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DOSSIER : Big data et études marketing : volet 2

"Intelligent" data !

Christophe Ralle

Directeur-fondateur
Ysthad

 

 

 

Qu’elle soit « big » ou « Small », le grand enjeu autour de la data est plus que jamais celui du sens que l’on en extrait. C’est en substance la posture de Christophe Ralle (Ysthad), pour qui la communauté des études marketing a toute légitimité à s’approprier le champ du big data dès lors qu’elle s’appuie sur sa prédisposition naturelle à la curiosité et à la compréhension. Mais l’urgence à passer à l’acte n’en est pas moins là !

Market Research News : Il y a manifestement une sorte de scission entre les professionnels des études sur l’importance de l’effet de rupture que produira le big data … Quelle est votre position ? Considérez-vous que le big data correspond à une révolution pour les études marketing ?

Christophe Ralle : Soyons humbles ! Les exemples ne manquent pas pour inciter à la prudence sur ce type d’interrogation prospective... Par exemple, qui aurait pu prévoir quelques mois avant son lancement que Facebook allait exister et qu’il allait prendre une telle ampleur ?! Par ailleurs, il est difficile de répondre à cette question, tant les angles de considérations peuvent être multiples : parle-t-on de technique ? de business ? d’organisation ? Du point de vue de la connaissance du client et des marchés, je conçois le Big Data plus comme une évolution que comme une révolution. Il s’agit d’abord et avant tout d’une extension et d’une généralisation du datamining.

Est-ce qu’il n’y a pas un effet de rupture par rapport aux techniques du datamining ?

Bien sûr, les fameux 3 V que l’on évoque régulièrement pour définir le Big Data (Volume, Variété et Vitesse) traduisent bien la complexité spécifique de cet enjeu qui n’existait pas dans le datamining. Pour autant, force est de constater que nous sommes plus face à une évolution "incrémentielle", portée par des progrès techniques considérables, que face à une évolution "rupturiste"... Ce qui ne veut surtout pas dire qu’il faut sous-estimer l’ampleur des enjeux, notamment pour notre profession !

Les annonceurs vous semblent-ils convaincus de l’importance de ces enjeux ?

Je constate que l’intérêt pour le sujet a tendance à croitre en fonction du niveau de responsabilité de mes interlocuteurs. Schématiquement, les décideurs sont intéressés parce qu’ils perçoivent des bénéfices possibles de l’appropriation de ces techniques. Les équipes études sont quant à elles plus en distance. D’abord parce qu’elles n’ont que rarement le temps de s’y intéresser de près, soumises qu’elles sont à une pression de plus en plus importante sur les délais, mais aussi parce que les budgets sont serrés. Il faut dire les choses !

Les équipes études sont souvent clivées selon un angle technique, avec les spécialistes du quali, du quanti. C’est surtout vrai côté instituts, mais ce clivage est parfois transposé chez les annonceurs. Est-ce que cela ne constitue pas un frein majeur pour l’intégration du Big Data dans le champ des études ?

Qu’il soit qualitatif ou quantitatif, le métier des études consiste à comprendre un public cible sur la base de données recueillies, analysées et restituées. Triple V ou pas, le Big Data implique bien cette même mécanique fondamentale de recueil, d’analyse et de restitution. Certes la nature des données est différente, elles pré-existent dans un flux continu et sont "destructurées". Certes, la temporalité synchrone du traitement et des restitutions change. Mais cela ne constitue en rien une rupture ingérable pour les équipes études. Si nous considérons le Big Data comme un moyen opérationnel d’être "client centric" alors, l’essence même du métier, la prédisposition naturelle à la curiosité et à la compréhension donnent une totale légitimité aux équipes études pour s’approprier le Big Data. Mais il faut passer à l’acte !

Quelle est votre vision quant aux meilleures options pour que les équipes études, côté annonceur, s’approprient les possibilités du Big Data ?

Je pense qu’il y a en effet urgence : si les équipes études ne le font pas très vite, d’autres équipes le feront dans l’entreprise. Concrètement, le Service Etudes doit démontrer en interne, au travers d’un exemple fort, tout ce que le Big Data, en complément des études, peut apporter aux décideurs. Pour ce faire, comme d’autres l’ont évoqué, il faut démarrer « petit et raisonnable » en tentant de répondre à un besoin précis de l’entreprise même s’il est basée sur leur cœur de métier, les études. Le piège pour les études serait de rester paralysées sur des questions de principe ou de légitimité. Elles doivent plutôt se mettre en position de faire la démonstration de l’utilité du Big Data, en associant à leur démarche les équipes concernées : le marketing, la DSI, le CRM ou le datamining.

Si l’on regarde les choses sous l’angle non plus de la demande, mais de l’offre de services : les instituts d’études ont-ils de réelles chances de s’approprier les techniques associées au Big Data ?

Oui, je le crois. Tout simplement parce que l’enjeu n’est pas de fournir de la donnée, mais de la rendre intelligente. Néanmoins cette capacité sera très variable en fonction des cultures et des stratégies des uns et des autres. Compte tenu de mon expérience, je pense réellement, d’une part que la culture digitale est essentielle et d’autre part que les structures à taille humaine auront beaucoup plus de facilité pour intégrer les solutions de Big Data dans leurs offres. Je ne parle pas des compétences techniques en tant que telles. Il est évident qu’un gros institut, sous réserve qu’il s’en donne les moyens, pourra assez facilement consacrer les ressources nécessaires à l’acquisition des compétences requises. Mais le risque pour lui, c’est de ne pas parvenir à fonctionner autrement qu’en silo. Une structure à taille humaine ne sera pas exposée à ce risque, de surcroit si elle est "digitale" : le coworking, le partage, le transfert de compétences, la réactivité y sont naturellement importants et représentent de réels avantages pour le client annonceur.

Est-ce que l’intégration du Big Data peut changer beaucoup de choses dans la relation entre annonceurs et instituts d’études ?

Certainement. Vous mettez le doigt sur un point important : avec le Big Data, l’institut doit impérativement travailler main dans la main avec le Service Etudes et être en contact avec les différentes parties prenantes au sein de l’entreprise. S’il n’y a pas ce mode de fonctionnement, avec la confiance que cela suppose, on ne pourra pas aller très loin et ce sont les études qui pourraient en souffrir le plus. Nous devons travailler dans une logique de transfert de compétences : notre optique n’est pas de garder la connaissance pour nous mais bien de la transmettre aux équipes études, de façon à ce qu’il y ait une culture commune et des réflexes communs sur la définition des chantiers possibles.

Si j’entends bien, les enjeux d’organisation sont essentiels, aussi bien au sein de l’entreprise qu’entre entreprises et prestataires ?

Oui ! Si le Big Data ne m’apparaît que comme une évolution au travers du prisme de la connaissance clients, il nous oblige pour le coup à une petite révolution dans la façon de tous travailler ensemble. Cela demande à ce que chacun abandonne une partie de son pré-carré pour faire un pas vers l’autre, pour comprendre le métier de l’autre et mettre en place les bonnes synergies. C’est aussi pour cela qu’il est utile de s’adjoindre les services d’une société extérieure qui sera en position de neutralité et donc plus à même d’identifier les options objectivement les plus rationnelles.

Pour reposer la même question que précédemment, mais à l’envers, qu’est-ce que les équipes études doivent faire pour être certaines de passer à côté du Big Data ?

Je crois que la meilleure façon d’y arriver consiste tout simplement à ne rien faire. Aujourd’hui, les équipes études ont l’opportunité du droit à l’erreur : surtout si elles s’en tiennent à ce principe que nous évoquions de démarrer "petit". Il y a certainement une fenêtre à saisir de ce point de vue-là. Mais c’est maintenant que cela doit être fait !

Votre signature, « Intelligent data for better decisions », n’est pas sans lien avec notre sujet. De quelle philosophie s’inspire-t-elle ?

Celle qui pose la fiabilité des données comme enjeu essentiel. Mais au-delà de cela, l’idée est bien de voir les études non pas comme une fin en soi mais comme un moyen. Les études, comme le Big Data d’une certaine façon, sont un moyen de recueillir, d’analyser et de restituer des données pour prendre les meilleures décisions. Nous nous inscrivons donc complètement dans cette culture ROIste du digital, d’aucuns diront "opérationnelle". Notre propos est qu’il faut absolument dépasser cette opposition classique entre les données d’études structurées et les données libres destructurées. Ou, pour le dire autrement, arrêtons de penser "Big Data" d’un côté, "Small Data" de l’autre, pensons "Data" et plus précisément… "Intelligent Data". Le vrai grand enjeu reste celui du sens que l’on extrait des données.


 POUR ACTION 

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