Big data, bide data, smart data

Big data ou bide data ?

Avec l’apparition de la promesse big data, tout le monde se remet à parler de la donnée, de son importance et des moyens humains, techniques ou financiers à mettre en face de ce nouveau graal. Reposons les pieds sur terre et revenons quelques minutes aux basiques.

Small data is beautiful

• Qui sont nos consommateurs, nos adhérents, nos membres ?
  De quelles données sociodémographiques disposons nous ? Dans quel état sont nos données « signalétiques » ? Ces données forment le socle de base de notre relation client, or, de quelles informations dispose-t-on ? Les coordonnées sont-elles complètes, propres et à jour ? Dispose-t-on des e-mails de nos membres ? des numéros de mobiles ? A-t-on fait signer les optin nécessaires en séparant les medias et les types de messages (gestion du compte, offres marketing etc…) ?

• Qu’ont-ils acheté, utilisé, consommé ?
  Quelles sont les données comportementales disponibles ? Sont-elles propres ? Quelle est leur granularité ? Dispose t’on des données du total ticket ou du détail du panier qu’il s’agisse de produits achetés ou de services comme la musique ou un film. Sur quelle longueur d’historique porte la profondeur de ces données ?

• Ou en sont-ils de leurs points ?
  Identifie-t-on les gains des différents types de points : points standard ou bonus ? Conserve-t-on la consommation de ces points et le type de primes commandées ?

• Quelles propositions ont-ils reçu ? Ce qui les a intéressés ?
  Peut-on connaitre les communications reçues, la pression commerciale ? Peut-on déterminer leurs centres d’intérêt à travers les communications ouvertes, les coupons consommés ?

• Quels contacts avons-nous avec eux ?
  Les contacts entrants – téléphone, mails, courriers, visites en magasin ou en agence, recours au SAV - et sortants, leur nature et les messages échangés ?
• Au final
• Dispose-t-on de données synthétiques résumant la valeur, le potentiel et le profil du client ?
• A-t-on mis en place des scores d’appétence ou d’attrition ? Des segmentations ?
• L’ensemble de ces données sont elles interfacées et regroupées dans une vue 360 ?

A ce premier lot, de nouvelles données sont venus s’adjoindre 

• Avec le web, se sont ajoutées les données de circulation, les « web-analytics » : Historise t’on ces données ? Les membres, porteurs, adhérents sont-ils identifiés ? Connaît-on le chemin suivi par le client sur le site web? les produits qu’il a consultés ? Peut-on croiser ces informations avec les données comportementales (achat, consommation) ?

• Avec le mobile c’est l’explosion les données de localisation. Ces données existaient déjà pour la personnalisation de certains sites mais la connexion en mobilité via notamment les applications amplifient largement ce phénomène.

• La vague suivante provient des réseaux sociaux et des données liées aux profils et activités sur ces médias et enfin dernière vague en date; le « quantified-self ». Viendront ensuite le M2M et les objets connectés.

Enfin, autour de ces données « personnelles » viennent s’adjoindre des données qu’on peut qualifier de « contextuelles ». Ces informations « générales » sur l’environnement global, s(er)ont portées par la vague de l’open data.

•  En fait on fait déjà de l’open data sans le savoir : Le géomarketing avec l’analyse de la composition des zones géographiques (zones de chalandises de magasins ou recherche d’implantation, qualification de bases clients etc…) ; l’intégration de la météo dans les prévisions de chiffres d’affaires ou les animations commerciales ; la prise en compte de la circulation sur les GPS (et avant ça via bison-futé) sont d’ores et déjà autant des utilisations courantes de l’open data.  

Big data, big browser.

La masse d’informations collectées que l’on peut regrouper sous le terme de big data se caractérise par sa volumétrie explosive collectées, leur variabilité à savoir l’extrême diversité des formats et contenus, et la vitesse de traitement nécessaire  

• Volume : Les volumétries présentent une progression exponentielle. Le nombre de variables suivies et donc d’informations captées a augmenté drastiquement (comportement, attitudes, communications etc..).  Nous sommes, ainsi, passés d’un « bas de ticket » aux détails du panier, des produits achetés aux produits consultés, de mesures ponctuelles (achat) à des mesures continues (localisation).

• Variabilité : Au sein de ces différentes données, on devra donc intégrer d’une part des données dites structurées comme les adresses, les transactions, les connexions, etc.. et d’autre part les données « non structurées » comme des textes de mails ou de courrier, des posts ou commentaires sur les réseaux sociaux. Sans oublier, bien sur, le son, les images et les vidéos.

• Vitesse : Enfin, les flux entrants d’alimentation de données, provenant des capteurs clients, sont passés d’un mode batch au temps réel. De même les flux « sortants » que nous émettons vers le consommateur sont eux aussi passés en temps réel pour recommander un produit en fonction du produit regardé sur un site, pour imprimer un coupon en caisse qui tienne compte du caddie qui vient d’être payé, pour envoyer un message push sur une application en fonction de la localisation du porteur.

Big data ou smart data ?

·         Ces volumes, cette variabilité et cette exigence de temps réel, mettent sous tension les moyens informatiques et statistiques d’analyse de la data. La question se pose bien sur au plan informatique du stockage de ces données et des outils nécessaires pour traiter cette masse d’information.

·         Mais la question ne se pose t’elle pas avant tout au plan data-analysis de la qualité des informations, de leur pertinence et de l’utilité de ces différentes données pour créer de la valeur métier. Ne faut-il pas aussi s’interroger sur l’utilisation faite aujourd’hui des données déjà disponibles ? on parle maintenant d’’entreprise data-centric mais le « data déluge » annoncé  n’est pas déjà arrivé ?

·         Au-delà des déclarations, quelles capitalisations ont réellement été faites sur les données collectées ? Combien d’opérations réellement ciblées, d’offres différenciées, de communications segmentées s’appuient sur l’analyse des comportements et l’évaluation des potentiels clients ? Combien de scores d’appétence ou d’attrition ? Quelles mesures de la valeur client actuelle ou évaluations de la valeur potentielle guident la politique relationnelle ?

cycle de vie des programmes de fidélité

Les programmes de fidélisation sont des produits ou services comme les autres. Ils ont, eux aussi, un cycle de vie composé des 4 phases traditionnelles : « le lancement », « la période de croissance », « la phase de maturité », puis celle « du déclin ou de la réinvention ».

·        La phase de lancement est portée par la décision récente de GO-NO GO, souvent issue d’une volonté de direction, et d’un choix d’entreprise d’une orientation stratégique. La communication interne et externe est puissante. Les offres sont fortes. L’élan est donné.

·        Puis vient la phase de croissance avec un objectif de couverture du CA, et de maximisation du nombre d’adhérents. C’est la phase de conquête de nouveaux membres et le temps de la pédagogie pour les premiers adhérents. Le système est porté par l’euphorie du lancement et les moyens humains  et financiers. Coté clients, c’est la période de découverte et des offres puissantes portent l’adhésion et les premières périodes de fidélisation. La communication, les offres, la promotion tournent autour de l’axe fédérateur du programme.

·        Peu à peu le nombre d’adhésions plafonne puis diminue. C’est la phase de maturité. Coté clients on constate un début d’impatience par rapport à la vitesse d’accumulation de points voire de désillusion par rapport à la promesse d’origine. Les premiers points arrivent à péremption. Les offres sont plus rares et se font moins généreuses. Les résiliations ou les abandons commencent à devenir significatifs. A l’interne les interrogations sur le ROI ou l’efficacité apparaissent au moment des choix budgétaires. C’est la période de l’optimisation et des scores, du ciblage et des segmentations. En parallèle, la promotion monte en puissance et s’éloigne du programme en termes de communication.

·    Enfin, vient le moment crucial de la remise en cause. Le portefeuille commence à décroitre. Le recrutement s’épuise. La question de la rentabilité se pose clairement. L’appropriation interne baisse. C’est le moment des choix décisifs : réinventer le programme ou décliner.

Nombre de programmes, ont été lancés il y a quelques années et sont maintenant en période de maturité, voire au-delà. L’heure est au bilan pour cette vague qui a vu se généraliser ce type de programmes.  Evolution du programme, ou réinvention complète ? Stop ou encore ? Le moment est venu pour ces programmes relationnels de la mise à plat et des choix stratégiques. 

La fid est morte ? vive la fid !

On relève régulièrement des articles annonçant la fin de la fidélisation, des cartes de fidélité et des programmes. Les raisons invoquées sont toujours les mêmes :

·        Une multiplication des programmes, trop souvent des me-too ;

·        Une multi-fidélisation qui annulerait les efforts de chacun dans un contexte de zapping consommatoire,  d’opportunisme commercial des clients et de chasse aux promos;

·        Une « commodisation » de ces systèmes liée à la multi-détention de cartes et la multi-appartenance aux programmes ; phénomène amplifié par leur généralisation et leur trop grande ressemblance;

·        Une insatisfaction plus ou moins fortement exprimée face à un niveau de récompense perçue comme trop faible et une indifférenciation des offres et des communications qui ne remplissent pas les promesses faites à l’adhésion d’un univers de services personnalisés et offres réservées.

·        Une moindre appétence des consommateurs pour des systèmes relationnels et des récompenses aspirationnelles à long terme face à des offres de cash-back jouant sur un retour sonnant et trébuchant immédiat.

Ce contexte existe indéniablement et met sous tension le modèle. Mais il le met d’autant plus en question que ce modèle n’a que rarement été réellement appliqué sur l’intégralité de ses composantes.

·        On assiste à une « promotionalisation » des efforts commerciaux, mais avec quelle cohérence entre fidélisation et promotion ?

Quelle capitalisation d’image entre une tactique promotionnelle qui nourrit l’image prix de l’enseigne, sans doute à juste raison, et une stratégie relationnelle qui cherche à construire une relation de préférence ?

Quel équilibre s’est installé entre les contraintes d’un retour à court-terme via des opérations promotionnelles et l’enjeu d’un relationnel qui joue sur un plus long-terme ?

·        Hors le cash-back promotionnel il n’y aurait point de salut face à une consommation hésitante, une tension budgétaire palpable et des programmes relationnels qui auraient du mal à présenter un ROI.

·        Force est donc de constater qu’une part croissante des efforts commerciaux s’oriente vers ces actions promotionnelles à retour plus immédiats avec une multiplication d’animations commerciales accordant des avantages ou des offres sans lien clair et identifié aux programmes relationnels des enseignes. Ces programmes de fidélité deviennent alors au mieux le « support » de programmes promotionnels.

• Pour un consommateur, comment comprendre le lien entre son appartenance à un programme de l’enseigne et les offres qui semblent s’adresser tous ? Quand il reçoit le même jour des faibles récompenses en euros sur des produits de marque distributeur, des rewards beaucoup plus conséquents sur des produits de marque, des offres de 3+1 gratuits pour tous, et des coupons en euros dont certains sont déduits du ticket caisse et d’autres partent grossir la cagnotte ?
  
  
• Pour ce même client, ou est la personnalisation de coupons qui l’incitent pour  la « xième » fois à découvrir un drive ou un rayon sans rapport avec sa consommation. Coupons impersonnels qui iront rejoindre ceux laissés par les clients précédents en bout de caisse ?    

·        Face à cette omniprésence de la promo, quelle stratégie d’animation du programme est mise en place sur le long terme à travers des opérations commerciales et des bonus de points ? Si l’on avait trop misé sur les barèmes de base, laissant l’animation commerciale aux promotions.

Ce barème standard, trop souvent homogène, qui explose le business model s’il est trop généreux et l’on encarte beaucoup ou trop et dont il faudra expliquer la baisse le moment venu.

Ce barème standard qui, à l’inverse, implose si par contrainte de business model ou par excès de prudence le taux de générosité, fixé trop bas, est perçu comme dérisoire, que le consommateur a l’impression de ne pas « cagnotter et qu’il faudra 3 ans pour avoir une prime (alors que ses points se périment parfois au bout d’un an ?).
 

·        Et si l’on avait oublié que tout programme relationnel doit avoir une part conséquente d’animations commerciales sous forme de points bonus ?

Ces points délivrés lors d’opérations spéciales qui créent de la vie autour du programme. Quelle part de points bonus anime le programme ? Ces bonus élevés qui font faire un saut vers la prime ou vers un statut ?

·        Au final quel équilibre entre points standards et bonus et quelle stratégie de points standard différenciés constituent la colonne vertébrale du programme ?

Différenciation, le mot est lâché.

·        Les promesses de valorisation, de reconnaissance, sont-elles tenues ? Le membre ou l’adhérent se ressent-il réellement comme un client pas comme les autres ?

La caisse prioritaire l’est-elle tant que ça ? Les offres reçues par messages personnalisés sont-elles si différentes du prospectus toutes boites ? Combien d’avant-premières ? de ventes privées ?

Ces signes, ces services, ces offres, ces statuts créent des moments de vie internes aux programmes. Ils concrétisent une progression dans la relation entre le client et l’enseigne en lui envoyant un signe de reconnaissance. Ils permettent une optimisation de l’enveloppe budgétaire du programme via la prise en compte de la valeur client.

·        Quelle progressivité mettre en place entre un système d’acquisition qui doit « sédentariser » et permettre d’atteindre rapidement les premiers niveaux de récompense et un programme de valorisation qui apporte reconnaissance et affinité aux clients les plus fidèles ? Au final, rares sont les programmes présentant des statuts comme le pratiquent les compagnies aériennes.  
Qui dit différenciation pense nécessairement à la connaissance client et donc à la data. Mais cela nous emmènerait trop loin et nous en parlerons peut-être une prochaine fois.

·        Au final, à l’heure ou tout le monde parle d’échanges, de relation, de dialogues, de 2.0, donc de personnalisation et de différenciation, n’assiste t’on pas, tout naturellement, dans la fidélisation, à la fin des programmes Ford T monolithique ?

Les programmes permettent en effet de collecter des informations pour proposer des offres « enseignes » différenciées mais ils servent aussi à la reconnaissance des clients.  Ne faut-il pas aller plus loin et mieux différencier les mécanismes de récompenses ?

·        Il ne s’agirait alors sans doute pas du début de la fin des programmes de fidélité mais bien de la fin du début pour une fidélisation qui devra passer des programmes de fidélité aux programmes relationnels. 

Blog et réseaux sociaux

bonjour
J'ai décidé de mettre ce blog temporairement en pause suite au développement des réseaux sociaux (facebook, pinterest, linkedin ou viadeo, twitter ou encore google+) ou les plateformes de curation type scoop it.

Vous pouvez me retrouver sur plusieurs de ces plate-formes.

Au plaisir de se revoir ici ou ailleurs.
Cordialement
JPB

PS: I'll be back ;-)

C'est pas mon idée !: Quand une banque commercialise ses "big data"

C'est pas mon idée !: Quand une banque commercialise ses "big data": Le sujet est extrêmement sensible mais rien ne semble pouvoir arrêter la tendance : l'exploitation des données des consommateurs à des fins commerciales se développe, que ces derniers le veuillent ou non. Après le cas récent de l'opérateur Telefónica, c'est une banque qui se lance cette fois dans l'aventure.
Au premier abord, l'initiative que vient de lancer UBank peut paraître anodine. PeopleLikeU propose en effet aux australiens de comparer leurs habitudes de dépenses avec celles de leurs concitoyens. Concrètement, après avoir renseigné ses caractéristiques démographiques et économiques (sexe, âge, niveau de revenus, lieu de résidence...), le visiteur va pouvoir consulter quelques statistiques sur les personnes au profil comparable au sien, sur un ensemble de postes budgétaires (alimentation, voyages, loisirs...). la suite sur: http://cestpasmonidee.blogspot.fr/2012/11/quand-une-banque-commercialise-ses-big.html

American Express Launches Mobile App for its Bluebird Prepaid Card

American Express Launches Mobile App for its Bluebird Prepaid Card

Today, American Express released the iPhone app for its new Bluebird prepaid card which will be sold in Walmart stores and elsewhere. The app allows new customers to sign up for a Bluebird prepaid card, but in my test I was not able to get that to work (see below).

As you'd expect from American Express, the app is attractive and well designed. It includes important payment features (see inset):

Billpay

P2P payments

Request money

Mobile remote deposit

la suite sur: http://www.netbanker.com/2012/10/american_express_launches_mobile_app_for_its_bluebird_prepaid_card.html

C'est pas mon idée !: Telefónica commercialise ses "big data"

C'est pas mon idée !: Telefónica commercialise ses "big data": Vous avez certainement déjà entendu le message (y compris dans ces colonnes) : les informations que les entreprises détiennent sur leurs clients sont une mine d'or inexploitée. Les institutions financières devraient être particulièrement concernées mais la première grande société (à ma connaissance) à lancer une offre est un opérateur de télécommunications, Telefónica.....
la suite de l'article de Patrice Bernard sur
http://cestpasmonidee.blogspot.fr/2012/10/telefonica-commercialise-ses-big-data.html