Le facteur temps dans le Market Research

L’industrie des Etudes de Marchés et de la Recherche en général doit tous les jours faire preuve de sa résilience et de sa capacité à gérer le déluge d’information auquel nous sommes tous confrontés. Ce déluge a noyé ou dilué dans la masse les savoir-faire indéniables que les professionnels des Etudes ont cultivé au service des entreprises depuis de nombreuses décennies, en ramenant cette expertise à une fonction de collecte.  Erreur de jugement que nous faisons encore pour la plupart d’entre nous.

Dans un monde ou l’information était moins présente qu’aujourd’hui, la fonction « collecte » était certes vitale, la qualité et la pertinence des données comportementales ou attitudinales recueillies importante, mais le vrai savoir-faire relevait plutôt d’une délicate alchimie demandant une maîtrise longue à construire : comment transformer du plomb en or, ou comment transformer de la data en information, et cette information en Insight ?

Cette fonction de transformation ou d’enrichissement est liée à la capacité de prendre du recul par rapport aux faits pour en dégager tous leurs sens. Il a toujours été nécessaire de désynchroniser l’analyse du recueil, de lever la tête du guidon afin de comprendre le cheminement de la route, éviter les pièges des évidences faciles.

L’arrivée du Big Data

Le Big Data, dont la finalité commence à être un peu mieux comprise, a fait (et fait toujours) souffler un vent de panique autour de ses 3V historiques, les fameux Volume, Vitesse et Variété, inscrits dans tous les nouveaux manuels de la « data pour les Nuls », comme l’étaient en leur temps les 4P. La lecture première de ces trois dimensions donne quelques sueurs froides aux services Marketing et Etudes.
Paradoxalement le Volume n’est pas la composante qui fait peur. Les instituts, surtout ceux qui collectent la donnée en continu comme les panels, ont toujours eu l’habitude de manipuler des monceaux de données. Bien avant l’arrivée du Digital, les plus gros centres Data en Europe et dans le monde étaient entre les mains des Nielsen et autres TNS ou GfK. La manipulation des premiers « census » des distributeurs, des données atomisées à l’EAN des panels consommateurs ou des données de pige plurimedia était tout aussi délicate au vu des ressources et puissances informatiques alors disponibles.

Le véritable enjeu est dans la Vitesse, dans l’instantanéité et le flux tendu des données. Mais cet enjeu est principalement 1) Informatique et 2) Algorithmique :

Informatique car il faut une disponibilité et une opérationnalité permanente 24 heures X 7 jours X 52 semaines. Pas de répit, les serveurs du monde digital « crachent » en continu.

Algorithmique car il faut à flux tendu trier le grain de l’ivraie. Dans la masse de data potentiellement accessible il y a peut-être 99% de bruit par rapport à l’utilisation qui va en être faite, c’est à dire inutile pour le propos. Une donnée n’est signifiante ou interprétable qu’une fois décodée par l’algorithme que l’on va utiliser dans un usage précis connu à l’avance. Un peu comme le DAC de votre chaine Hifi, devenu le rouage essentiel lorsque nous sommes passés de la galette vinyle au CD ou au streaming. Un algorithme est un programme informatique qui gère des règles action<-> réaction, c’est à dire qui donne une instruction par rapport à un évènement observé. Nous reviendrons plus tard sur les différents types d’algorithmes.

Très souvent cette vitesse est perçue comme un facteur de difficulté supplémentaire d’adaptation au monde digital, comme un fil tendu qui doit guider tous les rouages d’une entreprise.

Il faut faire attention à pas confondre agilité et précipitation !

Bien entendu le Marketing Digital, de plus en plus one-to-one, doit s’appuyer sur des outils d’individualisation performants et rapides, capables de proposer à la volée la meilleure offre que vous avez décidé de construire en réaction à un comportement observé servant de déclencheur (trigger). Nous sommes au bout de la chaine, qui doit être réactive et précise.

Mais avant d’en arriver là, toute une phase de digestion / compréhension aura été nécessaire pour établir un diagnostic, pour isoler les symptômes et construire les scenarii de réaction à ces symptômes. Et pour se faire il faut avoir compris et construit ses propres règles métier, avoir posé en interne les bonnes questions, les avoir adoptées à son écosystème d’entreprise, pris en compte un Plan Stratégique ou un Business Plan. Un travail d’analyse de tous les rouages de l’entreprise est alors nécessaire, des données financières au potentiel de production et à la tactique Marketing.

Au delà,  il s’avère utile de confronter les idées et plans d’actions au réel du consommateur, le faire réagir, creuser plus en profondeur les réactions à chaud, mettre en place des investigations qualitatives. La complémentarité des approches prend alors tout son sens, surtout en process d’innovation.

La panoplie des dispositifs d’études est large, il ne faut pas hésiter à bien les combiner pour optimiser les programmes d’action :

1 – Analyse quantitative « lourde » -> Compréhension du marché -> Règles métier « génériques » -> Analyse des KPI’s internes -> Règles métier « adaptées »

2 – Analyse de type Big data -> mise en évidence de signaux faibles -> scénario d’actions -> validation des consommateurs -> scénario d’actions « affiné »

Ces deux cheminements théoriques peuvent être entrelacés, parallélisés ou successifs, tout dépend de la situation du moment et de la maturité de l’entreprise. L’essentiel est d’avoir une démarche agile, ouverte, d’être ouvert à tous les outils aidant à la compréhension et à la réflexion, sans se faire « happer » par un Big Data qui, paradoxe des mots, a très souvent la vocation de trouver du « signal faible ».

Ce signal faible est souvent le révélateur, la graine initiale d’un comportement émergeant. Il est vital de pouvoir l’isoler, mais aussi et surtout l’accompagner dans sa croissance afin de vérifier son pouvoir prédictif, lui donner un peu de temps.

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