L’économie de partage et ses techniques d’analyses de données

share

Des entreprises comme Uber et Airbnb pourraient caractériser le futur monde des affaires. Toutefois, cela ne pourrait pas fonctionner sans des techniques efficaces d’analyses de données.

L’économie de partage a fait beaucoup parler d’elle dans la presse récemment. Des entreprises comme Uber et Airbnb changent fondamentalement la façon dont les gens utilisent les services aux consommateurs. Mais ce que beaucoup de gens ne réalisent pas toujours, c’est la mesure dans laquelle leurs données soutiennent les opérations de ces entreprises.

La révolution de l’économie de partage n’est juste qu’un enfant de l’économie des données. Les nouveaux business modèles en cours d’adoption par les entreprises basées sur l’économie de partage sont rendus possibles grâce aux énormes volumes de données qu’elles génèrent et recueillent auprès de leurs utilisateurs mais aussi grâce aux techniques d’analyses de données qu’elles utilisent pour essayer de donner un sens à toutes ces informations.

Dans une des présentations faites au « Big Data Innovation Summit » à Boston en septembre dernier, les « analytics managers » de Uber et Airbnb ont partagés quelques détails sur la façon dont leurs entreprises utilisent les données pour développer de nouveaux produits, connecter les consommateurs aux services qu’ils offrent et s’assurent que leurs plates-formes fonctionnent de façon optimale.

Je me suis penché sur le cas Uber et j’ai essayé de comprendre comment ces derniers appliquent ces techniques d’analyses de données.

En octobre 2014, il y avait 15 postes de « data scientists » vacants et ceux-ci continuent à être ouverts aujourd’hui. Le résultat de ces investissements est une carte géographique qui guident les chauffeurs Uber aux meilleurs endroits pour obtenir des clients (les chauffeurs sont ravis !), l’application estime aussi le temps d’arrivée des véhicules et calcule des prix en temps réel (les clients sont ravis !). 
Le succès de la société dépend donc de sa capacité à rendre efficace ses chauffeurs et à créer des expériences utilisateurs positives, ce qu’ils accomplissent au travers d’analyses de données générées par leurs utilisateurs chauffeurs et clients.

Des droits étendus sur les informations détaillées sont la clé !

L’un des outils clés de la stratégie d’Uber est les droits étendus dont il dispose pour utiliser les données générées sur sa plateforme. Ces droits permettent à l’entreprise de créer les connaissances dont elle a besoin pour rendre ses chauffeurs plus efficaces et l’expérience utilisateurs encore meilleure. Ce qui suit est un extrait de la politique de confidentialité de Uber en France:

Nous pouvons utiliser les données que nous collectons sur vous pour :
Fournir, assurer et améliorer nos Services, y compris, par exemple, pour faciliter les paiements, envoyer des reçus, fournir les produits et services que vous demandez (et envoyer les informations qui s’y rapportent), développer de nouvelles fonctionnalités, fournir les services d’assistance à la clientèle aux Utilisateurs et Chauffeurs, développer des dispositifs de sécurité, authentifier les utilisateurs, et envoyer des mises à jour de produits et des messages de nature administrative…

Ou encore

Nous pouvons partager les informations vous concernant :
Avec les filiales d’Uber et ses entités affiliées qui fournissent des services ou procèdent au traitement des données en notre nom, ou à des fins de centralisation des données et/ou de logistique
Avec les fournisseurs, consultants, partenaires marketing et autres prestataires de services qui ont besoin d’accéder à ces informations afin de réaliser un travail pour notre compte

Quoi….Vous partagez mes données !?!?!?

Sous forme synthétique et/ou anonyme qui ne peut raisonnablement pas être utilisée pour vous identifier.

Ouf, nous sommes sauvés !

Les avantages du modèle d’Uber axés sur l’introspection ne sont pas seulement apparents dans l’utilité de son service, mais aussi en termes de performance globale. Dans une présentation de 2014 par exemple, Kevin Novak, « head of data science », a affirmé que la compagnie pourrait offrir 5% de voyages en plus avec le même nombre de conducteurs en indiquant simplement où les chauffeurs doivent se rendre. Juste pour être clair, une augmentation de 5% de la production pour une entreprise générant plusieurs milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel est juste gigantesque.

Un autre exemple du genre d’améliorations que Uber a obtenu grâce à l’accent mis sur l’analyse de données. Selon un récent post parut dans la newsroom d’Uber:
En Mars 2011 à San Francisco (la seule ville où l’entreprise exploitait à l’époque), vous aviez une chance de 80% d’être pris par un chauffeur dans les 10 minutes et une chance de 94% d’être pris dans les 15 minutes.
En 2014, en s’élargissant pour devenir une entreprise mondiale, de retour à San Francisco les choses se sont améliorées. Cette année, les clients ont une chance de 97% d’être pris en moins de 10 minutes et une chance de 99,5% d’être pris dans les 15 minutes.

Uber a amassé une mine d’or de données au cours de ces dernières années avec lesquelles il est en train d’attirer de nouveaux « data scientists », ce qui le renforce encore plus au niveau de l’exploitation de ses données et de sa valeur sur les marchés financiers.

Quoi qu’il en soit, il n’y a pas que les grands perturbateurs comme Uber qui mettent à profit la convergence des « data sciences », des droits à l’information et des processus business pour secouer l’industrie ou déjouer leurs concurrences. Que ce soit l’agriculture, la cyber-sécurité, l’éducation, les services financiers, la santé, la vente au détail ou tout autre secteur auquel vous pouvez penser, l’analyse de données devient un « go-to » stratégique pour les entreprises quelles qu’elles soient.

Pour conclure, la prochaine fois que vous vivrez une expérience Uber ou Airbnb ou autres, pensez aux informations qui sont susceptibles d’aller dans les coulisses. La qualité du service que vous trouvez agréable est probablement un résultat direct sur d’innombrables données analysées afin de créer une meilleure solution adaptée à vos besoins.
Juste en passant, pensons un peu plus loin…. Notamment, aux voitures connectées dans lesquelles Tesla, Google, Apple et Microsoft commencent à implanter leurs systèmes d’exploitation. Je présume que vous voyez où je veux en venir…