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Vers une accélération de la transformation digitale et de l’analytique pour faire face à un monde en décélération [Tribune]

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DossierTRIBUNE D'EXPERTS Pour Emmanuel Dubois, directeur général des ventes et marketing et co-fondateur d’Indexima, un éditeur de logiciel français, la crise révèle plus que jamais les difficultés de la transformation digitale. Les entreprises qui ont réussi à revoir leurs chaines analytiques pour analyser leurs données sur des cycles courts à moindre coût seront celles qui pourront rester à l’écoute de leurs clients et de l’évolution de leur consommation. Sa tribune.  

Emmanuel Dubois, co-fondateur et directeur général des ventes, marketing chez Indexima
Emmanuel Dubois, co-fondateur et directeur général des ventes, marketing chez Indexima© DR

Cela fait déjà plusieurs mois que la situation sanitaire actuelle a pris le monde entier par surprise, modifiant drastiquement et durablement nos habitudes ainsi que nos modes de consommation. En fêtant le passage à la nouvelle année, nous n’avions pas imaginé devoir nous confiner chez nous au mois de mars suivant, et pourtant plus de la moitié de la population mondiale est aujourd’hui concernée par ces mesures. Tout le monde s’accorde sur le fait que la situation inédite va transformer profondément notre société, mais peu de personnes peuvent vraiment prédire à quel niveau ces changements vont vraiment s’effectuer.

Mais quelles sont les impacts au niveau des entreprises et des défis qu’elles s’efforcent de relever depuis des années sur leur transformation digitales ? D’après une étude publiée il y a une semaine par Forrester, intitulée « In Digital Transformation 2020, It’s Time To Catch Up To The First Movers », le cabinet d’études constatait que seulement 15% des entreprises interrogées en Amérique du Nord et en Europe était « avancées » au niveau de leur transformation. Quel impact la crise sanitaire a-t-elle pour les 85% qui n’ont pas encore terminé leur transition ? Nous pouvons d’ores et déjà anticiper de nombreux changements, en particulier sur les modèles analytiques à venir, pour permettre aux entreprises de s’adapter – et de survivre - dans le monde post-Covid.  

La crise sanitaire a accéléré la remise en cause des deux principaux modèles analytiques.

A l’heure actuelle, nous pouvons catégoriser le modèle analytique des entreprises en deux principales catégories. Tout d’abord, beaucoup de grandes entreprises utilisent encore l’approche traditionnelle, avec des solutions lourdes manipulant la donnée sur un cycle long mais avec l’avantage de ne pas nécessiter de gros investissements financiers. C’est le cas des grands acteurs historiques de la grande distribution qui analysent chaque semaine l’évolution des tendances de consommation de leurs clients. A l’inverse, l’approche pragmatique, davantage mise en place par les entreprises « digital natives », offrent des solutions très performantes et rapides, permettant d’analyser une grande masse de données sur des cycles courts mais nécessitant un investissement conséquent. Les applications de services de covoiturage offrent un parfait exemple, nécessitant un regard et une analyse le plus proche possible du temps réel pour répondre aux besoins de leurs utilisateurs.

Faute de trouver une solution parfaite mélangeant le meilleur des deux approches, les DSI s’accommodaient de cette situation tant bien que mal, espérant gagner un peu de temps dans leur transition digitale pour trouver une réponse plus satisfaisante à la situation. Mais c’était sans compter sur la crise actuelle en passe de bouleverser les schémas existants.

L’urgence sanitaire remet en cause l’ensemble des chaines existantes. Alors que le monde professionnel adapte ses modes de fonctionnement au jour le jour selon l’évolution de la situation, les entreprises traditionnelles ne peuvent plus se permettre d’attendre l’analyse de leurs données à un rythme hebdomadaire dans un monde où chaque jour apporte son lot de nouveautés et d’incertitudes. Que faire alors ? Fermer un site ou placer ses salariés en chômage partiel ? Les modèles traditionnels ne peuvent répondre à ces questions en moins de quelques jours. Reste alors à prendre des décisions de façon intuitive et espérant limiter les dégâts.

Les modèles pragmatiques sont en théorie mieux préparés mais souffrent d’une infrastructure informatique beaucoup trop couteuse pour faire face à la situation. Afin de pouvoir conserver au maximum les emplois de leurs salariés, certaines entreprises digital natives se sont vues obligées à stopper leur chaine analytique afin de conserver le maximum de budget indispensable à la survie de leur entreprise.

Un défi plus que jamais essentiel : analyser de grands afflux de données plus rapidement et à moindre coût

Si les entreprises réduisent les budgets d’investissement afin de préserver au maximum les emplois de leurs collaborateurs, elles ne pourront pas faire l’impasse sur l’accélération de leur transformation digitale. Si celle-ci évoluait plus ou moins rapidement dans le monde pré-Covid, elle va devoir s’accélérer dans une économie décroissante – selon les prévisions actuellement en cours. Cela représente un défi de taille pour les DSI qui vont devoir exécuter leurs projets plus rapidement et à bien moindre coût si elles ne veulent pas perdre de vue l’évolution des méthodes et moyens de consommation de leurs clients.

La situation actuelle, une nouvelle fois dans le secteur de la grande distribution, nous fournit une bonne illustration : alors que les consommateurs délaissent les hypermarchés physiques, trop éloignés de leur habitation en période de confinement, au profit des supermarchés plus proches, les géants du secteur doivent mettre en place un reporting quotidien pour surveiller l’évolution de la situation. Comment réussir à analyser des données à ce rythme ? Comment suivre en temps réel l’évolution de la consommation à travers les canaux e-commerce et le drive ? Si les grandes marques d’hypermarchés veulent rester dans la course et s’adapter aux nouvelles méthodes de consommation à la sortie du confinement, elles vont être obligées de changer leurs modèles.

Toutes ces entreprises partagent donc les mêmes défis : comprendre et anticiper les conséquences de cette crise auprès de leurs clients, et trouver les solutions adéquates pour prendre les bonnes décisions en interne. Cette étape devra obligatoirement passer par l’automatisation des processus afin de fournir les rapports de données le plus rapidement possible pour accélérer leur time-to-market.

Cette crise révèle plus que jamais les difficultés de la transformation digitale. Le passage au télétravail a révélé le niveau plus ou moins avancé des entreprises dans l’automatisation et dématérialisation de leurs process. Les entreprises qui ont réussi à revoir leurs chaines analytiques pour analyser leurs données sur des cycles courts à moindre coût seront celles qui pourront rester à l’écoute de leurs clients et de l’évolution de leur consommation.

Emmanuel Dubois est directeur général des ventes et marketing et co-fondateur d’Indexima, un éditeur de logiciel français qui permet aux entreprises d’accéder à toutes leurs données pour simplifier et accélérer l’analyse et la data science, grâce à une technologie unique d’indexation combinée à du machine learning. Emmanuel est en charge d’une équipe de cinq personnes dédiés à la vente, aux partenaires et au marketing.
Indexima permet de donner accès aux données dans l’entreprise, au plus grand nombre et en instantané. Les collaborateurs prennent alors des décisions à partir de l’exploitation des données (ventes, marché, finance etc.) et créent un avantage compétitif.
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