Nous avons tous entendu dire que les données sont le nouveau pétrole, mais en faisons-nous assez pour exploiter cette précieuse ressource ?
Une enquête récente du Business Applications Research Center (BARC) a révélé que la plupart des initiatives de monétisation des données en sont à leurs tout débuts. Seulement 17% des entreprises interrogées ont déclaré que ces initiatives font partie intégrante de leur activité. 37 % en sont à la phase de planification. En attendant, un quart des répondants ont déclaré que les données ne sont pas monétisées pour le moment, et il ne semble pas qu’elles le seront dans un avenir proche.
Ces chiffres dépeignent un tableau pour le moins sombre. Malgré l’immense potentiel des données actuellement stockées dans les entreprises, la plupart des sociétés ont du mal à en tirer pleinement profit.
Un rapport de McKinsey a démontré précisément l’importance du rôle que les données peuvent jouer dans les performances commerciales d’une entreprise. 45 % des entreprises hautement performantes ont pu créer de nouveaux modèles commerciaux grâce à l’utilisation des données. Pour les moins performantes, ce chiffre tombe à 36 %. Cela indique une corrélation directe entre les capacités de traitement des données d’une entreprise et ses performances quantifiables.
Pour se démarquer sur un marché concurrentiel, il est absolument nécessaire de maximiser le potentiel de vos données. C’est particulièrement vrai pour des secteurs tels que le retail, les services publics et l’industrie manufacturière, qui reposent sur d’énormes répertoires de données. C’est pourquoi les éditeurs de logiciels, les fournisseurs de logiciels et les équipes informatiques internes doivent analyser leur situation actuelle afin de déterminer où les données pourraient faire la différence et adopter des outils d’analyses intégrées pour exploiter ces opportunités.
4 idées pour monetiser et rentabiliser les données en entreprise
D’après notre expérience à Toucan, il n’existe pas de modèle unique pour la monétisation des données. Par exemple, certaines entreprises à haute performance utilisent les données pour étendre leurs offres existantes, tandis que d’autres s’aventurent sur des territoires entièrement commerciaux. La collaboration entre pairs pour créer une base de données partagée est également une option. Nous aborderons en détail la possibilité de créer de nouveaux produits de données (quatrième exemple), mais nous sommes heureux de vous présenter d’autres idées !
Du côté des actionnaires, la propriété des données et de ses analyses peut appartenir au DSI, au directeur général, au directeur financier, au directeur général ou à un responsable des données et des analyses. En outre, McKinsey a constaté que dans 53 % des entreprises hautement performantes, les données et les analyses sont détenues par le PDG lui-même (contre seulement 10 % dans les entreprises moyennes ou peu performantes).
Quelles sont donc les mesures que vous pourriez prendre pour maximiser la valeur des données disponibles ? Voici 4 recommandations :
1/ DE NOUVEAUX PARTENARIATS FONDÉS SUR LE PARTAGE DES DONNÉES
Plusieurs groupes de données travaillant ensemble vous donneront toujours plus que la somme de leurs parties. C’est pourquoi il est intéressant de travailler avec des entreprises ayant accès à des types de données similaires. Par exemple, un retailer disposant de données sur la demande de produits parmi ses clients peut s’associer à une société de gestion d’immeubles qui surveille la fréquentation des principaux centres commerciaux. Une stratégie commerciale axée sur une circulation rapide de produits et une augmentation de la fréquentation des espaces commerciaux bénéficiera ainsi les deux entités.
McKinsey a constaté que 29 % des entreprises hautement performantes collaborent déjà avec des entreprises similaires pour la monétisation des données, contre seulement 16 % des entreprises moyennement ou peu performantes.
2/ OPTIMISER LES PROCESSUS EXISTANTS POUR GAGNER EN EFFICACITÉ
C’est l’une des mesures les plus faciles à prendre pour les entreprises qui ont un grand nombre de processus nécessitant beaucoup de données.
Par exemple, un centre de contact multinational peut recueillir des données sur la performance de ses employés afin de réaligner les initiatives de formation en fonction de ses objectifs de revenus. Un fabricant peut analyser les performances de ses équipements pour anticiper leur usure, ce qui permet de réduire les coûts de maintenance. Les éditeurs de logiciels indépendants pourraient examiner les statistiques d’adoption des utilisateurs afin de compléter leurs programmes de Réussite des Clients avec des outils d’habilitation appropriés. Les possibilités d’utilisation sont pratiquement infinies.
3/ OPTIMISER LA PRISE DE DÉCISION DES ENTREPRISES
Ceci intervient un peu plus tard dans le processus de maturité vers la monétisation des données. Une fois que tous les ensembles de données pertinents sont en place et que les modèles analytiques requis sont appliqués, les entreprises peuvent créer des interfaces qui donnent du poids aux décideurs. Cela a surtout un impact sur les directions lorsqu’elles envisagent d’entrer dans de nouveaux domaines d’activité.
La servicisation dans le secteur manufacturier est un exemple classique. Elle exploite les capacités de génération de données des équipements pour évoluer vers un modèle de service, c’est-à-dire facturer le client pour l’utilisation du produit et non pour son achat (SaaS, Software as a Service). 32 % des entreprises les plus performantes déclarent que le traitement des données a considérablement modifié leur stratégie d’entreprise à long terme, contre 18 % des entreprises moyennement ou peu performantes.
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4/ CRÉER DES PRODUITS ET DES SERVICES BASÉS SUR LES DONNÉES
Cette idée devrait être dans la ligne de mire de toute entreprise qui collecte régulièrement des données, ainsi que les ISV qui les fournissent. Par exemple, un fabricant peut adopter un système de configuration des prix basés sur des statistiques. Cela signifie que les éditeurs de logiciels indépendants qui fournissent la plate-forme de Progiciel de Gestion Intégré (ERP, Enterprise Resource Planning) à ce fabricant doivent être équipés pour intégrer des analyses dans leurs offres, en vue d’une perspective commune de la monétisation des données.
Selon McKinsey, les entreprises les plus performantes ajouteront de nouveaux services de données à leur offre, et ce, 4 fois plus vite que les autres. Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent s’associer à ces leaders en intégrant des analyses et une veille économique en libre-service dans la conception de leur feuille de route pour leurs produits.
Comment définir des possibilité de monetisation de données ?
La première étape vers une monétisation efficace des données pour les éditeurs de logiciels indépendants consiste à faire l’inventaire des bases de données disponibles. Vous êtes probablement déjà assis sur une quantité de données qui pourraient s’avérer utiles. Cela comprend :
- Les données générées par les interactions des utilisateurs avec votre produit → Cela pourrait vous donner des indications sur les points problématiques de la navigation, les caractéristiques manquantes, les schémas comportementaux, etc. qui déterminent les caractéristiques non fonctionnelles du produit. Par exemple, tout point qui demande aux usagers de s’y attarder excessivement pourrait bénéficier d’un encadrement.
- Les données sans rapport avec votre technologie de base → Dans les entreprises axées sur les données, les clients sont en mesure d’utiliser votre fonction d’analyse intégrée de multiples façons innovantes. En fait, les meilleurs outils d’analyse intégrés permettent aux utilisateurs de faire exactement cela. Observez comment les intégrations de tiers, les analyses externes, l’IA, etc. influencent votre logiciel. Cela pourrait conduire à de toutes nouvelles façons d’offrir aux clients de précieux renseignements.
- Les données sur la configuration informatique des produits → La plupart des plateformes SaaS ne fonctionnent pas de manière isolée. Vos clients peuvent utiliser Slack pour la collaboration, Salesforce pour le CRM, Workday pour les RH, etc. Les données relatives à ces schémas peuvent indiquer de nouvelles possibilités d’intégration et les entreprises avec lesquelles vous devez établir des partenariats, afin de générer les revenus les plus élevés.
N’oubliez pas que l’identification du potentiel de données n’est que la première étape. Les informations doivent être vérifiées et validées par l’expérience du client. À ce stade, votre équipe en charge de la réussite du client joue un rôle majeur, agissant comme canal de communication essentiel entre l’équipe produit et l’utilisateur. Elle peut négocier avec succès les fonctions d’analyse intégrées qui sont prioritaires et celles qui peuvent permettre d’atteindre le plus haut degré de monétisation.
(si vous souhaitez savoir comment les équipes chargées de la réussite des clients peuvent permettre la monétisation des données, lisez notre rapport détaillé ici).
À QUOI RESSEMBLE UN PRODUIT D’ANALYSE INTÉGRÉ PRÊT À ÊTRE MONÉTISÉ ?
Une fois que vous avez identifié le cadre d’utilisation et demandé la participation des équipes chargées de la réussite des clients, vous êtes prêt à commencer à construire un produit de données qui fait passer votre logiciel au niveau supérieur. Voici cinq caractéristiques que tout produit de données rentable aura, tel que nous l’avons appris au cours de nos années d’expérience chez Toucan :
- Attrayant : L’interface utilisateur et sa présentation générale doivent être en harmonie avec les dernières tendances en matière de conception pour attirer l’attention du client.
- Facile à utiliser : La navigation doit être aussi simple pour les utilisateurs techniques que non techniques ; c’est là que vous avez besoin d’une expertise en matière de présentation de données.
- Diffusable : La viralité est une caractéristique importante des outils d’analyse intégrés modernes, qui permet d’augmenter les taux d’adoption et de guider votre future feuille de route.
- Sans effort : L’utilisateur ne devrait pas avoir à subir une nouvelle installation ou une période d’apprentissage pour commencer à monétiser ses données ; l’analyse en marque blanche qui s’intègre dans l’interface utilisateur existante de votre logiciel est judicieuse.
- Évolutif : Au fur et à mesure que votre produit se développe, la veille économique intégrée et les analyses qui l’accompagnent devraient se développer en parallèle, pour répondre aux attentes des utilisateurs.
Le secret pour réussir consiste à mettre en place une boucle de retour d’information et de réaction robuste. Les éditeurs de logiciels indépendants ne devraient pas tenter de concrétiser la monétisation dès le premier jour. Cela ne ferait qu’aboutir à un prototype bâclé, qui est difficile à adapter. Au lieu de cela, faites appel à vos équipes de réussite client pour recueillir les réactions des clients et améliorer progressivement chaque version.
LES RÉFLEXIONS FINALES : FIXEZ-VOUS CORRECTEMENT LE PRIX DE VOS SAAS, FONDÉS SUR L’ANALYSE INTÉGRÉE ?
Il peut être difficile de savoir exactement comment fixer le prix d’un logiciel qui offre de riches capacités d’analyse et de visualisation de données intégrées. L’une des raisons principales de cette situation est l’état émergent de la monétisation des données aujourd’hui, qui rend difficile l’attribution d’une valeur mesurable et répétable aux ensembles de données. Par exemple, une enquête récente a révélé qu’un nombre impressionnant d’entreprises – allant de grandes à moyennes et petites entreprises – n’ont pas encore lancé de produits de monétisation des données. Et malgré ses avantages évidents, seuls 38% utilisent la veille économique intégrée, contre 53% qui choisissent des bases de données analytiques commerciales plus complexes.
En d’autres termes, vous devez tenir compte de divers facteurs avant de choisir un modèle de tarification. Commencez par établir un climat de confiance en votre proposition de valeur. Les informations exploitables qui servent à la prise de décision ont une valeur intrinsèque. Travaillez donc avec votre équipe chargée de la réussite des clients pour faire passer ce message à l’ensemble des usagers.
De plus, il faut garder à l’esprit que l’analyse intégrée implique un coût d’ingénierie plus faible et une itération plus rapide qu’une fonctionnalité développée en interne. Cela peut vous donner un avantage concurrentiel en termes de prix.
Enfin, reprenez la planche à dessin et définissez un nouvel ensemble de profils d’utilisateurs. Étant donné le potentiel énorme de l’analyse intégrée dans la monétisation des données, vous découvrirez probablement de nouveaux types d’utilisateurs surprenants. En gardant tous ces éléments à l’esprit, vous êtes prêt à vous lancer dans la monétisation des données et à aider vos clients à consolider leur position de leader sur le marché dans l’environnement compétitif actuel.
Cet article est le premier d’une série sur la monétisation des données. Faites-nous savoir ce que vous pensez pour nous aider à fournir un contenu utile !
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