L'intelligence Client pour dynamiser le redémarrage d'activité ? C'est possible grâce aux smart data

De la reprise à la création de smart data

Avant d’évoquer la valorisation des données clients, les entreprises ont dû gérer la crise et le déconfinement. « Le mode de delivery a changé avec la généralisation du télétravail, les entreprises ont pris un virage vers un travail plus virtualisé et un usage renforcé des outils de collaboration en ligne, tout en garantissant la protection des données Client manipulées dans ce contexte avec des solutions techniques de sécurité », analyse Olivier Mallet, Practice Director, Artificial Intelligence & Analytics chez Cognizant.

Au-delà de cette réponse visant à garantir la continuité des projets en cours, l’attention a été portée sur les initiatives susceptibles d’accélérer la reprise de l’activité. Dans ce contexte, la connaissance client constitue alors un élément important. « Par exemple, si vous êtes un constructeur automobile et que vous n’avez pas vendu de voitures depuis 2 mois, la connaissance client peut vous permettre de mieux profiter des opportunités de reprise, grâce à une offre mieux ciblée que la concurrence, et plus facile à mettre en valeur », explique le responsable de Cognizant.

Si certaines entreprises disposent d’une maturité suffisante sur la valorisation et le traitement des données clients, d’autres réfléchissent encore. Ces dernières découvrent la complexité de l’opération, qui peut être source de conflit et d’incompréhension entre les métiers (le marketing par exemple) et la DSI. « Il est impératif de se poser la question de savoir ce qu’est une donnée client. Elle peut être multiple et n’est pas à un seul endroit dans le système d’information. Elle peut se trouver aussi en dehors du SI, dans le cloud ou auprès de prestataires externes », constate Denis Herriau, Country Manager d’Informatica.

Devant cette hétérogénéité de sources et de contextes, il est impératif de créer un référentiel maître sur la donnée client. « Celui-ci doit apporter une vision homogène, cohérente et de qualité en permettant au marketing de poser les questions pertinentes et de valider la qualité de l’interaction avec le client », précise le dirigeant. Sur le plan technique, « différentes couches du SI sont intégrées comme le CRM, les ERP, le customer care, des outils de marketing spécifiques », poursuit-il. Au final, en travaillant sur ce référentiel, métiers et DSI sont embarqués dans un objectif commun et participent mutuellement à l’enrichissement de cette connaissance, y compris avec de l’intelligence artificielle. « Le machine learning apporte des moyens de détecter des anomalies dans les données (data quality), mais aussi de connaître les spécificités des données client (reconnaître des numéros de cartes bancaires, des codes produits, identifier automatiquement des règles de qualité, etc.) », indique Olivier Mallet. La qualité des données n’est qu’une des caractéristiques de la gouvernance, qui doit s’enrichir des métadonnées permettant un meilleur usage de la donnée même. Il est possible de créer un data catalogue et même pour les plus matures des data factories visant à délivrer de manière industrielle des projets analytics ou IA centrés sur la donnée.

La gouvernance et la sécurité des données, des incontournables

La sensibilité des DSI sur ces sujets est forte notamment autour du concept de DICT (disponibilité, intégrité, confidentialité et traçabilité). Pour autant, « la gouvernance est un terme ambigu, car il est transverse à l’entreprise et n’est pas réservé exclusivement aux métiers », relève Denis Herriau. Les référentiels centralisés, les glossaires, les catalogues sont un apport pour cette gouvernance lorsqu’ils sont focalisés sur la confiance et la consommation des données par le plus grand nombre d’applications ou d’utilisateurs » explique David Decloux, directeur avant-vente chez Informatica qui préfère parler de « data excellence », plutôt que de data gouvernance. « Il faut avoir une vision simple et efficace de la donnée pour pouvoir appliquer facilement des politiques notamment réglementaires ». Olivier Mallet de Cognizant, abonde en soulignant que la gouvernance doit aussi être étendue à la gouvernance du lac et de son contenu ainsi qu’à la gouvernance de l’innovation en IA.

Sur la sécurité, « il faut savoir ce qu’il faut sécuriser », poursuit David Decloux. « En matière de privacy, quelles sont les données à prendre en compte en sachant que les données clients sont souvent considérées comme critiques, quels types d’actions mettre en place (en fonction du caractère privé ou public des données), etc. ». Le DSI peut être rapidement perdu. Pour les aider à y voir plus clair aussi bien sur la sécurité et la gouvernance des données clients, Informatica pousse « l’automatisation et l’IA pour une gestion scalable et continue de la gouvernance permettant de qualifier les données, leur appliquer des règles de qualité, de rapprochement et de consolidation », indique David Decloux.

Au final, la pandémie va se révéler un formidable accélérateur de la connaissance client. Plus riche, répondant à l’ultra-personnalisation des offres, l’optimisation des données clients va faire naître au sein des directions marketing, une intelligence client comme un atout gagnant de la reprise.