Ne vous laissez pas uberiser, embauchez des data scientists !

De statisticiens à data scientists… le secteur IT est en perpétuel évolution. C’est un fait : la transformation digitale est plus qu’un terme à la mode. Le nombre de néologismes et de nouveaux concepts l’attestent : uberisation, data scientists, Chief Data / Digital Officer, agile marketing, growth hacker… Dans beaucoup d’aspects, les anciens concepts évoluent de façon unique.

 

Tous les secteurs (ou presque) seraient menacés par l’«uberisation» - data scientists

Tous les secteurs (ou presque) seraient menacés par l’«uberisation». Source : Slate

 Mark Warner via Flickr CC License by

 

Les Data Sciences et le Real time marketing ne datent pas d’hier…

Data Sciences ? Quand j’ai étudié les statistiques, il y a 20 ans, je pensais devenir statisticien. J’ai découvert que je serais nommé « data miner » et que j’aurais à investiguer plusieurs domaines (algorithmique, IT, optimisation). De nos jours je suis appelé data scientist. Et – oui – on attend de moi d’avoir de nouvelles compétences (additionnelles ?) comme le hacking, la communication, la programmation fonctionnelle dans de nouveaux langages comme Scala, etc. mais le cœur de métier y est.

Real time CX ? Ce concept est loin d’être récent. La seule différence est qu’appliquer les rêves du marketing est maintenant possible. Par exemple en utilisant nos connaissances sur les données pour allouer la meilleure action / offre basée sur l’optimisation sous contraintes en temps réel. Business & Decision a participé au déploiement de telles plateformes en temps réel (Nice, Pega, Oracle RTD, …) et nous avons pu observer un réel ROI.

 

Des frontières entre les secteurs de plus en plus floues

On constate une rupture dans beaucoup de secteurs avec des frontières de plus en plus floues :

  • Entre les téléphones portables et internet : avec un iPhone qui a su capturer tant de parts de marché rapidement.
  • La combinaison entre algorithmes de recherche puissants et une touche de réseau social (filtrage collaboratif) : cela justifie le succès de Netflix et Amazon qui ont simplement amélioré l’expérience client et rendu plus user-friendly les processus de découverte de produits.
  • L’immobilier + une touche de digital : contourner les courtiers immobiliers physiques (et en retire une partie de la marge…), adapter les recherches aux intérêts des clients sur base des prix, de la position, des caractéristiques d’un bien immobilier. Cerise sur le gâteau : croisez les données des notaires, du cadastre, de la géolocalisation et des statistiques locales, demandez gentiment à vos data scientists d’en tirer le meilleur partie, grâce à ses modèles vous obtiendrez une prédiction des prix des habitations d’une impressionnante précision. Il n’est pas étonnant que l’utilisateur soit tellement ravi par les solutions en ligne.
  • L’automobile à l’ère du digital : où l’on prévient les transactions anxiogènes avec des vendeurs, la négociation des prix, les investigations préalables nécessaires et les processus de vente. Jetez un œil à Beepi et soyez sûr que nous vivrons bientôt une autre transformation digitale dans le secteur de l’automobile.

 

Data Scientists, Innovation Labs, Meet-up, Hackathons… quelques solutions à adopter pour réinventer votre entreprise

Anticiper ce qui arrivera à votre entreprise est crucial. Commencer à travailler sur sa (ré)invention devrait donc être la priorité du management. Se pose alors la question : comment commencer avec cet ambitieux projet ? Nous pensons qu’un des facteurs clé est de développer une culture de l’intrapreneuriat et d’encourager vos propres employés à y participer.

Data Scientists

L’arrivée des start-ups qui vont vous dépasser est votre cauchemar actuel ? Voici donc quelques conseils pratiques qui pourraient vous aider à mieux dormir :

  • Installez des laboratoires d’innovation (Innovation Lab) et « nourrissez » les data scientists : si ce qui compte, c’est la donnée, laissez des gens jouer avec vos propres données. Mettez tout à disposition sans devoir subir des coûts faramineux de projets de type Data Warehouse ; alimentez régulièrement avec des nouvelles données (externes par exemple).
  • Vous ne voulez pas investir dans des aspects R&D ? Externalisez ! De nombreuses communautés Data Sciences émergent. Sponsorisez les et mettez par exemple en place des hackatons.

 

Vous avez besoin d’un leader en Innovation Analytique en interne

Dans les deux cas, vous avez besoin d’un leader en Innovation Analytique en interne. Identifiez cette personne et donnez-lui accès aux ressources clé. Commencez à temps partiel avec de petits projets peut être suffisant et s’avérer fructueux. Encouragez les employés à avoir des interactions avec le monde extérieur (conférences ; meet-ups, hackathons, …). S’ils ont des interactions avec des start-ups, ils sauront identifier les tendances émergentes pour vous. S’ils élargissent leurs activités, ils pourraient imaginer pour vous de nouvelles synergies intersectorielles.

Enfin, ayez une approche RH proactive pour identifier les entrepreneurs, les embaucher et les retenir. Répondez aux attentes et besoins des innerpreneurs et vous aurez fait un pas de géant (innerpreneur est un terme inventé par Ron Rentel en 2007 pour faire référence à une personne qui a l’esprit d’entreprenariat et qui utilisera son entreprise pour trouver un épanouissement personnel (créativement, spirituellement, émotionellement) et créer un changement social).

 

  • A propos
  • Derniers articles

Il n'existe pas de commentaire pour le moment.

Laissez un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

*