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Industriels : comment améliorer votre intimité client grâce à la data

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Publi-Rédactionnel Capter et analyser des données sur les usages des produits permettraient non seulement de mieux les cibler mais aussi de mieux adapter les produits aux besoins des consommateurs et de créer de nouveaux services autour de ces attentes, améliorant ainsi la proximité avec le client.

Industriels : comment améliorer votre intimité client grâce à la data
Industriels : comment améliorer votre intimité client grâce à la data

Les industriels auraient tout intérêt à démultiplier l’emploi des nouvelles technologies pour mieux concevoir, mieux fabriquer, mieux distribuer, mieux vendre leurs produits et proposer de nouveaux services car, à la clé, il y a le gain d’une plus grande fidélité de la part des clients et, donc, l’assurance d’une meilleure pérennité pour l’activité.

 

Telle est la conviction de Jean Cabanes et Youssef Harchaoui, deux spécialistes de l’Industry X.0 et de l’Analytics chez Accenture. Selon eux, le concept déjà éprouvé d’Usine 4.0, qui visait à utiliser le digital pour améliorer l’usage des outils de production, n’était qu’une première étape. Il serait désormais possible de récupérer des données sur toute la chaîne de valeur pour mieux comprendre comment les produits sont utilisés, afin d’y apporter des améliorations et faire en sorte que l’expérience de l’utilisateur final devienne unique et personnalisée.

 

Quels sont les moyens qui permettent à présent aux industriels de mieux comprendre comment leurs produits sont consommés ?

 

Youssef Harchaoui : Les technologies avancées autour de la donnée (Big Data, No-SQL…) et de l’intelligence artificielle existent depuis plusieurs années, mais leur distribution était encore restreinte de par leur complexité ou leur viabilité économique. Aujourd’hui, les coûts d’acquisition, de stockage et de traitement des données ont fortement chutés, de même pour les coûts de développement des algorithmes qui permettent de générer de la valeur (en s’appuyant sur les nombreuses bibliothèques qui existent et le monde open source). Tout cela permet d’interpréter les données plus rapidement, et donc de créer des boucles de retour plus courtes. Désormais, il y a beaucoup moins d’obstacles pour exploiter ces informations tout au long de la chaîne de valeur.

 

Alliées à une application sur smartphone qui permet au client d’appliquer de manière virtuelle différents produits, ces technologies sont par exemple aujourd’hui employées dans le secteur de la cosmétique pour détecter les caractéristiques du visage et recommander à la personne un choix plus adapté de produits. La même application propose également un assistant virtuel, un chatbot, qui donne au client des conseils sur l’emploi de tel mascara ou de tel rouge à lèvres. Ces services envoient des informations factuelles sur les usages des consommateurs. Les informations collectées permettent au marketing et à la R&D de comprendre les usages et tendances de manière plus fine et, au final, de proposer de nouveaux produits et de nouveaux services de plus en plus personnalisés.

 

Jean Cabanes : Cet exemple dans le B2C se décline de la même façon dans le monde du B2B. Un fabricant d’équipements électriques pour les usines a ainsi doté ses produits de sondes qui lui indiquent leurs plages d’utilisation réelles. Ces informations lui ont servi à renforcer les caractéristiques des fonctions les plus utilisées de ses produits pour mieux répondre à leur usage et lui ont, dans un second temps, permis de contacter son client pour lui fournir des équipements plus adaptés à sa situation. Ces informations lui font aussi comprendre le processus de l’usure et de l’obsolescence des produits, ce qui permet aux équipes techniques sur le terrain de mieux affiner leurs calendriers de maintenance et aux commerciaux de mieux appréhender la durée de vie des produits. Dès lors, cet équipementier ne fait plus de la sur-qualité qui coûte trop cher ou de la sous-qualité qui pourrait lui faire perdre des clients, il fait de la qualité sur mesure.

Jean Cabanes, directeur exécutif en charge de l’activité Industrie en Europe

 

Ces améliorations en continu sur toute la chaîne de valeur ne la rendent-elles pas plus complexe ?

 

JC : Non, car il faut considérer que toute la partie physique des produits ne va finalement pas évoluer plus vite qu’auparavant : à l’heure du digital, le matériel n’est plus qu’un réceptacle pour du logiciel qui, lui seul, évolue très vite dans le sens d’une meilleure expérience client. Prenons l’exemple de Tesla : l’amélioration régulière de l’utilisation de ses automobiles n’est portée que par le logiciel. Chez d’autres constructeurs, on peut très bien imaginer que le compteur de vitesse, qui n’affiche aujourd’hui que des kilomètres à l'heure, pourra demain dire au conducteur que, s’il réduit sa vitesse de 10 km/h, il économisera tant de carburant sur son trajet. Analyser la conduite de ses clients ne demande que du développement logiciel, mais cela va influencer toute la chaîne de valeur, au point que la société Tesla est aujourd’hui autant valorisée qu’un groupe tel que PSA, alors qu’elle produit beaucoup moins de véhicules.

 

YH : De grands groupes industriels travaillent déjà sur la récupération des données, leur stockage et leur analyse avec les bons modèles algorithmiques. Les offres technologiques s’améliorent et permettent une intégration de plus en plus forte des différentes briques techniques nécessaires. Néanmoins, l’une des grandes complexités est l’humain : il est important de veiller à la réelle valeur des résultats générés mais aussi d’en simplifier l’interprétation et l’usage. Le travail sur la valeur et l’interface sont donc aussi importants que celui sur les technologies et l’algorithme. L’intégration de ces différentes dimensions dans les process de conception est clé.

 

Comment, en définitive, ces améliorations de la chaîne de valeur deviennent-elles des améliorations du business ?

 

YH : Plutôt que de vendre des produits, le fabricant va vendre des services et surtout des résultats. C’est ce que fait par exemple Caterpillar avec son projet de mine connectée : il n’est plus question de vendre des engins aux exploitants de mines mais de vendre une capacité de transport de minerais par jour et par heure. Pour garantir la disponibilité des engins au bon coût, Caterpillar les a équipés de capteurs qui analysent s’ils sont chargés avec le bon poids et s’ils roulent à la bonne vitesse, de sorte à anticiper et réduire les temps d’arrêt pour maintenance. En l’occurrence, les pneus sont ici critiques et l’analytique permet de déterminer comment en faire un bon usage pour les préserver et baisser les coûts de consommation de carburant.

 

JC : En vendant du service, l’entreprise va discuter différemment avec ses clients et les remises ne seront plus les mêmes. C’est ce qu’a compris par exemple John Deere : en équipant ses tracteurs de capteurs dans le but d’analyser les meilleurs parcours selon la météo, le fabricant peut dire à un agriculteur qu’il lui fera économiser du carburant – un poste qui représente ici 50 % des frais – et peut s’engager à payer la différence s’il ne tient pas ses promesses. Le fabricant fournit ainsi des services additionnels : comment optimiser son parcours, comment mieux labourer, le meilleur moment pour faire sa récolte. L’entreprise est devenue le conseiller de l’agriculteur. La relation avec le client continue donc bien au-delà de l’acte de vente, avec un engagement très fort sur ses nouveaux services rendus possibles grâce aux données. C’est ainsi, en définitive, que le digital permet d’améliorer le lien entre l’industriel et le consommateur.

 

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