Base de données solide de la numérisation

Comment réussir sa numérisation en tant qu'entreprise et comment s'assurer une part du gâteau des données ? C'est à ce thème qu'Uniserv, fournisseur spécialisé de solutions pour la gestion des données clients, s'est consacré dans le cadre de son forum de tendances "Innovative 2016" à Francfort-sur-le-Main.

Près de 250 décideurs d'entreprise, partenaires et clients se sont rencontrés lors de cet événement qui a lieu tous les deux ans. Ils ont discuté des raisons pour lesquelles des données clients parfaites doivent être la base critique pour une transformation numérique réussie.

Tout ce qui peut être numérisé le sera
Dans son discours d'ouverture, le darwiniste numérique Karl-Heinz Land a expliqué que les silos d'information dans les entreprises sont l'une des principales pierres d'achoppement lorsqu'il s'agit de numériser les processus commerciaux.

Il a souligné que ce sont justement les entreprises traditionnelles et jusqu'ici prospères qui ne peuvent plus se cacher derrière leur ancien modèle commercial face à la numérisation.

En effet, les décideurs qui ignorent les trois thèses clés suivantes et qui n'adaptent pas leur modèle d'entreprise ne survivront pas au changement numérique : Tout ce qui peut être numérisé sera numérisé et transformé en enregistrements de données ; tout ce qui peut être mis en réseau sera mis en réseau ; tout ce qui peut être automatisé sera automatisé.

La numérisation a surtout apporté le nouveau paradigme du client "Je veux tout, partout et tout de suite", auquel les entreprises doivent absolument s'adapter. C'est précisément ce paradigme que prennent déjà à cœur des clients d'Uniserv comme DPD ou Vorwerk. DPD veut livrer encore mieux ses 320 millions de colis par an grâce à des données clients parfaites.

Pour ce faire, le prestataire de services de colis a introduit une gestion uniforme des données de base dans toute l'entreprise. Les objectifs principaux sont notamment la préparation plus rapide et plus ciblée des tournées des chauffeurs dans les dépôts, l'optimisation de la livraison le samedi, l'extension de services premium DPD supplémentaires ainsi qu'une amélioration du reporting et du controlling.

L'exposé sur les bonnes pratiques de la division Kobold de Vorwerk portait sur l'introduction d'une DQ-Scorecard, l'instrument permettant de rendre visible et surtout mesurable la qualité des données clients.

L'entreprise dispose ainsi d'une vue d'ensemble de l'état actuel de la qualité des données dans tous les pays. Il est également possible d'identifier les potentiels d'optimisation et de surveiller les mesures de qualité des données déjà prises.

Une autre bonne pratique a montré que les autorités ne se contentent pas de freiner, mais qu'elles font avancer les processus numériques. En raison de la nouvelle réglementation bancaire BCBS 239 de la Banque centrale européenne (BCE), les banques d'importance systémique nationale doivent dès à présent établir des rapports de risque ad hoc, et donc quasiment en appuyant sur un bouton, et garantir la réponse dans les délais aux demandes d'informations prudentielles.

Toutefois, pour répondre à ces exigences, il est indispensable de numériser ses propres processus commerciaux. De même, toutes les données relatives aux entreprises et aux clients doivent être valides, c'est-à-dire que leur qualité doit être contrôlée, afin que les rapports exigés par la BCE contiennent des informations correctes.

L'exposé a montré comment la DZ BANK, en tant qu'établissement de crédit d'importance systémique nationale, met en œuvre les exigences réglementaires relatives à la norme BCBS 239 dans le contexte du regroupement des partenaires commerciaux avec le Smart Customer MDM d'Uniserv.

Les partenaires commerciaux qui se chevauchent éventuellement sont identifiés à partir des données de base des partenaires commerciaux collectées dans l'ensemble du groupe par le biais de procédures de concordance et sont regroupés en un identifiant unique de partenaire commercial du groupe selon des règles de gestion définies.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Peter Lehmann, professeur de Business Intelligence dans la filière Informatique de gestion et médias numériques à la Hochschule der Medien de Stuttgart, a expliqué aux participants comment fonctionne le Machine Learning et pourquoi une base de données irréprochable est nécessaire à cet effet. Il a également présenté le nouveau master Data Science and Business Analytics.

L'offre de formation continue en cours d'emploi est soutenue par Uniserv tant au niveau du contenu que du financement. Pour ce faire, l'université utilise la méthodologie de solutions et de processus "Ground Truth" récemment développée par Uniserv.

Grâce à la vérité terrain, une entreprise est en mesure de rassembler toutes les informations et données disponibles sur ses clients, de les recouper, puis de les agréger pour obtenir le "Golden Profile" du client.

Ce "Golden Profile" constitue ensuite la base d'une vision correcte à 360 degrés du client. Il fournit pour la première fois des données valides permettant de faire des prédictions sur le comportement futur des clients. Afin d'enseigner aux étudiants l'apprentissage à partir des données, la HdM Stuttgart développe actuellement deux prototypes. L'un avec des données de haute qualité selon le concept de Ground Truth et l'autre avec des données de mauvaise qualité.

Sur cette base de données, qui comprend à chaque fois 50.000 enregistrements de clients corrects et erronés, un algorithme apprend à reconnaître des modèles et à faire des prévisions. Les différents résultats d'apprentissage sont ensuite comparés par les étudiants.

Résoudre les silos de données

En outre, la nouvelle méthodologie de processus et de solutions Ground Truth, développée par Uniserv, a été présentée lors de l'Innovative. Elle garantit que le bien le plus important de l'entreprise - les données clients - soit à jour, précis et complet et que les silos de données soient dissous.

Ainsi, toutes les informations disponibles sur un client peuvent, dans le contexte de la numérisation, être intégrées dans la réorganisation des processus et des modèles commerciaux, par exemple pour l'optimisation des activités de vente et de marketing, la gestion des campagnes, la mise en correspondance avec les listes noires, la conformité ou encore la gestion de la relation client.

Avec Ground Truth, il est possible de rassembler toutes les données clients - données d'adresse, comportement d'achat, historique d'achat, préférences et les traces que le client laisse sur Internet et les médias sociaux, c'est-à-dire ses données de mouvement (données de transaction et d'interaction) - provenant de tous les systèmes disponibles. Cela permet pour la première fois d'avoir une vue complète, précise et actuelle à 360 degrés du client et de son approche individuelle.

Wolfgang Martin, analyste indépendant et expert dans les domaines de la gestion et de la gouvernance de l'information ainsi que de l'intelligence économique et de la gestion des performances, a souligné que la transformation numérique sert la survie d'une entreprise.

C'est pourquoi, pour 63 % des décideurs d'entreprises de la région DACH interrogés pour le compte d'Uniserv en décembre 2015, le thème de la transformation numérique joue déjà un rôle important, et même un rôle central pour 23 % d'entre eux.

Selon Martin, les décideurs d'entreprise commencent également à prendre conscience du lien entre une vision à 360 degrés du client et une numérisation réussie. En effet, comme les clients sont généralement déjà beaucoup plus numériques que les entreprises, ils ont une longueur d'avance lorsqu'il s'agit de s'adapter au monde en réseau.

En effet, l'évolution des modèles de vente et d'affaires modifie également la manière dont les données clients doivent être saisies et gérées. La numérisation ne signifie rien d'autre que de se transformer en une entreprise pilotée par les données. Dans un monde numérique, les données font donc partie des instruments de gestion fondamentaux.