Les outils d'analyse de la chaîne d'approvisionnement basés sur les données ne suffisent pas

Les praticiens de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement ont beaucoup à apprendre de l'analyse de la clientèle. Les deux domaines reposent sur des principes commerciaux similaires. Ce que nous constatons, c'est que les données et les outils de décision basés sur les données ne suffisent pas. Les plus grandes difficultés de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement ou de l'analyse de la clientèle résident dans les pratiques culturelles des organisations.

L'article suivant a été rédigé par Maz Iqbal, qui nous a fait part de son point de vue sur l'analyse des clients.

Sur LinkedIn, Don Peppers partage son point de vue sur la prise de meilleures décisions grâce aux données. Cela m'a fait réfléchir et je souhaite partager avec vous ce qui m'est apparu. Pourquoi écouter mon discours ? J'ai une formation scientifique (BSc Applied Physics). J'ai obtenu un diplôme d'expert-comptable et j'ai été impliqué dans la production de toutes sortes de rapports pour des managers et j'ai vu ce qu'ils en faisaient ou n'en faisaient pas. Plus récemment, j'ai dirigé un cabinet d'exploration de données et d'analyse prédictive. Commençons.

Les données et les outils de prise de décision fondés sur les données ne suffisent pas

Oui, il y a un déluge de données, et ce déluge s'accumule de plus en plus vite. Suffisamment important et rapide pour qu'on lui donne le nom accrocheur de Big Data. Ce que l'on oublie, c'est l'effort qu'il faut fournir pour que ces données soient adaptées à la modélisation. Ce n'est pas une tâche facile et bon marché. Pourtant, il est possible d'y parvenir si l'on y consacre suffisamment de ressources.

Oui, il existe toutes sortes d'outils pour trouver des modèles dans ces données. Et entre les mains des bonnes personnes (ayant une formation statistique et un sens aigu des affaires), ces outils peuvent être utilisés pour transformer les données en informations précieuses (exploitables).

Ce n'est pas aussi simple qu'il n'y paraît. Pourquoi ? Parce qu'il y a une pénurie de personnes ayant une formation et un esprit statistiques : les amateurs ne suffisent pas, il faut des experts pour distinguer l'or de l'or des fous - avec suffisamment de données, on peut trouver à peu près n'importe quel modèle. Il ne suffit pas d'avoir des connaissances statistiques, il faut aussi avoir le sens des affaires. Néanmoins, supposons que nous puissions surmonter cette contrainte.

Le véritable défi pour générer une prise de décision fondée sur les données dans les entreprises réside dans les pratiques culturelles. Nous n'avons pas les pratiques culturelles qui créent l'espace nécessaire pour que la prise de décision fondée sur les données apparaisse et s'épanouisse. Un penseur bien plus intelligent que moi a déjà partagé sa sagesse, je vous invite à l'écouter :

"Dans l'ensemble, les méthodes scientifiques sont au moins aussi importantes que n'importe quelle autre recherche, car c'est de la compréhension de la méthode que dépend l'esprit scientifique ; et si ces méthodes sont perdues, tous les résultats de la science ne pourront empêcher un nouveau triomphe de la superstition et de l'absurdité. Les gens intelligents peuvent apprendre autant qu'ils le souhaitent les résultats de la science, on remarquera toujours dans leur conversation, et surtout dans leurs hypothèses, qu'ils n'ont pas l'esprit scientifique ; ils n'ont pas cette méfiance caractéristique à l'égard des aberrations de la pensée qui, par une longue formation, est profondément enracinée dans l'âme de tout homme de science. Ils se contentent de trouver n'importe quelle hypothèse sur un sujet donné ; ils sont alors tout feu tout flamme et pensent que cela suffit. ........ Si quelque chose reste inexpliqué, ils s'enflamment pour la première idée qui leur vient à l'esprit et qui ressemble à une explication...."

- Nietzsche (Humain, trop humain)

Il me semble que la méthode scientifique ne s'est jamais imposée dans la vie organisationnelle. Mettez de côté l'idéologie rationaliste et examinez attentivement ce qui se passe dans les entreprises, y compris la manière dont les décisions sont prises. Je pense que vous constaterez que la vision pénétrante de Nietzsche sur la condition humaine est aussi vraie aujourd'hui qu'à l'époque où il l'a exprimée. La pratique de la prise de décision dans toutes les organisations avec lesquelles je suis entré en contact n'est pas scientifique : elle ne suit pas la méthode scientifique.

Au contraire, les managers prennent des décisions qui correspondent à leur intuition, à leurs préjugés et à leur intérêt personnel. Il est si rare de rencontrer un manager (et une organisation) qui prend des décisions en utilisant la méthode scientifique que lorsque cela se produit, je suis stoppé dans mon élan. C'est le même genre d'inattendu que de voir une femme traverser le terrain de football en courant lors d'un match de championnat.

Quels sont les défis à relever pour mettre en place des pratiques de prise de décision fondées sur les données dans les organisations ?

Les technologues ont un don. Quel don ? Le don de ne pas comprendre, suffisamment profondément, l'être humain. En l'absence de cette compréhension, ils peuvent se lever et prêcher (avec assurance) les vertus et les avantages de la technologie. Si la vie était aussi simple.

La vérité est attrayante pour ceux d'entre nous qui n'ont pas à faire face aux conséquences de la vérité. La prise de décision fondée sur les données semble excellente pour ceux d'entre nous qui vendent (en gagnant leur vie et en espérant s'enrichir) des outils et des services fondés sur les données.

La difficulté de mettre en place des pratiques de prise de décision fondées sur des données est qu'elle perturbe le statu quo. Lorsque vous perturbez le statu quo, vous vous heurtez aux puissants qui bénéficient de ce statu quo. Souvenez-vous de Socrate :

"La nature même de l'action de Socrate lui confère une influence perturbatrice et subversive. Il enseignait aux gens à tout remettre en question et il dénonçait l'ignorance des individus qui détenaient le pouvoir et l'autorité. Il est devenu très aimé, mais aussi très détesté .... Finalement, les autorités l'ont arrêté pour .... et pour ne pas avoir cru aux dieux de la ville. Il a été jugé et condamné à mourir..."

- Bryan Magee, Professeur

 

Attention à ne pas réussir à mettre en place une culture de prise de décision basée sur les données !

Avec un engagement et un investissement suffisants, vous pouvez mettre en place une culture de prise de décision fondée sur les données. Comme l'ont fait les gens de Tesco. Et en prenant des décisions grâce à l'exploitation des données relatives à vos clients, à vos magasins et à vos produits, vous pourrez surpasser tous vos concurrents, connaître une croissance fulgurante et réaliser des bénéfices exceptionnels. Encore, encore et encore. Puis vient le jour du bilan, lorsque vous êtes confronté aux défauts d'une prise de décision basée uniquement sur des données.

Tesco ne se porte pas très bien. Cela fait plusieurs années qu'elle n'est pas au mieux de sa forme, et elle a même lancé sa première alerte sur ses bénéfices en 2012. Tescoa annoncé une baisse de 23,5 % de ses bénéfices au premier semestre de cette année. Que fait Tesco pour faire face à cette situation ? Voici ce que dit l'article :

L'année dernière, Tesco a annoncé qu'il consacrerait 1 milliard de livres sterling à l'amélioration de ses magasins au Royaume-Uni, en investissant dans la modernisation des magasins, les gammes de produits, l'augmentation du personnel, ainsi que dans son offre en ligne.

La prise de décision fondée sur les données présente un certain nombre de lacunes. Tout d'abord, le processus décisionnel fondé sur les données part du principe que l'avenir sera la continuation du passé. C'est un peu comme si l'on disait que tous les cygnes que l'on a rencontrés étaient blancs et qu'il fallait donc prévoir des cygnes blancs. Et puis, un jour, le cygne noir apparaît ! La récession et le changement de comportement des consommateurs qui en a résulté ont été le cygne noir pour Tesco.

En outre, je suppose que dans leur adoration au pupitre de la prise de décision basée sur les données, les gens de Tesco ont oublié les dimensions qui comptent mais qui n'ont pas été intégrées dans les données et les modèles prédictifs. Quelles dimensions ? Comme l'expérience des clients dans les magasins Tesco : manque de personnel, personnel mécontent, magasins de plus en plus désuets, qualité des produits...

Il semble que les responsables de Tesco n'aient pas tenu compte des sages paroles de l'une de mes idoles :

Tout ce qui compte ne peut pas être compté, et tout ce qui peut être compté ne compte pas.

- Einstein

Cet article sur "Musings on Big Data, Customer Analytics, and Data Driven Business" a été écrit par Maz Iqbal qui est un expert engagé à aider les cadres, les équipes et les organisations à bien faire en créant une valeur supérieure pour les clients et en enrichissant la vie de toutes les parties prenantes. Son site web est le suivant : http://thecustomerblog.co.uk/