement le marketing); Les télécoms; L’énergie; La Banque; La santé. Des exemples généralistes : Tarification dynamique Détection de la fraude Domaine médical : Amélioration des soins aux patients IBM : Watson : Watson devrait notamment participer à mieux cerner leurs profils génétiques et les relier à des quantités importantes de données compilées dans la littérature médicale pour aboutir à des traitements plus efficaces; Le superordinateur Watson s’était révélé aux yeux du grand public en février 2011 en remportant le jeu télévisé "Jeopardy !", au nez et à la barbe de deux champions, qui étaient, eux, humains). Dans les hôpitaux, analyse des informations collectées par les moniteurs médicaux en vue de détecter en temps réel d’éventuelles complications et alerter le personnel médical. Google a mis en place un système de surveillance qui fait la synthèse des requêtes de recherche pour fournir des estimations quasiment en temps réel sur la propagation du virus de la grille dans plusieurs pays et régions du monde. Adaptation de son réseau commercial en ciblant sa clientèle : les opérateurs de téléphonie mobile utilise les données des utilisateurs pour localiser les zones d’affluence en temps réel. Ces informations complémentaires de celles dont disposent les entreprises et les collectivités permettent d’adapter au besoin du public, leur présence physique sur le territoire, ses horaires d’ouverture, la taille des équipes Smart grid : le concept repose sur l’analyse en temps réel des données collectées à l’aode de compteurs électriques afin d’adapter la production à la consommation. Vestas (énergéticien Danois) : améliorer le positionnement des éoliennes en fonction de l’analyse de nombreux facteurs : intensité et direction du vent, données spatiales, écologiques et esthétiques… Tourisme (http://www.etourisme.info/le-big-data-au-service-des-professionnels-du-tourisme/) Appréhender la fréquentation touristique en exploitant les données collectées par le réseau de téléphonie mobile. MFG Labs a développé pour Atout France, une carte positionnant le volume des photos prises par des visiteurs provenant du Brésil, de la Russie, de l'Inde, de la Chine (BRIC) . On peut ainsi mieux appréhender la présence des touristes étrangers sur le territoire française. "social media monitoring" (écoute des réseaux sociaux) qui permet aux acteurs du tourisme à tirer profit du big data. Il permet de voir où s'expriment les consommateurs, comment ils parlent des territoires ou des produits, et quels sont leurs centres d'intérêt. Cela permet également d'identifier qui sont les influenceurs en ligne ou bien de mieux connaître les attentes. Pour Saint Gobain : - Relation client B and C : Créer une “base” de contreparties à partir de données internes (CA-CIB voire Groupe) et externes (réseaux sociaux, Wikipédia) Industries : La très forte tendance est sur la supervision des équipements : usage d’informations collectées à partir de capteurs installés sur différents équipements connectés à des fins de prévention d’incidents (Rolls Royce, la SNCF, Airbus) Analyse des séries de temps et de l’analyse de cause pour prédire les pannes de matériel ou de logiciels et leurs implications. => réduire les pannes et les interventions de dépannage. - Cas d’usage de valorisation des données de l’énergie pour la maison du future: thermostat intelligent ou l’audit énergétique des bâtiments. - Cas d’usage de Gestion des Systèmes d’Informations (source : Livre Blanc Hadoop d’IPPON) Audit/Qualités des données Historiquement le SI va cumuler des données sous des formats variables (car provenants de sources différentes) et pas toujours correctes (évolutions des règles de validation, système de saisie défaillant, ...) Elles ont donc besoin d’être consolidées avant d’être exploitées : - Uniformisation du format des données, - Correction ou purges des données incorrectes Voici les différentes phases du processus : 1. Insertion des données dans HDFS 2. Définition des règles de gestion des données (en fonction de la source, du type de données, de leur ancienneté, …) 3. Traitement parallélisé des données. 4. Écriture du résultat dans un système d’analyse (base SQL, système de fichiers) A noter que l’écriture des résultats dans un système HDFS, couplé à une utilisation de Hive permet d’exploiter au format SQL les données consolidées. Audience d’un site (Analyse des logs) Les sites marchands ont un trafic très important et un besoin de mesures d’audience et de comportement très réactif de manière à prendre des décisions rapidement pour l’animation de ce site. Cela génère un volume de données particulièrement important et se pose le problème de la performances des systèmes d’analyse de l’audience d’un site lorsqu’ils sont synchrones. C’est pourquoi Hadoop est particulièrement préconisé dans le cas d’analyse de log. Même si il n’y a pas de standard d’utilisation car cela dépend des informations présentes dans les logs on retrouve généralement les indicateurs suivant : - Le parcours type - Le temps passé sur chacune des pages - Les produits les plus consultés - Les erreurs rencontrées - Analyse des tentatives de fraude ... Il existe d’ailleurs des composant spécifiques, dédiés à l’analyse des logs comme Apache Flume voire des éditeurs spécialisés comme Cloudera ainsi que des offre SAAS sur le cloud comme Loggly. Exemple d’eBay : Le spécialiste des enchères s’appuie sur Hadoop pour interpréter les mots mal orthographiés; ce qui permet au moteur de recherche du site de faire des propositions pertinentes, même si un mot ou un nom ont été mal tapés par l’utilisateur. Sécurité : Analyse du trafic d’un site Toujours dans le cas de sites web publics, Hadoop peut être utilisé pour le monitoring de la sécurité des réseaux et détection des intrusions en capturant les paquets IP. Il existe un projet Packetpig basé sur Apache Pig, de la société Packetloop. C’est en fait un analyseur de données issues de pcap (librairie réseau) adapté pour Hadoop. Grâce à des loader java spécifiques chaque paquet est stocké sur le cluster HDFS en vue d’une analyse par le système Hadoop. En décorrélant ainsi le flux réseau en temps réel et l’analyse, ce système est quasiment sans impact sur les performances. De plus l’utilisation d’Hadoop permet de s’affranchir des volumétries importantes inhérentes à l’analyse des trames du réseau et de conserver l’historique des échanges. Parmi les possibilités offertes on trouve : - Faille de type « zero day » - Scanning des ports - Tentatives d’intrusion Paquets inhabituels (commandes jamais vues auparavant sur le réseau) Les idées libérées lors de l’atelier à La Poste Courrier : Nouvelle facture de Streetview par utilisation du réseau de facteurs. Détection de pannes des machines d’affranchissement.
- #15 A la pointe aujourd’hui, le secteur du eCommerce qui baigne déjà dans le digital 1. En premier lieu, au niveau de la communication, grâce à la surveillance et à l’analyse des conversations en ligne, le Big data permet de gérer l’e-réputation de l’entreprise et de décupler la notoriété et la visibilité de la marque. C’est l’approche qu’a utilisé Bank Of America en mettant en place un système qui permet de rassembler les requêtes similaires issues de Twitter et de les router vers le service client qui se charge de répondre. Un tel système permet de détecter rapidement les différents ensembles de réclamations sur un sujet similaire et d’y apporter une réponse personnalisée. De cette manière, Bank Of America améliore la satisfaction de ses clients et diminue le risque que certaines plaintes se transforment en phénomène viral pouvant dégrader en quelques heures l’image de l’entreprise. 2. Au niveau de la vente, le Big data c’est la possibilité de générer des leads qualifiés pour comprendre le client en temps réel et ajuster l’offre à ses besoins exacts, de saisir les opportunités de vente en identifiant les leads des communautés en temps réel et d’améliorer le réseau de distribution en identifiant quel type de client achète sur quel canal à quel moment. En utilisant une telle approche, BestMart a été capable de prédire quels seront les jeux vidéo les plus demandés des saisons à venir, quel types de clients les demanderont et où ils les achèteront. De cette manière, BestMart a mis à disposition dans ses magasins le bon nombre de jeux au bon endroit afin de répondre exactement à la demande. L’entreprise a ainsi augmenté ses ventes et la satisfaction de ses clients. 3. Au niveau marketing, l’analyse et le suivi des tendances, des comportements et des réactions des consommateurs permet d’affiner la segmentation, d’améliorer le taux de rétention, d’adapter le pricing plus précisément en fonction d’évènements et de réaction du marché et de mieux cibler les campagnes marketing et publicitaires. C’est ce type de procédé que TF1 a mis en œuvre en s’alliant à Weborama, spécialiste de la gestion des données. Le but était de créer une segmentation plus fine de son public de TV en replay grâce au Big data afin de proposer aux annonceurs des profils de cibles plus précis permettant d’améliorer l’impact des publicités. 4. Enfin le Big data permet d’optimiser la qualité de service en capitalisant sur les connaissances clients pour enrichir et corriger le support, en améliorant l’expérience client, en anticipant les réclamations et en réduisant le temps de réponse aux situations de crise. Ainsi, lors des Jeux Olympiques de Londres 2012, la société des transports londoniens TFL a utilisé une approche Big data pour anticiper les flux de voyageurs et informer ses clients en temps réel de l’état de congestion du réseau. De cette manière, elle a pu gérer son trafic en quasi instantané et réorienter les passagers vers d’autres itinéraires lorsqu’un pic d’affluence était détecté, incitant parfois les voyageurs à marcher pour leur faire gagner du temps. Avec de tels arguments, un projet d’amélioration de la relation client d’une entreprise peut difficilement s’envisager sans étudier les opportunités offertes par le Big data. Et même si un projet Big data peut s’avérer complexe aussi bien en termes de technologie que d’organisation, il s’avérera être un véritable levier de performance et de satisfaction client. http://www.solucominsight.fr/2013/12/le-big-data-au-service-de-la-relation-client/
- #18 Facebook, google sont les premiers à avoir exploiter les données avec les succès qu’on connaît. Ils sont les précurseurs de ces nouvelles philosophies technologiques.
- #19 Plaisanter sur le fait qu’on va énumérer chacune des solutions. Le marché foisonne mais il est encore très volatile.
- #20 Évoquer les fonctions de l’analyse : langage naturel, apprentissage automatique
- #22 On ne peut pas avancer sans une coordination entre métier et informatique.
- #23 Transversal qui concerne toutes les fonctions de l’entreprise et tire partie du décloisonnement des données.
- #24 Beaucoup d’applications concrètes du Big Data laisse entrevoir de belles perspectives pour le commerce, notamment à travers la valorisation de sa relation avec ses clients. Mais le Big Data offre d’autres potentialités pour les PME pour d’autres cas d’usage .