Les analytics forcent au changement autant qu’ils l’accompagnent

analyticsCe qu’on appelle les “analytics” est à  la fois un facteur d’agilité de premier ordre et un levier de création de valeur d’avenir pour les entreprises. Ils permettent en effet d’aller bien au delà  du traditionnel data mining et du reporting en ne donnant pas seulement un état de la situation actuelle mais en faisant émerger des modèles permettant de prédire ce qu’elle sera demain.

Les analytics, outils au service du changement

Les analytics sont donc un outil de changement – voire de changement permanent – dans le mesure où ils permettent de donner à  chacun les informations nécessaires à  un traitement individualisé d’une situation ou d’un cas unique, à  l’inverse de l’application systématique d’une procédure standard qui, le plus souvent, s’applique à  peu près à  80% des situations sans toutefois représenter une solution idéale et s’avère totalement contreproductive dans les 20% qui reste. Ils permettent donc de faire évoluer tout ou partie d’un mode opératoire en temps réel en fonction du context, ce qui est un facteur d’agilité.

On en trouve un excellent exemple sur le blog de Geneviève Petit qui nous raconte comment Qantas Airlines a utilisé les analytics pour améliorer son service client.

les équipes “Insight and Innovation” ont développé des modèles prédictifs, pour évaluer la probabilité qu’un client choisisse Qantas ou un concurrent lors de son prochain vol, et adapter les actions marketing en conséquence. “Trop d’entreprises confondent “analytics” et “reporting”. Il ne suffit pas de connaitre ce que veulent nos clients, il faut savoir ce qu’ils voudront demain. Les analytics, c’est de la prédiction et un outil au service du changement.

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Les informations collectées sur chaque voyageur sont aussi accessibles aux personnels au sol et en vol, à  travers un terminal mobile. “C’est une interface très simple, qui ne présente pas toutes les informations disponibles, mais seulement celles qui sont pertinentes

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A chaque vol, les employés ont la liste des cinq passagers dont il faut faire le plus attention. Ce ne sont pas forcément nos clients les plus rentables, d’autres critères sont pris en compte.” Résultat : “les employés adorent cet outil, car il facilite leur travail et leur donne plus d’opportunités d’interaction avec les clients.”

Pour l’exemple inverse on regardera chez Air Canada : ni données ni possibilité de s’adapter au client.

On remarquera, sur ce dernier point, l’intérêt d’un système poussant la bonne information au bon moment en fonction du contexte sans demander d’action de la part de l’utilisateur.

Mais croire qu’une démarche “analytics” se résume à  récupérer, traiter et recracher des données est une grossière erreur. Toujours chez Qantas :

avant de se lancer, il faut s’assurer que votre organisation est prête aux changements impliqués par les data et surtout, qu’elle le souhaite. Les data doivent tout changer dans l’organisation, pas seulement le marketing ou les analytics.

Pas de mise à  profit des analytics sans changement préalable

Même son de cloche dans cet article du MIT :

Mais au cours de toutes les discussions qui ont fait surface autour des questions posées par le big data – confidentialité, sécurité, coûts, volume, qualité et gouvernance – la réalité avec laquelle beaucoup d’organisations sont aux prise est celle de la conduite du changement : peuvent elles ou non gérer les changements qui leur permettront de tirer le meilleur de leurs initiatives analytics, au niveau humains et à  celui des processus.

But in all the classroom discussions that surfaced around the big issues from big data €” privacy, security, costs, infrastructure, data volume, data quality, and data governance €” the reality that many organizations grapple with is change management: whether or not they can manage the human and process changes necessary to make the most of their analytics initiatives.

En bref si les analytics permettent de rendre un certain changement – désiré – possible, ils nécessitent en amont de changements qui, eux, ne le sont pas nécessairement. Rendant possible initiatives et prises de décision par subsidiarité (résoudre le problème au plus proche du client) les analytics demandent a minima un empowerment du collaborateur, une non rétention de l’information au niveau du management et la fin de certains silos applicatifs. Si l’on reprend l’exemple de Qantas et Air Canada, un système à  la Qantas couplé avec la rigidité opérationnelle d’Air Canada ne permet pas d’améliorer grand chose.