Données identifiées “noires”, “grises” et “blanches”
Les dispositifs globaux de veille économique impliquent des plates-formes lourdes, mais aussi des méthodologies et des organisations en conséquence.
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Créée il y a huit ans, la société Digimind revendique le leadership sur le
marché pure player des logiciels de veille économique en France. 200 clients
grands comptes, des résultats en croissance de 70 %, 45 % du business réinvesti
en recherche et développement… : Digimind réalise la moitié de son activité
dans la sphère du marketing. S'il existe des outils de veille – de type
Copernic – accessibles aux petites et moyennes entreprises, les solutions et
les méthodologies globales de market intelligence s'avèrent de facto plutôt
réservées aux grands comptes. « Il s'agit de plates-formes logicielles lourdes,
qui vont traiter des dizaines de milliers de sources en profondeur. Pour le
compte d'un client, nous surveillons dix mille blogs », relève Olivier
Scheffer, directeur commercial. A dispositifs lourds, investissements de poids
: chez Digiming, une plate-forme complète (tracking, gestion et délivrables) de
veille accessible sur une centaine de postes coûtera environ 100 000 euros,
conseil, accompagnement et formation compris. « On peut démarrer avec un projet
pilote de six mois, un périmètre d'utilisateurs limité à une vingtaine de
personnes et un spectre limité de sources pour un budget de 20 000 euros »,
complète Olivier Scheffer.
La business intelligence pesait 10 Md$ en 2005
Pour l'équipe de veille et les destinataires finaux de
l'information, le dispositif implique tout un processus de gestion de la donnée
: lancement des fils d'alerte, validation et édition des données, partage de
l'information avec les membres du projet, animation des dossiers collaboratifs,
injection des données dans un rapport, édition (newsletter, push mail, SMS,
MMS, portail…). Selon le Butler Group, le marché mondial des technologies de
business intelligence pesait 10 milliards de dollars en 2005. Nombre de grandes
entreprises, a fortiori de groupes multinationaux, ont investi dans des
plates-formes appropriées.
A l'image de Schneider Electric. Le spécialiste de
la distribution électrique et des automatismes industriels dispose d'une
cellule de veille économique d'une dizaine de personnes, chargée de détecter
des données relatives à l'environnement concurrentiel. Il y a un peu plus d'un
an, Romuald Messina entre chez Schneider Electric pour prendre la tête de cette
équipe. « Dès mon arrivée, je me suis interrogé sur l'opportunité de mettre en
place une application de veille et dématérialiser ainsi notre processus de
travail. Un tel outil présentait l'avantage de mieux prendre en compte
l'information non structurée tout en optimisant le suivi des concurrents. » Dès
le début de l'année 2006, l'entreprise active la solution de Digiming, qui va
entrer en production en février.
Le socle de collecte est constitué de plus de
600 sources d'information (newsletters, bases de données, sites web…). Après
identification et traitement (référencement, résumé), les données font l'objet
d'un classement dans un référentiel central. Les contenus étant restitués sous
forme de revue de presse. Très vite, le périmètre de couverture du dispositif
est étendu à l'Espagne, l'Italie et le Royaume-Uni. Dès cet automne, il devait
également se décliner aux États- Unis, en Chine et au Japon. L'intégration de
l'outil de veille permet entre autres à la cellule d'intelligence économique de
concentrer ses efforts sur l'analyse.
Selon Digimind, l'automatisation des
tâches répétitives de collecte, de traitement et de diffusion de l'information,
associée à la performance des algorithmes de surveillance et de filtrage,
génère des gains de productivité supérieurs à 100 %. Dans un contexte de veille
manuelle, la collecte représente 50 % du temps passé, l'analyse 35 % et la
diffusion 15 %. L'automatisation permet de ramener les temps de collecte et de
diffusion à 25 % et 5 %, et, mécaniquement, de porter le temps de l'analyse à
70 % du processus.
Des signaux qui s'intensifient
La mise en oeuvre d'une organisation de marketing intelligence peut prendre du temps, plusieurs années dans le cas d'une multinationale qui s'engagerait dans un processus de déclinaison décentralisée des méthodes et des outils à l'international. Et Olivier Scheffer d'évoquer le cas d'un laboratoire pharmaceutique en veille concurrentielle : « Ça commence par ce qu'on appelle dans notre jargon des signaux faibles : un labo qui achète une licence pour une molécule, une annonce d'offres d'emploi massives dans l'univers de la santé publiée en Inde… Puis, les signaux s'intensifient : dépôt d'un permis de construire, achat d'espace pour le recrutement de commerciaux, nouveau contrat avec une agence de publicité, jusqu'au communiqué de presse et aux retombées médias. En tout, il s'est écoulé cinq ans. »
Veille commerciale : les grandes étapes
Identification des bonnes sources : information “blanche” (officielle), “grise” (buzz), information “noire” (interdite). Mise en surveillance des sources électroniques : Web, bases de données, mailing lists, forums, blogs, news groups… Analyse des évolutions : processus de propagation de la donnée. Mise en place des méthodes et outils d'aide à la décision : systèmes de remontée d'infos terrain, grilles de profils concurrents, benchmark produits, lettre d'information, site de veille…