Big or Small Data to CRM, that is The Question ?

Par mode, par conformisme ou suivant une stratégie IT parfaitement définie, nombre d'entreprises se lancent dans le Big Data. Certaines sont ravies des retombées, d'autres, les plus nombreuses, regrettent ce choix. Focus sur les bonnes questions à se poser avant de plonger.

Après l'e-commerce, le décisionnel et le CRM, le Big Data devient tendance et beaucoup de chefs d’entreprises se prennent à rêver d’un tel outil. C’est à croire que, hormis la boule de cristal et la patte de lapin, ils ont tout essayé pour développer leur business et qu’ils sont prêts à se lancer dans les aventures les plus scabreuses pour faire preuve de nouveautés devant leurs conseils d’administration.

Il est vrai que l’explosion du e-commerce, des réseaux sociaux et de l’audience des entreprises ont eu pour conséquence de multiplier le volume comme les formats de données à des rythmes exponentiels. Toutefois, avant de commencer une telle aventure, il est pertinent de s’interroger sur l’intérêt de stocker et d’analyser un tel volume de données au travers d’une série de questionnements :

1. Objectifs poursuivis

Un projet de Big Data n’est pas anodin pour une entreprise. Il a un coût certain, peut se révéler très chronophage et les stratégies IT peuvent en être très perturbées. Dès lors, pour contrer les impatients, pour éviter les déceptions ou les fausses promesses, il est très utile d’identifier les objectifs et les raisons qui conduisent à envisager cette voie. Cette démarche sous forme d’introspection collective doit être le fruit d’une réflexion interne à l’entreprise candidate. Elle seule appréciera les enseignements futurs et profitera de la pertinence des informations. Si une aide extérieure peut s’avérer utile, elle représente à ce stade un risque de partir vers un projet chimérique et d’en perdre la raison.

2. Sens de la donnée

Disposer d’un dictionnaire ou d’une encyclopédie ne fait pas de son propriétaire un érudit. En revanche, celui-ci dispose d’une collection d’informations diverses, variées et éventuellement pertinentes à un moment donné. Certes, l’image est osée mais la réflexion demeure. Il s’agit pour le candidat au Big Data de s’assurer de la fraicheur, la richesse et de la qualité des données collectées. La réussite d’un projet Big Data passe par un nettoyage et une qualification des données existantes. Certaines seront utiles à collecter, d’autres, à supprimer sans craindre d’appauvrir le projet.

3. Optimisation et exploitation des outils IT déjà en place

La mode, la mode, la mode ! Combien d’entreprises ont cédé à la tentation du décisionnel, du CRM, du e-commerce ou de la carte de fidélité sans un réel projet parce que c’était… tendance et adopté par la concurrence ? Combien de ces projets n'ont pas réellement abouti, été optimisés ou parfaitement exploités ? Je rencontre régulièrement des entreprises fières de leurs équipements IT mais qui n’ont créé aucun lien entre les outils, et qui ne renouvellent pas leurs actions régulièrement même en matière de e-commerce. Faute de communication, faute de programme dynamique, les informations éventuellement livrées sont inexploitées. Dès lors, avant d’imaginer une solution Big Data, je leur propose une révolution culturelle autour de la donnée, de sa valeur et de l’intelligence de relier les outils avant d’en ajouter un nouveau.

Ainsi par exemple, ce groupe industriel et commercial avec plus de 700 points de ventes : un programme de fidélité inchangé depuis 10 ans, matérialisé par une carte en carton plastifié, un CRM tout juste alimenté par les adresses des clients et de quelques opérations spécifiques de vente, et une solution décisionnelle proposant uniquement des données comptables et financières. Après trois ans de remise à plat, de préparation des esprits et de réflexion autour de son organisation interne, le projet Big Data peut seulement s’envisager.

4 Small ou Big data

L’intérêt d’un Big Data est de compiler des informations issues de formats et d’horizons très divers sans se préoccuper du volume. Toutefois, il est utile de s’interroger sur la pertinence de disposer de cette collection de données. Les informations attendues ne peuvent-elles pas être obtenues à partir d’agrégats, d’échantillons ou de sondages ? Certes le travail sera différent et peut être moins complet que celui proposé. Cependant, sa rentabilité risque d’en être meilleure et le temps de mise en œuvre plus court. Tout est question de l’objectif poursuivi et le public adressé.

Ceux qui répondront positivement à toutes ces problématiques pourront penser au Big Data. Cependant, hormis certains pure players, force est de constater que les candidats au Big Data sont en France très très peu nombreux et s’activent sur des marchés mondialisés. Tout le monde n’est pas Google, un des précurseurs du Big Data en 2008...

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