Une foi aveugle dans les données et surtout dans une mauvaise analyse de celles-ci ont plongé le développeur de jeux vidéo américain Zynga dans un bourbier financier. [Photo : Bloomberg]
Élaborer un processus de décision organisé autour des données clients ou de performance peut s'avérer un investissement fructueux. Mais il peut aussi devenir un jeu dangereux pour qui n'a pas la discipline et la culture d'entreprise adéquates. «Utiliser les mégadonnées pour le plaisir d'utiliser les mégadonnées est un billet direct pour nulle part», écrit d'ailleurs le journaliste techno Rick Delgado dans Business.com.
Certaines entreprises ont payé très cher d'avoir oublié cette règle de base : les données n'ont aucune valeur en soi ; c'est leur sélection et leur utilisation qui en ont.
Le premier krach de l'ère du big data
Prenez l'éditrice de jeux vidéo Zynga, à qui l'on doit FarmVille. Pionnière de l'utilisation des données, l'entreprise de Mark Pincus restera surtout dans les livres d'histoire comme le premier krach industriel de l'ère des mégadonnées (big data). Une explosion causée par un mélange détonnant de vision court-termiste, d'une foi aveugle dans les chiffres et surtout d'une mauvaise analyse de ceux-ci.
Pourtant, l'exploitation des données comportementales des joueurs était reine chez Zynga. À son sommet en 2011, elle brassait 1,4 pétaoctet d'information - soit 10 fois le catalogue de Netflix de l'époque - et utilisait cette connaissance pour concevoir des produits répondant aux attentes de ses clients. Depuis, l'entreprise de San Francisco ne cesse de décliner et fait face à de sérieuses difficultés financières.
Que s'est-il passé ? «Toute Zynga était concentrée sur la même donnée : le nombre d'utilisateurs actifs par jour comparé au revenu engrangé, explique Andrew Busey, ancien vice-président de la filiale Zynga Austin, interviewé par Ars Technica. On lui donnait une importance démesurée, alors que ce qui compte vraiment dans une vision à long terme, c'est le revenu moyen généré par les utilisateurs actifs par jour.»
Si être obnubilé par le mauvais indicateur de performance est déjà dangereux pour une entreprise traditionnelle, dans le cas d'un modèle d'entreprise organisé autour des données, cette erreur peut se révéler mortelle. Surtout lorsqu'elle est combinée à une culture du profit immédiat comme chez Zynga.
«À mesure que les investisseurs affluaient, la culture d'entreprise passait de la créativité à "écoutons nos analystes et nos gestionnaires plutôt que de regarder ce qui se passe réellement dans notre jeu", se souvient Slade Villena, ancien développeur de Zynga. On faisait une analyse sélective des données, sans se rendre compte qu'on perdait plus de clients qu'on en gagnait», explique-t-il à Ars Technica.
Noyée dans une avalanche de rapports quotidiens, Zynga souffrait en fait d'infobésité, ce trop-plein de données qui pousse à ne se préoccuper que de quelques-unes et finit par brouiller la vision d'ensemble. Le navire était en train de couler, mais personne n'entendait le signal d'alarme. Résultat : incapable de pivoter face à cette fuite massive d'utilisateurs, l'entreprise a vu sa valeur boursière s'écrouler de 80 % au début de 2012, le titre au Nasdaq (ZNGA) passant de 14,69 $ US le 2 mars à 2,72 $ US le 3 août. La valeur de l'action s'établissait à 2,39 $ US le 13 mai dernier.
Lorsque les données deviennent un fardeau
Trop d'information tuerait-elle l'information ? C'est un peu la leçon que tire Michael Schrage dans son analyse du cas Tesco, le géant anglais du détail, notamment dans les domaines de l'alimentation, de l'électronique et des vêtements. «En moins de 10 ans, l'élément déterminant du succès de Tesco s'est mué en un albatros analytique, explique-t-il dans le Harvard Business Review. Sa connaissance des clients n'était plus un pouvoir, mais un fardeau.»
Pourtant, Tesco a été le premier détaillant à mettre son programme de fidélité au coeur de son modèle, subordonnant toute la stratégie de l'entreprise aux millions de données clients collectées par l'intermédiaire de ses cartes de fidélité et analysées à prix d'or par une batterie d'experts. C'est ce qui a fait d'elle le deuxième leader mondial du secteur en importance et un modèle dans le monde entier. Mais c'est aussi ce qui a précipité sa chute.
Concentrée sur les données de ses clients et trop sûre de sa toute-puissance analytique, Tesco n'a pas vu monter une tendance de fond : dépenser moins. Concurrencée subitement par les Aldi et autres chaînes à bas prix européennes, elle a commis l'erreur de croire que son modèle d'entreprise à base d'hypersegmentation et d'algorithmes prédictifs pouvait remplacer une politique de prix audacieuse.
La punition a été sévère : en octobre 2014, le bénéfice avait baissé de 92 % depuis un an, pour tomber à 112 millions de livres, et la valeur de la société à la Bourse de Londres avait chuté de moitié (168,75 £ par rapport à 370,15 £ un an plus tôt). Ces difficultés ont entraîné la démission fracassante du pdg, Richard Broadbent, et la remise en cause du modèle de l'entreprise, centré autour des données. Le titre s'établit à environ 163 £ aujourd'hui.
Si l'on doit chercher un responsable à la chute de Tesco et Zynga, ce n'est donc pas vers les données qu'il faut se tourner. Comme le rappelle la journaliste techno Nicole Lascowski, dans Tech Target : «L'une des principales raisons de l'échec des stratégies des mégadonnées, ce n'est pas la technologie ni la quantité de données. Ce sont les personnes».
La leçon mérite d'être retenue : l'entreprise qui voudrait tirer profit de ses données doit comprendre qu'elles sont là pour dire dans quel sens souffle le vent. Pas pour tenir la barre.
