Modèles commerciaux basés sur les données - Opportunités et mise en œuvre réussie

Jan Schäfer

Les données : le "nouveau pétrole" de l'ère numérique. Cette métaphore, malgré ses faiblesses, met en évidence le potentiel de création de valeur qu'offrent les données. Elles sont aujourd'hui au cœur des modèles commerciaux qui constituaient autrefois l'épine dorsale silencieuse des entreprises. Dans ce contexte, les modèles commerciaux axés sur les données, en particulier, se révèlent aujourd'hui être une véritable opportunité pour les entreprises.

Alors que les géants de la technologie comme Google et Apple sont en tête de la liste des créateurs de valeur, des acteurs établis comme Siemens et Shell ont également reconnu le pouvoir des données. Mais malgré le battage médiatique, les fondements conceptuels des modèles commerciaux axés sur les données sont souvent méconnus, ignorés en souriant ou encore incompris. 

Nous plongeons ici plus profondément dans le sujet et mettons en lumière ce qui se cache réellement derrière ces modèles.

Dans ce contexte, cet article ne se contente pas de souligner les avantages des produits intégrant des données, mais explique également les étapes concrètes pour les mettre en œuvre avec succès.

Pour ce faire, nous expliquons entre autres les bases des modèles commerciaux basés sur les données et à quoi ils peuvent ressembler dans la pratique.

Donc, si vous êtes à la recherche d'un guide qui vous permette de naviguer sur le terrain complexe du numérique et qui vous montre comment non seulement atteindre vos clients, mais aussi les fidéliser à long terme, vous êtes au bon endroit.

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L'essentiel en bref

  • Les modèles commerciaux axés sur les données permettent aux entreprises de développer des produits innovants et de créer ainsi de nouvelles valeurs commerciales.
  • Les motos connectées de Harley-Davidson et l'offre de streaming de Disney+ sont des exemples de modèles commerciaux basés sur les données qui ont réussi.
  • Avec Konfuzio à leurs côtés, les entreprises exploitent pleinement le potentiel d'une stratégie d'avenir basée sur les données. Contacter Konfuzio maintenant !
définition des modèles économiques basés sur les données

Que sont les modèles commerciaux basés sur les données ?

Les modèles d'entreprise basés sur les données utilisent les données pour générer de la valeur économique. Pour ce faire, ils analysent et interprètent les données afin d'en tirer des enseignements pour le développement ou le perfectionnement de produits et de services innovants basés sur les besoins du marché. En d'autres termes, les entreprises qui utilisent des modèles d'entreprise basés sur les données font des données un produit et donc le moteur de valeur de leur activité. 

Tout au long de l'article, nous illustrons comment cela peut fonctionner à l'aide de 8 exemples pratiques de modèles commerciaux basés sur les données et mis en œuvre avec succès.

Modèles commerciaux basés sur les données vs. modèles commerciaux numériques

Les deux modèles commerciaux sont étroitement liés, mais ils mettent l'accent sur des aspects différents de l'activité. Les modèles commerciaux basés sur les données utilisent les données numériques pour développer de nouveaux produits et services et générer ainsi des valeurs commerciales. Pour ce faire, ils analysent de grandes quantités de données afin d'identifier des modèles et de déceler ainsi de nouveaux potentiels.

Les modèles commerciaux numériques, quant à eux, intègrent les technologies numériques dans tous les aspects de l'activité, de la communication à la distribution. Ils utilisent des plateformes numériques pour fournir des produits et des services aux clients. En d'autres termes, la création de valeur dans les modèles commerciaux numériques est purement numérique. Les exemples classiques sont les plateformes de comparaison comme CHECK24 et idealo ainsi que les services de streaming comme Netflix ou Spotify. 

Modèles commerciaux basés sur les données vs. modèles commerciaux basés sur les données

Les modèles d'entreprise basés sur les données et ceux basés sur les données sont étroitement liés, mais ils présentent de subtiles différences. Alors que les modèles d'entreprise basés sur les données utilisent les données comme fonction première pour créer de nouvelles valeurs pour une entreprise, les modèles d'entreprise basés sur les données utilisent les données uniquement comme élément de soutien pour améliorer leurs processus d'entreprise existants. En d'autres termes, les modèles basés sur les données mettent l'accent sur la dépendance directe vis-à-vis des données et sur l'objectif de création de valeur, tandis que les modèles basés sur les données mettent l'accent sur les données en tant que ressource supplémentaire pour optimiser les approches existantes.

Un exemple de modèle commercial basé sur les données est le lancement d'une application qui ajoute un nouveau canal numérique au business existant.

Dans la pratique, les modèles basés sur les données sont souvent plus disruptifs, car ils permettent des approches innovantes, tandis que les modèles basés sur les données visent plutôt des améliorations incrémentales. Ces deux approches sont toutefois essentielles dans l'économie numérique actuelle, car elles permettent aux entreprises d'améliorer leur compétitivité.

Que sont les modèles d'entreprise collaboratifs basés sur les données ?

Les modèles d'entreprise collaboratifs basés sur les données mettent l'accent sur la collaboration entre différents acteurs qui partagent et utilisent les données. Dans ce contexte, les entreprises combinent leurs sources de données afin d'obtenir des connaissances et de développer des solutions innovantes. 

Les modèles commerciaux collaboratifs basés sur les données favorisent l'échange de données entre les partenaires, créent des perspectives multiples et stimulent l'innovation. Dans la pratique, les entreprises partagent par exemple des données avec les fournisseurs afin d'optimiser les stocks. Des plateformes telles que les services d'autopartage utilisent des données collaboratives pour optimiser l'utilisation des véhicules et garantir leur disponibilité. 

Les bases d'un modèle d'entreprise

Pour développer un modèle d'entreprise basé sur les données, les entreprises doivent d'abord définir ce qui caractérise fondamentalement un modèle d'entreprise réussi. Un modèle commercial est la structure de base sur laquelle toute entreprise se construit. Il constitue le plan directeur de la réussite. Pour ce faire, il répond généralement aux cinq questions suivantes :

1. qui sont les clients ? 

L'identification des groupes cibles est d'une importance capitale. Les entreprises doivent donc savoir exactement à qui elles s'adressent. Il peut s'agir de consommateurs finaux, d'autres entreprises ou de segments de marché spécifiques. Grâce à une compréhension approfondie des besoins des clients, les entreprises sont en mesure de développer des produits ou des services qui répondent précisément à ces besoins.

2. quelle valeur les entreprises offrent-elles aux clients ? 

La valeur offerte par les entreprises résulte des produits ou services proposés. Cette valeur se présente sous la forme de qualité, d'innovation, de confort ou d'autres facteurs. Les clients choisissent souvent une entreprise en fonction des avantages ou de la valeur ajoutée qu'ils retirent de l'offre de l'entreprise.

3. comment les entreprises génèrent-elles et fournissent-elles cette valeur ? 

C'est là que les aspects opérationnels entrent en jeu. Cela comprend le développement de produits, la fabrication, le marketing, la distribution et le service à la clientèle. Il comprend également les ressources nécessaires à ces activités, comme le personnel, la technologie, les matières premières et les ressources financières. En principe, l'efficacité des processus et l'utilisation des ressources sont essentielles pour fournir de la valeur avec une qualité et une rentabilité élevées.

4. comment les entreprises capturent-elles la valeur ? 

La valeur s'exprime dans les sources de revenus financiers des entreprises. Il s'agit par exemple de la vente de produits physiques, des téléchargements numériques, des frais d'abonnement et des redevances. 

5. quels sont les coûts associés à la production et à la livraison de cette valeur ? 

Chaque modèle commercial implique des coûts. Il s'agit par exemple des coûts de production, des dépenses de marketing, des coûts de personnel, de la logistique et des coûts de distribution. Les entreprises surveillent tous les coûts afin de s'assurer que la valeur produite dépasse les coûts et génère ainsi un bénéfice.

Un modèle d'entreprise bien conçu tient compte de tous ces aspects et aide à positionner l'entreprise dans la niche de marché.

Il permet également d'être flexible et de s'adapter aux exigences changeantes du marché, ce qui est essentiel dans le monde des affaires actuel, qui évolue rapidement. En d'autres termes, les entreprises qui revoient et adaptent continuellement leurs modèles commerciaux sont mieux à même d'assurer leur succès à long terme.

3 rôles possibles pour les entreprises dans un monde piloté par les données

En s'inspirant de la Recherche Les entreprises jouent généralement trois rôles dans la mise en œuvre de modèles d'entreprise axés sur les données : 

1. utilisateur de données : tirer une valeur des données existantes 

Les utilisateurs de données utilisent des données internes ou externes pour développer ou perfectionner de nouveaux produits sur la base d'analyses de données. 

2. les fournisseurs de données : Fournir des données pertinentes 

Les fournisseurs de données se concentrent sur la fourniture de produits de données pertinents aux utilisateurs de données et créent ainsi de la valeur pour leur propre entreprise. Ils se concentrent principalement sur la fourniture de données pour d'autres modèles d'entreprise.

3. fournisseur de données : offrir des services de données de soutien 

Les fournisseurs de données proposent des services de données de soutien ou des solutions d'infrastructure de données. Ils aident les utilisateurs de données en leur donnant accès à des données pertinentes ou en leur fournissant une assistance technique pour utiliser les données de manière efficace. 

Dans la pratique, ces 3 types ne sont pas toujours strictement dissociables. Par exemple, les fournisseurs de données proposent souvent des services supplémentaires pour mettre les données à disposition sous la forme requise. 

7 Variantes de modèles commerciaux basés sur les données 

Dans la pratique, les modèles commerciaux basés sur les données se présentent sous différentes formes, en fonction du secteur et de la niche de marché. Les principales variantes sont les suivantes :

Modèle d'entrepriseDescriptionExemple
Modèle basé sur les annoncesOffre des services gratuits aux utilisateurs, financés par des annonceurs qui diffusent des publicités ciblées.Google propose des services gratuits comme Search et Google Drive, financés par la publicité personnalisée.
Modèle freemiumLes entreprises proposent le service de base gratuitement, tandis que les fonctions premium sont payantes.Spotify met à disposition une version gratuite avec publicité, les clients payants bénéficient de fonctions premium.
Modèle basé sur l'utilisation / à la demandeLes clients paient pour les services qu'ils utilisent réellement.Uber facture ses clients en fonction de la distance parcourue et du temps passé. Les services de streaming comme Amazon Prime facturent des frais pour des contenus spécifiques "à la demande".
Modèle de commerce électroniqueLes commerçants vendent des produits physiques en ligne.Des entreprises comme IKEA vendent des produits directement aux consommateurs via leur magasin en ligne.
Modèle de place de marchéLa plateforme met en relation acheteurs et vendeurs et prélève des frais pour les transactions.Amazon et eBay permettent à des tiers de vendre leurs marchandises sur leurs plates-formes.
Modèle d'accès sur la propriétéLes consommateurs ont un accès temporaire aux biens et aux services sans les posséder.Airbnb permet de louer des appartements pour une courte durée. Rent the Runway loue des vêtements de créateurs.
Modèle d'abonnementLes clients paient des frais réguliers pour accéder à un produit ou à un service.Netflix demande un abonnement mensuel pour le streaming illimité de contenus.
modèles d'affaires basés sur les données opportunités

Opportunités des modèles commerciaux basés sur les données

Avant de plonger plus profondément et de jeter un regard détaillé sur la mise en œuvre de modèles d'entreprise basés sur les données, nous dévoilons d'abord les opportunités qui s'offrent aux entreprises en exploitant correctement de grandes quantités de données :

Satisfaction du client et personnalisation

Les modèles commerciaux basés sur les données permettent d'analyser le comportement et les préférences des clients afin de proposer des services et des recommandations personnalisés. Netflix, par exemple, utilise des analyses basées sur les données pour comprendre le comportement des spectateurs. Sur la base des contenus visionnés, le fournisseur de streaming propose à ses clients des suggestions personnalisées de films et de séries. Ces recommandations personnalisées augmentent considérablement la satisfaction des clients.

Gestion des risques et prévisions

Une analyse détaillée des données permet d'évaluer les risques avec plus de précision et de prévoir les évolutions futures. Les compagnies d'assurance comme Geico, par exemple, utilisent l'analyse des données pour mieux évaluer les risques. Pour ce faire, elle analyse les données d'accident, les habitudes de conduite et d'autres facteurs afin de calculer précisément les primes d'assurance. Cette évaluation précise permet de réduire les risques tout en garantissant aux assurés des tarifs équitables.

Innovation de produits et études de marché

Les données permettent de prendre des décisions éclairées lors du développement de nouveaux produits et services. Le fabricant de jouets LEGO utilise par exemple Analyses de donnéespour mieux comprendre le comportement des clients. En analysant les données de vente et les commentaires des clients, LEGO développe de nouveaux produits qui répondent aux souhaits des clients. Il en résulte des jouets innovants qui ont du succès sur le marché, car ils sont basés sur les besoins et les préférences réels des clients.

Efficacité des coûts et optimisation des ressources

Les analyses de données contribuent à réduire les coûts et à mieux utiliser les ressources. Des compagnies aériennes comme Delta Airlines utilisent par exemple des analyses basées sur des données pour optimiser la maintenance des avions. Grâce à l'évaluation des données des machines, elles sont en mesure d'effectuer une maintenance préventive avant que des pannes coûteuses ne surviennent. Cela permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi de rendre les opérations aériennes plus sûres et plus fiables.

Risques des modèles commerciaux basés sur les données

La collecte et le stockage de grandes quantités de données offrent de nombreuses opportunités aux entreprises. Mais en même temps, les modèles commerciaux basés sur les données comportent aussi quelques risques et dangers dont les entreprises doivent être conscientes. Ce n'est qu'ainsi qu'elles seront en mesure de prendre les mesures de sécurité appropriées. Les risques suivants sont particulièrement courants :

Violations de la protection des données

Les entreprises stockent de grandes quantités de données sensibles pour la mise en œuvre de modèles commerciaux basés sur les données. De cette manière, elles sont plus vulnérables aux violations de données. Le cas d'Equifax en 2017 en est un exemple : le fournisseur de rapports de crédit a dû admettre une violation massive de la protection des données, au cours de laquelle les informations personnelles de 147 millions de personnes ont été volées.

Cyber-attaques

Le stockage de données à grande échelle fait des entreprises des cibles attrayantes pour les pirates informatiques. Cyber-attaques. Un exemple est l'attaque par ransomware du National Health Service (NHS) britannique en 2017. Les attaquants ont crypté les données des patients et ont exigé une rançon pour les libérer.

Défis juridiques

L'utilisation de grandes quantités de données, si elle n'est pas suffisamment sécurisée, entraîne des problèmes juridiques. C'est notamment le cas lorsque des entreprises utilisent des données sans consentement approprié. En 2012, par exemple, Google s'est vu infliger une amende de 22,5 millions de dollars par la Federal Trade Commission (FTC) pour avoir placé des cookies sans le consentement des utilisateurs de Safari.

Perte de réputation

En cas de fuite de données ou d'abus, la réputation d'une entreprise en pâtit fortement. En 2013, par exemple, Target s'est fait voler les données de 40 millions de cartes de crédit. Cela a entraîné une perte de confiance considérable et a coûté à l'entreprise des millions de dollars en dédommagements et en dépenses pour rétablir sa réputation.

Les exigences légales auxquelles doivent répondre les modèles commerciaux basés sur les données 

Comme le montrent les exemples que nous venons de citer, les risques des modèles commerciaux basés sur les données résident principalement dans le manque de protection des données collectées. En Europe, les dispositions légales en la matière sont principalement le règlement général sur la protection des données (RGPD), le Digital Markets Act (DMA), le Data Governance Act (DGA) et le Digital Services Act (DSA), qui s'appliquera à partir du 17 février 2024. En outre, le Loi sur les données en cours d'élaboration, qui devrait entrer en vigueur à l'automne 2025. Nous présentons en détail les dispositions des différentes lois relatives à la collecte, à l'utilisation et au stockage des données ainsi que les objectifs poursuivis par l'UE dans notre article sur le stratégie européenne en matière de données

En 8 étapes : intégration stratégique des données pour des modèles d'entreprise durables

Dans une ère où les données sont le "nouveau pétrole", la mise en œuvre d'une stratégie commerciale basée sur les données devient un facteur de réussite décisif. Il est indispensable non seulement de collecter des données, mais aussi de les utiliser intelligemment et de les intégrer dans le cœur de l'activité. Le guide pratique suivant indique aux entreprises les sept étapes à suivre pour y parvenir : 

  1. Alignement sur la vision de l'entreprise

    Cette étape constitue le fondement de toute stratégie basée sur les données. Les entreprises définissent leurs objectifs à long terme et comprennent les défis actuels. Une vision claire permet de cibler les activités basées sur les données afin d'orienter l'entreprise dans la direction souhaitée.

  2. Intégration holistique des données

    Les données sont souvent dispersées dans différents départements et systèmes. En identifiant et en regroupant ces sources de données dans un système central, les entreprises obtiennent une vision globale à 360 degrés. Cela permet non seulement une meilleure prise de décision, mais aussi l'exploitation de synergies entre différents secteurs d'activité.

  3. Analyse de données avec des technologies avancées

    Les modèles commerciaux basés sur les données nécessitent des technologies avancées telles que l'analyse des données volumineuses, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données, les relier et les transformer en informations robustes. Les entreprises achètent ces technologies et les intègrent dans leurs systèmes existants.

  4. Renforcement des capacités

    Le succès d'une stratégie basée sur les données dépend également des compétences dont dispose une entreprise. Il est donc souvent nécessaire pour les entreprises d'investir dans la formation et le perfectionnement des collaborateurs existants et de recruter de nouveaux talents disposant d'un savoir-faire spécifique en matière de données. 

  5. Protection par la conformité

    Le respect des directives et réglementations en matière de protection des données est d'une importance capitale. Des politiques de protection des données solides et leur mise en œuvre cohérente permettent non seulement de minimiser les risques juridiques, mais aussi de renforcer la confiance des clients. Ceci est essentiel pour établir et maintenir des relations à long terme avec les clients.

  6. Développement de stratégies basées sur l'intelligence des données

    En analysant les données collectées, les entreprises acquièrent des connaissances précieuses. Elles utilisent ces connaissances pour prendre des décisions stratégiques, que ce soit pour des initiatives marketing, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ou le développement de nouveaux produits. L'intelligence des données permet de prendre des décisions éclairées et d'utiliser les ressources plus efficacement.

  7. Mise en œuvre opérationnelle et suivi

    Après le développement d'une stratégie basée sur les données, la mise en œuvre est cruciale. Pour ce faire, les entreprises définissent des indicateurs de performance clés (KPI) clairs et les surveillent en permanence. Cela garantit que les initiatives basées sur les données apportent le retour sur investissement (ROI) escompté et permet de réagir rapidement aux évolutions inattendues.

  8. Optimisation itérative

    Le marché commercial est dynamique et soumis à des changements constants. C'est pourquoi un modèle commercial basé sur les données nécessite une adaptation et une amélioration continues. Pour ce faire, les entreprises utilisent des boucles de rétroaction et des analyses de données continues afin d'évaluer le succès de leurs activités basées sur les données. Elles améliorent ensuite les points faibles identifiés, que ce soit au niveau de l'expérience client, de l'efficacité des processus ou de l'innovation des produits. 

modèles d'affaires basés sur les données use case

Modèles commerciaux basés sur les données - Use Case

Pour mieux comprendre les différentes étapes du développement et de la mise en œuvre d'un modèle d'entreprise basé sur les données, jetons un coup d'œil à un cas d'utilisation détaillé :

Situation de départ pour un modèle commercial basé sur les données

Une PME de vente au détail qui fabrique et vend des produits artisanaux de qualité est confrontée au défi de rester compétitive sur un marché de plus en plus numérique. L'entreprise décide de développer un modèle commercial basé sur les données afin d'optimiser ses stratégies de vente et d'élargir sa clientèle. Comment procède-t-elle ?

Développement et mise en œuvre du modèle d'entreprise basé sur les données

L'entreprise prend les mesures suivantes pour intégrer un modèle d'entreprise basé sur les données :

Mise en place d'une infrastructure de données 

L'entreprise commence à développer une infrastructure de données robuste. Elle intègre des systèmes de points de vente comme Square, des plateformes de vente en ligne comme Amazon et des bases de données clients comme la plateforme CRM Salesforce. Elle rassemble toutes les données de transaction, les préférences des clients et les commentaires et les consolide dans un référentiel de données central.

Analyse des données et profilage des clients

L'entreprise analyse ces données afin de créer des profils clients complets. À l'aide d'outils d'analyse de données tels que Power BI il identifie les modèles d'achat, les produits populaires et les tendances saisonnières. Cela a permis de créer de nouvelles offres personnalisées pour différents groupes de clients.

Mise en œuvre de stratégies de marketing personnalisées

Sur la base des profils de clients créés, l'entreprise lance des campagnes de marketing personnalisées. Les clients reçoivent des e-mails sur mesure avec des recommandations de produits basées sur leurs achats précédents. En outre, l'entreprise utilise les médias sociaux pour diffuser des annonces ciblées sur des segments de clientèle spécifiques.

Résultats

La mise en œuvre du modèle commercial basé sur les données entraîne des améliorations significatives. L'analyse des données permet de développer de nouveaux produits, tandis que les campagnes de marketing personnalisées augmentent la fidélisation des clients. Parallèlement, le chiffre d'affaires augmente, car l'entreprise propose exactement les produits que les clients demandent.

Modèles commerciaux basés sur les données - exemples

De nombreux exemples pratiques montrent que les entreprises ont pu consolider leur position sur le marché grâce à des modèles commerciaux basés sur les données et gagner de nouveaux clients grâce à des innovations :

Nike et la numérisation de l'expérience du fitness

Nike, traditionnellement fabricant de vêtements et de chaussures de sport, s'est aventuré avec succès dans l'espace numérique ces dernières années. Avec des applications comme "Nike Training Club" et "Nike Run Club", l'entreprise propose des programmes d'entraînement personnalisés et des analyses de course. En utilisant des wearables et des capteurs dans ses produits (par exemple Nike Adapt, chaussures à laçage automatique), l'entreprise collecte des données et propose des expériences personnalisées. Il ne s'agit pas seulement d'un nouveau canal de vente, mais aussi d'une méthode permettant de renforcer la fidélisation de la clientèle et d'exploiter de nouvelles sources de données.

Rolls-Royce et "Power by the Hour

Traditionnellement fabricant de moteurs d'avion, Rolls-Royce a introduit un modèle commercial numérique appelé "Power by the Hour". Dans ce cadre, l'entreprise ne vend pas simplement des moteurs, mais un temps de fonctionnement garanti. Grâce à des capteurs installés sur les moteurs, Rolls-Royce collecte des données sur leurs performances et leur état. Cela permet au fabricant d'anticiper les besoins de maintenance et d'agir de manière proactive. Les clients paient pour la disponibilité garantie de leurs avions - et pas seulement pour le moteur en soi. Cette approche a transformé le modèle commercial de la vente de produits en une approche axée sur les services.

Schneider Electric et EcoStruxure

Schneider Electric, un fournisseur traditionnel d'ingénierie électrique et de gestion de l'énergie, a développé EcoStruxure. Il s'agit d'une solution d'architecture et de plateforme ouverte et interopérable, compatible avec l'IoT. Cette plateforme collecte les données des appareils en réseau, les analyse et propose aux clients des solutions d'optimisation basées sur ces données pour la gestion de l'énergie et l'automatisation. Grâce à cette offre, Schneider Electric a réussi à passer du statut de fournisseur de matériel à celui de fournisseur de solutions numériques.

Distributeurs automatiques Coca-Cola et Freestyle

Coca-Cola a créé un moyen innovant de mieux comprendre les besoins des clients avec ses distributeurs interactifs Freestyle. Ces distributeurs permettent aux clients de créer leurs propres mélanges de boissons en combinant différentes saveurs. Ce faisant, les distributeurs automatiques collectent de précieuses données sur les préférences des clients. Ces données collectées permettent à Coca-Cola d'identifier les combinaisons les plus populaires, de développer de nouvelles saveurs et d'optimiser les stocks en conséquence. Grâce à cette expérience personnalisée, Coca-Cola augmente non seulement la satisfaction de ses clients, mais génère également de nouvelles opportunités de revenus grâce à des créations de produits innovantes.

LEGO et le jeu numérique

LEGO a réussi à transposer ses jouets physiques dans le monde numérique. En créant des jeux numériques tels que "LEGO Tower" et "LEGO Legacy : Heroes Unboxed", les enfants et les adultes développent leur expérience LEGO de manière virtuelle. En outre, LEGO propose une plateforme en ligne sur laquelle les utilisateurs peuvent créer et partager leurs propres modèles. Cela stimule non seulement la créativité des utilisateurs, mais permet également à LEGO de collecter des données sur les préférences des joueurs. Ces données sont utilisées pour le développement de nouveaux produits et approfondissent l'interaction avec la marque.

Disney et Disney+

Disney a lancé Disney+, un service de streaming qui offre non seulement un large éventail de contenus de divertissement, mais qui permet également à l'entreprise d'entrer directement en contact avec ses clients. En effet, en utilisant Disney+, l'entreprise collecte des données sur le comportement de visionnage des utilisateurs. Ces données permettent de faire des recommandations personnalisées et de proposer des contenus qui correspondent aux préférences individuelles. Disney est ainsi en mesure d'optimiser l'expérience client, de renforcer la fidélisation de la clientèle et de mener des campagnes de marketing ciblées.

Harley-Davidson et les motos connectées

Harley-Davidson a créé "HD Connect", une plateforme connectée pour ses motos. Cette plateforme permet aux propriétaires d'accéder à des informations importantes sur leurs véhicules via une application. Par exemple, ils obtiennent des diagnostics du véhicule, surveillent la localisation de leur moto et activent des fonctions antivol. Ces fonctions connectées n'offrent pas seulement plus de commodité aux clients, elles permettent également à Harley-Davidson de collecter des données sur l'utilisation et l'état des véhicules. L'entreprise utilise ces données pour améliorer ses produits. Elles servent également de base à un service client personnalisé.

L'Oréal et la technologie AR

L'Oréal intègre la réalité augmentée (RA) dans sa stratégie numérique afin d'offrir une expérience unique à ses clients. Via des applications mobiles, les utilisateurs effectuent des tests de maquillage virtuels en essayant numériquement différents produits sur leur visage. Cette technologie AR permet aux clients de tester des produits dans un environnement réel, sans avoir à les appliquer physiquement. L'Oréal recueille ainsi des données sur les produits que les clients essaient et sur ceux qu'ils préfèrent. Ces informations permettent à l'entreprise d'optimiser son offre et de fournir des recommandations personnalisées aux clients. 

Konfuzio, un partenaire performant pour la mise en place de modèles commerciaux basés sur les données

À une époque de numérisation rapide, une stratégie basée sur les données est essentielle pour le succès à long terme de l'entreprise. Avec Konfuzio à vos côtés, vous vous assurez un partenaire qui dispose non seulement d'un logiciel avancé pour l'extraction et l'analyse de données, mais aussi du savoir-faire nécessaire pour exploiter efficacement la complexité du Machine Learning et du Deep Learning. Konfuzio vous aide ainsi à reconnaître la véritable valeur de vos données et à l'utiliser pour développer de nouveaux modèles commerciaux basés sur les données.

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