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Vers une économie d’expérience et d’innovation

L’entreprise intelligente doit tenir compte de l’expérience utilisateur, chez ses clients comme ses collaborateurs. L’exploitation de cette donnée passe par de l’analytique temps réel et du Machine Learning. Quant à l’automatisation, elle permet d’arriver plus rapidement à la décision… et à l’innovation.

Le monde change rapidement. Prenons le cas du téléphone : nous sommes passés en moins de deux décennies d’une économie où il était vu comme un simple produit, à une économie de service (personnalisation, location…) et enfin à une économie d’expérience. Certains n’hésitent pas aujourd’hui à dépenser plus de 1000 euros dans un iPhone, pour bénéficier de l’expérience utilisateur proposée par Apple. Mais attention, car en cas de mauvaise expérience, c’est toute la marque qui en pâtit. Cela a été le cas pour Samsung, suite au retrait de certains de ses smartphones sujets à des problèmes de surchauffe et d’incendie (pour un coût supérieur à $5,3 Milliards)

Pour proposer une expérience client optimale, il faut la mesurer, puis intégrer ces données dans les processus de l’entreprise afin de prendre de meilleures décisions. Ceci permettra également de proposer de nouveaux services, de l’innovation et donc de nouveaux canaux de revenus. Par exemple, de la location de véhicules facturée à l’usage chez un constructeur automobile.

Des décisions éclairées par la data

80 % des dirigeants estiment fournir une bonne expérience à leurs clients. Mais ces derniers ne sont que 8 % à le penser. Pourquoi une telle différence ? Car une estimation basée sur l’expérience personnelle ne se montre que rarement exacte dans la réalité.

De plus en plus de décideurs sont conscients du besoin d’exploiter la data à travers l’analytique, afin de prendre de meilleures décisions. Selon KPMG, ils sont 59 % à le penser, contre 30 % précédemment. Ils sont également 79 % à comprendre l’importance de connecter l’ensemble des processus de l’entreprise et 72 % à estimer qu’il convient d’innover en permanence.

Il est donc essentiel de combiner les données des systèmes opérationnels avec les données d’expérience, afin d’évaluer le ressenti des utilisateurs. Cette économie d’expérience touche également les collaborateurs qui doivent se sentir bien dans l’entreprise. L’automatisation permettra par exemple de les libérer des tâches répétitives n’ayant que peu de valeur ajoutée et peu d’intérêt.

Au sein de l’entreprise intelligente, la Business Technology Platform de SAP va se placer entre les données d’expérience (gérées par l’Experience Management) et les données business classiques (prises en charge par l’Intelligent Suite). Elle propose une couche de gestion des données, de l’Intelligence Artificielle, de l’analytique et des services applicatifs. Si la BI traditionnelle permettait de tirer des enseignements de la data, la Business Technology Platform vise à passer le plus rapidement possible de la data à l’action.

 Lever les écueils techniques, pour innover

Pour prendre de meilleures décisions rapidement, il faut être capable de consommer les données en temps réel. Chose aujourd’hui possible avec les solutions SAP, dont SAP Analytics Cloud, qui permet aux utilisateurs de lancer leurs propres recherches sur la data. L’utilisation de l’analytique est également facilitée par son intégration directe au sein des applications métiers.

Le volume de données générées connait une croissance effrénée. Mais le nombre de personnes chargées de les exploiter ne suit pas la même progression. Le Machine Learning devient un allié essentiel pour dégrossir les analyses, la décision en bout de chaine restant dévolue à l’humain.

L’ouverture des solutions est un autre sujet clé. Il faut être capable de se connecter à tout type de données et applications tierces. SAP comme non SAP. Et il convient de proposer une architecture ouverte, basée sur des API, afin de faciliter la mise au point de nouvelles offres innovantes qui se connecteront sans peine au SI.