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Les outils du décisionnel se font de la place

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Plus abordables en terme de prix, les technologies du décisionnel ont également gagné en simplicité. Les directions commerciales et marketing y trouvent aujourd’hui de multiples avantages pour mieux suivre leurs activités. Et internet ouvre l’accès à davantage d’utilisateurs.

Le marché de l’informatique décisionnelle ne cesse de croître : il s’élèverait à 70 millions de dollars d’ici à un an selon le cabinet Palo Alto Management Group. Après avoir informatisé tous leurs services (dont la comptabilité, la gestion des stocks, puis les ventes), les entreprises sont confrontées à une démultiplication de leurs systèmes d’information et à la possession de gigantesques réservoirs de données (coûteux). Les grands comptes, mais aussi les PME qui ont pris de l’avance en matière de connaissance client et d’informatisation des services commerciaux, ont désormais besoin d’outils stratégiques pour exploiter de manière optimale cette masse colossale d’informations. Ils ont la possibilité de mettre en œuvre des bases décisionnelles d’informations (entrepôts de données ou datawarehouse) et des bases thématiques (magasins de données ou datamart). Historiquement, les directeurs financiers sont à l’origine de ces projets qui concernent aujourd’hui de plus en plus, à l’heure du marketing one to one, les directions marketing et commerciales. Utilisées dans des objectifs de prospection mais aussi de fidélisation de la clientèle, ces approches permettent de beaucoup mieux cibler les actions, telles celles de marketing direct. La meilleure connaissance de cette mêmeclientèle diminue ainsi considérablement les coûts. Mais un système décisionnel se construit avec quantité d’outils pour l’analyse, l’extraction ou les requêtes. Accès rapide à une information multidimensionnelle Le premier point à aborder dans la mise en place est de choisir le modèle de structuration et de stockage des données sur son serveur d’information. Les moteurs Olap (on line analytical processing) sont au cœur de ces projets : ils permettent de traiter les données en ligne et fournissent une information multidimensionnelle pour l’analyse. On peut ensuite classer les outils décisionnels selon trois catégories : les logiciels de reporting et de requêtes tels que Cognos (de l’éditeur Microstrategy) ou Brio Enterprise (de Brio Technology), les outils d’analyse intégrés (Business Objects de la société du même nom, ou encore PowerPlay de Cognos, Infomanager d’IBM), et les outils web (Web Gateway d’Hyperion, DSS Web de Microstrategy, Web Intelligence de Business Objects, etc.). Les responsables marketing et vente accèdent progressivement à l''informatique décisionnelle, en privilégiant l''aide à la décision à court et à moyen terme. Pourtant, l’évolution des systèmes va permettre de donner à la fois un accès plus rapide à l''information via internet/intranet et une analyse plus fine grâce au datamining et aux tableaux de bord (EIS). Les outils de datamining sont de plus en plus nombreux (Acknosoft, Business Objects, Cognos, IBM, ISoft, SPSS, pour n’en citer que quelques-uns), et les acteurs de l''aide à la décision s’impliquent de plus en plus pour proposer des solutions spécifiques à la relation client. L’éditeur spécialisé SAS Institute a développé des outils de reporting et de datamining, Business Objects a développé AnswerSets, une solution d''analyse et de segmentation de marché, et Powerplay de Cognos est dorénavant intégré au logiciel Amyyon (une solution pour les équipes marketing et vente). Gentia inclut dans ses solutions un module Ventes & Marketing pour le reporting et l''analyse des performances commerciales, et s’il fallait encore un exemple à l’appui, Baan s’est attaqué au secteur du décisionnel avec son offre Baan Enterprise Decision Manager. Des applications très commerciales Quant aux applications du datamining dédiées à l’amélioration des connaissances commerciales, elles sont multiples. Chez les Brasseries Heineken par exemple, les utilisateurs des outils Brio Insight, Brio Enterprise Server et BrioQuery Designer se retrouvent au sein des départements logistique et force de vente depuis avril 1999. À la recherche d’un outil facile à utiliser, économique, et compatible avec les bases relationnelles DB2, AS400 et Oracle, pour un fonctionnement en intranet, la direction des systèmes d’information des Brasseries Heineken a permis aux équipes d’effectuer directement de nouvelles études liées à une évolution d’activité ou de marché. L’utilisateur pourra, par exemple, confirmer une nouvelle tendance du marché ou étudier l’évolution des volumes suite au lancement d’un nouveau produit. Une autre des principales applications consiste à détecter un comportement de fuite d’un consommateur pour le fidéliser. Elle est très étudiée notamment dans le secteur des télécommunications, dans lequel la rétention du client est une âpre lutte quotidienne. Les outils effectuent ce type d’analyses après plusieurs étapes. Une fois les données mises en forme avec l’installation d''un datawarehouse, des algorithmes triturent les données. Encore faut-il définir précisément ses objectifs au départ. La sélection et la préparation des données s’effectueront avec les informaticiens et les responsables marketing. Les outils de datamining construiront ensuite des modèles selon des traitements statistiques, des arbres de décision ou réseaux de neurones. Il faudra ensuite évaluer et valider les résultats, confronter ces analyses avec la connaissance des experts. Une application bien réalisée se traduira par une meilleure maîtrise des coûts : les résultats d''un mailing, par exemple, pourront être optimisés en limitant le nombre d’envois (cf. encadré ci-dessous). Des systèmes qui s’ouvrent sur le web Ces systèmes d’aide à la décision prennent, en outre, une nouvelle dimension en s''ouvrant sur le web. Grâce à internet, l''analyse multidimensionnelle est à la portée d’un plus grand nombre dans l''entreprise. L''utilisateur peut manipuler les données grâce à un simple navigateur. Les solutions de reporting déployées sur un intranet offriront la possibilité de diffuser et de consulter des rapports. De plus, internet permet aujourd’hui d’utiliser l’outil décisionnel en mode Push : l’utilisateur n’a plus besoin de rechercher l’information dont il a besoin, elle arrive directement sur son poste, par courrier électronique par exemple. Une application utile pour les entreprises organisées avec des agences régionales.

Élaborer une base décisionnelle La mise en œuvre d’une base décisionnelle d’informations implique un processus intégré en trois phases : une phase de gestion qui permettra d’appréhender les problèmes liés à la collecte des données, au rapprochement entre les différentes sources de données et à leur transformation en informations, une phase d’organisation qui s’attachera à la recherche de la structure optimale de la base d’informations ainsi qu’à sa localisation (base centralisée ou répartie). La mise en œuvre de “métadonnées” couvrant les besoins de documentation des informations disponibles est une étape incontournable de cette phase d’organisation. Une phase d’exploitation, enfin, permettra de restituer les informations aux utilisateurs et facilitera leur efficacité à l’aide d’outils de productivité leur permettant de se consacrer à leur métier (et donc d’apporter à leur entreprise une réelle valeur ajoutée).

En pratique Le vépéciste IMP “industrialise” ses connaissances clients Analyser les données sur sa clientèle pour mieux la connaître n’est pas nouveau, mais les applications informatiques de datamining permettent aujourd’hui d’industrialiser ce processus et d’"historiser" ses actions. Pour augmenter sa croissance sur un marché en régression (entre – 5 % et – 10 % depuis 1994), le vépéciste suédois IMP renforce son informatique décisionnelle. Pour y parvenir, il a chargé Soft Computing, spécialiste de la valorisation du capital client, d’élaborer sa base de données et de réaliser des actions de datamining. Objectif : mieux segmenter et mieux cibler pour améliorer les actions marketing. Chaque année, IMP distribue en France 30 millions de messages dont un tiers de mailings à une clientèle de particuliers. Avec son système de vente particulier de produits d’éditions (fiches cuisine, bricolage, jardin, santé, etc.), IMP a besoin de garder ses clients actifs sur le long terme : son activité repose, en effet, sur le principe même de la collection. Pourconstruire ce système, Soft Computing a utilisé la BDD existante (5,5 millions de clients) et l’environnement informatique orienté production. Le vépéciste s’est par ailleurs équipé du logiciel SAS/Enterprise Miner édité par SAS Institute. Parallèlement, les chargés d’études ont été formés pour réaliser des opérations de datamining et effectuer des croisements de scores. Ce personnel disposait déjà de connaissances en informatique et statistiques mais n’était pas habitué à travailler avec la base de données marketing, explique-t-on chez IMP. L’idée a été de commencer différentes missions de datamining pour les sensibiliser. Le système sera ensuite ouvert aux chefs de produits qui pourront analyser leurs cibles. Auparavant, IMP réalisait déjà des analyses de données mais avec des fichiers à plat et l’utilisation d’Excel. C’était lourd à gérer et surtout, l’entreprise ne pouvait "historiser" les actions. Les premiers croisements de scores ont déjà permis de révéler que les meilleurs clients du score “réponse” étaient les plus mauvais lorsque croisés avec le score “rentabilité”. L’utilisation conjointe de ces deux scores devrait permettre de réduire de 20 % le volume des mailings envoyés et d’augmenter la marge nette de 22 %.