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Les apports du big data dans la relation client


par Jeremie GROSSETETE
EMLV -  2015
  

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ANNEXES

Annexe 1:

Transcription de l'interview d'Henri Thouvenin
IBM France Analytics Director

1) De combien de solution BIg Data dispose IBM software?

Pas de réponse précise c'est les besoins client qui définissent le nombre de nos solutions, les produits sont évolutifs et ont un usage infini.

2) Quels sont les types de clients intéressés?

Principalement les entreprises B2C, Grande distribution / Télécommunications / Services

3) Quels sont les usages qu'ils en font principalement? (BI/ Prédictif / Prescriptif)

Les usages sont innombrables la principale nouveauté est que les clients peuvent soit acheter les services soit les louer. Mais c'est plus un enjeu social qu'un enjeu business. Le model éco change.

4) Le Big Data vise-t-il les PME/PMI ? Oui avec l'exemple de BlaBla Car

5) Penses-tu que dans les années à venir, le Big Data puisse changer le business-model des entreprises comme l'a fait internet dans les années 2000 ?

Cette question ne se pose même pas car c'est déjà en train de changer, des business model vont même être créés à partir de Big Data & Analytics. On peut même imaginer grâce aux Signaux faibles un business model de prédiction de vie (voyance). Seule l'éthique est la limite.

6) Gini dit que notre business model est d'aider nos clients à se transformer (compétitif), pense tu que le Big Data aille dans cette logique?

OUI

7) IBM va investir 1 milliard dans Watson, penses-tu que cette technologie restera un produit d'appel capable de créer des recettes de cuisine ou va-t-il se démocratiser dans nombre d'entreprises.

Watson est le premier outil cognitif à pouvoir réfléchir, apprendre et prendre des décisions comme l'homme. Exemple de Watson Health Care qui aide les médecins à prendre des décisions basées sur des données du monde entier. La logique n'est pas de prendre la place des hommes mais bien de les aider à prendre des décisions. Il y a toujours des personnes qui ont peur du changement. Les fabricants de bougies ont presque tous disparu suite à l'invention de l'électricité, seul ont perduré ce qui se sont adapté aux changements et ont décidé de faire des bougies décoratives et des bougies de senteurs. Les emplois ont changé mais les personnes sont toujours utiles à la fabrication

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de l'énergie. L'électricité est innovation technologique qui a permis à l'homme de développer plus de technologies. Donc les innovations ne sont pas un frein aux évolutions mais bien le contraire.

La grande différence c'est le temps de transformation, le rail a profondément changé la manière de se déplacer aux USA en une cinquantaine d'années. Mais le Big Data va changer les busines- model en l'espace de 5 ans.

8) Penses- tu que l'absence de mesure de ROI soit un frein important à la mise en place de projets Big Data?

La mesure d'un ROI est mesurable par les entreprises, cependant elles ne sont pas aptes à donner leurs indicateurs. En effet c'est aujourd'hui un avantage compétitif (Big Data) et les entreprises ne donnent pas leurs secrets de fabrication.

9) D'ici 2020 80 milliards d'objets seront connectés à internet, penses-tu que l'avenir de la data soit assuré, ou les machines seront « dépassées » par la quantité d'information disponible?

Grâce aux processeurs neuro-morphiques les données seront analysées plus vite et plus intelligemment encore. Les machines pourront faire plusieurs taches à la fois comme les hommes et pouvoir trouver des corrélations encore plus poussées.

La détection des corrélations minimes est rendue possible par le Big Data (Signaux faibles) permet de comprendre des comportements sociétaux. Dans le Minnesota à partir de 15,8 degrés les personnes achètent plus de produits « glacier ». Il est donc possible de faire du prédictif en disant aux retailler attention avec cette température vous allez devoir augmenter vos stocks car votre CA va croitre sur cette gamme de produits.

Dans les prochains mois les applications personnalisées vont sortir. Ces applications vont s'adapter aux comportements d'utilisation des consommateurs et vont pouvoir augmenter le taux de retour sur utilisation des applications. Imaginez une application qui avant d'être téléchargée va comprendre vos besoins d'utilisation. Parce qu'elle elle va elle-même s'adapter à vos usages et à vos interfaces favorite. Vous allez conserver cette appli et l'utiliser tous les jours.

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