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Monetisation des données - Conference Big Data Paris 2015
Le document traite de la monétisation des données en tant qu'actif organisationnel, soulignant quatre modèles commerciaux clés et des opportunités de revenus significatifs, notamment dans le secteur des services financiers. Il explore les niveaux de raffinage des données, l'utilisabilité et les facteurs de valeur, en prenant l'exemple de Tesco qui utilise ses données pour améliorer ses services et augmenter sa part de marché. Enfin, il propose cinq étapes essentielles pour réussir la monétisation des données.
Monetisation des données - Conference Big Data Paris 2015
- 1. © Blue DMESAS | Diffusion interdite sans accord Monétisation des données Conférence Big Data Paris 2015 1
- 2. La Monétisation desdonnées? © Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 2 Générer un revenu, direct et/ou indirect, par l’exploitation des données, comme actif de l’organisation
- 3. Quatre Business Modelsclefs de la Monétisation des données © Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 3 Performance Marketing et Commerciale Amélioration des processus internes… Performance Opérationnelle et Financière SFR, AXA, SG, Solocal, Amazon, Tesco, … Bouygues Telecom, Orange, EDF, Toyota, Amazon, UPS, … Revenu d’amélioration Activité dédiée… Commercialisation de données brutes, enrichies, indicateurs ou data- apps Commercialisation de Produits & Services Intelligents Météo France, GERS, BIEN, Médiamétrie, Bloomberg, Twitter, Tesco, … 1000Mercis, AXA Drive, Google, SFR Geomarketing, Equifax, Intuit, … Revenu de croissance
- 4. De combien parle-t-on? ©Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 4 “By 2016, 30% of Businesses will have begun directly or indirectly monetizing their information assets via bartering or selling them outright.” Source : Gartner, 2015 “For financial services firms, the opportunity to monetize customer and transaction is new and compelling – with revenues of US$175-300 billion per year.” Source : Strategy& PwC, formely Booz&Company, Juin 2013 Le marché de la data à usage marketing et communication représente en France en 2013 1,4Md€ en France en 2013, dont la collecte et la vente de données représente 793 M€ Une croissance globale de +7% dont +14% dans le ciblage et la diffusion Source Limelight
- 5. Quel raffinage desdonnées? © Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 5 Brute Caractéristique Indicateur Prédiction Service Niveaux de raffinage des données 1 2 3 4 5 Données brutes de logs, capteurs, formulaires, … Données validées, complétées, nettoyées Données agrégées, calculées Données prédites, probabilités Données « intelligentes » Audit, détection d’incidents, … Analyse détaillée, gestion, reporting, … KPI, scores, alerte, dashboard, infographie, … Anticipation, recommandation, alerte préventive, … Processus adaptatif, règles de gestion adaptative, … Typologies de données Usages
- 6. Les constituants dela Valeur des données © Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 6 Utilisabilité Temps Précision Exhaustivité Rareté Les données sont-elles utilisables, compréhensibles, utiles pour mes besoins? La fraicheur des données permettent- elles de réagir rapidement et/ou efficacement? La granularité et la significativité des données est-elle adaptée à mes besoins? L’exhaustivité et la complétude des données correspondent-elles à mes besoins? La donnée est-elle facilement accessible et/ou largement diffusée? Structuration de données, Infographies … Remarketing en temps réel, attrition long terme, anticipation d’incident, … Ciblage comportemental, Lutte contre la fraude, personnalisation de l’expérience client, … Benchmark, indice de référence, … Avantage concurrentiel, exclusivité, …
- 7. Quels prix pourles données? © Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 7 U.K.-based supermarket giant Tesco is a prime example of a nonfinancial company that’s using data to compete effectively with traditional financial players. Until 2008, the company ran Tesco Bank as a 50/50 joint venture with the Royal Bank of Scotland. That year Tesco bought out RBS and began developing a completely new infrastructure for the business, built a new team, and brought in new expertise. The transition was not always smooth — for instance, online customers were locked out of accounts for several days in 2011 when Tesco moved data from the RBS systems to its own — but it’s now complete. To fully exploit this treasure trove of data, the company took a significant stake in Dunnhumby, a U.K. data mining firm that will help Tesco monetize the consumer data from both the retail and banking operations. At its core, Tesco Bank is underpinned by the Clubcard. The insights the bank gains from the Clubcard customer data allow the company to understand customer needs and make the most relevant offers in the store and in the bank. The Clubcard credit card rewards customers with points whenever they use their card — one Clubcard point for every £4 (US$6.12) spent. Clubcard customers can also receive preferential deals when buying Tesco Bank products — including discounts on car, home, pet, and travel insurance — and can use points to buy Tesco Bank insurance. This year, Tesco Bank gave customers around £70 million (US$107 million) worth of points to spend in the store or on Clubcard rewards. In terms of systems and IT, Tesco’s new platforms significantly improve customer service. Instant decisions are now possible on loan applications, and customers can open and fund savings accounts in just 10 minutes rather than the two weeks required in the past. The conversion is still in its early days, but Tesco’s efforts are paying dividends in the form of increased market share across a range of products. In 2009, Tesco Bank credit cards made up 9 percent of all MasterCard and Visa credit card transactions in the U.K., and by 2012 that figure had grown to 12 percent. Meanwhile, from 2008 to 2012, the company’s car insurance gross written premiums increased by 39 percent and pet insurance gross written premiums rose 44 percent. Tesco Bank, +3% Market Share, +39% Car insurance Premiums, +44% Pet Insurance Premiums Source : Strategy&, PwC Valeur Comptable Valeur d’Usage Valeur de Marché Prix des données Coût de production des données pour Tesco Clubcard Revenu incrémental estimé (« UpLift ») lié à l’utilisation des données par Tesco Bank Prix auquel Tesco ClubCard vend ses données à des tiers Valeur complète des données de Tesco ClubCard pour Tesco Bank
- 8. Quels moyens pourmonétiser les données? © Blue DME SAS | Diffusion interdite sans accord 8 Brute Caractéristique Indicateur Prédiction Service 1 2 3 4 5 Data Lake Data Lab Data Mart, Data Visualization Modèle prédictif Smart Web Service Smart Business Process Hadoop, NoSQL, Stream Processing, … Hadoop, Datawarehouse MPP, ETL, BI, … SGBD, InMemory, BI, DataViz Tool, … Data Science Studio, OpenScoring, RTD engines, Model as Code, … Data Management Platform, Data Exchange, RTB, … Types de solutions Exemples Think API
- 9. Conclusion © Blue DMESAS | Diffusion interdite sans accord 9 5 Etapes essentielles à la Monétisation des Données Par Chris Twogood, Teradata Start with Questions Look for Data Patterns Search for External Data Sharpen Your Analytics Skills Understand Your Data Monetiza- tion Identity 1 2 3 4 5
- 10. Merci!!! Julien Cabot jcabot@bluedme.com @julien_cabot 10© BlueDME SAS | Diffusion interdite sans accord