Gagner de l'argent en apprenant à monétiser ses données

Outre l’amélioration des performances intrinsèques des entreprises et le développement de nouveaux services, les données elles-mêmes peuvent être source de revenus.

Les mégadonnées, c'est à dire toutes les informations récoltées sur des comportements d'achats (localisation de la transaction, volume, montant, types d'articles) dans le cadre du e-commerce sont aujourd'hui essentiellement utilisées pour améliorer la performance intrinsèque des organisations (marketing, achat, relation client, ressources humaines…). Certaines désormais cherchent à les monétiser. En effet, la collecte, le traitement et le stockage de ces importants volumes de données entraînent des dépenses que les entreprises cherchent à rentabiliser. "Nous n’en sommes qu’au début de la monétisation des données, indique Reda Gomery, associé en charge des activités data analytics chez Deloitte. Toutefois une nouvelle tendance est en train d’émerger et concerne le modèle de coopération ou de co-innovation".

Pour prendre de la valeur, les données ne doivent plus rester la chasse gardée de l'entreprise

Dans ce modèle, une entreprise met en place, avec un consortium de partenaires, un principe de partage de données encadré par un modèle économique et des règles d’utilisation. On peut ainsi imaginer des partenariats entre opérateurs télécoms, fabricants industriels d’objets connectés, banques ou encore réseaux sociaux, chacun ajoutant une couche d’analyse de données permettant de développer un nouveau service. "En France, d’un point de vue économique, c’est assez nouveau car pendant longtemps la donnée était un bien que l’entreprise conservait jalousement", rappelle Reda Gomery.

Selon l’expert, certaines entreprises commencent à mettre en place des cellules de réflexion dédiées à la monétisation des données. Elles incluent généralement au moins les représentants du marketing, les commerciaux et des juristes. "Pour maîtriser l’initiative, la réflexion doit associer toutes les entités de l’entreprise concernées", souligne-t-il. Et comme pour beaucoup de projets big data, l’expérimentation permettra d’affiner les stratégies.

Eddye Dibar