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Parlons succès !

Parlons succès !

15 avril 2024

– 3 minutes de lecture

3 Expertises en transformations

Alba Royo

Consultante senior Organisations Apprenantes & Leadership Agiles

Maureen Delaloi

Manager Transformation Data

Hajer Lagha

Senior Manager Transformation Digitale

Nous vous accompagnons dans vos Transformations Data, Digitale et Agile !

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open data

Mettre ses données en Open Data : Prérequis et Perspectives

Mettre ses données en Open Data : Prérequis et Perspectives

15 avril 2024

Julien Leverrier

Consultant Transformation Data

Louis Allavena

Consultant Transformation Data

Nous l’avons vu dans les deux premiers articles de cette trilogie: la question du libre accès à l’information date d’avant l’ère informatique. Cette question, qui s’est transformée en obligation pour les acteurs ayant trait au service public, doit bénéficier d’une réponse adaptée. En France, la plateforme “data.gouv.fr” joue un rôle central en permettant aux administrations de publier et de partager leurs données de manière transparente avec le public. Cependant, pour garantir une publication de qualité et exploitable, les contributeurs doivent entre autres suivre trois étapes importantes.

open data
Midjourney, prompt : A technical drawing of a computers and databases network. A pole with a French flag is located in the middle.

Étape 1 : Mise en gouvernance des données et des produits

La première étape du processus consiste à identifier les ensembles de données à publier, ou plutôt, vu que la règle est la publication, et l’exception est la rétention, identifier quelles données ne pas publier.

Cela suggère un prérequis important : Connaitre son patrimoine des données. Dans ce cas de figure, être capable de déterminer exhaustivement et explicitement quelles données possèdent des caractéristiques empêchant leur publication en open data (telles que des données personnelles ou des atteintes à la sûreté de l’État).

Un autre sujet important est celui de la connaissance et de la maitrise du cycle de vie des données. Où la donnée est-elle créée dans le Système d’Informations ? Où la récupérer dans son état le plus consolidé et certifié en termes de qualité ? A quelle fréquence la donnée devient-elle obsolète ?

Enfin, et sujet tout aussi majeur : quelle est la notion « Métier » (Ou « Réelle ») portée par cette donnée ? Quelle information interprétable et exploitable dans différents cas d’usages recouvre-t-elle ? En somme, quelle est sa définition ?

Afin d’arriver à cette connaissance et cette gestion systématique et qualitative des données, c’est toute une organisation qui doit être transformée, dotée de rôles et de processus adéquats. Et si l’Open Data est une bonne raison de se lancer dans une telle démarche, de nombreuses externalités positives (Par exemple, fiabilisation d’indicateurs, réduction du temps de traitement/recherches de données) sont à anticiper pour l’ensemble de ses usages basés sur les données, donc pour l’activité de la structure.

Enfin, un angle pertinent pour amorcer une transformation peut être de considérer le jeu de données à publier comme un « Data Product ». Même s’il n’y a pas de finalité financière directe attendue de la publication en open data, il est bénéfique de penser au jeu de données comme un produit. Responsabiliser des collaborateurs, tels que des Data Product Managers, autour de leur conception ou de leur suivi, au-delà des données qui les composent, permet d’aller vers une véritable gestion d’un portefeuille open data. La structure peut alors traiter les données comme un actif, et les produits qui en résultent permettent d’activer leur valeur.

open data
Midjourney, prompt : An orchestra conductor in front of a computer assembly

Étape 2 : Préparer son jeu de données

Nous identifions les données, assurons leur qualité et déterminons leur point d’accès. C’est un bon début, mais il reste encore quelques étapes techniques avant de procéder au chargement des données.

Une des obligations légales de l’Open Data est de proposer un format exploitable par machine.

Data.gouv.fr détaille la liste des formats de fichier adéquats :

La proposition et l’adoption d’une nomenclature particulière pour un type de données qui sera fréquemment mis à jour ou régulièrement complété par d’autres acteurs constituent le schéma de données. Par exemple, si des communes commencent à publier des jeux de données sur l’installation de défibrillateurs dans les lieux public, il existe un grand intérêt à converger vers un schéma de données commun afin de valoriser l’information.

Étape 3 : Publication des Données sur Data.gouv.fr et suivi

En fonction du type de données, de leur taille, de la fréquence de mise à jour de l’informations, il existe plusieurs possibilités pour les publier.

Du dépôt manuel de données à la mise à disposition par API , ou à l’import automatique en moissonnage, ces différents itinéraires techniques sont à examiner pour chaque situation, avec possibilité de consulter les collaborateurs administrateurs de datagouv.fr


En première partie, nous avons vu que dès les premières réflexions et bien en amont de la première publication, il est essentiel de penser à l’aspect « pérenne » d’un jeu de données, en commençant par une démarche de gouvernance des données. Il existe cependant un suivi possible à postériori, sur l’utilisation et la réutilisation des jeux de données. Là encore la plateforme datagouv.fr permet aux organisations d’accéder à des statistiques sur l’exploitation des données qu’elles mettent en Open Data.

open data
Midjourney, prompt : A golden and shiny computer

Encore récent, et pour l’instant souvent « contraint », le sujet de l’Open Data pourrait voir un basculement de paradigme dans les années à venir.
L’ensemble des acteurs socio-économiques pourraient s’engager à partager des connaissances, ce qui pourrait être inscrit comme un objectif RSE. Et au-delà de penser l’open data comme un centre de coût du fait de l’activité nécessaire à la mise à disposition des jeux de données, les acteurs économiques légalement contraints à la publication pourraient également en faire un centre de profit en tant que ré-utilisateurs.

as Prompt” va-t-il devenir la norme ?

“as Prompt” va-t-il devenir la norme ?

“as Prompt” va-t-il devenir la norme ?

15 avril 2024

Architecture d’entreprise

Clément Lefranc

Senior Manager Architecture

Impulsées par l’avènement du Cloud et du DevOps, les mouvances “as Code” et “Software Defined X” ont grandement amélioré la gestion du cycle de vie des assets informatiques (infrastructure, middleware, serveur d’application, …) avec principalement :

Nous détaillerons dans un futur article le positionnement de chacun et les grands paradigmes en présence (procédurale vs déclaratif), qui reposent sur une caractéristique commune: l’utilisation de template/playbook au format normalisé (HCL, YAML, …) décrivant l’état final à atteindre ou le moyen d’y aller.

Même si la syntaxe est Human Readable, il peut être fastidieux à l’échelle d’un SI en perpétuelle évolution d’écrire et de mettre à jour ces fichiers de description.

Bien qu’il existe de plus en plus de plateformes simplifiant la création de ceux-ci sur base de conception visuelle en LowCode/NoCode ou de schématisation…Que diriez-vous de troquer d’un point de vue utilisateur le ”as Code” par du ‘as Prompt” ?

#GenAI à la rescousse

Le terrain de jeux des Large Language Models (LLM) et de la GenAI ne cesse de croître, en n’oubliant pas au passage l’ingénierie logicielle.

Imaginez pouvoir simplement demander “Provisionne un cluster de VM EC2 avec NGINX en exposition publique ainsi qu’une base Elasticache” pour voir votre souhait exaucé instantanément.

D’ailleurs, n’imaginez plus, car l’Infrastructure as Prompt (IaP) est déjà proposée par Pulumi AI, et bien d’autres en cours (depX) ou à venir.

Ce positionnement et les avancées rapides et significatives dans ce domaine ne sont pas étonnantes car nous sommes en plein dans le domaine de prédilection des LLMs: les langages.

Qu’ils s’agissent de langages parlés (Français, Anglais, …), de langages de programmation (Python, JavaScript, Rust), de langage de description (HCL, YAML, …), ils ont tous deux concepts fondamentaux: 

Plus le dictionnaire et la grammaire d’un langage sont dépourvus d’ambiguïtés, plus le degré de maturité et la mise en application de la GenAI et des LLMs sur celui-ci peut-être rapide. 

L’Infrastructure as Prompt n’est pas une rupture totale avec le “as Code”, simplement une modernisation de l’interface “Homme-Clavier”.

A l’avenir elle pourra se révéler un parfait assistant pour faire des recommandations et propositions d’ajustement vis-a-vis de la demande initiale pour optimiser l’architecture à déployer:

#La confiance n’exclut pas le contrôle

Bien que la baguette magique qu’apporte cette surcouche soit alléchante, nous ne pouvons qu’abonder les paroles de Benjamin Bayard dans son interview Thinkerview Intelligence artificielle, bullsh*t, pipotron ? (25min) : “tous les systèmes de production de contenus si ce n’est pas à destination d’un spécialiste du domaine qui va relire le truc, c’est dangereux.”

Dans un avenir proche l’Infrastructure as Prompt // la Configuration as Prompt n’est pas à mettre dans les mains de Madame Michu (que nous respectons par ailleurs) qui ne saura pas vérifier et corriger le contenu de Provisioning, de Configuration ou de Change qui a été automatiquement généré. Nous vous laissons imaginer les effets de bords potentiels en cas de mauvaise configuration (impact production, impact financier, …) dont le responsable ne serait autre que la Personne ayant validé le déploiement. Impossible de se dédouaner avec un sinistre “c’est de la faute du as Prompt”.

Vous l’avez compris, la déferlante LLM et GenAI continue de gagner du terrain dans l’IT, le potentiel est énorme mais ne remplace en rien la nécessité d’avoir des experts du domaine.
Le “as Prompt” se révèle être un énorme accélérateur pour l’apprentissage du sujet, ou dans le quotidien de l’expert .. qui devra avoir une recrudescence de prudence quant aux configurations qui ont été automatiquement générées.

green code IT ecoconception

Écoconcevoir des services numériques ce n’est pas (que) faire du Green Code !

Écoconcevoir des services numériques ce n'est pas (que) faire du Green Code !

18 janvier 2024

Léopold Lucas

Consultant Numérique Durable

Aujourd’hui, on entend de plus en plus parler de Green IT et de Numérique Responsable. Une des composantes principales de ces concepts vise à faire de l’écoconception dans le secteur du numérique (équipement ou logiciel).

Pourquoi faire de l’écoconception ? Quand doit-on le faire ? Qui est concerné ? Comment écoconcevoir concrètement nos services numériques ? Cet article a pour but de répondre à ces questions et briser quelques mythes qui circulent.

Qu’est ce que l’écoconception ?

L’écoconception dans le numérique, c’est concevoir des produits, services et équipements avec une démarche préventive consistant à intégrer la protection de l’environnement dès l’expression du besoin.​

L’écoconception des services numériques n’est pas uniquement une recherche d’optimisation, d’efficience ou de performance mais une réflexion plus globale sur l’usage des technologies afin qu’ils soient le plus sobre possible

Concrètement elle a pour objectif de réduire la consommation de ressources informatiques et l’obsolescence des équipements (augmenter la durée de vie), qu’il s’agisse des équipements utilisateurs ou des équipements réseau ou serveur.​

On pourrait également parler d’éco-socio-conception qui ajoute la prise en compte de l’ensemble des utilisateurs du service numérique. On intègre alors des éléments d’e-accessibilité et d’inclusion numérique. Car pourquoi s’occuper de la planète et pas de ses habitants ? Nous publierons un article sur la socio-conception prochainement  afin de montrer pourquoi cela nous concerne tous et comment prendre en compte la performance sociale dans nos projets.

Pourquoi parle-t-on de l’écoconception ?

Pour répondre à cette question, il est dans un premier temps important de faire face à ces constats concernant l’impact du numérique dans nos vies et sur l’environnement : 

Explication de l’effet rebond : Exemple du passage de la 4G à la 5G

Dans ce diagramme n’apparaissent pas les multiples autres effets rebonds causés par le 5G comme l’obsolescence perçu d’un téléphone avec une antenne qui nous en fait racheter un nouveau, ce qui veut dire qu’il faut fabriquer une puce 5G, qu’il faut que le territoire soit couvert donc que des travaux soient menés pour installer des antennes 5G, elles même fabriquées et pas en France, etc.

Les équipements numériques sont donc le plus gros problème. En France, l’étape de fabrication représente 80% de l’empreinte carbone du numérique selon GreenIT.fr contre 44% dans le monde. Cependant, l’étape d’utilisation reste nécessaire à aborder car elle est de plus en plus hors de contrôle.

En résumé, si l’on parle d’écoconception, c’est qu’il est nécessaire aujourd’hui de cadrer le numérique, pas seulement sur un aspect économique mais aussi d’un point de vue environnemental. Pour cela, nous pouvons agir sur plusieurs points : 

Deux mythes à briser sur l’écoconception :

Le développeur peut régler ce problème en codant de façon plus écologique !

Que veut dire “coder de façon plus écologique” ?

Cela s’apparente à effectuer plusieurs actions au niveau des paramétrages serveurs et du code afin de réduire la charge sur le serveur et donc la consommation d’énergie lors de la navigation. 

Comment ? En limitant le poids des éléments, le nombre de requêtes entre le site et le serveur, etc. Un ensemble d’optimisations permettant d’améliorer les performances d’un service afin d’être moins énergivores. 

Le développeur pourra bien sûr optimiser votre service mais il ne pourra pas le rendre foncièrement plus sobre. Or, l’un ne doit pas aller sans l’autre, c’est en étant plus sobre que nous améliorons d’autant plus concrètement la performance environnementale.

Et pour être plus sobre, il faut agir en amont du développement et donc en amont de la phase de réalisation, au moment de l’expression du besoin et de la phase de conception pour de meilleurs résultats. En effet, le service numérique ayant l‘empreinte la plus faible est celui qu’on ne développe pas !

Faire de l’écoconception c’est du temps et de l’argent !

L’investissement de départ en argent et en temps est un peu plus important quand on fait de l’écoconception car l’on doit constamment questionner l’utilité de telle ou telle fonctionnalité et les inscrire dans un processus durable. Cela peut prendre du temps au début. Cependant, c’est en prenant ce temps dès la conception du service que nous parviendrons à rendre cet investissement de départ marginal et un facteur de réduction des problèmes de maintenance et d’évolutivité.

Le service écoconçu cible concentrera uniquement des fonctionnalités essentielles, dans un monde où 50% des fonctionnalités développées des services numériques ne sont pas ou presque jamais utilisées. Il aura des coûts de maintenance réduits et aura à sa disposition une infrastructure adaptée au juste nécessaire et donc plus économique.

Estimation des fonctionnalités utilisées ou non dans des développements spécifiques Exceeding Value – étude effectuée par Standish Group en 2014

Enfin, il sera plus simple à maintenir et à évoluer et donc aura une durée de vie plus longue.

J’achète ! Par où commencer ?

L’écoconception s’articule autour de toutes les parties prenantes d’un projet, tout le long de son cycle de vie. En phase de conception, de réalisation, d’exploitation et de maintenance, et même en fin de vie !

Voici donc toutes les équipes concernées : 

En phase de conception les équipes de chefferie de projet sont mobilisées avec les métiers pour établir une stratégie qui permet de déterminer et de suivre la pertinence, les enjeux et le pilotage de la conception du service numérique.​ Dans le cadre de l’expression du besoin et de la réponse à ce dernier, un travail sur les spécifications du service sera également à faire. Les spécifications regroupent les éléments de cadrage projet, les moyens mis en œuvre, les objectifs et contraintes du projet sur toute la durée de vie du service numérique.

Une fois les spécifications fonctionnelles établies, les équipes de design auront pour but de définir les meilleures solutions d’interactions destinées aux utilisateurs. ​Pour ce faire, elles devront prendre en compte tous les documents et médias informatifs ajoutés au service numérique par des personnes contributrices et disponibles pour l’utilisateur final ainsi que leurs impacts environnementaux.​

Ensuite, les architectes solutions auront pour objectif de concevoir des architectures en prenant en compte en particulier l’impact environnemental des solutions choisies et surtout leur durabilité. Les architectes techniques auront pour objectif de proposer une infrastructure au juste nécessaire sans surdimensionnement et de favoriser les hébergements les moins polluants. Les architectes matériels devront quant à eux pousser l’utilisation au minimum d’équipements et si cela est obligé, qu’ils soient durables et adaptés aux besoins de l’utilisateur final.

Enfin, pendant la réalisation, l’équipe de développement devra veiller à diminuer les besoins en ressources de ce qui est développé. Le frontend étant souvent plus gourmand en ressources, une attention particulière est exigée pendant son développement.​

Pendant toute la vie de nos services numériques, il est donc nécessaire de les suivre pour savoir ce qui existe dans notre portefeuille d’applications, mutualiser certaines fonctionnalités avec des futurs projets, etc.

En fin de vie du service, il est important de le décommissionner afin de réduire les coûts (et donc la consommation d’énergie), de rationaliser et sécuriser le SI et même de valoriser des équipements ou des données.

Le Référentiel Général d’Écoconception des Services Numériques (RGESN) pour agir plus concrètement

Pour aller plus loin dans la démarche d’écoconception, n’hésitez pas à vous renseigner sur le RGESN, référentiel regroupant des actions concrètes à mettre en place.

Une corde à notre arc en plus pour combattre les effets néfastes de l’activité humaine sur le monde

Écoconcevoir des services numériques ce n’est pas que faire du Green Code pour ces 3 raisons : 

En conclusion, il est aujourd’hui indispensable de se mettre en marche dans la prise en compte de la performance environnementale dans vos projets de conception et dans l’exploitation de vos services numériques. Au-delà d’une démarche citoyenne, c’est une démarche pour nous même qui a pour but de ne délivrer que de la valeur utile et non destructrice. 

De plus, dans un contexte légal en constante évolution dans ce domaine, faire de l’écoconception est une manière de respecter la loi REEN et d’anticiper toute loi ou mise à jour de cette loi à venir qui pourrait obliger d’afficher l’empreinte environnementale des activités des entreprises. C’est aussi une manière d’attirer de nouveaux talents, conscients des enjeux du monde de demain, à rejoindre des entreprises engagées pour la planète.

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as Prompt” va-t-il devenir la norme ?

Open Data en France – PARTIE 1 : contexte légal et pratiques actuelles

Open Data en France - PARTIE 1 : contexte légal et pratiques actuelles

8 janvier 2024

Louis Allavena

Consultant Transformation Data

Julien Leverrier

Consultant Transformation Data

L’Open Data est un concept qui repose sur la mise à disposition libre et gratuite de données. Cela va permettre leur consultation, leur réutilisation, leur partage. C’est aujourd’hui un enjeu majeur pour la transparence gouvernementale, l’innovation et le développement économique.

Nous allons explorer ce qu’est l’Open Data, son contexte légal et son obligation pour certains acteurs publics. Mais aussi les pratiques de mutualisation de données hybrides telles que le data sharing et les plateformes data.

Enfin, nous aborderons les enjeux organisationnels et techniques nécessaires à prendre en compte avant de se lancer dans une telle démarche.

Qu’est-ce que l’Open Data ?

Tout d’abord, l’Open Data se caractérise, entre autres, par les principes suivants :

L’Open Data et la loi 

Image générée automatiquement / Midjourney: A judge in a tribunal, surrounded by datas in assembly.

En France, l’Open Data a été promu par la Loi pour une République Numérique, adoptée en octobre 2016. Cette loi impose aux administrations publiques de publier certaines catégories de données de manière ouverte, à moins que des exceptions ne s’appliquent. Ces données incluent les données relatives aux marchés publics, aux prestations et services publics, aux résultats électoraux, et bien d’autres.

RATPDonnées relatives à la pollution des stations de métrolien  
SNCFDonnées relatives au trafic ferroviaire en Francelien
Agence BioDonnées relatives aux parcelles en agriculture biologiquelien
Mairie de ParisRésultats électoraux depuis 2007 dans la ville de Parislien

Cette loi a modifié le paradigme de publication de l’Open Data. Avant, la publication était souvent conditionnée à une demande d’accès à l’administration, avec des modalités de refus spécifiques à chaque demande qui étaient encadrées par la Commission d’Accès aux Documents Administratifs (CADA). Dorénavant, la publication en Open Data devient la norme, et doit anticiper une éventuelle demande par un citoyen, une association.

Les administrations peuvent toujours choisir de ne pas publier certaines données, en justifiant par exemple que leur publication porterait atteinte à la sureté de l’Etat. Ou bien encore qu’une anonymisation des données personnelles serait un effort disproportionné ou qu’elle dénaturerait le sens des données. Il convient de préciser que la publication des documents est obligatoire uniquement pour les documents dits « achevés» (a atteint sa version finale, à date : les brouillons, documents de travail, notes préalables ne sont pas considérés comme des documents achevés), c’est à dire validés et n’ayant plus objet à évoluer.

Il est également important de noter que les articles L. 300-2 et L. 300-3 du CRPA précisent que les acteurs privés investis d’une mission de service publique sont également soumis à ces obligations de publication.

Quels usages de l’Open Data

Image générée automatiquement / MidJourney: An anthropomorphic computer ingesting data and creating charts and plots.

Un des principes de l’Open Data est de permettre le “re-use” des données, à des fins d’analyses simples ou croisées, à titre non lucratif ou commerciales.

Le site datagouv.fr permet d’inventorier toutes les réutilisations des données liées à un data set, par exemple pour le data set des parcelles et agricultures biologiques :

Sur la page « Parcelles en Agriculture Biologique (AB) déclarées à la PAC » comprenant les données issues des demandes d’aides de la Politique Agricole Commune entre 2019 et 2021, on peut trouver des utilisations de ces données par l’agence bio elle-même, par l’Institut Technique et Scientifique de l’Abeille et de la Pollinisation ou par des sociétés privées de cartographies.

Ces exemples montrent la diversité des réutilisations de données, aussi bien en termes de cas d’usage, que d’acteurs impliqués.

Autres pratiques de Mutualisation de Données

Outre l’Open Data dans le sens “Obligation légale” auprès des acteurs publics, on trouve aujourd’hui des formes hybrides qui font du partage de la donnée un sujet transverse :

Le Data Sharing

Le data sharing, ou partage de données, implique la collaboration entre différentes organisations pour partager leurs données. Par exemple, des acteurs économiques ayant un domaine d’activité similaire mais n’étant pas en concurrence directe (Verticalité de l’offre, Disparité géographique) peuvent mutualiser des donner afin d’optimiser leur R&D, ou leurs études commerciales.

Les Plateformes Data

Les plateformes data sont des infrastructures qui facilitent le stockage, la gestion et le partage de données. On les retrouve au sein de structures, qui souhaitent mutualiser le patrimoine de leurs services, voire de leurs filiales. Il s’agit souvent de créer un point de référence unique, standardisé et facilement accessible des données pour toutes les parties intéressées. Cette plateforme n’est applicable que dans certain cas de figure (plusieurs filiales d’un même groupe par exemple).

L’Open Data s’adresse donc à la fois à la sphère publique et aux acteurs privés de par les obligations légales. Mais aussi par adoption volontaire du principe, ou par exploitation de données mises en open data. Et avec les pratiques liées (plateformes de données, data sharing), on retrouve des enjeux et des risques communs.

Image générée automatiquement / MidJourney: Three books on a table, one of them is open, the two others are closed

Cet article est le premier d’une trilogie consacrée à l’Open Data, qui se conclura par les modes opératoires et les prérequis de réalisation. D’ici-là, le second tome fera office de prequel, en s’intéressant aux origines culturelles de l’Open Data, notamment l’Open Source.

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marketing comportemental

L’individualisation de l’expérience client grâce au marketing comportemental

L’individualisation de l’expérience client grâce au marketing comportemental

4 décembre 2023

Louis Larrieu

Consultant Transformation Digitale

La professionnalisation du marketing comportemental a entièrement changé la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Nous assistons aujourd’hui à l’avènement de l’hyper-personnalisation, voire de l’individualisation de l’expérience client.

Le champ des possibles est encore repoussé par les nouvelles technologies émergentes qui viennent booster les techniques de marketing comportemental. Celles-ci reposent sur une compréhension en profondeur du profil et des habitudes du client pour lui offrir une expérience unique avec la marque et ainsi le rendre fidèle.

Le marketing comportemental, qu’est-ce que c’est ?

Avant de définir le marketing comportemental, intéressons-nous d’abord à la définition du marketing classique : “ Ensemble des actions qui ont pour objet de connaître, de prévoir et, éventuellement, de stimuler les besoins des clients à l’égard des biens et des services et d’adapter la production et la commercialisation aux besoins ainsi précisés.” (Merci Le Larousse 📖).

Nous pouvons ensuite l’appliquer et l’adapter pour notre définition du marketing comportemental : “Ensemble des actions reposant sur l’analyse poussée des comportements clients (online et offline), pour connaître et anticiper ses besoins et lui offrir une expérience hyper-personnalisée”. (Merci Rhapsodies 🙏)

Beaucoup de similitudes entre les deux non ? Finalement le marketing comportemental a toujours été partie intégrante du marketing. Mais aujourd’hui, le développement de solutions marketing orientées client permet de le mettre en application de manière toujours plus efficace.

marketing comportemental

La collecte des données client

La collecte des données client est bien entendu à la base du marketing comportemental. Les données collectées sont de tous types : données client sur les comportements online et offline, comme le comportement utilisateur sur le site web, les historiques d’achats en ligne et en magasin, les commentaires sur les réseaux, et bien d’autres. 

L’analyse des données client

Après la collecte, s’ensuit l’analyse des données, qui permet notamment d’identifier et d’affiner les profils clients. 

Des analyses telles que : 

Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle vient rendre ces analyses de plus en plus pointues et pertinentes. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent d’identifier des tendances cachées et de prédire de manière de plus en plus précise les comportements clients. 

L’activation des données client

Les analyses permettent ensuite de mettre en place des actions marketing différenciées en fonction des profils définis. Il s’agit « d’activer le client », c’est-à-dire de susciter une action engageante de sa part (ex : un achat, un abonnement, un clic, …).  Voici quelques exemples d’actions ou de parcours construits grâce aux techniques de marketing comportemental : 

Pour aller plus loin, différentes stratégies de marketing relationnel telles que le lancement de programmes de fidélité sont envisageables. Pour mettre en place ces stratégies, il est nécessaire d’étudier les différents scénarios de générosités possibles (générosité réelle, maximum, faciale, etc.) et de formuler plusieurs hypothèses sur des KPIs clés tels que le taux de réachat, le taux d’acquisition ou encore le taux de fidélité. Grâce à cela, il est possible d’avoir une idée des différents bénéfices d’un programme de fidélité d’un point de vue budgétaire et fidélisation. Mais nous en parlerons une autre fois…

Quels sont les avantages et défis du marketing comportemental pour les entreprises ?

Puissant moteur de fidélisation, le marketing comportemental est aujourd’hui capital pour transformer ses clients en “fans fidèles”. Plus un client est ancien, plus le nombre de données sur son comportement sera important, plus il sera possible d’hyper-personnaliser son contenu et donc de le rendre fidèle. Le ciblage des campagnes de marketing direct est rendu plus fin, les recommandations d’offres plus pertinentes ou le traitement des demandes SAV plus efficace. C’est donc là tout l’intérêt du marketing comportemental : faire entrer le client dans un cercle vertueux de fidélité. Le marketing comportemental devient ainsi un élément clé pour développer son activité en améliorant son taux de rétention.

Quels sont les avantages RSE du marketing comportemental ?

Une fidélisation qui peut être renforcée par les aspects durables du marketing comportemental. Celui-ci favorise une approche RSE des activités marketing de l’entreprise. Les communications vers les clients sont réduites, car plus efficaces et envoyées aux bonnes personnes, au bon moment, avec le contenu le plus pertinent. Si nous prenons l’exemple des emails, ceux-ci seront adressés avec un ciblage optimisé et donc avec un volume moindre.

En emprunte carbone qu’est-ce que cela donne ?

Un email envoyé équivaut à 0,3g de CO2. Si sur 1 année vous parvenez à réduire d’1 million le nombre d’envois, alors c’est 300 tonnes de CO2 qui ne seront pas produites. 

Et 300 tonnes de CO2, qu’est-ce que c’est ?

Une autre bonne raison d’implanter une stratégie de marketing comportemental dans votre entreprise !

envoie marketing mail

Quels sont les défis du marketing comportemental ?

L’hyper-personnalisation, atout incontestable de l’expérience client, s’accompagne également de ses défis. 

Chaque client se voit de plus en plus préoccupé par la protection de sa vie privée. Il est capital de pouvoir offrir des expériences personnalisées à ses clients tout en respectant les réglementations en vigueur.

On ne vous le présente plus, mais nous allons bien parler du RGPD. Cette réglementation impose des restrictions strictes sur la collecte et le stockage des données. Une réglementation à respecter sous peine d’une sanction financière. Ce règlement vise à donner aux citoyens européens le contrôle sur leurs données personnelles. Il exige le consentement du client lors de la collecte des données client. Le RGPD réglemente également l’utilisation, la conservation, la sécurité des données, ainsi que les droits des individus sur leurs données, tels que l’accès, la correction, la suppression et la portabilité.

De plus, si le marketing comportemental contribue à fidéliser un client, il peut aussi l’effrayer. L’hyper-personnalisation peut inquiéter au vu de la masse d’informations qu’une entreprise peut détenir sur ses comportements. Aussi, un client peut vite se retrouver face à une surcharge d’informations et son expérience s’en retrouvera impactée.

Il est alors capital d’être transparent quant à la collecte des données et de garantir la sécurité de celles-ci, tout en surveillant de près la pression marketing imposée à ses clients.

Illustration d’une expérience client rendue possible par le marketing comportemental

Plus haut, nous avons listé quelques exemples concrets rendus possibles par le marketing comportemental. Ces exemples illustrent comment le marketing comportemental peut être utilisé sur l’ensemble des étapes du cycle de vie du client, de la découverte d’un produit, à son achat, au SAV, jusqu’à la rétention et à la fidélisation du client. 

Alors pour illustrer ceci, suivons l’histoire d’Eric :

Eric est un père de famille et client régulier depuis 3 ans d’une entreprise d’électroménager. Pendant ces 3 années, l’entreprise a pu récolter différentes données sur Eric et les a analysées. Elle en a pu tirer les informations suivantes : 

L’objectif de l’entreprise est donc ici de réactiver Eric en lui proposant des offres qui répondront à ses besoins. Pour cela, elle va utiliser les techniques de marketing comportemental, en se basant sur les données récoltées. Nous allons donc voir au travers du parcours d’Eric, comment une entreprise peut employer le marketing comportemental à différents niveaux du parcours d’achat.

Comment une entreprise peut employer le marketing comportemental à différents niveaux du parcours d’achat d’Éric.

Et c’est ainsi que se termine l’histoire d’Eric.

Chacune des actions était pertinente avec son profil. Chacun des messages était en cohérence avec les attentes du client et les sollicitations ont été justement dosées afin que le client ne se sente pas oppressé. Les préférences ont toutes été respectées, du choix de support de communication jusqu’à la recommandation de produits ou de contenu. Grâce à cela, l’entreprise parvient à maintenir son engagement. Eric et l’entreprise trouvent donc tous les deux leur bonheur dans cette stratégie de marketing comportemental.

Comment le mettre en place chez vous ?

Une stratégie de marketing comportemental doit être finement réfléchie et suivre quelques étapes incontournables : 

  1. Définir ses ambitions en termes d’expérience client : ce que nous souhaitons que nos clients vivent, en fonction de leurs profils, de leurs besoins (ex : autonomie, disponibilité, …) et de la promesse de marque
  2. Définir les parcours cibles : quel canal, pour quel cas d’usage, pour quel type de client
  3. Construire une feuille de route portant sur : l’enrichissement de la connaissance client, le dispositif de marketing relationnel et digital, l’omnicanalité
  4. Mettre en place une organisation propice à l’omnicanalité : pas de barrière entre les canaux, les passerelles doivent être facilitées et fluides
  5. Se doter des bons outils et les intégrer de manière pertinente dans son paysage IT

Comme évoqué plus haut, les solutions de marketing orienté client répondent aujourd’hui à des besoins toujours plus pointus pour optimiser l’expérience client. Outre les outils classiques que nous connaissons en support à la relation client (CRM, Marketing automation, DMP), nous assistons aujourd’hui à l’avènement d’un nouvel outil, la Customer Data Platform (CDP). La CDP présente l’avantage de réconcilier les données online et offline sur des volumes qui peuvent être très importants. Elle analyse ces données finement pour activer efficacement le client en fonction de son comportement. Pour en savoir plus, vous pouvez télécharger notre livre blanc sur les Customer Data Platform.

Maintenant que nous avons fait un tour d’horizon du marketing comportemental, ses défis, ses opportunités et ses bénéfices, il ne reste qu’une seule question à résoudre : comment l’implémenter dans votre entreprise ? 

Une telle stratégie demande des interventions à différents niveaux. Utopique sur le papier, mais complexe à implanter, le marketing comportemental permet de se réinventer et d’exploiter les données pour une meilleure expérience client. Que cela soit sur les outils employés, la digitalisation du SI ou la digitalisation de l’expérience client globale, chacun de ces éléments doit être pensé et organisé en harmonie les uns avec les autres. C’est pour cela que nous accompagnons nos clients sur l’implémentation de stratégies digitales de fidélisation en veillant à toujours se positionner dans une vision client. 

Alors, par où voulez-vous commencer ?

Faites-le nous savoir.

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