Je pense que les détaillants sont confrontés à un choix intéressant quant à la manière d’envisager la monétisation des données. Et c’est le même choix qui s’est toujours posé, dans une certaine mesure. Il s’agit du compromis suivant : si je partage des données, mon activité peut se développer de différentes manières, car mes partenaires peuvent s’impliquer plus activement. Si je monétise les données, j’en tire un bénéfice à court terme.
Mais je risque probablement, dans une certaine mesure, de limiter le type et le nombre de partenaires avec lesquels je peux m’associer dans cette démarche, car mes partenaires deviendront alors uniquement ceux qui ont les moyens d’acheter les données que je vends. Et je pense que l’un des compromis risque-rendement intéressants dans ce scénario consiste, pour un détaillant, à s’assurer qu’il réfléchit bien aux compromis liés à la monétisation des données, car le potentiel à court terme est considérable et il est très facile d’intégrer la monétisation des données directement dans le compte de résultat, en particulier dans le secteur où j’évolue, à savoir la grande distribution alimentaire, où les marges sont très faibles. La tentation de transformer cela en résultat net est extrêmement forte. Mais si je décide de monétiser ces données, seules les personnes qui ont les moyens de les payer pourront m’aider.
Ces entreprises auront tendance à être de plus grande taille. Elles auront tendance à préférer le statu quo à ce qui va suivre. Et je risque donc de me retrouver trop dépendant d’entreprises qui, elles-mêmes, sont trop attachées au statu quo. Je dois donc simplement faire preuve de prudence lorsque je monétise des données, en tenant compte des compromis stratégiques qui y sont associés.
Les détaillants eux-mêmes apportent davantage de données, ce qui signifie que les fournisseurs de données tiers vont devoir se réinventer de manière assez radicale. C’est donc une tout autre histoire. Il s’agit donc de fournisseurs tiers qui s’intègrent à l’offre du détaillant et peuvent s’associer à de multiples aspects de la performance de ce dernier. Ainsi, si je suis une entreprise comme RetailNext, je suis en mesure d’aider le détaillant à optimiser ses effectifs, à optimiser les flux de clientèle, à optimiser ses opérations, ce que je facture à mes clients d’un point de vue média et commercial.
Les implications commerciales sont nombreuses. Il existe une opportunité très intéressante pour les tiers qui sont véritablement intégrés à l’offre principale du détaillant et qui peuvent réellement en tirer parti. Et je pense que pour les détaillants eux-mêmes, l’écosystème des données revient de plus en plus à une situation où il va, dans une certaine mesure, favoriser les grandes entreprises plutôt que les petites. Des entreprises qui disposent réellement des capacités et des moyens nécessaires pour intégrer d’énormes flux de données, pour appliquer l’apprentissage automatique – ce qui n’est pas bon marché – à ces flux, et pour être en mesure de transformer cela en analyses plus granulaires.
Je pense qu’au cours des cinq prochaines années, vous assisterez à une redynamisation des grandes entreprises par rapport aux petites. Si l’on examine l’histoire du commerce au XXIe siècle, ce sont surtout les petites start-ups qui ont donné du fil à retordre aux grandes entreprises. Cet écosystème de données et d’apprentissage automatique est, selon moi, le premier phénomène depuis longtemps susceptible de permettre aux grandes entreprises de renverser quelque peu la tendance.
