Dans les agences ou cabinets d’audit et autres instituts d’études, il est très courant pour les responsables de portefeuille clients de posséder d’énormes tableaux de bord contenant des chiffres qui reflètent un moment ou à un autre la réalité du marché. Parmis ces données dont dispose les chargés de compte clients très peu en général permettent aux managers de tirer des informations décisives qui pourraient les aider améliorer d’une façon ou d’une autre leur chiffre d’affaire, leurs profits ou encore leur part de marché. C’est pourquoi dans les instituts d’étude aujourd’hui se développent des méthodes qui permettent d’extraire une information qualitative et surtout très décisive dans un environnement où l’intensité concurrentielle est élevée; d’où l’appaition des Insights.
Dans un article parût dans le consumer magazine de Nielsen Russell Evans et Kamar Tahil, considèrent que les “Insights” sont comme les grandes lignes d’un marché qui permettent au manager d’avoir non seulement une vision globale mais la synthèse qualitative et chiffrée de la réalité du marché ["The more visibility I have, the faster I can go"]. Contrairement à la simple collecte de données les “Insights” se distinguent donc des informations générales que l’on retire d’un marché à travers la notion de valeur ajoutée et d’avantages concurrentielles que l’on en retire mais aussi à travers leur caractère opérationnel. Le schéma classique de collecte et d’analyse de l’information se présente habituellement comme suit:
Pour les analystes de Nielsen avec ce schéma on pourrait perdre 4-5 jours à trouver les informations les plus pertinentes dans un marché et donner la meilleure recommandation au client. Or en rendant les donées collectées accessibles à tout le monde dans l’entreprise, en les regroupant par “famille” afin de simuler les scénarios envisageables il semble plus facile de trouver en quelques heures les grandes lignes d’un marché et surtout de faire la recommandation la plus décisives pour le client. Le nouveau schéma serait donc celui-ci
Ce qui change de l’approche précédente c’est l’organisation et la structuration des données. Au lieu de partir d’un schéma de collecte de données et de reporting à la suite comme c’est le cas dans la plupart des entreprises(graph1), on organise et hiérarchise les données de façon analytique. Ceci est facilité par la possibilité d’avoir accès à des données provenant de divers services de l’entreprise, puis on les organise de façon logique pour déterminer à chaque étape quelle est la variable qui influence le plus le contexte? Pour les spécialistes de Nielsen il faut donc se servir des outils proposés par la business intelligence car ils permettent de questionner les données les plus pertinentes du marché pour prendre les meilleurs décisions.
Lien utile: www.nielsen.com
