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Le «big data», vrais espoirs et fausses promesses

Jean-Pascal Mathieu, directeur de l'innovation de Nurun et directeur de Nurun Lab
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Chaque mois, Jean-Pascal Mathieu, directeur de l'innovation de Nurun et directeur de Nurun Lab, partage une de ses trouvailles; aujourd'hui, il présente l'évolution de l'entonnoir marketing et nous fait part de son constat.

Il n'est plus une conférence marketing où le sujet du big data ne soit abordé pour expliquer que cet océan de données va sûrement sauver le monde. En permettant de débusquer des niches de business inexploitées, d'établir une relation quasi amicale avec ses consommateurs ou en mettant en lumière les problèmes enfouis des entreprises et leurs solutions. Cela sera sans doute vrai un jour.

Mais en réalité, les espérances actuelles envers le big data traduisent l'angoisse grandissante de ne plus disposer de variables explicatives et prédictives du monde (en tous cas de celui des affaires).

Il n'y a pas si longtemps, établir un plan d'affaires relevait plus de la statistique que de l'intuition entrepreneuriale. Les McKinsey de cette planète pouvaient sans se tromper déterminer à l'avance le chiffre d'affaires et le bénéfice d'un supermarché à partir de variables comme le niveau de vie de la zone de chalandise, le taux de marge brute pratiqué, la pression concurrentielle et la pression publicitaire. Les marques et la distribution savaient que 100$ investis dans le journal local allaient générer X$ de chiffre d'affaires.

Le numérique et la crise sont passés par là.

Les modèles «mécanistes» les plus complexes sont devenus moins efficaces, mais marchent encore pour peu qu'on y mette le prix et qu'on assume la détérioration de la marque issue de la surpression marketing subie par les consommateurs. L'efficacité s'érodant, les 100$ à investir en marketing pour réaliser une vente sont devenus 200$ puis 1000$, puis encore plus. Avec les nouveaux inventaires quasi infinis des médias numériques, les annonceurs peuvent investir sans limites.

Mais l'entonnoir marketing finit par devenir plat et poreux. Trop de nouveaux modèles économiques, trop de nouvelles façons de communiquer, trop de concurrence surgie de nulle part et de l'autre bout du monde, trop de nouvelles catégories de produits ont rendu les approches mécanistes complètement aléatoires. Lors de la conférence Adage Digital à San Francisco, une question a surgi de l'assistance après la présentation de la stratégie numérique virale d'une grande marque d'ordinateurs. «Comment réussissez-vous à convaincre les distributeurs de stocker vos produits sur la promesse d'une campagne virale par définition imprévisible?» Belle démonstration du désarroi du marketeur en l'absence de modèle prédictif.

Le big data, c'est l'espoir de résumer de nouveau en équations la complexité des affaires. L'espoir risque d'être déçu. Le big data tiendra beaucoup de promesses, mais la complexification du monde va sans aucun doute continuer d'aller plus vite que notre capacité à l'enfermer dans des certitudes. Pour la plupart des entreprises, l'investissement dans des approches non analytiques centrées sur l'humain et sur l'innovation va se révéler plus directement efficace sur les affaires que d'essayer de résoudre la matrice du monde.

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