Contexte
Les clients sont de plus en plus connectés et recherchent des produits et services sur mesure. Ils attendent de leurs fournisseurs une excellente qualité relationnelle qui réduit leurs efforts, montre une belle empathie, une réelle compréhension de leurs besoins et le tout… au meilleur prix. Cette excellence de la qualité relationnelle et le contrôle des coûts associés passe bien sûr par du personnel bien formé mais aussi par la réconciliation de toutes les données client. Pour des raisons d’efficacité opérationnelle : il faut tout savoir sur le client quel que soit le canal utilisé pour communiquer avec lui. Mais aussi pour des raisons légales ; le RGPD oblige les entreprises à fournir au client toutes les données qui le concernent et à les supprimer ou les transférer sur simple demande.
Le multicanal ou l’omnicanal
On appelle cette capacité de l’entreprise à pouvoir s’engager sur les différents canaux de communication le multicanal (certains parlent d’omnicanal). Il touche bien sûr la distribution mais aussi de nombreux autres secteurs comme l’industrie automobile, la banque et l’assurance : Des secteurs en mutation où les grandes institutions sont fortement challengées dans leur business model par de nouveaux acteurs dont l’absence de dette informatique et la culture orientée Data & Digital les rend agiles et rapides à déployer des innovations.
Customer Data Platform
Ces grandes institutions doivent revoir leur stratégie et leur architecture de données pour créer des services innovants et s’adapter à la concurrence. Elles doivent mettre en œuvre des solutions de stockage et d’échanges de toutes les données relatives aux clients et à leurs activités, que l’on appelle Vue client 360° ou Customer Data Platform. Ces solutions facilitent les analyses (reportings, profils clients) et la consommation de données via des API. Les consommatrices de ces données sont les équipes qui se trouvent à leur contact (forces de vente, Marketing, téléconseiller, support…) et les différentes applications proposées aux clients. Mais la mise en place d’un espace de stockage et de connecteurs n’est pas suffisante pour assurer l’agilité nécessaire au déploiement de services personnalisés et innovants.
Cette agilité vient aussi de la mise en place de nouveaux processus dit « data by design » qui permettent aux équipes de développement de créer des applications dont les données ne sont plus incomplètes ou mal conçues pour les usages d’analyse mais au contraire connues et facilement exploitables. Prenons l’exemple de la vente d’un contrat d’assurance contenant une date de création du contrat. Elle peut être mise à jour lors de l’envoi d’un premier devis, puis lors de la signature du contrat. Cette méthode rend difficile l’analyse de la performance commerciale quand on cherche à connaître la vitesse de transformation d’un devis en contrat signé… puisque la date de création du premier devis a été mise à jour ou autrement dit, écrasée ! Quand on y prête attention, la solution semble évidente : il faut créer deux dates ou distinguer physiquement le contrat du devis mais ce n’est pas forcément conforme aux règles de développement qui doivent donc évoluer pour tenir compte d’un fait important : Toute donnée peut faire l’objet d’une analyse qui nécessite d’en garder l’historique.
Data by design
Pour que l’on prête cette salutaire attention, il faut que les product owners, les architectes et les tech leads soient formés aux différents usages de la donnée (il faut notamment savoir que mesurer la vitesse de transformation permet d’agir dessus et d’augmenter le chiffre d’affaires). Les architectes data doivent fournir des règles de conception des données (modélisation, technologie, identification des données à stocker obligatoirement) et contrôler ce qui est fait dans les projets ou en déléguer ce contrôle. Nous appelons « Data by Design » ce framework qui met la donnée au cœur des projets, y compris non data. Il permet non seulement de réduire les coûts d’utilisation des données mais apporte aussi des bénéfices substantiels aux projets : Il facilite l’analyse des usages des applications (Quelles sont les fonctionnalités inutilisées par exemple) et permet d’identifier des bugs grâce à la visualisation de données incohérentes. Être Data by design est aussi un gage d’efficience car cela demande de mettre à jour les dictionnaires de données tout au long des projets ; Ce qui accélère et réduit les risques opérationnels des projets de Business Intelligence et de Datascience puisque l’on trouve plus facilement les données à sélectionner pour un usage donné ainsi que l’origine des problèmes rencontrés sur les données grâce au data lineage.
Comme tout nouveau cadre de travail, devenir Data by design demande une transformation des habitudes de conception et de développement des logiciels. Il faut donc engager cette transformation, bien sûr technologique mais aussi axée sur les processus et la culture.
L’offre Data
Notre offre Data a pour vocation de répondre à l’ensemble des points abordés dans la description que nous venons de faire et se base sur les briques suivantes :
• Framework Data By Design : processus permettant de réduire les coûts et risques opérationnels des projets et d’utiliser la donnée pour améliorer les applications (Data User Story, Dictionnaire des données).
• Architecture Data : Définir les règles de développement, sélectionner et intégrer les technologies nécessaires à l’exploitation des données.
• Customer Data Platform : Intégration de solutions de Customer Data Platform ou mise en œuvre d’une Architecture et des pipelines permettant de créer cette CDP.
• Business Intelligence Multicanal : Convergence des reportings marketing et commerciaux pour piloter l’ensemble du dispositif multicanal. Réconciliation des données marketing digital et Offline.
• Data Science : Allocation des leads basée sur des modèles prédictifs afin d’augmenter les conversions et les ventes additionnelles, réduction des risques de résiliation, segmentation des clients selon des critères plus pertinents que les simples critères démographiques.
• Data Citizenship : Former les experts métiers à l’utilisation d’outils d’Analytics avancés (BI et Datascience) et réduire les coûts liés au turnover des datascientists.
Les expertises de notre offre Data
Notre offre s’inscrit dans l’univers Astrakhan et bénéficie d’expertises reconnues qui travaillent de concert pour proposer à nos clients une prestation globale.
• La Transformation et Culture Data est supportée par nos experts en transformation digitale et notre parcours de formation au digital appelé Digital Leadership.
• L’Innovation par la donnée est supportée par nos experts en management de l’innovation et par notre laboratoire Digital Future qui réalise des veilles sur les usages et fabrique des POC.
Par ailleurs, Nos Data Architectes travaillent avec les Experts Cloud, Architectes et API Manager qui forment l’expertise historique d’Astrakhan.
Nous proposons à nos clients des cas d’usages intéressants qui ont été réalisés par des consultants d’Astrakhan, qui montrent notre capacité à résoudre des problèmes concrets de manière élégante et efficiente et nous sommes très heureux de partager nos expériences avec ceux qui le souhaitent.
Marc-Antoine Sammarcelli
Data Practice Lead
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