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Big data, analyse de données & modèles métiers


Rédigé par le 6 Mars 2018

L'analyse de données permet d'appréhender le monde qui nous entoure et aujourd'hui de façon de plus en plus fine avec le Big data. Dans le cadre de l'utilisation de données pour guider leurs actions, les entreprises réalisent des modèles, élaborent des connaissances et ceux dans toutes les fonctions (finance, marketing, logistique …). Un des modèles marketing les plus connus est celui du cycle de vie des produits.



Le cycle de vie d'un produit, pour ceux qui réussissent, se décompose en cinq phases : recherche & développement, lancement, croissance, maturité, déclin. Il n'y a pas de chiffre d'affaires avant la phase de lancement, celui-ci croît jusqu'à la phase de maturité, durant laquelle il se met à décroître. En terme de profit, il faut généralement attendre la fin de la période de lancement pour voir les premiers bénéfices et parfois jusqu'à la phase de maturité pour couvrir les frais de recherche, de développement et de lancement.

Chaque phase nécessite de mettre en œuvre des stratégies spécifiques en matière de ressources à mobiliser et de clientèles à cibler. Par exemple, il faut successivement toucher les clients-testeurs d'innovation, les adoptants précoces, la majorité précoce, la majorité tardive et enfin les retardataires. Le produit lui-même évolue durant toutes ces phases, on l'associe souvent à d'autres produits ou services dans des packages et le chiffre d'affaires et les bénéfices s'en ressentent dans le temps.

Deux phases sont particulièrement difficiles à gérer, le lancement et le déclin. Dans les deux cas, la grande question est la même : continuer ou arrêter. Des phases de lancement s'éternisent et il faut souvent savoir s'arrêter à temps. Des phases de déclin peuvent être retardées avec des stratégies d'extension ou écourtées avec le retrait du produit au profit d'un remplaçant.

La plupart des entreprises ont de multiples produits et gèrent des portefeuilles de produits et ne voient pas leur viabilité à terme en péril quand un de leurs produits arrive en phase de déclin. Il n'en va pas de même pour les entreprises qui n'ont qu'un produit ou dont l'un des produits est indispensable pour leur viabilité. C'est souvent le cas de PME qui n'ont pas trouvé de successeur à leur produit phare, qui n'ont pas su se diversifier, qui n'ont pas, etc.… Cela peut aussi arriver à des entreprises plus importantes, dans le monde du Big data, Teradata est dans ce cas par exemple.

Le succès de Teradata a été fondé sur son offre de base de données qui lors de son lancement durant les années 80 était très innovante. En 2017, dans un marché en progression de plus de 10% par an ces dernières années, l'entreprise a fait un chiffre d'affaires de 2156 millions de dollars en baisse pour la troisième année consécutive (-7 à -8% chaque année). D'un point de vue global, l'historique de ses résultats, classe l'entreprise en phase avancée de maturité. D'un point de vue plus détaillé, on constate que le CA global est maintenu à un bon niveau grâce aux activités de services et qu'en fait la baisse des résultats au niveau des produits (base de données, serveurs …) est amorcée depuis 5 ans : CA produits 2012 = 1297 millions de dollars vs CA produits 2017 = 747 millions de dollars. La ligne de produits Teradata est donc peut être déjà en phase de déclin (cf. tableau du CA de Teradata ci-dessous ainsi que le dernier rapport d'activité de 2017)

Big data, analyse de données & modèles métiers
Les modèles que l'on élabore, comme celui du cycle vie de produit, sont d'une grande utilité pour les entreprises, dans le cas du cycle de vie de produit cela permet de se situer sur le marché et de définir les stratégies qui s'imposent. En parallèle de la gestion des produits, les entreprises doivent assurer leur survie dans le long terme, et il existe différentes voies possibles comme l'innovation ou la diversification. Ce sont des stratégies à mettre en place avec des investissements appropriés (Recherche & Développement, rachat d'entreprises innovantes …). Les entreprises qui n'ont pas de vision, pas de stratégie de marché, se contentent d'une gestion financière avec le rachat de leurs propres actions.

Pour aller plus loin sur le sujet et dépasser le cas du modèle de cycle de vie des produits, vous pouvez utilement vous intéresser au domaine de la recherche opérationnelle et consulter mes articles consacrés à l'analyse de données : Propos sur l'analyse




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