ArchiMate est un langage de modélisation développé par l’Open Group, basé sur les concepts TOGAF, qui permet de partager un langage commun pour décrire, analyser et visualiser l’architecture d’entreprise. Le but ? Aider à la prise de décision des transformations de l’entreprise.
Résultat d’années de réflexions (travaux débutés en avril 2020), la nouvelle spécification ArchiMate 3.2 est publiée le 18 octobre 2022.
L’objectif de cet article est de montrer l’exhaustivité des modifications apportées par la spécification 3.2 d’ArchiMate.
Voici une synthèse de ces modifications qui seront détaillées plus bas :
La couche physique devient un composant de la couche technologie
Modification de la notation
L’ensemble des éléments ont maintenant deux notations : sous forme de boite et d’icône
Tous les éléments de la couche Implémentation et Migration sont désormais de la même couleur
Modification des méta-modèles
Reformulation des définitions de Outcome, Constraint, Business Function, Product et Technology Interface
Modification des relations dérivées
Ajout d’une règle de dérivation pour un élément Grouping
Modification majeure des restrictions
La couche physique devient un composant de la couche technologie
Jusqu’ici indépendantes, Archimate 3.2 intègre la couche Physique dans la couche Technologie.
Les modifications de la notation
Deux changements majeurs dans la notation ArchiMate sont apportés par la spécification 3.2 :
L’ensemble des éléments ont maintenant deux notations : sous forme de boite et d’icône
Tous les éléments de la couche Implémentation et Migration sont de la même couleur
Nous avons fait le travail de synthèse des modifications de la notation dans le tableau suivant :
Modification de la notation ArchiMate 3.2
Voici donc la nouvelle notation Archimate 3.2 :
Notation ArchiMate 3.2
La modification de définitions
ArchiMate 3.2 clarifie et simplifie les définitions des concepts Outcome, Constraint, Business Function, Product et Technology Interface.
Issu de la spécification ArchiMate, nous avons synthétisé l’ensemble des modifications de définitions dans ce tableau (rouge : supprimé ; vert : ajouté) :
Couche
Élément
ArchiMate 3.1
ArchiMate 3.2
Motivation
Outcome
Represents an end result.
Represents an end result, effect, or consequence of a certain state of affairs.
Motivation
Constraint
Represents a factor that limits the realization of goals.
Represents a limitation on aspects of the architecture, its implementation process, or its realization.
Business
Business Function
Represents a collection of business behavior based on a chosen set of criteria (typically required business resources and/or competencies), closely aligned to an organization, but not necessarily explicitly governed by the organization.
Represents a collection of business behavior based on a chosen set of criteria such as required business resources and/or competencies, and is managed or performed as a whole.
Business
Product
Represents a coherent collection of services and/or passive structure elements, accompanied by a contract/set of agreements, which is offered as a whole to (internal or external) customers.
Represents a coherent collection of services and/or passive structure elements, accompanied by a contract, which is offered as a whole to (internal or external) customers.
Technology
Technology Interface
Represents a point of access where technology services offered by a node can be accessed.
Represents a point of access where technology services offered by a technology internal active structure can be accessed.
La modification des méta-modèles
La spécification 3.2 modifie les méta-modèles des couches Business, Technologie, Physical, et des liens entre la couche Implémentation et Migration et l’aspect Motivation.
Voici les évolutions de ces méta-modèles :
Business Composite Elements
Technology Layer Metamodel
Technology Passive Structure Elements
Physical Elements Metamodel
Relationships of Implementation and Migration Elements with Motivation Eléments
En synthèse, les modifications des méta-modèles apportent les changements suivants :
Ajout des relations
Agrégation et Composition du Product au Contrat
Agrégation et Composition entre Node, Device, System Software, Equipment et Facility
Assignation du Device à l’Artifact
Assignation du System Software à l’Artifact
Réalisation du Matériel à l’Equipement
Composition et Agrégation du Plateau à l’Outcome
Réalisation et Influence du Work Package au Requirement
Suppression des relations
Réalisation entre des Nodes
Assignation des éléments technologiques de structure active à l’Artifact
Modification des liens d’héritage
System Software, Device, Equipment et Facility n’héritent plus du Node et héritent des éléments technologiques de structure active
Artifact, Material et Path sont des éléments technologiques de structure passive
Évolution des relations dérivées
Dans le but de réaliser des analyses d’impacts plus poussées, la spécification ArchiMate 3.1 avait introduit la notion de relation dérivée :
Si on a deux relations p(b,a):S et q(b,c):T avec a, b, c des éléments, p et q des relations respectivement de type S et T, alors on cherche à connaître la relation r de type U tel que r(a,c):U.
ArchiMate 3.1 définit :
Des règles de dérivation strictes, qui s’applique quel que soit le modèle
Des règles de dérivation potentielles, qui peuvent s’appliquer en fonction du modèle
Des restrictions sur les règles de dérivation
En complément, Archimate 3.2 :
Réécrit totalement les restrictions sur les règles de dérivation, qui étaient jusqu’ici difficiles à lire
Ajoute une règle de dérivation potentielle pour un élément Grouping : S’il existe deux relations p(b,a):S et q(b,c):T, avec S une relation de type Agrégation ou Composition, b un élément de type Grouping et T une relation de type Realization ou Assignment, alors une relation r(a,c):T pourrait être dérivée seulement si le métamodèle permet une relation T de a à c.
Conclusion
Les modifications du langage de modélisation Archimate apportées par la spécification 3.2, bien que mineures, permettent d’homogénéiser la notation, d’améliorer le méta-modèle et de supprimer des ambiguïtés par la clarification à la fois des définitions et des règles de restrictions des relations dérivées.
Il n’est pas toujours évident de s’y retrouver dans la jungle que constituent les différents comités en entreprise, et les comités d’architecture ne font pas exception. Vous êtes perdus et ne savez pas comment définir la comitologie qui répondra aux besoins de votre organisation ? Suivez le guide !
Dans cet article, nous aborderons deux grandes étapes :
la définition de la comitologie d’architecture, dans un premier temps,
suivie par un focus sur l’animation de cette comitologie.
Une comitologie utile et intéressante doit être construite pour répondre à vos objectifs
Identifier clairement les objectifs de la comitologie
Les objectifs des organisations étant très divers, il est naturel qu’une myriade de comités d’architecture différents existent :
des comités transverses ou spécifiques à un programme de transformation,
des comités de partage entre architectes,
ou des comités d’arbitrage.
L’un des écueils principaux consiste à faire surgir dans les agendas autant de comités que de champignons après les premières pluies d’automne. On voit souvent des participants occasionnels se mélanger les pinceaux avec les trois ou quatre réunions portant un nom approchant. Et s’ils ne savent pas les différencier, nul doute qu’ils ignorent leurs objectifs…
Mais dans ce cas, comment créer une comitologie d’architecture claire, lisible et utile ?
Afin de choisir la plus adaptée, il est tout d’abord capital de bien comprendre le contexte de votre entreprise et d’identifier vos objectifs. Cela peut passer par des interviews mais aussi être exploré dans le cadre d’un audit de maturité de l’architecture, qui comporte un volet sur la comitologie.
Définir ensemble la comitologie qui répond aux objectifs identifiés
Une fois les objectifs clarifiés, la construction collaborative de la comitologie peut ensuite débuter !
Rhapsodies Conseil vous aide à dessiner la comitologie qui vous conviendra le mieux en s’appuyant sur :
les éléments de contexte,
un catalogue d’exemples de comités d’architecture,
un arbre de décision.
Votre connaissance fine de l’organisation dans laquelle vous évoluez sera également précieuse et devra être prise en compte.
Vous obtiendrez à terme une description des différents comités d’architecture à mettre en place précisant :
leurs objectifs,
la fréquence à laquelle ils seront tenus,
leurs périmètres respectifs,
les différents participants.
Ces éléments seront bien sûr diffusés au sein de l’organisation pour bien expliquer le rôle du ou des comités d’architecture. Bien communiquer en amont de la mise en place des comités permettra de s’assurer que tous les participants, récurrents ou occasionnels, n’aient pas de doutes sur leurs objectifs.
Il ne reste plus qu’à les mettre en œuvre et les animer !
Pas si simple me direz-vous ? Comment s’assurer que cette comitologie soit animée de manière efficace et réponde ainsi aux objectifs de l’organisation ?
Tout en évitant à tout un chacun d’écouter distraitement d’une oreille en travaillant sur un autre sujet en parallèle ou en traînant sur son téléphone…
Eh bien, en s’appuyant sur le PMO de l’architecture !
Le PMO de l’architecture : cet acteur clé qui rend vos comités efficaces et productifs
Qui est le PMO de l’architecture ?
Ce terme de “PMO” a été dévoyé et il peut paraître n’être qu’un scribe qui n’apporte pas de vraie valeur ajoutée. Notre conviction chez Rhapsodies Conseil est la suivante : cet acteur doit avoir une culture de l’architecture d’entreprise. Il peut alors faire tellement plus pour l’équipe architecture que compléter un fichier excel une fois par mois !
Il dispose ainsi de nombreuses compétences :
bonne connaissance du SI
maîtrise de la gouvernance de l’architecture,
bon relationnel,
compréhension de l’organisation et du rôle de l’équipe d’architecture,
compréhension des enjeux projets,
connaissance des dossiers d’architecture et des modèles,
techniques d’animation de réunions.
C’est pourquoi il est le plus à même d’animer la comitologie d’architecture et de la rendre intéressante pour l’ensemble des participants, décideurs y compris.
La première activité du PMO de l’architecture : sélectionner et vérifier les dossiers d’architecture
C’est lui qui propose un ordre du jour en fonction de la maturité et du niveau d’urgence des dossiers d’architecture. Il vérifie que ceux-ci sont bien complets avant leur passage en comité. Il comprend les enjeux et peut donc appuyer les différents architectes dans la préparation de leurs dossiers. Il dispose aussi de templates de dossiers d’architecture afin de guider les architectes nouvellement arrivés dans la rédaction de leurs premiers dossiers.
Une bonne préparation avec des attendus précis, dont le PMO de l’architecture est le garant, permet d’éviter bien des désillusions en comité… Et de devoir à de nombreuses reprises rapporter les mêmes éléments complémentaires devant des participants qui ont oublié une bonne partie du sujet…
Le PMO de l’architecture est aussi en charge de l’animation des comités le jour J
L’animation des comités en tant que tels fait également partie de son rôle : il partage l’ordre du jour, suit le bon déroulement du comité, recueille les avis en séance et prend les notes explicatives. Il établit le relevé de décision et partage le compte-rendu aux différents participants.
Il peut aider à remettre le comité sur le droit chemin quand les échanges s’enlisent.
Un suivi est mis en place par le PMO pour que les décisions ne restent pas lettre morte
Suite aux comités, il réalise le suivi des dossiers en fonction des décisions :
passage en mode projet,
programmation d’un deuxième passage du dossier,
études à refaire ou à compléter.
Il établit donc les ordres du jour des prochains comités.
Ce suivi fin des ordres du jour permet d’éviter ce que l’on voit parfois :
un ordre du jour déformé car il a été mal compris par la personne chargée du suivi,
la présentation d’un sujet devant des décideurs qui ont oublié l’avoir demandé.
Il peut identifier les décisions qui donnent lieu à de la dette et en faire le suivi.
De plus, connaissant les différents dossiers en cours, il maîtrise les dépendances entre les sujets. Il est donc à même de prévenir les architectes dont les sujets peuvent être impactés par les décisions du comité. Le PMO de l’architecture ayant une vision globale de l’avancement des sujets, il peut créer du lien entre les architectes. Cela permet aussi d’assurer que l’ensemble des décisions prises lors des comités restent cohérentes.
Le PMO de l’architecture participe également à l’amélioration continue de la gouvernance de l’architecture
Enfin, son rôle transverse lui permet de construire le reporting de la comitologie : il suit le nombre de dossiers qui passent en comité, les décisions et les avis émis… Il peut alors proposer des améliorations de la comitologie afin d’optimiser la gouvernance de l’architecture. Il pourra donc vous aider à ajuster la comitologie si nécessaire en fonction de ce qu’il observe en comité et des issues des présentations.
J’ai tenu ce rôle pendant 1 an et eu la chance de travailler avec des collègues qui avaient aussi tenu ce rôle. J’espère que cette synthèse vous sera utile et que vous connaissez désormais mieux le PMO de l’architecture, cet acteur qui garantit le succès de vos comités. N’hésitez pas à nous contacter pour échanger sur vos retours d’expérience.
Cet outil, issu de la Socio-dynamique, permet d’identifier le niveau d’adhésion des partenaires (collaborateurs impactés) d’un projet. Elle est très pertinente pour évaluer les impacts d’une transformation et d’envisager une démarche d’accompagnement au changement. Simple à appréhender, mais pas si simple à exploiter, nous l’avons appliqué aux Avengers pour illustrer de manière ludique son utilisation.
Dans un projet de transformation, nous étudions quelquefois l’environnement avant de pouvoir proposer une stratégie de conduite du changement. Nous disposons de plusieurs outils pour identifier les potentiels contributeurs du projet de changement et assurer la réussite de ce dernier. Dans l’un de ces outils, nous retrouvons la matrice socio dynamique des acteurs :
Mais qu’est ce que c’est ? Comment procéder avec cette matrice ?
Et si nous tentions d’appliquer cette matrice à un sujet culturel, pouvant intéresser les plus grands comme les plus petits, je veux bien sûr parler des super-héros ! Marvel nous procure depuis des années la quantité nécessaire d’informations pour pouvoir mettre en œuvre cette matrice ; je vous propose donc de faire une analyse socio dynamique d’acteurs Marvel lors du projet de Thanos.
Quel est le projet ? Qui le porte ?
Pour rappel, quel est donc ce projet en 1 phrase ? Thanos désire recueillir les six pierres d’infinité (ayant le plus de pouvoir dans l’univers) pour exaucer son vœu, qui plus est, supprimer la moitié de l’univers pour rétablir l’équilibre, en un claquement de doigts. Le projet des super-héros est donc d’arrêter Thanos.
[SPOILER ALERT] Les super-héros tentent par le combat d’arrêter Thanos mais il est déjà doté d’une puissance inimaginable. Dr Strange constate, grâce à la pierre d’infinité du temps, que les Avengers n’ont qu’une seule chance sur plusieurs millions de l’emporter. Cependant, Thanos parvient à réunir les pierres et élimine la moitié de l’univers. Les super héros, plus de 4 ans après le claquement de doigt de Thanos, parviennent à remonter dans le temps pour réunir les 6 pierres d’infinité. Durant le combat final, Dr Strange rappelle à Iron Man qu’ils n’ont qu’une seule chance de l’emporter, le conduisant à accepter son sacrifice en utilisant lui-même les pierres d’infinité pour détruire Thanos.
Passons maintenant en revue l’ensemble des acteurs concernés par notre matrice :
Maintenant que nous avons identifié notre population, nous allons passer à l’étape suivante : la récolte d’informations.
Comment procéder à l’analyse sociodynamique ?
Généralement, nous débutons par des entretiens avec des personnes ciblées en rapport avec le projet final (les populations impactées, les différents métiers, statuts, les localisations différentes). Dans ce contexte cinématographique, nous avons re-visionné la saga Marvel pour cerner chacun des personnages et identifier leurs comportements, vis-à-vis du projet d’arrêter Thanos pour sauver l’univers.
Nous identifions donc les profils et postures de chacun des personnages en rapport avec l’objectif du projet ; ses tâches, ses réactions, ses collaborations. L’objectif de la matrice sociodynamique n’étant pas de mettre les personnes dans des cases, mais bien de répartir les populations par ambition afin de construire nos actions de changement ensuite (formation, communication, co-construction, coaching éventuels). Ce livrable est donc à prendre avec des pincettes et à ne faire circuler qu’à une population très restreinte et engagée dans l’accompagnement du changement en cours, pour la simple et bonne raison que nous nous basons principalement sur du ressenti et que la matrice peut être interprétée de plusieurs manières.
Voici le résultat de notre analyse dans le cas des Avengers :
Captain America (Steve Rogers) : Leader charismatique doté d’une force surhumaine, fin stratège militaire ayant le sens du sacrifice. Il se prend la tête avec Iron man car il a tendance à faire passer son équipe avant le collectif. Il n’oublie pas la mission mais il ne laissera personne derrière, même si ça compromet les objectifs principaux de la mission (cf. son ami Bucky, le soldat de l’hiver, cf. Wanda). C’est donc un “engagé”.
Iron Man (Tony Stark) : Génie électron-libre et égocentrique, ingérable, leader dans ses idées. Quand il a un projet en tête, il le met en œuvre peu importe l’avis des autres, et les risques du projet. Gros sens du sacrifice. Bourreau du travail. C’est un « déchiré ».
Black Widow (Natasha Romanoff) : Soldat redoutable, elle suit principalement les ordres, qui plus est, ceux de sa hiérarchie. Elle fait partie d’une « équipe », pour autant elle n’hésitera pas à avoir recours à son libre arbitre pour suivre une cause qu’elle estime juste. Elle est “constructive”.
Thor : Dieu du tonnerre doté d’un brushing incroyable, il a l’âme d’un leader mais ne veut pas l’être. Il a une grosse voix mais reste un “hésitant”. Il suit le groupe.
Hulk (Bruce Banner) : Génie se battant avec lui-même. Bruce Banner serait plutôt un suiveur, un intellectuel qui apporte des solutions à l’équipe alors que Hulk, quasiment immortel, reste un suiveur par rapport à un collectif afin de mettre ses capacités physiques au service des autres. Il est plus ingérable quand il est Hulk. C’est un “hésitant”.
Dr Strange : Focalisé sur la mission à long terme (protéger le monde et la pierre du temps qu’il détient) uniquement. Il n’hésite pas à faire passer au second plan tout autre priorité (la sécurité de son équipe) et à enfreindre des règles qu’il revendique par ailleurs s’il considère que cela peut mener à la réussite de son objectif à long terme. Il ne dévoile pas sa stratégie par peur de la faire échouer. Il se fiche de toute validation du groupe. C’est lui qui amène le projet à sa réussite de façon “dirty”. C’est un « irréductible ».
Captain Marvel : Pouvoir cosmique au service des autres. Elle est occupée par les autres problématiques galactiques et n’est pas très présente. C’est un “aligné”.
Starlord (Peter Quill) : Mi humain, mi celeste. Il est bien dans un groupe et se sent porteur à l’intérieur. Il cherche l’approbation des autres tout le temps et devient un élément “déchiré” quand il tombe amoureux de Gamora. Il va mettre à risque tout le plan pour tuer Thanos pour Gamora.
Groot :“Passif”, il collabore.
Mantis :“Passive”, elle collabore.
Ant-man (Scott Lang) : Il a de très bonnes idées mais ne sait pas comment les mettre en œuvre. Il est fan de Steve Rogers et suit les ordres du collectif. C’est un “constructif”.
Spider man (Peter Parker) : Pris sous l’aile d’Iron Man, ce jeune garçon est prêt à tout pour qu’on soit fier de lui. Il s’engage dans le collectif et a un sens du sacrifice. Il est un “constructif” car il n’écoute pas tout le temps les demandes qu’on lui fait.
Black Panther (t’challa) :“Engagé” pour sa nation et pour le projet !
Visualisation de l’analyse sur la matrice sociodynamique :
Le livrable : la matrice sociodynamique
La matrice n’est pas le genre de livrable à envoyer par mail sans voix off. Une présentation de toute la démarche et des réflexions menant à ces résultats sont nécessaires pour la compréhension du chef de projet ou du sponsor.
Toutes les théories de conduite du changement et de gestion de projet nous amènent très souvent, selon le contexte, à nous concentrer sur les “engagés” dans le projet et le ventre mou (nous y retrouvons les passifs, les hésitants notamment). Toutefois, d’autres pratiques d’accompagnement amèneraient à se concentrer sur les « irréductibles » et les “déchirés” pour la simple et bonne raison qu’ils tiennent un pouvoir. Ils ne sont pas d’accord et ils sont leaders là-dedans. Ils voient les changements sous un autre prisme et il est dommage de laisser de côté des éléments de réflexion pouvant mener à une réussite collective. Ils détiennent souvent la clé de la réussite du projet (au lieu de seulement réduire leurs postures à du sabotage).
Il est intéressant de constater que c’est ce qu’il se passe dans cette matrice Marvel : le projet de Thanos échoue grâce au sacrifice d’Iron man et d’une information si fortement retenue par Dr Strange. Etonnant non ? Ils étaient pourtant aux antipodes de la collaboration “classique”, pour autant, ils communiquent. L’ensemble des Avengers participent et ont une place très importante dans le projet, comme chacun des salariés d’une entreprise. La réussite finale du projet est la connivence de tous ces acteurs, humains, avec leurs propres problématiques et leurs propres manières de fonctionner. Avons-nous quelques pratiques et idées reçues à ruminer lors de nos prochaines missions ? Bien sûr, nous sommes sur l’exemple d’un contexte cinématographique, mais pensez-vous que cela s’éloigne vraiment de la réalité ?
L’objectif premier est d’attiser la réflexion de fond sur la gestion d’un changement ou d’un projet afin d’accompagner nos clients de la manière la plus pertinente possible. Tout l’environnement et chaque individu détient une force qu’il peut mettre à disposition du projet.
L’exercice tend à avoir une vue plus systémique et plus humaine, bien que la récolte d’informations reste très subjective.
Il en est de même en application aux Avengers, chaque fan des Marvel pourraient avoir une perception différente et ne pas être d’accord avec le positionnement des Avengers dans la matrice qui vient d’être effectuée. Etes-vous toutefois d’accord avec l’analyse finale ? Débattre et se concentrer sur l’environnement systémique d’un projet mène à des actions plus ciblées. Le deuil, les erreurs, les changements de dernière minute, les imprévus font partie d’un projet, c’est ce que nous pouvons remarquer également sur plusieurs films Marvel en rapport avec le projet d’arrêter Thanos. Facile à dire, difficile à mettre en place, la matrice sociodynamique est une aide à la prise de recul et c’est pour cela que nous accompagnons nos clients si bien, nous veillons à tous les éléments d’un projet, son histoire comprise.
Disposer d’une bonne connaissance client est la pierre angulaire d’une expérience client réussie. Il s’agit du premier facteur clé de succès de l’omnicanalitéque nous avions évoqué dans un précédent article.
L’omnicanalité place le client et ses points de contacts au centre de la stratégie d’expérience client. C’est à partir de la connaissance du client que se définit l’ambition de marque d’une entreprise orientée client. Les points de contact offerts sont alors conçus pour répondre à cette promesse de marque. L’orientation produit n’est aujourd’hui plus d’actualité ; l’orientation client remet le client au centre des premières préoccupations de l’entreprise. En outre, l’orientation client suppose naturellement de bien connaître son client.
Nous comprenons ainsi l’enjeu de disposer d’une connaissance client pertinente et complète.
Mais que signifie bien connaître son client ? Comment se construit cette connaissance client ?
La connaissance client est un vaste domaine que nous vous proposons d’explorer dans cet article.
1. Identifier les données utiles et mettre en place des mesures de collecte ciblées
Les données client identifiées comme utiles peuvent couvrir un large éventail : données démographiques, de qualification, de consommation, de navigation, de sollicitation, de retours aux sollicitations, etc. Selon le secteur d’activité et la dimension du parc clients, ces données peuvent occuper un volume plus ou moins important. Dans l’ère du numérique durable et dans un souci d’efficacité opérationnelle, il devient aujourd’hui essentiel de bien sélectionner les données utiles qui permettent de répondre aux problématiques métier définies du marketing et du commerce. L’objectif est effectivement de cibler la « good Data », à la différence de la « full Data ».
Des mesures de collecte doivent ensuite être mises en place pour récupérer cette « good Data ». Ces données sont récupérées de deux manières : manuellement ou automatiquement. Les mesures de collecte manuelles adressent les collaborateurs amenés à interagir avec les clients. L’interaction avec le client est une opportunité à ne pas rater pour recueillir de l’information pertinente sur votre client : ses données de contact, ses centres d’intérêts, ses préférences de canal, etc. Les mesures de collecte automatique concernent les systèmes du front ou d’applications tierces, qui récupèrent automatiquement des données. Ces données sont par exemple issues du tunnel d’achat web ou d’une connexion d’un client sur son espace. Il peut s’agir de cookies (récoltés bien entendu avec consentement, à noter que l’utilisation des cookies tiers ne sera bientôt plus autorisée). Dans ce cas, les parcours doivent être réfléchis en amont pour identifier quelles données sont à récupérer et permettre par la suite cette récupération.
2. Demander directement à vos clients ce qu’ils souhaitent !
Si vous souhaitez connaître ce que pensent vos clients, leurs impressions, ou leurs attentes (en termes de produit, mais aussi d’expérience), il suffit parfois de leur demander ! Pour cela, plusieurs techniques existent.Au niveau du client, il est par exemple possible d’insérer sur son parcours web des questions bien choisies qui permettent ainsi de lui proposer les pages, les offres ou produits répondant à son besoin. Les réponses à ces questions sont par ailleurs enregistrées et pourront servir pour la prochaine visite. Attention bien entendu à ne pas alourdir le parcours. C’est une technique à utiliser avec parcimonie. Il est également recommandé d’envoyer un questionnaire de satisfaction après chaque interaction afin de récupérer le retour du client sur son expérience. Ce type d’enquête peut être qualifié de transactionnelle, car elle fait suite à une transaction entre le client et l’entreprise.
Au niveau de votre base de clients, une bonne pratique consiste à régulièrement la sonder, avec des enquêtes ou des baromètres. Ces enquêtes permettent d’avoir un avis général sur la marque et non sur un cas d’usage précis. Elles ne sont en outre pas nominatives. Il s’agit là d’enquêtes relationnelles. Les résultats sont globaux, ils donnent une température générale d’appréciation de votre marque. Les indicateurs les plus classiques issus de ce type d’enquête sont les taux de satisfaction et le NPS (Net Promoter Score). Ce type de données, marqueurs de la perception de vos clients, sont appelées des « Insights ».
Pour affiner vos produits ou parcours ou trouver des solutions à vos points de douleur, il reste enfin la possibilité de convier un échantillon représentatif de votre base clients pour un ou plusieurs ateliers de travail. Il s’agit là de Focus Groups. Les travaux en direct avec des clients sont très bénéfiques, car ils permettent de mettre en évidence des impressions ou intuitions faussées, parfois nourries au sein de l’entreprise en raison d’un manque de prise de recul.
3. Faire parler vos données client : calculs et rapprochements
Les nouvelles technologies ont évolué extrêmement vite ces dernières années, pour permettre aux entreprises de stocker et d’analyser des données dont le volume croît de manière exponentielle. C’est ainsi qu’est apparue la notion de « Big Data ». Les nouveaux usages, dont la digitalisation de parcours, sont entre autres à l’origine de ce volume grandissant. Ces données sont souvent éparpillées dans plusieurs systèmes (DMP, CRM, ERP, ITSM,…), ce qui nécessite un travail de centralisation et de traitement pour les rendre exploitables. Bien entendu, les modalités de stockage et de purge de ces données doivent être réfléchies pour répondre aux enjeux du numérique durable et aux contraintes RGDP qui sont abordées plus bas dans cet article. Ces données (bien choisies en amont) constituent tout de même une vraie mine d’or pour qui sait les faire parler.
Faire parler les données, c’est construire de nouvelles données à partir de données dites « brutes ». Il peut s’agir d’indicateurs (ex : panier moyen), de segments (ex : RFM – Récence, Fréquence, Montant), ou de simples calculs (ex : nombre de mois depuis le dernier achat). Le calcul de ce type de données fait suite à la réflexion des équipes du marketing client. Ce type de données vient ainsi soutenir leur stratégie client. L’analyse poussée de ces données de masse, opérée par des spécialistes tels que des Data Scientists, permet aussi d’identifier des rapprochements qui peuvent parfois être surprenants. Le cas d’école le plus connu est la mise en évidence du lien entre l’achat de couches pour bébé et de bières par les jeunes papas dans une grande surface américaine. L’analyse poussée de gros volumes de données permet donc de décrypter finement les comportements client, et déceler des clés de compréhension pour favoriser le cross-selling, l’up-selling ou simplement améliorer l’expérience client, et ainsi fidéliser.
4. Bien visualiser et communiquer vos données pour mieux décider
La mise en visualisation des données est une étape cruciale à ne pas négliger. Une fois les données client récoltées et travaillées pour mieux comprendre le comportement de vos clients et leurs attentes, il est nécessaire de pouvoir visualiser ces données régulièrement pour identifier les évolutions et ajuster votre stratégie de relation client. Pour cela, deux éléments clés sont à déterminer en amont : les indicateurs à afficher et les modalités de mise à disposition. Le suivi de ces indicateurs sera facilité par la simplicité d’accès et de lecture de ceux-ci.
Le suivi des données client est primordial pour l’aide à la décision sur les sujets orientés client. D’une part, il permet d’identifier l’impact des actions marketing sur la base clients et d’en évaluer les performances. D’autre part, il permet d’identifier les ajustements à réaliser dans le calcul des indicateurs, comme une évolution devenue nécessaire de la segmentation comportementale. Enfin, il est important de diffuser régulièrement certains indicateurs orientés client au sein de l’entreprise, afin de sensibiliser les collaborateurs sur la valeur de la donnée et son rôle dans l’amélioration de l’expérience client.
5. Sensibiliser l’ensemble des collaborateurs sur la valeur des données client
L’acculturation à la valeur des données client est nécessaire pour sécuriser, d’une part la récolte des données, et d’autre part le bon usage de ces données.
Les collaborateurs en interaction avec les clients doivent comprendre les enjeux de la récolte des données et de leur qualité. Comprendre ces enjeux favorise leur engagement et leur implication dans cette récolte dont ils sont les premiers acteurs. Ceci est d’autant plus vrai s’ils bénéficient eux-mêmes dans leur quotidien de l’utilisation de ces données pour optimiser leur interaction avec le client. Ainsi la compréhension des enjeux fait partie intégrante de ce processus d’acculturation à la valeur des données. Ce processus doit bien entendu comporter un volet sur la qualité des données, pour des raisons évidentes d’utilisabilité.
La sensibilisation au bon usage de la donnée est également un facteur clé essentiel d’une entreprise orientée client. Comme évoqué plus haut, l’orientation client place le client au centre de sa stratégie. Cela suppose de bien le connaître pour planifier les bonnes actions : il s’agit alors d’être « data-driven ». La direction joue bien entendu un rôle prépondérant dans cette acculturation. Elle doit insuffler au sein de son organisation cet état d’esprit au travers de principes établis qui permettent de poser le cadre, mais également au travers d’une organisation décloisonnée et de formations spécifiques.
6. Prendre en compte les contraintes réglementaires et en faire une force !
Cet article évoque toutes les mesures nécessaires pour disposer d’une connaissance client complète et pertinente sur la base de données client. Mais qu’en est-il des contraintes réglementaires sur l’utilisation de ces données ?
Le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), appliqué depuis 2018 en Union Européenne, pose un cadre sur la récolte et l’utilisation des données client. Ce règlement a vocation à permettre au citoyen européen de contrôler l’utilisation de ses données personnelles. Le RGPD entre ainsi en jeu dès la récolte des données client, puisque celle-ci est soumise au consentement du client. Le RGPD encadre par la suite l’utilisation de ces données et les finalités associées, ainsi que les modalités de conservation, de sécurité et les droits des personnes sur leurs données (ex : accès, rectification, suppression, portabilité). Ce règlement a donné naissance à une activité encore relativement récente au sein de l’entreprise : la Data Privacy.
Souvent perçus comme une contrainte par les acteurs du marketing client, les enjeux de la Data Privacy visent cependant la transparence sur les actions menées par les entreprises sur la base des données client. Le client est donc rassuré et la Data Privacy est ainsi transformé en véritable vecteur de confiance ! Pour cela, il est essentiel de maîtriser l’ensemble des modalités relatives à la Data Privacy, pour limiter les contraintes et interagir pertinemment avec les clients dont le consentement a été obtenu.
Vous avez maintenant toutes les clés pour bien connaître vos clients ! Vous l’aurez compris, bien connaître vos clients implique aussi d’une part de bien maîtriser votre portefeuille de données, et d’autre part de mettre en place une architecture qui optimise son usage. Pour en savoir plus sur le sujet, nous vous invitons à consulter nos expertises Transformation Data et Architectures.
Savez-vous que lancer les développements d’une solution sans modélisation de données, c’est comme construire une maison sans en avoir fait les plans ?
Si vous voulez avoir des solutions performantes et pérennes pour vos projets de transformation de vos SI, utilisez la modélisation de données, et en particulier la modélisation de données conceptuelle, comme un levier de performance.
Stocker des données n’est pas modéliser des données
Très souvent après avoir validé vos projets de transformation des SI pour atteindre les enjeux métier d’entreprise, l’objectif est de rapidement importer les premières données pour pouvoir les rendre ‘visibles’ et avoir des premiers résultats ‘concrets’.
Des développements sont donc lancés, sans l’étude préalable des données et des concepts nécessaires pour faire le lien avec le métier de l’entreprise. Ces développements conduisent à définir des tables et des jointures avec pour objectif de stocker des données. C’est la modélisation de données dite physique. L’objectif n’est pas le bon à ce stade. C’est une vision de solution court-termiste.
Une notion importante à appréhender est que le stockage des données et la structure de la base de données impactent directement la restitution, et donc l’usage des données. Cette structure est développée au travers du modèle de données physique.
Si vous mélangez les notions de modèle de données physique et de modèle de données conceptuel, et si vous ne comprenez pas bien les concepts fonctionnels manipulés, alors le modèle de données physiques ne répondra pas à tous les besoins adressés.
Toutes ces questions sont adressées au travers de la modélisation de données et en particulier la modélisation de données conceptuelle.
Dès lors, quels sont les objectifs de la modélisation de données ?
Nous avons vu que lorsque nous pensons modélisation de données, nous pensons tables, jointures, clefs étrangères. En réalité, cela revient à penser, tuyaux en PVC ou en cuivre, briques ou parpaings, avant même de savoir si nous souhaitons une maison de plain-pied ou à étages. La modélisation de données conceptuelle est donc une obligation.
Le modèle de données conceptuel conceptuel permet de définir des concepts (étonnant, non ?) transverses à l’entreprise, clairement définis entre les parties prenantes. Ces concepts sont liés pour répondre à un ensemble d’usages, qui lorsqu’ils sont regroupés dans des fonctions (définies au travers de l’architecture fonctionnelle), constitueront la solution informatique répondant aux besoins.
Le modèle de données conceptuel doit d’abord répondre à des usages propres au métier de l’entreprise. Prenons un modèle de données client par exemple. Il sera différent pour un assureur ou pour un industriel. Il sera également différent entre deux assureurs du fait de leur positionnement sur le marché. Le modèle conceptuel est donc basé sur l’utilisation des données qu’il contient : les usages valident le modèle.
La modélisation de données : une démarche à valeur ajoutée pour la DSI et surtout pour le métier
Le modèle de données conceptuel décrit les données stockées dans la solution de manière compréhensible par les métiers. D’autre part, il impose une démarche rigoureuse de conception concourant à la réussite du projet.
La modélisation de données doit ainsi commencer par lister les usages et les données sous-jacentes ou associées. S’entourer à la fois d’experts des données et d’experts métier est donc la clé. En effet, nous avons mis en évidence plus haut que le modèle de données conceptuel doit répondre aux deux enjeux à la fois :
Les experts des données sont responsables de découvrir et connaître les données, leur qualité réelle et leur utilisation réelle.
Les experts métiers sont responsables eux de décrire les usages actuels et cibles de ces données. Les usages étant les processus métiers de l’entreprise dans lesquels vont être utilisées ces données, mais aussi les contraintes liées à la mise à disposition de ces données (réglementaires, sécurité, etc.).
Construire et valider le modèle de données conceptuel est donc une démarche itérative afin d’échanger très régulièrement entre le métier, les experts de la donnée et la DSI.
Un modèle de données conceptuel performant est avant tout un modèle métier qui traduit des besoins métiers : on ne peut modéliser sans avoir une expression de besoin décrivant les usages.
La modélisation conceptuelle s’inscrit également dans une démarche de gouvernance des données. En effet, les premières questions posées naturellement quand le modèle de données se construit sont par exemple : quelle est la définition de ce concept ? dans quel cycle de vie s’inscrit-il ? etc. Les métiers définissent les concepts, les périmètres et les responsabilités avec le modèle de données conceptuel.
Avec cette démarche, en tant que DSI, vous minimisez les risques de choix court-termistes et de complexité de la solution développée. Vous bénéficierez ainsi d’une solution évolutive, maintenable, documentée et qui minimise également le shadow IT.
En tant que métier, cela vous permet d’être au plus proche des développements et vous comprenez grâce au modèle de données conceptuel, les données manipulées dans la solution. Vous minimisez ainsi les risques d’inadéquation avec les attentes métier.
En tant que responsable projet, product owner, ou responsable SI, imposez donc d’avoir une démarche de modélisation de données qui commence par un modèle conceptuel dans tous vos projets SI. Il est un facteur clef de réussite !
La modélisation de données : une compétence clé
La gestion du cycle de vie du modèle de données conceptuel et des impacts sur le stockage des données (base de données), doivent être suivis et validés par une personne experte en modélisation de données. Le cycle de vie du modèle de données est un processus lent dont les évolutions ne se voient pas forcément.
Une modélisation de données performante doit garantir une cohérence, une intégrité et une interopérabilité des données et des solutions. Une mauvaise modélisation de données crée ainsi lentement des blocages SI pour de futurs usages. Une illustration simple de cette mauvaise modélisation de données, est de laisser en attributs des données qui ont des cycles de vie différents de l’objet auquel ils sont rattachés. Multipliés par le nombre de données à l’échelle de l’entreprise et ajoutés à la complexité d’un modèle, ces problèmes de modélisation de données rendent le SI rigide.
La modélisation de données est donc une compétence spécifique. C’est une expertise qui s’acquiert au fur et à mesure des projets. Elle est nécessaire aux équipes de conception telles que les Business Analysts et les Architectes de données.
La modélisation de données, un facteur clef de succès de la transformation des SI
La modélisation des données est donc indispensable à un projet de développement de solution informatique. Comme évoqué précédemment, avec le modèle de données conceptuel, elle manipule des concepts métier de l’entreprise. Elle doit donc se projeter et anticiper les nouveaux concepts nécessaires aux nouvelles demandes client. Elle garantit ainsi l’agilité et l’évolutivité de votre solution face à la diversité des usages à adresser pour répondre aux demandes client en perpétuelle évolution.
Une question reste alors : la modélisation de données dépendant de la qualité des données des concepts métier, est-ce que les processus métier actuels de l’entreprise peuvent être modifiés pour fournir la qualité des données nécessaires aux nouvelles demandes client ?
