Actualité web & High tech sur Usine Digitale

Lenovo dope au big data sa veille mondiale sur le Web des attentes clients

Twitter Facebook Linkedin Google + Email
×

Cas d'école Depuis 2 ans, le constructeur informatique chinois Lenovo traque ce se dit en ligne sur ses produits et ceux de ses concurrents. Des informations analysées pour extraire des tendances et indicateurs utiles à l’optimisation de la conception de ses nouveaux produits.

Lenovo dope au big data sa veille mondiale sur le Web des attentes clients
Lenovo dope au big data sa veille mondiale sur le Web des attentes clients © Cory M. Grenier - Flickr - CC

"Nous voulons influencer la conception de la prochaine génération de produits en essayant de comprendre de près l’expérience de l’utilisateur et du client", affirme Corinna Proctor, en charge du projet Voice of Customers, voix des clients, dans les terminaux (PC, tablettes, mobiles et objets connectés) chez Lenovo, au Research Triangle Park, en Caroline du Nord.

 

Tirer parti de la puissance du big data

La prise en compte du comportement et de la perception du client n’est pas nouvelle chez le constructeur informatique chinois. "Nous l’avons toujours fait en nous appuyant sur les informations issues des interactions avec le centre d’appels, des interviews de clients, des enquêtes ou des séances d’observation de la façon dont ils utilisent les produits, rappelle-t-elle. La nouveauté réside dans l’arrivée d’outils de big data, dont la puissance nous ouvre un nouvel horizon dans le traitement et le tri de cette gigantesque masse de données." Tirer parti de ces outils d’analytique pour aller plus loin dans le compréhension de l’expérience du client, c’est le sens du projet Voice of the Customers lancé il y a 2 ans.

 

Forums de discussion, réseaux sociaux, YouTube… Le Web offre un gisement d’informations immense sur ce que les clients disent des produits de la marque, des problèmes qu’ils ont rencontrés, des fonctions qu’ils apprécient et de la façon dont ils voient les produits de la concurrence. Lenovo n’en collecte aujourd’hui qu’une partie. "Nous avons des centaines et des centaines de références de produits, note Corinna Proctor. Impossible à ce stade de capter tout ce qui se dit là-dessus. Nous sommes obligés de nous limiter à environ 200 de nos produits et à 700 produits concurrents."

 

10 téraoctets de données récoltés par mois

Le volume de données récolté atteint 10 téraoctets par mois, et augmente de 10% chaque mois, selon Mohammed Chaara, directeur big data chez Lenovo. Il est issu des conversations en ligne de près de 300 millions clients, complétées par des informations en provenance de sources traditionnelles comme les centres d’appel, les séances d’observation ou les enquêtes. Les données sont stockées sur une ferme distribuée Hadoop sur le cloud d’Amazon Web Services, où elles sont analysées avec des logiciels big data de SAS.

 

A partir des résultats d’analyse, une trentaine de tableaux de bord sont dressés chaque mois avec des indicateurs utiles non seulement pour le marketing ou les ventes, mais aussi aux équipes de développement. "Nous pouvons ainsi mettre à profit ces informations et tendances pour améliorer la conception de la prochaine génération de produits par rapport la génération existante et par rapport aux produits de la concurrence." Ces indicateurs bénéficient aujourd’hui à près de 800 personnes chez Lenovo.

 

L’équipe big data travaille à étendre le système à d’autres sources d’information et à d’autres produits de la marque. Aujourd’hui, l’écoute ne porte que sur 1700 sites Web et sur trois langues : anglais, mandarin et japonais. Une extension à quatre autres langues (français, espagnol, arabe et russe) est en cours, ce qui permettrait de couvrir 95% des conversations sur les produits de Lenovo sur la toile, à croire Mohammed Chaara. Le système devrait également s’étendre aux produits de datacenters de la marque (serveurs, stockage et réseaux) au troisième trimestre 2016.

 

Prise en compte du feedback des clients dans les prochains  produits

Au Research Triangle Park, en Caroline du Nord, un site hérité du rachat des serveurs X86 d’IBM en 2014, Lenovo dispose de 1500 personnes, dont 40% en développement de serveurs. Le centre d’ingénierie mobilise déjà 50 à 100 personnes à la prise en compte du feedback des clients dans la conception de la prochaine génération de produits. Deux sources d’information sont aujourd'hui récoltées et analysées avec les logiciels de SAS afin de prédire les incidents dans les datacenters des clients : des informations produits (comment ils sont utilisés réellement) et informations de process (comment ils sont assemblés, testés et livrés). Le projet vise à les enrichir des informations de perception (comme ils sont perçus à partir des interactions avec les centres d’appels, ce qui se dit sur le Web, sur les réseaux sociaux, YouTube…). "Les informations de perceptions sont certes subjectives, note Mohammed Chaara. Mais elles sont importantes car elles donnent le contexte d’usage des produits."

 

"Deux ans après la mise en place de ce système, nous constatons une baisse significative du sentiment négatif vis-à-vis des produits de Lenovo exprimé en ligne", confie Corinna Proctor, sans toutefois quantifier le gain. L’un des apports les plus importants du big data réside dans l’aide à la priorisation des actions à mener. "Par rapport à avant, le big data nous offre le moyen d’hiérarchiser les problèmes et d’identifier ceux à traiter en priorité tant aux niveaux des composants qu’au niveau des produits de façon à maximiser les résultats, poursuit la responsable du projet. Auparavant, les ingénieurs étaient obsédés par l'épaisseur des notebooks. Tout le débat tournait autour de la question de savoir comment rendre les produits plus minces. Avec l'analyse des données de perception, on se rend compte que cette question est secondaire pour l'utilisateur dont la priorité va plutôt à la qualité de l'écran, au confort du clavier ou encore à la capacité Wi-Fi."

 

Le big data ne remplace pas le travail manuel

L’automatisation, qui découle de l’utilisation des outils du big data, n’affranchit pas Lenovo du travail manuel, toujours indispensable pour garantir la qualité des données. La collecte automatique des données en ligne est complétée par d’autres sources plus traditionnelles. Une équipe s’assure de la cohérence des données de façon à éviter des résultats d'analyse erronés. C’est pourquoi des groupes de clients sont invités 3 à 5 fois par an pour des discussions avec les responsables de Lenovo. L'occasion de relativiser la portée de certaines informations récoltées sur le Web et d'améliorer la fiabilité des tableaux de bord.

Réagir

* Les commentaires postés sur L’Usine Digitale font l’objet d’une modération par l’équipe éditoriale.

media

Les cookies assurent le bon fonctionnement de nos sites et services. En utilisant ces derniers, vous acceptez l'utilisation des cookies.OK

En savoir plus
Suivez-nous Suivre l'Usine Digitale sur twitter Suivre l'Usine Digitale sur facebook Suivre l'Usine Digitale sur Linked In RSS Usine Digitale