EY nous livre un état des lieux de la maturité des entreprises françaises en matière d’exploitation des données clients et des opportunités de création de valeur. Force est de constater que la révolution Big Data n’a pas eu lieu en France.
Afin de mesurer l’avancement des entreprises en matière d’exploitation de leurs données clients, EY a construit l’Indice de Maturité Data. Cet indice agrège des comportements et faits constatés auprès des entreprises interrogées, et non leurs déclarations d'intention. Le passage au révélateur de cet indice de maturité établit un fort décalage entre le « buzz » que génère le concept flou du Big data et la réalité de la maturité des grandes entreprises. Les résultats de cette enquête, menée auprès de plus de 150 entreprises françaises, révèlent qu’en dépit d’une perception majoritairement positive, le « Big data bang » n’a pas encore eu lieu dans la réalité.
Les deux secteurs les plus matures dans l’exploitation de la data sont les TMT (Technologies, Médias, Télécoms) ainsi que celui de la distribution et des produits de grande consommation.
Le secteur des TMT est caractérisé par la quantité colossale (amplifiée avec l’Internet des objets/objets connectés) de data disponibles dans les systèmes d’information. Les TMT représentent le tiers des entreprises du panel collectant des données sociales, le quart de celles ayant recours à l’open data et constituent la deuxième industrie la plus mature en termes de sensibilisation aux aspects de privacy. L’exploitation de la data permet une optimisation inédite du business, le développement de « services intelligents » et la valorisation de données auprès de tiers. Dans les médias, les modèles analytiques à visée prédictive sont déjà largement utilisés. De nombreux sites utilisent la capacité à formuler des recommandations pertinentes à des audiences / cibles potentielles sur la base d’une analyse poussée de la data.
Le secteur de la distribution et des produits de grande consommation répond à trois enjeux opérationnels majeurs : la relation d’engagement avec le client final, la performance opérationnelle et la qualité et cohérence des données remontées par l’ensemble des entités du groupe (franchises et autres filiales). Les entreprises de ce secteur sont celles qui remontent davantage de données des réseaux sociaux (plus du tiers des entreprises concernées), éléments clés pour connaître les parcours clients. « L’amélioration de la performance commerciale » est la première raison invoquée par les entreprises du secteur, suivie de très près par « l'amélioration de la connaissance client ». La grande distribution est le secteur le plus mature en termes de mise en place des process internes de fiabilisation des données non structurées, et de sensibilisation aux aspects de privacy.
Big Data : les dix freins identifiés
1. La collecte de la data encore largement limitée aux canaux traditionnels
Les données collectées par les entreprises pour renforcer leur connaissance client et déployer des stratégies marketing en conséquence proviennent très majoritairement des systèmes traditionnels de facturation, pour 84 % des entreprises de notre panel, et d’outils CRM, pour 66 %.
2. Les données non structurées, le maillon faible de l'analyse
45 % des entreprises interrogées reconnaissent que les données collectées ne sont pas assez exploitées. 27 % des entreprises interrogées sont outillées pour fiabiliser ces données.
3. Un manque de compétences Analytiques
Plus généralement, pour 70 % des entreprises interrogées, l’ensemble des ressources dédiées au traitement des données clients représente moins de 10 personnes. Seules 6 % des entreprises du panel disposent d'effectifs dédiés à la data de plus de 50 personnes.
4. Une carence des outils de traitement des données
La majorité des grandes entreprises a conscience de la progression de ces données non structurées et de l’indispensable effort de fiabilisation. 59 % des entreprises interrogées affirment anticiper une hausse du volume de données à fiabiliser dans les 18 mois. En même temps, seules 27 % d’entre elles affirment avoir mis en place des process internes pour fiabiliser ou exploiter les données non structurées.
5. L’analyse de la data encore (trop) peu orientée vers le prédictif et le temps réel
Seules 10 % des entreprises interrogées exploitent leurs données clients à des fins prédictives et 5 % d’entre elles le font pour optimiser les process techniques permettant d’accroître rapidité d’exécution et augmentation des capacités de stockage (éléments clés pour exploiter des volumes croissants et toujours plus rapides de données et de flux d’informations).
6. Le manque de transversalité dans la gestion des projets (Big) data
39 % du panel reconnaissent que les silos internes demeurent un frein à l'exploitation optimale des données clients. Chaque métier ayant pour habitude d’utiliser et de transformer les données issues de ses bases de données pour répondre à ses propres enjeux métiers ou objectifs, le capital data ne peut pas circuler dans l’entreprise, ce qui explique une absence de vision unifiée.
7. L’absence de mesure du ROI des projets (Big) data
À ce jour, seules 29 % des entreprises interrogées considèrent que le Big data marque un tournant majeur et représente un levier de croissance. Quant à la mise en place d’un « plan d’action Big data avec des initiatives concrètes », elles ne sont que 18 % à l'avoir fait. En ce qui concerne le retour sur investissement en particulier, à ce jour, 58 % des entreprises interrogées n’ont pas cherché à quantifier la contribution des solutions à la performance de leur entreprise. Là encore, l’écart est énorme entre les plus matures (77 %) et les « non matures » (3 %).
8. Un manque de sponsorship de la direction générale
L'absence de mesure ROI, alliée à une conjoncture économique défavorable expliquent la prudence de la plupart des DG sur le sujet. La majorité des entreprises non matures considère la perception du top management comme un frein à une exploitation optimale des données au sein de leur entreprise, soit 57 % d’entre elles, contre seulement 11 % pour les plus matures.
9. La réticence à partager des données personnelles
L’enjeu de la sécurité des données, auquel s’ajoute celui de la protection de la vie privée, est la clé de l’avenir même du Big data. D’après une récente étude EY 70 % des consommateurs sont réticents à partager leurs données personnelles avec les entreprises et 49 % affirment qu’ils seront moins enclins à le faire dans les cinq années à venir.
10. Faible sensibilisation aux enjeux de sécurité et de protection de la data
Parmi les entreprises que nous avons interrogées, 30 % estiment ne pas être concernées par les enjeux de protection de la vie privée lors de l’exploitation de leurs données clients. Les entreprises identifiées comme les plus matures dans l’Indice EY de Maturité Data sont 92,3 % à considérer que la question de la protection de la vie privée est un enjeu prioritaire. Tandis que pour celles qui ont été identifiées comme moins matures, 58,6 % qui ne paraissent pas encore s’en préoccuper.
Ce qu'il faut retenir: deux tiers des entreprises françaises (63 %) considèrent que le Big data est un concept intéressant mais encore trop flou, difficile à appréhender au sein des entreprises, tant en termes de transformation organisationnelle, de stratégie, de ROI que de gestion et de formation des compétences.
Pour l’heure, la moitié des entreprises n’a pas étudié les opportunités éventuelles liées au Big data. Seules 9 % des entreprises du panel ont lancé à la fois une étude d’opportunité du Big data et mis en place une stratégie globale de gestion de leurs données clients. La moitié des entreprises interrogées reconnaît que l’absence « d’un plan d’action clair qui constitue une feuille de route pour l’ensemble de l’entreprise » est un frein à une exploitation optimale des données clients. 57 % des entreprises non matures considèrent la perception du top management comme un frein contre 11 % pour les très matures.
(Photo de Une via La Metropole)
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