KEDGE Business School

21 – 22 Mai 2015

Joel Rubino Président et co fondateur Apicube  

Analyse de données et aide à la décision. Où comment garder client et citoyen au coeur de votre stratégie.

Apicube est une société de conseil spécialisée dans le big data et l’étude des conversations publiques sur internet. Nous permettons aux entreprises et aux collectivités de mieux comprendre les attentes des consommateurs et des citoyens afin de mieux les servir en les gardant au cœur de leur stratégie.

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Ils nous font confiance

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Un univers digital en expansion

INSI

GH

TS

ACT

ION

S

90% des données publiques créées depuis le début de l’humanité et accessibles légalement ont été créées ces 2 dernières années (Source IBM)

Explosion exponentielle de la quantité de données. Nous ne sommes qu’au début d’un phénomène d’ampleur. Focus sur la valeur pas sur la donnée

Depuis Adam et Eve jusqu’en 2011

2012 - 2013

90%  

Espace maitrisé Communication institutionnelle Marque -> clients

Site Corporate Publicité

Espace semi-maitrisé Modération du dialogue entre la marque et ses clients

Page Facebook Blog Corporate S.A.V. Compte Twitter Chaine Youtube …

Espace subi Expression totalement libre et incontrôlée

Sites Concurrents Presse en ligne Forum de discussions Instagram Tripadvisor Twitter Facebook Google+ …

Les 3 espaces de communication.

…. « A Bordeaux, j’ai acheté un sac Vuitton à mon épouse. C’est sa marque préférée mais les coutures viennent de lâcher »….

Séman'que  et  sen'ments  

Opinion positive sur la marque

Identification du lieu

Identification de la marque Vuitton Homme Marié

Opinion négative sur le produit

…. « A Bordeaux, j’ai acheté un sac Vuitton à mon épouse. C’est sa marque préférée mais les coutures viennent de lâcher »….

Toulouse  Métropole:    +700  000  habitants,  37  communes,  460  km²  

•  Stratégie:    –  Toulouse  Métropole  a  la  convic'on  que  les  Médias  Sociaux  

doivent  être  le  fer  de  lance  de  sa  stratégie  de  communica'on.  

•  Problème:    –  Le  disposi'f  actuel  est  principalement  réac'f  sur  la  base  des  

besoins  entrants  et  d’un  radar  ar'sanal  –  Difficulté  à  écouter  des  flux  d’informa'on  en  dehors  des  

médias  majeurs  –  Interven'ons  sur  requête  et  donc  pas  forcément  

représenta'ves  des  besoins  du  plus  grand  nombre  –  Priorisa'on  des  contenus  éditoriaux  à  créer  et  améliorer  –  Difficulté  à  détecter  les  sujets  émergents  avant  qu’ils  ne  

deviennent  majeurs  –  Incapacité  à  prévenir  d’éventuelles  crises  

Toulouse  Métropole:    +700  000  habitants,  37  communes,  460  km²  

•  Développement  à  'tre  expérimental  un  modèle  de  données  qui  analyse  les  grandes  théma'ques  importantes  pour  la  ville,  comme  les  transports,  la  sécurité  ou  la  culture.  

•  Plus  d’1,6  millions  de  documents  ont  servi  de  base  à  la  1ère  analyse,  le  modèle  étant  maintenant  défini  et  op'misé  il  pourrait  être  alimenté  en  con'nu  et  temps  réel,  au  fil  de  l’appari'on  de  nouvelles  données  et  servir  à  de  nouvelles  analyses.  

•  Un  rapport  comprenant  des  synthèses  qualita'ves  et  quan'ta'ves  sur  chaque  grand  thème  a  été  transmis  à  la  Direc'on  de  la  Communica'on  afin  d’adapter  leurs  ac'ons  sur  la  base  de  ces  informa'ons,  améliorant  ainsi  l’efficacité  globale  de  leur  travail  et  du  service  aux  citoyens.  

Big  Data  Analy'c    Ecouter  les  Toulousains  pour  mieux  les  servir  

Modèle analytique partiel de la ville de Toulouse

METHODOLOGIE DE L’ETUDE

OU

TILS

A

NA

LYSE

SMA (Social Media Analytics) traite un large volume de données issues du web. La technologie sémantique traite et analyse les conversations selon un modèle prédéterminé.

Ce modèle d’analyse a été paramétré afin de faire ressortir toutes les discussions autour de l’univers de la metropole Toulousaine en réduisant au maximum les conversations « polluantes »

AXE

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DE L’étude analytique va croiser 3

dimensions: Types: Grandes Thématiques Concepts: Segmentation des thématiques principales (Bus, Metro, Tramway,…) Hotwords: Sujets transverses et non spécifiques à une des 4 marques (Ville, quartier, …)

Ecouter pour mieux communiquer

Avant / Après

•  L‘affaire  Merah  a  maximisé  la  sensa'on  d’insécurité  •  Après  dépollu'on  du  modèle  on  retrouve  une  sensa'on  

d‘insécurité  comparable  aux  autres  grandes  métropoles  Française  et  en  deçà  de  métropoles  telles  que  Paris/Marseille/Lyon.  

•  En  bâ'ssant  le  modèle  de  données,  nous  avons  pu  constater  que  la  théma'que  sécuritaire  est  écrasante  pour  les  Toulousains  qui  ressentent  la  ville  comme  peu  sûre.  (79.559  Documents,74%)  

–  Pour  Toulouse  Métropole,  ce  sen'ment  est  un  réel  enjeux  car  le  besoin  de  sécurité  est  fondamental  pour  la  popula'on.  L’insécurité  a  une  influence  l’économie,  la  créa'on  d’entreprise,  la  natalité,  le  dynamisme  culturel,  la  santé,  etc...  

–  En  analysant  les  informa'ons  disponibles,  on  constate  une  prédominance  d’affaires  na'onales,  de  délinquance  ou  de  terrorisme,  qui  n’ont  pas  de  corréla'on  directe  avec  Toulouse.  

–  Toulouse  acquiert  une  visibilité  mondiale  sur  le  sujet  et  un  matraquage  média'que  quo'dien  s’abat  sur  les  habitants  pendant  plusieurs  mois.    

Toulouse La sensation d’insécurité au centre des débats – 1/2

•  En  géolocalisant  par  quar'er  les    expressions  des  Toulousains  

–  Le  sen'ment  d’insécurité  est    globalement  homogène  

–  Les  quar'ers  pourtant  généralement    considérés  comme  «difficiles»,  ne  sont    pas  différents  

•  Analyse  par    «  Media  Set  »  spécifique    (c.a.d.  par  typologies  de  sources  d’informa'on)  –  La  PQR,  principal  média  local,  traite  énormément  la  théma'que  sécuritaire,  venant  indirectement  renforcer  

la  percep'on  néga've  de  la  popula'on.  

Toulouse La sensation d’insécurité au centre des débats – 2/2

Quelques  exemples  de  réalisa'ons:  

•  Ligue  na'onale  de  Football  •  Mairie  de  Toulouse  •  La  Poste  •  SFR  •  Seb  •  Toulouse  Métrople  •  IBM  •  PSG  •  Dynamo  •  …  

1)  Intérêt business du projet Démarrez avec des questions (pas avec des données..) Définissez vos KPI business (Revenu, Croissance, Marge, Satisfaction client, Part de marché, délais de livraison, co^t de recrutement HR, etc,

2) Établissez une cartographie des données disponibles dans l’entreprise Objectif: Décloisonner les « silos » qui peuvent exister au sein de chaque organisation pour obtenir une cartographie des données non pas par département mais par typologie ou usage.

Par  où  commencer  ?  

source   description   exemples  web •  contenu généré par les utilisateurs: réseaux sociaux, stockage de documents,

photos, vidéos, etc. •  e-commerce: historique des transactions et données clients

•  Facebook, Twitter, YouTube, LinkedIn, FlickR •  Amazon, Ebay, etc. 

machine to machine (M2M) et internet des objets

•  RFID, capteurs, etc. NFC, QR code… •  log (i.e. mobile, internet, fixe) et données d’appels

•  localisation de produits •  localisation d’individus, analyse du trafic en

temps réel, points de vente

données commerciales •  CRM: profil des clients, comportements, logs, etc. •  historique des transactions •  programmes de fidélité: points d’intérêts

données personnelles •  informations légales (identité, statut marital,…), informations médicales, etc. •  passeport, dossiers médicaux, casier judiciaire open data •  dossiers des administrations publiques, statistiques, etc. •  datapublica.com, data.gouv.fr

3) Identifier des premiers cas d’utilisation faciles à tester L’objectif est de parvenir rapidement à une mise en application concrète où les données qui ont été retenues comme pertinentes vont pouvoir être testées, transformées et analysées. La clef de la réussite est de commencer avec des projets simples impliquant des tailles et une complexité de jeux de données faibles. Pour apporter un retour d’expérience rapide, ce premier projet doit être effectué avec des données de valeur, faciles à collecter,, être restreint à un secteur, une filiale ou un pays et porter sur un projet avec un ROI court terme.

4 chantiers en parallèle : Business, opérationnel, technologique et juridique 1.  Chantier business •  Intérêt business du projet •  Retour sur investissement

2.   Chantier opérationnel. •  Faciliter le partage des données. Les données étant éparpillées au sein des entreprises (ou en externe) , il faut les traiter

de façon globale. •  Création d’une business unit transverse à tous les départements en charge de la Data •  Eventuellement lancer un programme de recrutement :

•  des spécialistes technologiques : pour la gestion et la surveillance des outils et des plateformes •  des Data scientists : pour le traitement et l’analyse des données •  des Business managers : pour la compréhension des enjeux data des clients.

3.  Chantier technologique: implémenter les bons outils technologiques  •  Orienté OPEX : externalisation de la gestion, du traitement et du stockage des données via un achat en mode « as a

service » de services. •  Orienté CAPEX : achat d’une start-up ou d’outils big data à intégrer à votre SI interne   4.  Chantier Juridique: •  Trouver le juste milieu entre confidentialité et monétisation des données utilisateurs •  S’entourer des conseils d’un avocat spécialisé « data »

Comment  Con'nuer  ?  

Q  &  A  

Joël Rubino CEO & Co fondateur Apicube joel@apicube.com

06 70 47 10 71