Vos données, une mine d'or.

Chaque donnée a une valeur potentielle

Les entreprises gèrent des volumes exponentiels de données : sur les clients, sur la chaîne logistique, sur les processus de fabrication, etc. Parallèlement, les capteurs installés sur des objets connectés –smartphones, véhicules de plus en plus autonomes, compteurs intelligents, ...  – alimentent des flux supplémentaires de Big data. Même sans être pionnières dans l’Internet des Objets, les entreprises doivent commencer par s’interroger sur la valeur de leurs données. Celles-ci sont parfois archivées ou jetées au rebus alors qu’elles ont une valeur insoupçonnée car pouvant alimenter des outils analytiques et aider la prise de décision, si pas dans l’entreprise même chez des partenaires ou des clients. Il y a fort à parier que toute donnée a de la valeur pour quelqu’un et en premier lieu pour vous.

Les données créent de nouveaux modèles d’affaires

La troisième voie de la valorisation des données, la plus ambitieuse et celle présentant le plus gros potentiel d’effet de levier, est la création de nouvelles sources de revenus en monétisant les données disponibles auprès de clients et partenaires. Cette ambition nécessite une véritable transformation de l’entreprise plus qu’une optimisation de processus existants

delaware accompagne – autant au niveau de la réflexion stratégique que de l’implémentation - des entreprises belges dans divers secteurs, de l’agriculture à la production de biens de consommation courante, qui se sont engagées dans cette voie et parviennent à générer de nouvelles sources de revenus. Il s’agit essentiellement d’entreprises B2B (ou B2B2C), démentant ainsi l’impression que les Big Data seraient l’apanage des entreprises B2C jonglant avec les données de milliers voire millions de consommateurs. Nous en avons tiré quelques précieux enseignements :

1. Identifiez un manque à combler chez vos clients ou partenaires. 

   Ne pensez pas que vos données vont se vendre comme des petits pains. Le ‘business case’ n’est pas facile à définir. Les entreprises estiment que ce sont des actifs que vous utilisez de toute façon pour améliorer vos processus internes et qui sont déjà amortis en quelque sorte. Vous devez partir de motifs de dissatisfaction ou besoins actuellement non rencontrés chez vos clients, démontrer la valeur ajoutée de vos données et adapter votre offre en fonction.

2. Pensez prédictif plutôt que descriptif

   Vos données généreront une valeur maximale si elles permettent à vos clients de passer d’un mode d’analyse descriptif (reporting) à un mode prédictif, qui anticipe des problèmes et donc réduits les coûts (de maintenance notamment).

   Pour ce faire, il convient de croiser vos données avec des données de concurrents ou partenaires et/ou les enrichir avec des open data. Le machine learning va affûter vos modèles prédictifs, pour par exemple, dans le secteur agricole, optimiser le type et la quantité d’engrais à utiliser durant telle période de l’année.
   Un tiers de confiance comme delaware peut vous aider à apporter cette valeur ajoutée dans la planification de vos activités. Ce tiers peut même endosser la responsabilité d’un modèle prescriptif, où il recommande telle ou telle action.

3. Construisez un écosystème où chacun trouve son compte.

   Pour être rentable dans le secteur B2B, la donnée doit être monétisée auprès d’un maximum d’acteurs réunis au sein d’un écosystème. Identifiez les gains d’efficacité potentiels – que ce soit l’augmentation des volumes récoltés ou de la qualité des produits - de chaque partie prenante dans la chaîne de valorisation des données. Pour garder notre exemple agricole, cette chaîne intègre les agriculteurs, un producteur agroalimentaire, un transformateur, un tiers technologique de confiance, un distributeur, voire même les propriétaires terriens.  À partir de là, définissez un seuil de rentabilité pour vos données. À partir d’un client existant dans le secteur des produits de consommation courante (FMCG), delaware a ainsi contribué à la mise sur pied d’un consortium qui lui verse une ‘performance fee’ pour la valorisation des données tandis que les bénéfices sont distribués équitablement entre les différents membres du consortium.

Bref, la monétisation des données nécessite une expertise et une certaine pensée créative pour identifier les bons effets de levier. Il s’agit de réellement se centrer sur les besoins du client et de penser ‘résultats’, y compris au niveau des modèles de facturation.

Vous souhaitez qu’un de nos spécialistes vous explique comment collecter, transformer, visualiser et valoriser vos données ? Contactez-nous !