Avertissement: quoi qu’on puisse lire à l’heure actuelle, peu d’organisations sont arrivées au dernier stade de la maturité data. Aussi ambitieux soit-il, c’est l’objectif ultime de la plupart des entreprises en phase de transformation. En effet, à ce stade:
- l’apprentissage automatisé est mature ;
- les données utilisées sont propres et régulièrement mises à jour ;
- les équipes opérationnelles possèdent de larges compétences en science des données.
Précédemment, les employés auront été formés à utiliser les données pour collaborer à l’interne comme à l’externe. Par exemple, avec les fournisseurs privilégiés ou les clients “B2B” qui disposent d’un accord contractuel pour l’établissement de statistiques périodiques. Les équipes opérationnelles se sont adaptées en conséquence (i.e. outil BI et tableaux de bord à leur disposition, culture data et centralisation des sources de données, gouvernance, etc.). Ces dernières fonctionnent au sein d’une structure transversale qui facilite l’utilisation des données en autonomie. Tandis que le machine learning automatise les tâches répétitives à faible valeur ajoutée, les employés se concentrent sur les activités à haute valeur ajoutée.
L’organisation transformée: l’exemple des médias
Vous voulez du concret ? Prenons le cas du customer churn (‘attrition client’ en français), un indicateur dont les médias traditionnels et électroniques sont friands. Le churn donne au fournisseur de prestations médias la probabilité de non-renouvellement d’une offre pour un client donné, ce sur les semaines ou mois à venir. Appliqué à la base de données des abonnés, un algorithme dressera la liste des clients susceptibles de se désabonner prochainement, selon leur churn rate respectif. Avec la liste des clients à risque connue, il devient possible de les cibler au moyen d’offres personnalisées.
Opérer un changement n’est jamais facile et l’utilisation d’algorithmes dans votre entreprise ne fera pas exception. Une partie des collaborateurs s’en trouvera nécessairement déstabilisée. C’est là qu’un accompagnement au changement et plusieurs phases de test pourraient s’avérer utiles.
Pour reprendre l’exemple des médias, ce n’est pas tout de disposer des listes de clients à risque. Quelle offre promotionnelle serait-elle susceptible de maintenir le plus grand nombre de churners, au moindre coût ? Pour répondre à cette question, tester des offres distinctes sur plusieurs segments clients permettra d’impliquer les équipes au front, tout en révélant la meilleure solution. La manière dont les algorithmes peuvent soutenir vos équipes sera déterminante pour la suite des opérations.
Webinaire sur l’organisation transformée.
Dans ce webinaire CALYPS est accompagnée de l’association LaData que nous avons cofondée il y a 10 ans (!) Ensemble, nous vous proposons une présentation sur l’analyse prédictive appliquée aux médias. Celle-ci sera suivie d’un échange inattendu sur le Présent & Futur de l’IA avec 2 membres de direction CALYPS :
- Marco Brienza, Président de l’association LaData, présentera son point de vue sur l’organisation transformée à travers un cas d’usage: le customer churn appliqué à un groupe média. Au menu: définition du customer churn, des 4 types de ratios applicables aux médias, description de 2 approches data [BI & AI] pour estimer le(s) taux d’attrition client.
- Mathieu Lorenzato, COO chez Calyps, abordera la construction d’un projet BI + AI sous un angle particulier: celui d’une offre pour livrer le customer churn d’un groupe média suisse qui n’a pas fonctionné. Pour quelles raisons ? Avec quelles résistances internes et quels enseignements-clés ?
- Tony Germini, CEO chez Calyps, conclura ce webinaire avec l’annonce de 2 nouveaux projets IA développés en 2024 pour 2 clients. Une organisation publique en Europe et une entreprise privée en Suisse se transforment… Quels ont été les facteurs-clés de ces succès ? Quelle(s) différence(s) entre marchés européen & suisse ? Quels faux pas éviter pour accélérer une démarche IA ?
Cliquez ici pour accéder à l’article précédent étape 4 : Prévisions ou prédictions.
Visionnez ici le Webinar sur la Maturité Data, étape 5 : L’organisation Transformée.
