Tous dindons du big data : quand les données personnelles permettent de vendre à la tête du client<!-- --> | Atlantico.fr
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Les entreprises ont de plus en plus d'informations sur leurs clients.
Les entreprises ont de plus en plus d'informations sur leurs clients.
©Reuters

De la farce

Les big data permettent aux entreprises de mieux analyser les tendances de marché. Mais quand les entreprises ont plus d'informations sur leurs clients, elles peuvent pratiquer la discrimination par les prix, c'est-à-dire tarifer un même produit ou service à des prix différents en fonction des clients.

Eric Prigent

Eric Prigent

Eric Prigent est directeur général d'Ividence, une start up spécialisée en emailing.

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Atlantico : Le Big data permet aux entreprises de mieux analyser les tendances de marché et les changements d'opinions. Mais aussi de pratiquer la discrimination par les prix, à savoir tarifer un même produit ou service à des prix différents "à la tête du client". En quoi l'exploitation de ces données peut-elle dériver vers des pratiques néfastes pour les consommateurs ? Existe-t-il un risque de privilégier certains clients ?

Eric Prigent : Le Big Data n'est pas nouveau. Né dans les années 80, les premières applications concrètes ont servis l’efficience économique du secteur du tourisme.

Dans le tourisme, le « yield management » ou « revenue management » permet aux compagnies aérienne et aux groupes hôteliers d’optimiser leur taux de remplissage. Le prix du siège varie en fonction de votre nombre de jour avant votre départ, des places disponibles restantes mais aussi de votre historique d’achat, rendant parfaitement illisible pour le consommateur ces grilles tarifaires et discriminant parfois les meilleurs clients – un comble – au profit de simples prospects.

Mais ça, c’était avant - du temps du Medium Data. La version XL voit les choses en grand avec de véritables scénarios de prix adaptés à chaque « instant de vie » du consommateur.

Il est courant sur internet les prospects soient souvent privilégiés, au travers de services comme le retargeting email ou sur bannière, et obtiennent de facto des prix plus avantageux.

Qui a les capacités d'exploiter ces données ? (grandes entreprises ?)  Dans quel but ?

La technologie est aujourd’hui accessible à des coûts raisonnables. Par contre, les ressources pour les exploiter, les data scientist, sont bien plus rares.

Le formidable succès de la société Critéo – qui propose des bannières ou des emails – personnalisés en fonction de l’historique de navigation en est la parfaite illustration. Mais Big Data ou pas, la conclusion reste toujours la même : vendre et fidéliser.

Quels peuvent être les effets négatifs et positifs de cette discrimination ?

Pourquoi devrais-je proposer mon meilleur prix à un consommateur fidèle, qui en a les moyens ou qui en a besoin ? Tels sont les questions que se posent les « data scientist ».

Indexer le prix sur des décisions prises en temps réels est troublant pour le consommateur et parfois dangereux pour les marques.

Pour le consom-hacker, la compréhension de ces scénarios ouvre les portes d’avantage jusqu'alors réservées à une élite.

Quel est l'effet de cette exploitation de données sur la satisfaction des consommateurs ? Quels sont les profits pour les entreprises ?

Le manque de transparence est l’ennemi des marques. Le secteur du tourisme, après avoir usé et abusé du prix en temps réel  propulsé par le Big Data, fait marche arrière aux Etats Unis.

La chaine d’hotels Starwood  - Westin, W, Le Meridien, St Regis -  promet désormais  « le meilleur tarif garanti » à ces clients réservant depuis son site internet. Résultats : une confiance restaurée, des marges améliorées.

L'identité numérique n'est pas forcément une vraie identité. Ces données sont-elles fiables ?

Cette identité peut être détournée ou tronquée. Nous travaillons chez ividence sur des comportements avérés plutôt que sur des données déclaratives.

Par exemple, pour un site de vente de produit pour enfants le réflexe naturel serait de travailler uniquement sur des jeunes parents. Ce prisme d’analyse est limité. Les études que nous avons réalisés démontrent que la population la plus intéressante est en fait celle des grands parents qui achète deux fois plus en montant et 3 fois plus en fréquence d’achat !

Seul les actions comptent, seules les données parlent, bienvenue dans le big data.

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