Big data et neurosciences

Entretien avec Nabil Haffad, fondateur du Groupe Archipel

« Avec le big data, le marketing entre dans une nouvelle dimension »

Depuis plusieurs années, nous parlons beaucoup de « big data », mais, concrètement, qu’est-ce que cela peut apporter au marketing ?

Le data marketing permet de nombreux progrès dans l’analyse des marchés et des consommateurs, en comprenant mieux leurs attentes et le fonctionnement de la concurrence par exemple. C’est aussi une opportunité pour améliorer la segmentation, car le traitement d’importants volumes de données permet de créer des clusters de clients et d’utilisateurs de plus en plus affinés ; ce qui n’était pas réalisable avec de petites séries de données.

Par ailleurs, le big data offre la possibilité de diriger davantage vers une vision à 360° de la relation client, dans la mesure où l’on peut mélanger des informations qui proviennent des ventes, de la communication (avec notamment les réseaux sociaux, du service client, et plus généralement de tous les points de contact de l’entreprise). 

Toutes ces informations peuvent à présent être regroupées et traitées en vue d’en extraire des « insights » qui vont venir enrichir la réflexion de l’entreprise, sa stratégie globale, et bien sûr son marketing.

Avant l’arrivée des architectures big data, il n’était pas possible de traiter autant d’informations diversifiées, pas toujours structurées, et sans lien évident entre elles. Aujourd’hui, les perspectives sont démultipliées, car cette capacité d’analyse offre des résultats inédits qui vont bénéficier à l’ensemble du mix marketing. 

Peut-on illustrer un tel usage par une entreprise ? 

Nous pouvons par exemple recueillir l’ensemble des commentaires et des discussions des clients ou des prospects d’une marque sur le web. Ces échanges portent sur de nombreux thèmes : les produits, l’expérience client, le service après-vente, les prix, les employés de l’entreprise, l’engagement de la marque… Nous allons ainsi récupérer énormément d’informations sur différents sujets et les analyser ensemble. Cela va permettre d’identifier des besoins, des problèmes, des suggestions, de nouveaux modes de consommation, de nouvelles tendances… Et tout cela va, bien entendu, enrichir le développement de la stratégie marketing.

Grâce à cette nouvelle approche, basée sur la donnée comportementale, le marketing entre dans une nouvelle dimension, en bénéficiant d’informations stratégiques qui n’étaient pas disponibles auparavant. De plus, leur analyse dans le temps, sur plusieurs années par exemple, permet de repérer des tendances qui étaient jusque-là imperceptibles, tout en parvenant à les expliquer.

Pour y parvenir, où et comment les entreprises doivent-elles recueillir ces fameuses données ?

D’une part, chaque marque dispose généralement d’une présence sur le web, à travers son site Internet et ses réseaux sociaux notamment, qui génère un certain nombre de conversations : il s’agit là d’une première source de données. D’autre part, au-delà de l’écosystème digital de la marque, les consommateurs vont aller dans des groupes et sur des pages de médias sociaux pour discuter librement de leurs expériences. Ces plateformes telles que Facebook avec ses 22 millions d’utilisateurs au Maroc ou encore Instagram ou TikTok proposent énormément de contenus et c’est à ce niveau-là que l’on va trouver la plus grande masse de données.

De même, en plus des réseaux sociaux, il est possible de récupérer des données sur les sites d’avis, tels que TripAdvisor, les « stores » d’applications (NDR : l’App Store de Apple ou le Web Store de Google par exemple), ou encore les centres de relation client des entreprises, qui peuvent également fournir des informations nombreuses et précieuses. Il existe différentes méthodes aujourd’hui pour recueillir toutes ces données et c’est généralement largement suffisant pour produire une analyse efficace. 

Ces données proviennent-elles forcément du web ou peut-on en produire par ailleurs ?

L’essentiel est de générer de la donnée, qu’elle soit spontanée sur les réseaux sociaux ou stimulée par l’entreprise en dehors. Ainsi, il est possible de mettre en place des dispositifs, tels que des jeux, des bornes interactives ou des objets connectés, pour obtenir davantage de données et les ajouter à celles déjà disponibles. Comme je le disais précédemment, il est tout à fait possible d’agréger différents types de données, structurées ou non, pour produire une analyse. On peut, par exemple, mettre des capteurs dans les rayons d’un magasin pour mesurer les flux et donc recueillir des données structurées pour ensuite les mélanger avec d’autres issues des réseaux sociaux, relatives à ce même magasin et à ces rayons. Cela enrichit l’analyse et permet de comprendre toujours plus de phénomènes. 

Cette approche nécessitant de nouvelles technologies et de nouvelles compétences, les entreprises préfèrent-elles s’équiper et recruter ou externaliser cette activité ?

Au Maroc, on observe des pratiques plutôt hybrides. Les grandes entreprises, telles que les banques, les opérateurs télécoms ou les grandes institutions, sont toutes en train d’intégrer cette approche. La plupart se font accompagner par des cabinets de conseil, puis intègrent parfois les compétences en interne si elles estiment que cela constitue un levier stratégique pour elles. 

On constate un cycle de maturité chez les entreprises. Au début, elles s’intéressent au big data pour étudier les applications possibles à travers des « use cases ». Puis, quand cela fonctionne bien, une forme d’acculturation se produit au sein du top management qui prend alors conscience de la nécessité de déployer cette démarche dans le temps et de recruter des compétences pour mener à bien cette mission. 

Souvent, ces équipes internes continuent de se faire accompagner par des prestataires, pour bénéficier d’un surplus d’expertise ou de capacités techniques par exemple.

Quant aux PME, elles vont plutôt rechercher des solutions toutes prêtes chez des prestataires externes, car elles n’ont pas, le plus souvent, les ressources pour gérer cela en interne.

Les pratiques au Maroc sont-elles très éloignées de ce qui se pratique dans les pays les plus avancés ?

On observe un léger décalage en ce qui concerne l’intégration de la data dans les organisations. À l’étranger, les entreprises les plus avancées, petites ou grandes, sont passées à des étapes supérieures qui consistent à complètement revoir l’offre de valeur proposée au client.

Au Maroc, rares sont les entreprises très avancées et beaucoup d’entre elles ont encore du mal à réaliser leur transformation digitale, ce qui constitue un frein à l’intégration du big data.

Parfois, il existe aussi un problème de perception : bien des entreprises ont voulu s’équiper sur le plan technologique, sans avoir conscience de l’ampleur du projet au-delà : il ne s’agit pas d’un simple logiciel à installer ! Ce sont des projets de collaboration, transversaux, qui nécessitent l’implication de toute l’entreprise. Faire du big data pour « faire du big data », cela n’a pas de sens : si l’on n’a pas de use case, avec une idée claire de ce que l’on veut faire, c’est forcément voué à l’échec. Il faut ainsi identifier un point métier précis que l’on veut améliorer par le big data avant de se lancer.

Selon vous, quel est le prochain défi pour rendre le big data plus opérationnel au Maroc ? 

Nous travaillons depuis près de 10 ans sur tous ces sujets et, actuellement, nous avançons notamment sur la problématique des langues. En effet, il est important, par exemple, de pouvoir intégrer la darija dans le traitement des données issues des réseaux sociaux au Maroc. Nous sommes aujourd’hui en mesure de le faire, après plus de 10 mois de travail, tout comme pour d’autres dialectes du Maghreb, sur notre plateforme Achgal. C’est un défi difficile, car, comme vous le savez, ces langues n’ont pas d’écriture formalisée et sont parfois écrites en mélangeant différents alphabets. Cette innovation est importante, parce qu’elle permet d’améliorer le data marketing en proposant une meilleure analyse des opinions et un suivi de l’e-réputation plus performant. 

Thomas Brun

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