En moyenne dans une entreprise française, il y a 48% de “dark data”, c’est-à-dire de données non-classifiées et non-exploitées [1]. Or, les organisations qui parviennent à trier, organiser et valoriser ces données connaissent une croissance 8 à 10 fois supérieure à celle de l’économie globale [2]. Le potentiel de la data est donc manifeste, et démocratiser son usage constitue tout l’enjeu d’une bonne gouvernance de la donnée.

Pour mieux évaluer la situation de chaque acteur, il est important de déterminer la quantité de données dont il dispose, et la stratégie adoptée à son égard. Cela permet de mieux cerner la maturité data, et donc le besoin de gouvernance associé.

  • Un secteur est considéré comme “data poor” lorsqu’il compile peu de données sur ses clients et prospects : la collecte constitue le premier défi.
  • A l’inverse, un secteur “data rich” dispose de données plus fournies sur son marché. Dans ce cas, l’enjeu consiste à se concentrer sur leur activation, notamment dans de nouveaux domaines d’application, riches d’opportunités, comme l’IoT ou l’IA.

Quant à la stratégie choisie pour traiter cette donnée, qu’elle soit offensive ou défensive, elle renseigne également sur le niveau de maturité du secteur d’activité étudié. Une stratégie offensive consiste à faire preuve de proactivité dans la protection des données collectées, de manière à en disposer ensuite pour les prises de décision, et générer un incrément de valeur. La donnée est alors considérée comme un actif et non comme une « zone de risque ». A contrario, une stratégie défensive consiste à se laisser guider par un cadre externe, qu’il soit réglementaire, ou concurrentiel, et à mettre en place des actions plus par contrainte que par conviction.

Évaluer la position des différents secteurs d’activité sur ce double prisme : richesse de la donnée, et offensivité dans son exploitation, permet de mieux estimer leur maturité data. Dès lors, les spécificités et enjeux des politiques de gouvernance sectorielles apparaissent plus clairement.

  • La banque/assurance, un secteur mature en termes de protection des données des utilisateurs, et dont la gouvernance se concentre sur l’activation de la data

Le secteur de la banque/assurance est amené à traiter beaucoup de données, et notamment des données sensibles. Afin de protéger au mieux ses utilisateurs, ce secteur d’activité s’est doté de réglementations fortes qui assurent la sécurité des transactions et des informations. Parmi les dernières en date, on retrouve les directives DSP2 qui renforcent la fiabilité des processus d’authentification en ligne. D’une attitude “data defense”, imposée par un contexte légal fort, ces acteurs évoluent vers une stratégie plus offensive, et s’appuient notamment sur la donnée pour développer des cas d’usages avancés. Elle supporte ainsi la création de modèles pour mesurer la probabilité qu’un dommage ou un accident survienne. Elle permet aussi de mieux cibler des audiences appétentes aux produits proposés, et d’améliorer la connaissance client pour personnaliser les offres disponibles. Le dynamisme des fintechs souligne la richesse des opportunités du secteur. La maturité data de la banque/assurance est donc bien avancée, et ses enjeux de gouvernance se situent surtout autour de la valorisation de cet actif que constitue la data.

  • Les télécoms, un secteur qui a rapidement intégré la nécessité d’encadrer la collecte de données, et qui travaille à son activation pour des cas d’usages novateurs

Le secteur des télécoms, qui repose sur la fourniture d’un service technologique, s’est développé en prenant en compte des réglementations concernant les données traitées [3]. Ses acteurs sont donc matures dans la gestion de leurs données, et se montrent à présent proactifs dans l’utilisation qui en est faite. Ainsi, ils travaillent à la personnalisation de la relation client, et s’emparent de nouveaux projets, comme la télévision adressée, qui soulève des enjeux de publicité adaptée. La gouvernance consiste ainsi à se concentrer sur la qualité de la donnée exploitée.

  • La grande distribution, un secteur plus novice dans la gestion des données clients, et qui structure sa gouvernance autour de l’application du RGPD

Par essence, la grande distribution est un secteur d’activité davantage axé sur les flux d’échanges physiques que digitaux, mais l’émergence du e-commerce les alimente désormais également en data. Ils deviennent donc de plus en plus “data rich”. Et leur attitude à l’égard de cette donnée est plutôt conquérante. Ainsi, ils se saisissent du sujet de l’omnicanalité afin d’optimiser les connexions entre leurs magasins et les points de contact digitaux (lire à ce sujet : Omnicanal : désiloter les expériences client pour booster les ventes). De nouvelles opportunités sont étudiées, comme la personnalisation du parcours client, la recommandation de produits, l’envoi de promotions ciblées. Leur maturité digitale est donc en progression. C’est autour des notions de protection et de sécurisation des données utilisateurs que s’articulent le défi de leur politique de gouvernance. L’instauration du RGPD a ainsi freiné l’offensivité de leurs stratégies, en replaçant le respect des droits du consommateur au cœur de la gouvernance de la donnée.

  • Les marques de Produits de Grande Consommation (PGC), un secteur en quête de data pour appuyer ses stratégies commerciales

Pour commercialiser leurs produits, les PGC utilisent des canaux de vente tiers, notamment ceux de la grande distribution. Ces acteurs passent donc par un intermédiaire et ne sont pas directement en contact avec leurs consommateurs, ce qui réduit leur capacité à collecter de la data. Leur stratégie en la matière est donc plutôt offensive, de manière à conquérir un accès à ces sources d’informations. Concrètement, pour collecter de la donnée, ces acteurs s’associent à des panélistes, développent des programmes de fidélité autour de leurs marques, ou élaborent des communautés de consommateurs. Peu matures sur les sujets digitaux, ils se situent aux prémices d’une stratégie de gouvernance. Il s’agit pour eux de mener de front travail de collecte et instauration d’une culture de la data, pour ensuite se pencher sur son exploitation et son activation, afin de soutenir par exemple les stratégies de développement produit.

  • Les Pure Players, des acteurs qui ont une pleine conscience du potentiel de leurs data et de la nécessité d’une gouvernance bien menée

Pour ces acteurs qui se développent grâce au digital, la donnée est structurelle. Sa collecte est tout aussi primordiale que son activation, qui souvent se trouve guidée par des techniques avancées de data analyse et de data science. Des méthodes comme l’AB Test, permettent par exemple de valider statistiquement des intuitions métiers, ou des phases de test & learn, mesurées et suivies par des KPIs précis, appuient des méthodes agiles d’itérations produits. Ce sont donc des acteurs très matures sur les sujets digitaux, qui maîtrisent souvent les enjeux de collecte et d’activation de la donnée. L’enjeu consiste à en assurer la qualité, et la disponibilité pour toutes les équipes.

Chaque secteur d’activité fait donc face à des enjeux qui lui sont propres, et selon sa maturité sur le sujet, on retrouve certains cas d’usages types :

  • Avec la mise en œuvre du RGPD, la grande distribution se confronte ainsi à l’aspect réglementaire de la gouvernance de la data. Cela a par exemple amené un distributeur français à définir une instance de pilotage privacy pour s’assurer que les projets digitaux intègrent par défaut dans leur conception les principes de protection de données à caractère personnel (privacy by default & privacy by design).
  • Pour les acteurs plus matures du monde de l’assurance, les sujets d’activation de la donnée sont prépondérants. Un assureur français a ainsi récemment structuré un Data Lab pour travailler avec la data science à des cas d’usage clients, comme l’identification du next best advice to give, ou l’adaptation du processus sinistre selon le profil client.
  • Quant à l’amélioration de la qualité de la data, c’est un sujet majeur pour les pure players, notamment abordé par un retailer du bricolage, qui en fait une priorité de sa roadmap data 2021, et encourage les échanges cross-équipes pour prévenir un effet silo de la donnée, qui ne serait approchée et maîtrisée que par quelques experts.

A noter que ce prisme d’analyse cherche à esquisser une tendance générale par secteur d’activité. Les niveaux de maturité data et les enjeux de gouvernance associés peuvent varier d’un acteur à l’autre indépendamment de son secteur d’activité.

Auteure : Marie Jansen, Consultante Data & Business Consulting chez Converteo

Pour aller plus loin, vous pouvez consulter :

  • L’infographie 5 étapes clés pour gouverner sa donnée
  • Le livre blanc Pour une gouvernance des données marketing à la main du métier
  • Et évaluez votre maturité en répondant à ce questionnaire rapide !

Sources :

[1] Étude Value of Data, de Vanson Bourne pour Veritas, 2019

[2]  Forrester Research, Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, Oct 2018

[3] Le code des postes et des communications électroniques a été crée dès 1952

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