La transformation digitale engagée au sein des organisations (Grands comptes, Maisons de luxe), a permis d’intégrer la donnée (data) dans leurs stratégies de développements, qu’il s’agisse de l’analyse marketing, des ventes ou de la connaissance de leurs clients. En parallèle de la définition de ce cadre stratégique, les BU patrimoniales (services d’archives ou Heritage service) de ces structures, se sont engagés dans de vastes projets de numérisation de leurs fonds d’archives historiques. Ces campagnes permettent de rendre accessible aux métiers un patrimoine documentaire oublié ou peu accessible mais aussi de produire des données nouvelles. Cependant, ces données extraites de sources variées (registres, livres de factures, albums photographiques, correspondances, etc.), restent sous-exploitées, ne permettant, dans le meilleure des cas, que d’assurer une description simplifiée des médias (images) issus des campagnes de numérisation. Pourtant, la transformation de ces données brutes permettrait de produire une donnée à forte valeur ajoutée, à savoir : une Heritage Data. Engager une politique de traitement de la donnée historique, c’est permettre à l’organisation de : Il s’agit non pas de se servir de ces données historiques pour corroborer une vision mais bien d’aider les organisations, à innover dans leur communication et dans leurs actions marketing en améliorant notamment : 3 types d’approches sont possibles : La data visualisation permet de (re)découvrir l’histoire de l’organisation à travers une approche quantitative pouvant porter sur des thématiques diverses comme les matériaux utilisés, les courants artistiques, les productions réalisées, la typologie de la clientèle, etc. Exemple de data viz L’usage de la data visualisation constitue pour l’organisation une occasion de transformer des chiffres ou des informations brutes, difficilement manipulable pour un non-expert, en une donnée simplement représentée et exploitable grâce à la production d’objets visuels et esthétiques : graphiques attrayants, cartographies, posters. La data viz offre un gain de temps conséquent dans la recherche et l’analyse des données ainsi que pour communiquer aussi bien en direction des métiers que des publics cibles. Rien n’est plus puissant qu’une bonne histoire. Rien ne peut l’interrompre. Aucun obstacle ne peut la vaincre et d’autant plus si cette histoire se fonde sur une donnée vérifiée et désignée. Ainsi, l’analyse de données ne se résume pas aux simples graphiques ; il faut la raconter à travers une histoire. Il s’agit avant tout d’organiser la visualisation de la donnée de façon interactive, enrichie par un contexte, de manière à livrer un récit passionnant et convaincant comme ce fut le cas pour le médecin londonien John Snow en 1854. Le quartier de Soho fait face à cette époque à une terrible épidémie de choléra que les médecins n’arrivent pas à endiguer faute de connaissance suffisante sur les raisons de la transmission de la maladie. Convaincu que le choléra est provoqué non pas par les particules présentes dans l’air mais par l’eau contaminée de la pompe à eau du quartier, John Snow recueille des données statistiques sur l’incidence du choléra au sein du quartier et dresse une cartographie qui sera décisif pour convaincre les autorités locales d’intervenir. Cette histoire, que vous pouvez retrouver dans sa version intégrale sur le site wired, illustre parfaitement l’idée qu’une donnée bien représentée et racontée permet d’atteindre des objectifs étonnants. Graph de données L’approche user centrics permet d’introduire dans le parcours client des informations et des données historiques afin de créer une connexion émotionnelle forte avec l’organisation et la marque. Au lieu de construire simplement sa relation client à l’aide de tableaux de bord et d’accumuler des graphiques, l’Heritage Data doit permettre d’élaborer des histoires et des scénarios pour construire une relation plus intime, plus personnelle. Le 15 janvier 2018, la Maison Pol Roger, après plusieurs mois de fouille, exhume plusieurs centaines de bouteilles vieilles de 118 ans en parfaites états. L’émotion est particulièrement forte pour la Maison de champagne qui renoue avec son passé et lui donnera ainsi l’opportunité de communiquer abondamment sur cette incroyable histoire au moyen d’un récit bien pensé mais qui aurait pu être prolongé par une stratégie de data storytelling orienté vers ses clients. Le sentiment d’appartenance à une marque est en effet intimement lié au fait de partager à travers elle une expérience exceptionnelle, une émotion, un souvenir. Aussi, cette découverte extraordinaire constitue certainement une opportunité unique pour la marque de rappeler à ses clients les plus fidèles le lien qui les unissent depuis plusieurs décennies. En identifiant, au moyen de son Heritage Data, les descendants des malheureux clients de 1900 et en leur faisant parvenir un fac-similé des bouteilles exhumées, il est fort à parier que cette démarche aurait permis de faire évoluer la relation vers des liens plus forts avec la marque.Pourquoi produire une Heritage Data ?
Comment exploiter ces données historiques ?
1- La data visualisation
2- Le data storytelling
3- Renforcer le lien avec le client grâce à la donnée historique
Lors de l’hiver 1900, la Maison Pol Roger, marque de champagne préférée de Winston Churchill, voit s’effondrer plusieurs caveaux abritant près d’un million et demi de bouteilles, en raison de fortes pluies. Ce drame industriel occasionnera l’annulation de plusieurs centaines de commandes et privera bon nombre de clients de leur champagne préféré.