Le marketing du Big Data, les vendeurs d'illusions

09 mai 2018  Par          Partagez

Le Big Data est-il la solution aux problèmes stratégiques des entreprises ?

Attention aux vendeurs d'illusions ! Déjà Seth Godin dans un livre mémorable précisait que les responsables marketing étaient déjà des menteurs. Les promoteurs du Big Data et leur storytelling sont déjà "en marche" pour colporter les nouvelles chansons de gestes contant les succès fabuleux des solutions d'analytique. Il est prudent de décoder le discours marketing...
Le Big Data n'est pas la solution magique qui prendra les décisions à votre place. Attention de ne pas réveiller le mythe archaïque de l'homo oeconomicus au risque de cuisants et coûteux échecs.

Les illusions du big data

Depuis déjà quelques années, le Big Data et l'Analytique ont accédé à l'ultime niveau d'intérêt, et sont devenus la préoccupation universelle. La plupart des médias abordent le sujet sans aucun complexe, qu'il soient techniques ou grand public.

Il faut aussi reconnaître que ses promoteurs et autres responsables du marketing ont affuté leurs discours et ne sont pas en mal de verve. À les écouter, le Big Data serait doté de pouvoirs quasiment magiques qui lui permettraient de trouver les solutions miraculeuses pour résoudre pratiquement tous les problèmes stratégiques de l'entreprise, rien de moins.

Déterrant une fois de plus le mythe archaïque de l'homo oeconomicus, les promoteurs du Big Data, qu'ils soient éditeurs, consultants ou "sympathisants" cherchent à nous persuader de l'indispensable nécessité de s'équiper sans attendre.

Objectif du commercial : vendre !

"Rendez-vous compte", tentent-ils de nous persuader, "avec cette solution "miracle", chaque décideur disposera de toutes les informations possibles et imaginables ! Donc, il ne pourra prendre que les meilleures décisions !" CQFD.
C'est cela le mythe de l'homo oeconomicus que cherchent à nous imposer depuis déjà bien des années les responsables marketing et les vendeurs de technologies de Business Intelligence.

Ne sachant répondre que très partiellement à la problématique, ils simplifient à l'extrême le processus de décision en environnement complexe et incertain. Mauvaise foi ou ignorance ? Aucune importance ! De leur point de vue, il s'agit de vendre, d'atteindre ses objectifs, de réaliser son chiffre, de faire de la marge. Cela dit, entre nous, les éditeurs, consultants et consorts ne seraient-ils pas en quête d'une nouvelle vache à lait pour remplir les carnets de commandes ?

Parce que c'est bien beau de nous sortir comme cela des corrélations étonnantes, ou de remettre en question, sans autre forme de procès, le précepte "corrélation n'est pas causalité". Les uns nous affirment que nous sommes parvenus à la fin de la théorie (Chris Anderson), tandis que les autres au contraire soutiennent qu'il s'agit là d'une approche scientifique sans pour autant le démontrer !

Il y eut tout de même quelques esprits chagrins (des personnes sensées en fait) pour opposer à cette allégation pour le moins péremptoire, que s’il s’agissait effectivement d’une méthode scientifique, elle devrait obéir aux règles minimales comme reproduire les mêmes résultats. Mais peu importe, le mythe était lancé.

Big Data OK, mais quelle taille de base de données ?

Un point encore à propos des exemples cités dans le storytelling de rigueur de tout aficionado du Big Data.

Ces modèles algorithmiques ultra-performants, sachant nous dénicher des corrélations fantastiques, s'appuient sur des bases de données plutôt conséquentes.
Jugez plutôt : que ce soient Google, Facebook, Amazon ou encore Alibaba, ils gèrent des bases de données dont la capacité se chiffre en pétaoctets, soit 1015 et pour les deux premiers cités, des flux journalier du même ordre de grandeur.

Quand serait-il pour des entreprises à la clientèle plus modeste ? Ah oui ! Il y a l'internet des objets ! Quand tout sera connecté, ce sera fantastique... Eh bien, on verra. En attendant, je vous invite à vous attarder sur ces articles de fond pour compléter et argumenter cette réflexion :

Pour conclure...

Le Big Data peut s'avérer un excellent instrument pour mieux connaître ses produits et ses concurrents. Pour juger de l'opportunité de s'en équiper, il est prudent de ne pas prendre trop au pied de la lettre les discours de ses promoteurs.

Qu'ils soient éditeurs de solutions, vendeurs de technologies ou consultants spécialistes de l'analytique, ils sont comme tous les bons responsables du Marketing. Ils maîtrisent la stratégie de la communication et notamment le storytelling. Pour attirer le chaland, ils n'hésitent pas à illustrer leur propos d'anecdotes époustouflantes. C'est leur job.

À ce sujet, il est bon aussi de se méfier un tant soit peu des experts improvisés. Ils foisonnent sur le net, et relaient sans discernement aucun les fictions autour du Big Data. Ils font preuve d'un tel aplomb qui laisse supposer qu'ils les ont eux-mêmes vécues. C'est ainsi que se construisent les légendes, c'est aussi ainsi qu'elles s'ancrent dans l'imaginaire commun.

Last but not least, n'oublions jamais d'être rationnel

Être rationnel, c'est de ne pas prendre pour argent comptant les récits qui frisent le mythe, lorsque l'on aborde le thème d'une nouvelle technologie, aussi révolutionnaire soit-elle.

Ne perdons pas de vue que les éditeurs de solutions, les responsables marketing, les vendeurs de technologies ou les consultants spécialistes de l'analytique ne sont pas des philanthropes, mais des commerçants. Leur finalité, c'est de vendre. Cela dit, être rationnel, ce n'est pas être manichéen. On connaît d'autres nuances que "bien" et "mal". Aussi, le manager rationnel sait soulever le capot de la technologie pour mieux estimer les limites de la solution avant de prendre une décision.

Voir aussi


À lire

Une excellente vision rationnelle de la réalité du Big Data et des algorithmes. Un livre court mais bien illustré.

A quoi rêvent les algorithmes : Nos vies à l'heure des big dataÀ quoi rêvent les algorithmes
Nos vies à l'heure des big data


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Le mirage numérique : Pour une politique du Big DataLe mirage numérique Pour une politique du Big Data

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