Comment améliorer le lead management ?
Pour atteindre les objectifs commerciaux, le lead management (ou gestion des leads) est devenu une activité clé à piloter étroitement pour garantir son équilibre économique :
Data For Good
La Data For Good, si on devait en donner une définition simple, c’est l’apport de la data science comme leviers d’innovation for good pour la société et les entreprises.
L’association « Data For Good » (une communauté de data scientists, développeurs et designers bénévoles) réunit divers acteurs voulant répondre à des défis sociétaux de manière concrète.
Chez iQo, nous plaçons la Data au coeur de notre modèle de conseil et d’accompagnement des entreprises. En effet, pour accompagner la transformation positive des entreprises, s’appuyer sur les Data permettra de mieux répondre aux enjeux d’intérêt général et de développement durable.
L’ouverture et la réutilisation de la donnée au service du bien collectif
Sommaire
Face à l’injonction permanente d’accélérer l’ouverture des données et leur réutilisation pour couvrir toujours plus d’usages et créer toujours plus de nouvelles technologies intelligentes, chez iQo nous sommes convaincus qu’il faille :
- Se concentrer sur les usages essentiels, c’est-à-dire ceux qui répondent aux besoins du plus grand nombre d’utilisateurs
- Garantir l’accessibilité des innovations à tous par l’accompagnement vers l’autonomie numérique
- Mettre fin aux prix dissuasifs, afin que l’amélioration du quotidien et de la qualité de vie ne dépendent pas des capacités financières de chacun
L’ouverture des données, dans une approche Data for good, représente un outil très puissant pour servir l’intérêt général, le développement durable et améliorer le quotidien des citoyens.
Quelques exemples d'applications centrées sur le Data for good
L’information mise à leur disposition leur permet désormais de faire des choix de plus en plus raisonnés. Ainsi, plusieurs acteurs se sont lancés pour donner accès aux données dans différents domaines.
- L’application Yuka permet de comparer des produits de grande consommation pour mieux réaliser des achats plus durables.
- NumAlim dont on vous parle en détail dans cet article : NumAlim ou comment rendre plus transparentes les informations nutritionnelles
- Citymapper rationalise les déplacements en permettant de comparer les différents modes de transports.
- Des applications comme myCO2 ou Ecolab permettent aux consommateurs de calculer leur empreinte carbone.
Data for good dans la santé et le domaine scientifique
Au niveau de la santé, la prolifération des données disponibles a permis d’engendrer de nombreux progrès médicaux. Par exemple, le séquençage ciblé de certains gènes permet désormais de prévoir les traitements les plus efficaces pour soigner les patients tout en évitant les effets secondaires.
La recherche médicale n’a pas été la seule impactée par le Big data et le partage des données. En effet le projet « World Bee » par exemple, traite plusieurs milliards de lignes de données et met à profit des techniques de deep learning afin d’observer leur comportement et de proposer une base de travail d’analyse aux scientifiques.
L'Open Data pour rendre accessible les données par les entreprises
Au-delà de l’ouverture des données publiques, des communautés, des rassemblements émergent pour que les entreprises mettent à disposition de la collectivité les données qu’elles collectent, en assurant l’anonymat des personnes physiques concernées.
Les premières entreprises qui se sont engagées dans la démarche sont celles qui interagissent avec le secteur public, à l’instar de la SCNF ou La Poste.
Outre la réponse à des obligations légales et réglementaires (par exemple, l’obligation de publier la performance extra-financière pour les entreprises de plus de 500 salariés), l’ouverture des données d’entreprise représente plusieurs avantages :
- la transparence vis-à-vis des clients et donc renforcer leur confiance
- l’expérimentation et l’identification de nouveaux usages au service de l’entreprise par des experts externes
C’est le pari qu’a fait Engie en ouvrant les données du parc éolien de la Haute Borne dans la Meuse.
L’association « Data For Good » (une communauté de data scientists, développeurs et designers bénévoles) réunit divers acteurs voulant répondre à des défis sociétaux de manière concrète. Elle reconnaît la data science comme un puissant levier d’innovation qui devrait pouvoir être mis au service des ONG au même titre qu’aux géants du numérique.
Le projet OPAL financé par l’AFD a, quant à lui, mis en place la collecte des données téléphoniques des habitants de pays en développement afin d’établir des indicateurs socioéconomiques fiables et de répondre aux besoins des populations en matière d’éducation, de santé, de transports. En finançant le projet OPAL, l’AFD a souhaité démontrer qu’une exploitation sécurisée et éthique des données issues des entreprises privées était possible et qu’elle pouvait servir la cause du développement durable.
Quel impact réel du Data for good ?
Malgré ces externalités positives, il demeure difficile de mesurer l’impact réel du Big Data sur des objectifs sociétaux et sur la qualité de vie. Par exemple, en matière de mobilité, et selon différents scénarios envisagés, l’automatisation des moyens de transport (voiture autonome) pourrait tout aussi bien diviser par deux ou au contraire multiplier par deux la consommation d’énergie.
De plus, les projets technologiques et data For Good doivent prendre en compte l’usage et le coût de développement et de production.
Selon le rapport du Shift Project sur “Déployer la sobriété numérique”, la pertinence des technologies connectées doit davantage être prise en compte avant tout déploiement.
Cette pertinence est composée
- du coût des technologies (notamment énergétiques et consommation de ressources),
- de leurs apports véritables par rapport à des technologies non-connectées
- des effets indirects de leur déploiement (besoin de maintenance, appel de nouvelles infrastructures, etc.).
Toutefois, la pertinence d’une technologie ne doit pas être présupposée selon des règles générales, mais évaluée pour chaque type de cas opérationnel.
On en parle ensemble ?
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