Introduction

Ce blog se penche sur l’impact des nouvelles technologies dans la recherche, la gestion et le partage de l’Information.

Suivre Intelligences Économiques, c’est découvrir pourquoi et comment la Data transforme notre manière de penser et d’agir (dans l’Entreprise et en dehors). C’est également réaliser qu’il existe de multiples rapports à l’Information, correspondant à autant de cultures, de pays, etc.

Intelligences éco

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Le marketing d’anticipation : la veille et la Data au service de la croissance

Comment anticiper les mutations de son marché ? Les « bricks and mortar »* sont-ils les seuls à craindre une « uberisation » ? J’ai tenté de répondre à ces questions en prenant un exemple concret. Nous allons voir que même les Pure Players (ici une banque en ligne) créent de nouveaux pôles chargés d’analyser et comprendre les mutations de leur marché.

Le « Marketing anticipation » répond à ce besoin vital. En véritable « organisateur du futur », il nourrit les métiers grâce à ses analyses prospectives (datamining, datascience, veille, études, etc.) et, aide ces derniers à créer des outils et services à forte valeur 1b81ff7ajoutée.

Samuel Fischer-Ledru, actuellement Directeur Marketing anticipation au sein de la banque Boursorama, répond à mes questions.

 

Pouvez-vous nous expliciter la genèse de la création de la « Direction Marketing Anticipation » chez Boursorama ? Quel est son rôle ?

Boursorama est aujourd’hui le leader français de la banque en ligne et aussi de l’information financière avec son site Boursorama.com. L’entreprise fait aujourd’hui face à des enjeux forts de conquête de parts de marché sur la banque et d’identification de leviers pour valoriser sa base client, la plus large du marché français de la banque en ligne. 

Dans un contexte de concurrence exacerbée marquée par la digitalisation rapides des réseaux traditionnels, le développement de nombreuses fintechs / « neo banques» sur des segments de marché spécifiques et l’arrivée de nouveaux acteurs des télécoms et de la distribution, Boursorama se doit de conserver son avance et continuer d’innover en apportant de la valeur à ses clients. La tentation est alors grande de lancer des initiatives tout azimut et dans l’urgence pour répondre à la concurrence.
La direction marketing anticipation est notamment née de ce besoin d’identifier de nouvelles initiatives le plus en amont possible et de les cadrer pour déterminer les plus pertinentes, en conservant les fondements de la marque et les lignes directrices de son modèle économique. L’anticipation et la structuration de l’activité marketing permettent de soutenir une croissance plus sereine de l’entreprise.

La direction marketing anticipation intervient ainsi sur quatre objectifs : la connaissance du marché et de son évolution, la connaissance des clients et prospects, l’identification, le cadrage et la priorisation de leviers marketing définis dans une stratégie marketing et l’exploitation de la data pour être plus pertinent dans la proposition de valeur et l’accompagnement des clients.

La banque en ligne a réinventé la Banque. Une banque en ligne peut-elle craindre à son tour de voir son modèle, ses offres disruptées ? Une « culture d’anticipation » n’est-elle pas inhérente à un Pure Player ?

15197478-20639929Les banques en ligne actuelles ont créé et continue de faire évoluer la relation de chacun à la banque et de manière plus globale à son argent en s’appuyant sur le digital : plus de simplicité, plus de transparence, plus d’autonomie client au coût le plus faible.

Je ne sais pas si on peut parler de disruption mais on peut s’attendre à de nombreuses évolutions du modèle à l’avenir qui pourront créer des avantages compétitifs importants. Ces évolutions viendront à mon sens d’une exploitation plus intelligente de la data pour notamment améliorer l’expérience client et proposer de nouveaux services aux clients. La capacité technologique des certains acteurs à monnayer la donnée (GAFA) ou la capacité de désintermédiation d’acteurs du retail / des paiements grâce aux évolutions réglementaires (DSP2) constituent à ce titre des points de vigilance pour une banque en ligne. De manière plus globale et peut-être à plus long terme, je pense que la blockchain peut constituer un réel élément de disruption.

Les banques en ligne n’ont bien sûr pas le monopole de ces innovations / évolutions majeures. Cependant la culture d’innovation d’un Boursorama est tellement ancrée dans son ADN que l’entreprise représente un creuset propice au développement de nouvelles initiatives. Cet état d’esprit est sans cesse nourri en cultivant l’ouverture sur notre environnement et en cherchant à garder l’agilité qui nous permet de tenter et d’aller vite dans l’exécution.

Quelle place tient et va tenir la Data dans votre BU, et plus largement au sein de Boursorama ?

Pour une banque, qui plus est en ligne, l’exploitation de la data pour mieux vendre, fidéliser, acquérir de nouveaux clients, améliorer l’efficacité opérationnelle, etc. est un actif clé. Il n’existe pas de recette miracle pour valoriser la data : pour en tirer parti il faut sans cesse être à l’écoute des évolutions technologiques, des initiatives du marché et favoriser les échanges avec les métiers pour identifier des cas d’usages (à quelles questions business la data pourrait-elle apporter des réponses?). L’équipe data marketing constituée aujourd’hui de plus de 10 data analysts et data scientists est la pièce angulaire de l’exploitation de la data chez Boursorama. Rattachée à la direction marketing anticipation, elle répond notamment aux besoins data (analyses, campagnes marketing, reporting,…) des équipes marketing, service client, opérations,… et  mène en parallèle les projets le développement de la connaissance client et les initiatives de marketing prédictif.

 

* »Entreprise du monde tangible, par opposition aux « Pure players » qui n’existent que sur Internet et aux « Click & Mortar » présentes simultanément dans l’espace réel et virtuel. »

Data & Intelligence Économique : s’adapter ou disparaître

AAEAAQAAAAAAAAgzAAAAJGYxNDc2ZWQ3LTNiNDEtNDJjNi1iNjdmLWU0NTJjNjk5ZTJiMQDans le prolongement de mon précédent article, j’ai recherché et interviewé une personne s’étant orientée, suite à une formation en Intelligence Economique, vers les métiers de la Data et de l’analytics.

Guillaume Delaby, Data & Analytics Senior Associate au sein du cabinet de conseil PwC, nous explique son parcours et, aborde les liens (pas si évidents) entre IE et Data.

Qu’est-ce qui vous a conduit à rejoindre le conseil et, plus spécifiquement, l’expertise Data, après une formation à l’EGE ?

Le conseil est un excellent moyen de découvrir en profondeur le fonctionnement de notre société – l’entreprise et, plus largement, l’économie en constituant l’un des rouages vitaux. L’intelligence économique est avant tout une discipline de la connaissance de ces rouages : des dynamiques de marché, de la concurrence, des évolutions technologiques mais, aussi, de leurs ressorts plus profonds que constituent les enjeux sociétaux, culturels, politiques ou idéologiques. Le conseil (au sens large) est un bon poste d’observation pour comprendre ces mécanismes. C’est aussi un très bon tremplin, dans un second temps, pour identifier les leviers d’action qui seront les plus favorables au progrès « matériel » de la société, en puisant dans les avantages concurrentiels qu’apportent les nouvelles technologies et, plus encore, une compréhension supérieure des attentes sociétales ou, pour le dire de façon plus synthétique bien que sans doute un peu réductrice, des besoins des clients (utilisateurs, consommateurs, etc.). Identifier ces leviers d’action est la première responsabilité de n’importe quel manager, quelle que soit sa place dans la hiérarchie de l’entreprise. C’est donc aussi celle du consultant.

L’intelligence économique trouve un certain nombre de leviers de développement dans le croisement, le recoupement et l’analyse des sources (c’est la base du « renseignement »). Parmi ces sources, il en est une, aujourd’hui, qui a une importance considérable et inévitable : c’est la data, big ou pas.

L’analyse intelligente de ces données, qu’elles soient internes à l’organisation ou enrichies par des sources externes, est un gisement d’opportunités stratégiques : c’est le B-A BA de ce qu’enseigne l’EGE mais, si j’ai rejoint la practice Data & Analytics d’un grand cabinet d’audit et de conseil, c’est aussi parce que j’ai senti le besoin de renforcer l’approche scientifique de ces données, sur laquelle l’EGE, par choix certainement, ne met pas vraiment l’accent, probablement du fait du profil de ses étudiants (majoritairement issus, comme moi, des sciences humaines plutôt que de l’ingénierie). Or, l’apprentissage statistique (machine learning), les outils de data visualisation et, plus généralement, toutes les technologies de collecte, de transformation et d’analyse de données sont aujourd’hui une voie royale de compréhension des dynamiques sociétales, concurrentielles ou politiques.     

Quelles expertises regroupe l’équipe « Data & Analytics » ? Pouvez-vous nous présenter vos principales missions ?

La practice Data & Analytics dans laquelle je travaille a pour vocation d’aider les organisations à mieux exploiter leurs données et à les analyser plus efficacement. L’objectif principal, naturellement, est de créer de la valeur pour assurer la croissance de ces organisations, en créant de nouveaux produits et services, eux-mêmes vendus ou distribués de façon innovante. Pour y parvenir, il faut du changement dans les modes de fonctionnement des organisations : apprendre à anticiper les évolutions (économiques, règlementaires, technologiques, culturelles, etc.), intégrer l’analyse de données dans les processus critiques et la prise de décision, tirer parti des technologies émergentes et utiliser les analyses opérationnelles, financières, etc., développer une culture de l’analyse de données. Ces transformations vont bien au-delà de la seule technique, des statistiques ou de la gestion des systèmes d’information : il faut aussi changer les habitudes, les manières de travailler. Gérer des risques sans cesse renouvelés (cyber-attaques, fraudes, vols, exploitations illégales de données personnelles, etc.). Concrètement, cela donne des missions aussi variées que la mise en place de modèles de maintenance prédictive auprès de compagnies aériennes, la création de compteurs électriques connectés ou bien encore l’élaboration de tableaux de bord de pilotage de l’activité pour des directions générales ou financières de grands groupes.

La qualité des données étant critique à leur bonne exploitation, il y a aussi beaucoup à faire pour aider les organisations à améliorer cette dernière.

Dans mon dernier article, j’insiste sur le fait que les étudiants ne sont pas assez formés aux nouveaux outils et enjeux de la Data. Êtes-vous en accord avec cette vision ? Quelles devraient être les premières mesures à prendre dans les formations en IE ?

L’analyse de données est de plus en plus accessible à des gens qui ne sont pas des data scientists, des statisticiens, des ingénieurs ou des experts comptables. Même s’il faut développer (ou apprendre à développer) une certaine appétence pour l’analyse quantitative ou statistique, le marché développe très rapidement des solutions accessibles à un nombre toujours grandissant d’utilisateurs.

Impossible aujourd’hui de comprendre une industrie, un marché et, je dirais même, la société elle-même, le monde dans lequel nous vivons, sans un minimum d’aisance avec l’analyse de données chiffrées. Comme tout savoir-faire, cela peut s’apprendre. Et, pour les professionnels de l’IE a fortiori, cela doit s’apprendre, sous peine d’être rapidement dépassé. Il existe aujourd’hui des langages de programmation (Python, R) et des outils de visualisation (Tableau, QlikView, Power BI, etc.) avec lesquels on peut se familiariser rapidement, moyennant un peu d’implication. Il existe surtout une masse d’information et de formations disponibles sur internet qui permettent d’apprendre en quelques mois les rudiments de l’analyse statistique, de la visualisation de données, etc., et même de développer des applications exploitant la donnée.

Pour les formations en IE, qui recrutent beaucoup d’étudiants en sciences humaines, cela peut constituer un défi (et un coût) d’intégrer des enseignements plus «techniques ». Mais un minimum d’initiation à la statistique, à l’analytics, à la data visualisation, à la business intelligence, etc. me paraît indispensable. S’y refuser reviendrait à mettre sur le marché du travail des diplômés insuffisamment armés par rapport aux véritables enjeux actuels de la guerre économique.

 

Digital et Intelligence Economique : s’adapter ou disparaître

Je vous propose aujourd’hui une réflexion sur les métiers du digital et de l’intelligence économique. Je tente de répondre à certaines questions : existe-t-il des passerelles entre ces deux mondes ? Comment va évoluer le métier de l’IE dans des écosystèmes de plus en plus digitalisés ?

Cet article reprend certains des éléments partagés lors de la dernière conférence du SYNFIE le  mars (« Métiers de l’Intelligence Economique : Les savoir-faire de l’IE au cœur des métiers de demain ») à laquelle j’ai eu la chance de participer. Je donne ici un avis plus personnel basé sur ma vision de recruteur spécialisé dans le digital.

J’adopte volontairement un ton partial afin que vous puissiez réagir : en commentaire ou sur la page Facebook officielle

1. Les experts de la Data ne sont plus les professionnels de l’IE mais les Data Scientists.

Je ne vous apprends rien mais, la digitalisation est un enjeu stratégique (pour 83% des entreprises*) et non un effet de mode. La donnée est au cœur de cette transformation : 80 % des projets y sont liés ; un chef d’entreprise sur trois utilise les données pour prendre des décisions (source IBM).

Or, une partie de l’expertise Data, portée autrefois par l’IE, a glissé du côté des experts de la Big Data et vers les nouveaux cabinets de conseil spécialisés.

Ainsi, une question se posera de plus en plus : Quelle est la valeur ajoutée d’un jeune diplômé en IE sur les métiers de la donnée ?

Se pencher aujourd’hui sur cette question, c’est anticiper les disruptions qui pourraient restreindre le champ de débouchés des étudiants en IE. Débouchés qui sont déjà relativement faibles par rapport aux nombres de jeunes qui choisissent chaque année cette voie.

Prenons l’exemple concret de la veille. Un Data Scientist a certes une grande expertise technique (il sera concrètement capable d’automatiser la collecte, mettre en place du prédictif, optimiser la visualisation, etc.) mais, il doit également avoir une bonne compréhension des enjeux business et stratégiques. Quelle place alors pour le veilleur traditionnel ? Inutile de préciser que l’Intelligence Artificiel va elle aussi bouleverser cette organisation en automatisant la collecte bien sûr mais aussi le traitement de la donnée. La veille va de plus en plus devenir une question de technicien. Bien sûr, un expert métier restera nécessaire en bout de chaîne.

Il est aussi assez malheureux de voir qu’aucun des cabinets de conseil spécialisés sur la Data (de type 55, Converteo, Ekimetrics, Artefact) a intégré de profils issus d’une formation en IE (sauf erreur de ma part).  Des liens sont à créer avec ce type d’acteurs.

Bref, ce n’est pas « demain la veille » que les diplômés en IE intégreront l’écosystème Big Data. Encore faut-il qu’ils maîtrisent déjà bien celui du Digital…

2. Quel rôle l’expert en IE peut prendre dans un écosystème digitalisé

La transformation digitale est encore trop évaluée, dans les sphères de spécialistes du secteur, sous le prisme du « risque à mesurer et à éviter » plutôt que comme opportunité. Bien sûr tout changement s’accompagne mais, aborder cette révolution uniquement sur le prisme « menace » revient à rater une belle opportunité. En effet, le responsable en IE a une place à jouer dans cette transformation, il peut être moteur du changement.

Pourquoi ? Tout simplement car les professionnels de l’IE ont des qualités intrinsèques, nécessaires pour évoluer dans des écosystèmes en mutation. « Soft skills » que je vais rechercher chez mes candidats évoluant dans le Digital. J’ai relevé quatre qualités majeures :

La première qualité commune est « le sens de la transversalité ».
L’Intelligence économique repose sur la capacité à comprendre et accompagner des équipes pluridisciplinaires et s’enrichir des approches de chaque spécialité. Elle induit donc par nature, cette « transversalité

La seconde est le goût de l’innovation

Le professionnel en IE doit garder l’expertise sur les sujets historiques tout en montant en compétence sur des sujets liés à l’innovation : l’IA, le Big Data (datavisualisation par exemple), le blockchain, etc.

La Troisième est l’humilité & la remise en question, dans un but précis : l’anticipation

Dans un contexte d’agitations fortes, la vocation du responsable IE serait de faire la part entre les effets d’annonces, et les véritables orientations stratégiques, pérennes d’un marché en pleine mutation. Le veilleur doit notamment prendre en compte le risque d’« uberisation » de son marché.

La quatrième : L’empathie

La part d’explication, de communication est importante. La transformation génère de l’angoisse, il faut donc rassurer les autres, expliquer. Un bon expert en IE se place naturellement dans cette logique d’évangélisation. Il peut également avoir un rôle de facilitateur pour faire émerger une véritable culture d’intelligence collective.

Ainsi, le Responsable IE peut être un acteur de la transformation digitale. A condition justement d’accepter le risque, pas seulement de le calculer. Le risque 0 n’existe pas. Le digital c’est une culture du « test & learn », il faut donc adopter cette méthodologie – voire aller encore plus loin en y intégrant la variable échec : « test & fail & learn ».

3. L’ouverture du champ des possibles : les nouveaux métiers à préempter

Pour élargir le champ des débouchés, créer de nouvelles passerelles entre métiers, il faut être dans une démarche d’ouverture, de « lateral thinking ».

Une formation en IE peut être également vue comme une valeur ajoutée, une formation complémentaire à un cursus diplômant « plus traditionnel » (en finance, marketing, ingénierie, etc.). Autrement dit, l’Intelligence peut être aussi perçu sous le prisme « compétence » plus que « métier ». Compétences, comme celles relevées précédemment, pouvant permettre aux professionnels de l’IE de préempter certains nouveaux métiers du digital.

Voici une liste non exhaustive de ces métiers :

  • Directeur du Marketing Anticipation

Chez les pure-players, on voit apparaître des postes « prospectifs », pour réfléchir aux relais de croissance, online et offline. Chez Boursorama par exemple ce dernier manage également une équipe de Data Scientists.

  • Innovation Manager au sein des Labs.

Plus visible au sein des groupes d’Assurance et de la Banque. Ce dernier effectue du crowd sourcing, développe la collaboration avec des académies pour développer la recherche, participe au développement de la reconnaissance et du partage de l’innovation en interne, utilise des tax incentives, etc.

  • Chargé / responsable Open Innovation

Dans le rôle consiste (en outre) à identifier des partenaires technologiques (souvent startups) aptes à faire évoluer une offre de services, de produits.

  • Consultant au sein des cabinets spécialisés de la Data et en transformation digitale

Acteurs identifiés dans la première partie (non exhaustif) auxquels on peut ajouter des cabinets de taille intermédiaire qui intègrent à la fois une dimension « stratégie » mais aussi « opérationnelle » comme les Keley, Viatys, Niji, Soft computing…. Il est plus complexes pour les profils atypiques d’intégrer les référents comme Capgemini et Accenture.

En conclusion, le digital impacte de nombreux métiers, organisations. L’IE doit anticiper ses propres mutations, conserver sa place spécifique et stratégique dans les organisations afin de jouer un rôle plus impactant dans cette transformation.

Le manque de connaissance du digital, et de formation sur le digital dans un cursus diplômant en IE est une réelle faute de la part des écoles, universités, car justement c’est un secteur où la valeur ajoutée de l’IE est pertinente. Dans quelques années il sera trop tard…