LA RÉALITÉ
Même quand des données clients confèrent un avantage compétitif, elles créent rarement un effet de réseau. Rien ne garantit non plus que cet avantage soit durable.
LA SOLUTION
Pour comprendre l'avantage que peut offrir l'apprentissage fondé sur les données, les entreprises doivent s'interroger sur sept points : la valeur de ces données; la rapidité avec laquelle leur valeur marginale décline; la rapidité avec laquelle elles deviennent obsolètes; leur caractère exclusif; la facilité avec laquelle les améliorations qui en découlent peuvent être imitées; l'amélioration effective ou non du produit pour les utilisateurs actuels, les autres utilisateurs ou les deux; enfin, la rapidité avec laquelle les connaissances acquises peuvent être intégrées aux produits.
L'IDÉE REÇUE
Les entreprises peuvent se créer des positions dominantes en recueillant et en analysant les données de leurs clients. Plus elles auront de clients, plus elles pourront collecter de données et les décortiquer; les leçons qu'elles en tireront leur permettront de proposer un meilleur produit, qui attirera encore plus de clients auprès desquels elles pourront collecter encore plus de données.
LA RÉALITÉ
Même quand des données clients confèrent un avantage compétitif, elles créent rarement un effet de réseau. Rien ne garantit non plus que cet avantage soit durable.
LA SOLUTION
Pour comprendre l'avantage que peut offrir l'apprentissage fondé sur les données, les entreprises doivent s'interroger sur sept points : la valeur de ces données; la rapidité avec laquelle leur valeur marginale décline; la rapidité avec laquelle elles deviennent obsolètes; leur caractère exclusif; la facilité avec laquelle les améliorations qui en découlent peuvent être imitées; l'amélioration effective ou non du produit pour les utilisateurs actuels, les autres utilisateurs ou les deux; enfin, la rapidité avec laquelle les connaissances acquises peuvent être intégrées aux produits.
Les cercles vertueux qu'entraîne l'apprentissage tiré de données semblent peut-être similaires à ceux des effets de réseau où l'on constate qu'une offre – une plateforme de média social, par exemple – a d'autant plus de valeur que le nombre de ses membres augmente jusqu'à atteindre une taille critique propre à étouffer totalement la concurrence. Mais, en réalité, les effets de réseau sont plus durables et ont tendance à être plus puissants. Pour établir la position concurrentielle la plus forte, vous aurez besoin de ces derniers et des enseignements tirés de vos données clients. Si les entreprises capables de jouer sur les deux tableaux sont rares, les données clients peuvent néanmoins, sous certaines conditions, aider à bâtir des défenses contre la concurrence, même en l'absence d'effets de réseau. Dans cet article, nous passerons en revue ces conditions et expliquerons comment évaluer si elles s'appliquent à votre entreprise.
Qu'est-ce qui a changé ?
Cela fait longtemps que les entreprises bâties sur des données existent. Il suffit, pour s'en persuader, de regarder les organismes de crédit, les agrégateurs d'informations tels que Lexis-Nexis, Thomson Reuters ou encore Bloomberg, pour ne citer qu'eux. Si ces entreprises sont protégées par de puissantes barrières à l'entrée en raison des économies d'échelle liées à l'acquisition et à la structuration d'énormes quantités de données, leurs business models n'impliquent cependant pas de collecter des données auprès de leurs clients en vue d'une exploitation destinée à améliorer leurs offres.
Collecter des données clients et s'en servir pour améliorer ses produits et ses services est une stratégie qui ne date pas d'hier, mais ce processus était lent, d'ampleur limitée et difficile à déployer à grande échelle. Pour les constructeurs automobiles, les entreprises de biens de consommation et bien d'autres fabricants traditionnels, cela impliquait de mouliner des chiffres de ventes, de mener des enquêtes clients et d'organiser des «focus groupes». Or, bien souvent, les chiffres de vente n'étaient pas liés aux consommateurs individuels; de plus, comme les enquêtes et les focus groupes coûtaient cher et prenaient du temps, seules les données d'un petit nombre de clients étaient collectées.
La situation a changé du tout au tout avec l'avènement du cloud et des nouvelles technologies, qui ont permis à des entreprises d'analyser de vastes quantités de données. Avec des produits et des services directement connectés à Internet, on peut à présent recueillir quantité de données sur les clients en temps réel : les informations personnelles, les comportements de recherche, les choix de contenus et de communication, les commentaires déposés sur les réseaux sociaux, les coordonnées GPS ou encore la manière dont un produit ou un service est utilisé. Après qu'elle a fait analyser ces «traces numériques» par des algorithmes de machine learning, l'entreprise peut ajuster automatiquement son offre en fonction des résultats trouvés et même proposer des services ou des produits sur mesure.
Si ces développements ont considérablement accru la valeur des connaissances que l'on peut accumuler sur ses clients par rapport à ce qu'il était possible de faire dans le passé, ils ne constituent pourtant pas une barrière de protection infranchissable.
Construire des douves avec l'apprentissage basé sur les données
Pour déterminer dans quelle mesure un avantage compétitif lié à l'apprentissage basé sur les données est durable, les entreprises doivent répondre aux sept questions suivantes :
1/ Quelle valeur ajoutée les données clients apportent-elles à l'offre elle-même ?
Plus cette valeur sera élevée, plus grande sera la probabilité qu'elle donne un avantage durable à l'entreprise. Regardons, par exemple, Mobileye, pour qui la valeur des données clients est considérable. Ce fournisseur de systèmes avancés d'aide à la conduite automobile (ADAS), leader sur son marché, propose des systèmes anticollision et des alertes de franchissement de ligne blanche pour véhicules, la quasi-totalité de ses clients étant des constructeurs automobiles qui testent ses solutions de façon très poussée avant de les intégrer à leurs produits. Comme il est impératif que ces systèmes de sécurité routière soient infaillibles, le recueil des données de tests est essentiel pour pouvoir améliorer leur efficacité. En agrégeant les données recueillies auprès de dizaines de ses clients, Mobileye a ainsi pu atteindre un niveau de fiabilité de ses systèmes d'aide à la conduite de 99,99%.
A l'inverse, la valeur des données clients pour les fabricants de téléviseurs intelligents est relativement faible. Certains incluent des logiciels de recommandations personnalisées d'émissions ou de films selon les habitudes de l'utilisateur et celles des téléspectateurs en général. Mais, jusqu'à présent, les clients se sont montrés relativement peu intéressés par cette fonction (que l'on retrouve aussi chez des fournisseurs de services en streaming tels que Netflix ou Amazon). Ils tiennent plutôt compte de la taille du téléviseur, de la qualité de son image, de sa facilité d'utilisation et de sa durabilité dans leur décision d'achat. Si les enseignements tirés des données clients avaient plus de valeur, sans doute le marché des téléviseurs serait-il moins concurrentiel.
2/ A quelle vitesse la valeur marginale qu'apportent les enseignements issus de données décline-t-elle ?
En d'autres termes, à quel moment l'entreprise atteint-elle le point de bascule où des données clients additionnelles ne permettent plus d'améliorer l'offre? Plus le déclin de cette valeur marginale est lent, plus la barrière est élevée. Notez bien que, en répondant à cette question, c'est la disposition du client à acheter le produit ou le service qui doit être évaluée, et non pas d'autres indicateurs particuliers tels que le pourcentage de demandes adressées à un chatbot qui ont reçu une réponse exacte ou celui d'individus qui cliquent sur une recommandation de film.
Admettons que vous ayez reporté sur un graphe l'exactitude des ADAS de Mobileye en fonction des usages clients (nombre de kilomètres parcourus par constructeur de voitures testant le système) et que cela vous indique qu'il suffit de quelques constructeurs et de quelques tests pour obtenir, disons, 90% de fiabilité, mais qu'il faut multiplier les tests avec beaucoup de fabricants pour que ce niveau de fiabilité monte à 99%, sans parler de 99,99%. Il serait évidemment erroné d'en conclure que la valeur marginale des données clients diminue rapidement : la valeur des 9 points d'amélioration (ou même d'une amélioration de 0,99 point) de la fiabilité demeure extrêmement élevée, étant donné qu'elle est liée à une question de vie ou de mort. Un constructeur automobile isolé, même parmi les plus gros, ou un concurrent de Mobileye aurait du mal à générer suffisamment de données pour pouvoir répliquer celles compilées par l'entreprise. Et c'est pourquoi Mobileye a su se tailler une position dominante au sein du marché des ADAS, position qui l'a rendue si attrayante que, en 2017, Intel a déboursé 15 milliards de dollars pour l'acquérir.
Quand la valeur marginale des renseignements fournis par des données clients demeure élevée même après que l'on a acquis une large base de clients, les produits et les services ont tendance à avoir des avantages compétitifs significatifs. Cela se vérifie notamment avec des systèmes conçus pour prédire l'occurrence de maladies rares (comme ceux, par exemple, de l'entreprise californienne RDMD) et les moteurs de recherche tels que Baidu et Google. Ainsi, bien que Microsoft ait investi des milliards dans Bing pendant des années, elle n'a jamais réussi à détrôner Google. Les moteurs de recherche et les systèmes prédictifs de maladies ont tous deux besoin de quantités de données utilisateurs colossales pour fournir des résultats immanquablement fiables.
Les thermostats intelligents sont un contre-exemple d'industrie où la valeur marginale des données clients chute rapidement. Comme il ne faut que quelques jours à ces appareils pour comprendre les préférences au quotidien des utilisateurs en matière de température, les renseignements tirés des données clients ne peuvent fournir qu'un avantage compétitif marginal. Ainsi, bien qu'elle ait été la première à lancer en 2011 un thermostat intelligent qui apprend des comportements de ses utilisateurs, l'entreprise Nest (acquise par Google en 2014) est à présent sérieusement concurrencée par d'autres acteurs comme Ecobee et Honeywell.
3/ A quelle vitesse les données clients se périment-elles ?
Si les données se périment rapidement, alors, toutes choses égales par ailleurs, un concurrent aura plus de facilité pour pénétrer un marché, étant donné qu'il n'aura pas à accumuler des années de données pour se mettre au niveau du leader.
Toutes les informations fournies par les constructeurs automobiles au fil des années restent précieuses pour Mobileye pour les versions actualisées de ses produits. Il en va de même pour celles collectées par Google durant des dizaines d'années. Même si certains termes sont moins recherchés qu'avant et que de nouveaux apparaissent, disposer d'années de données sur les requêtes est très précieux pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs d'aujourd'hui. Ainsi, la dévalorisation limitée de leurs données au cours du temps explique en partie pourquoi Mobileye et Google Search ont su être aussi résilientes.
En revanche, si l'on considère les jeux occasionnels pour mobiles et ordinateurs, la valeur des données utilisateurs tend à décroître rapidement. En 2009, ce marché a décollé quand Zynga a lancé «FarmVille», un jeu social qui a connu un succès phénoménal. Mais, s'il était notoire que l'entreprise prenait ses décisions en matière de design en se fondant largement sur les données recueillies auprès de ses utilisateurs, il est vite apparu que les enseignements tirés d'un jeu en particulier s'appliquaient mal à un autre jeu; en effet, ce genre de produits est sujet à des modes, et les préférences des utilisateurs évoluent rapidement avec le temps, ce qui rend difficile la création d'avantages concurrentiels durables fondés sur les données utilisateurs. Zynga a réussi à lancer quelques autres jeux à succès, dont «FarmVille 2» et «CityVille», puis n'a plus rien produit de notable, jusqu'à perdre près de la moitié de sa base utilisateurs en 2013. Elle a ensuite été supplantée par ses concurrents Supercell («Clash of Clans») et Epic Games («Fortnite»). Après avoir atteint un pic en 2012, à 10,4 milliards de dollars, la valorisation commerciale de Zynga a plafonné la plupart du temps aux alentours de 4 milliards de dollars les six années suivantes.
4/ Les données sont-elles la propriété exclusive de l'entreprise – c'est-à-dire qu'elles ne peuvent ni être achetées, ni aisément copiées, ni se prêter au reverse engineering ?
Détenir des données sur ses clients auxquelles il n'existe que peu ou pas de substituts est essentiel pour créer une barrière défendable. Prenez, par exemple, Adaviv, une start-up de la région de Boston dans laquelle nous avons investi et qui propose un système de gestion des récoltes permettant aux producteurs (essentiellement de cannabis) de surveiller chaque plant en continu. Cet outil combine intelligence artificielle, logiciel de vision par ordinateur et technologie propriétaire d'annotations de données permettant de suivre les indicateurs biométriques des plants invisibles à l'œil nu, tels que les signes avant-coureurs de maladies ou les carences en nutriments. Le système traduit ensuite ces données en information utilisable par les producteurs pour éviter la dissémination de maladies ou améliorer les rendements. Plus le nombre d'utilisateurs d'Adaviv augmente, plus l'outil recueille d'informations sur les variations de données, les conditions de culture et d'autres facteurs, et plus ses prévisions seront fiables pour ses clients, les nouveaux comme les autres. Comparez cette situation à celle des fournisseurs de filtres anti-spams qui peuvent acquérir beaucoup de données utilisateurs pour un coût relativement modique, et vous comprendrez pourquoi le marché de ces derniers est encombré d'offres.
Il faut aussi garder en tête que le progrès technologique peut affaiblir une position basée sur des données uniques ou exclusives. Le domaine des logiciels de reconnaissance vocale en est un exemple concret. Historiquement, les utilisateurs devaient «éduquer» leur logiciel à reconnaître leur voix et leur élocution, et plus celui-ci était utilisé, plus il devenait performant. Ce marché a longtemps été dominé par la suite de solutions Dragon, de l'entreprise Nuance. Cependant, les énormes progrès technologiques réalisés au cours des dix dernières années ont rendu cette étape d'entraînement caduque et les nouveaux logiciels, entraînés à partir de divers échantillons d'expression verbale en accès libre, sont immédiatement (ou presque) fonctionnels pour tout nouvel utilisateur. Ces avancées ont permis à de nombreuses entreprises de proposer de nouvelles applications de reconnaissance vocale (service client automatisé par téléphone, service de transcription automatique de réunions, assistants virtuels) et de venir concurrencer Nuance sur son cœur de marché.
5/ A quel point est-il difficile de copier des améliorations produit issues de données clients ?
Même quand des données uniques ou exclusives permettent de tirer des enseignements précieux, il est difficile d'en faire un avantage compétitif durable si les améliorations qui en découlent peuvent être copiées par vos concurrents sans qu'ils aient accès aux mêmes données.
Une entreprise peut surmonter cette difficulté de deux manières. Premièrement, en cachant ces améliorations ou en les enchâssant profondément dans un système de production complexe, ce qui les rend compliquées à dupliquer. C'est ce qu'a fait Pandora, une radio en streaming. Son offre est basée sur son Music Genome Project, un système breveté de catégorisation de chansons sur la base de quelque 450 attributs et l'analyse de millions de titres, permettant à ses utilisateurs de définir des stations radio calquées sur leurs goûts. Plus un utilisateur évalue ses stations à la hausse ou à la baisse, plus Pandora peut lui proposer des sélections musicales sur mesure. Etant donné que cette personnalisation fine est intimement liée au Music Genome Project, les concurrents de Pandora peuvent difficilement la répliquer. A contrario, les améliorations de produits tels que les logiciels de productivité professionnelle – comme Calendly, qui permet de coordonner des agendas, ou Doodle, qui permet d'organiser des sondages pour déterminer des dates de réunion – issues d'enseignements tirés de données clients peuvent être aisément observées et copiées. Et c'est pourquoi il existe des dizaines d'entreprises qui proposent des outils similaires.
La deuxième manière est liée à la vitesse à laquelle les enseignements tirés des données utilisateurs évoluent. Plus ils changent rapidement, plus ils sont difficiles à copier. Par exemple, nombre de caractéristiques de l'interface de Google Maps peuvent être facilement copiées (et elles l'ont été, notamment par Apple Maps), mais, ce qui fait la valeur de l'application, c'est sa capacité à prévoir l'évolution du trafic et à recommander des trajets optimisés, ce qui est très difficile à dupliquer, étant donné que cela demande d'exploiter des données utilisateurs en temps réel qui se périment au bout de quelques minutes. Seules les entreprises disposant de grandes bases de données utilisateurs (comme Apple, aux Etats-Unis) peuvent espérer concurrencer Google sur ce terrain. Et si Apple Maps arrive à talonner Google Maps aux Etats-Unis, ce n'est pas le cas dans les pays où sa base utilisateurs est moindre.
6/ Les données d'un utilisateur permettent-elles d'améliorer le produit pour lui-même ou pour d'autres utilisateurs ?
Idéalement, elles devraient faire les deux, mais chaque cas doit être considéré séparément. Quand les données recueillies auprès d'un utilisateur permettent d'optimiser le produit pour cette personne, l'entreprise peut personnaliser son offre et, ainsi, créer des coûts de transfert élevés. Lorsqu'elles améliorent le produit pour d'autres utilisateurs, cela peut – mais pas forcément – créer un effet de réseau. Ces deux types d'améliorations permettent d'ériger des barrières à l'entrée, mais, tandis que le premier encourage la fidélisation de ses clients actuels, le deuxième est avantageux pour en conquérir de nouveaux.
Ainsi, Pandora a été le premier acteur numérique de musique en streaming avant de céder sa place de leader à Spotify et à Apple Music, qui continuent de croître. Comme nous l'avons déjà noté, l'argument de vente principal de Pandora est sa capacité à proposer des stations de radio adaptées aux goûts de chacun. Cependant, les enseignements tirés des votes d'un utilisateur permettant d'identifier les caractéristiques musicales que celui-ci apprécie et donc de lui faire écouter d'autres chansons dotées des mêmes caractéristiques sont peu transférables à autrui. De son côté, Spotify a voulu offrir à ses abonnés la capacité de partager des playlists ou d'en découvrir, notamment en leur permettant de rechercher et d'écouter les stations d'autres utilisateurs, ce qui crée un effet de réseau attractif. Et, alors que Pandora n'est plus disponible qu'aux Etats-Unis (où l'entreprise conserve une base d'utilisateurs fidèles), Spotify et Apple Music sont devenus des acteurs mondiaux. L'entreprise a certes été rachetée par Sirius XM pour 3,5 milliards de dollars en février 2019, mais il faut mettre ce chiffre en regard de l'introduction en Bourse de Spotify en avril 2018 et de ses 26 milliards de dollars de valorisation boursière début novembre 2019. Clairement, si la personnalisation fondée sur les enseignements tirés des usages des clients contribue à fidéliser ces derniers, elle ne permet pas d'atteindre la croissance exponentielle liée à l'effet de réseau.
7/ A quelle vitesse les enseignements tirés des données utilisateurs peuvent-ils être intégrés aux produits ?
Des cycles d'apprentissage rapides font qu'il est difficile pour les concurrents de rattraper leur retard, surtout si les produits bénéficient de plusieurs cycles d'amélioration au cours du contrat type d'un client. A l'inverse, s'il faut des années ou plusieurs générations d'un produit pour l'améliorer à partir de données utilisateurs, les concurrents ont plus de chances d'innover entre-temps et de commencer à amasser leurs propres données clients. L'avantage compétitif associé à ces dernières est donc plus solide quand les enseignements que l'entreprise tire de ses clients actuels se traduisent par des améliorations plus fréquentes du produit pour ces mêmes clients, plutôt que pour ses clients futurs. Plusieurs des exemples de produits dont nous avons déjà discuté – qu'il s'agisse de cartes, de moteurs de recherche ou de systèmes de gestion de culture basés sur de l'intelligence artificielle – peuvent être rapidement mis à jour pour incorporer les enseignements tirés de clients présents.
Un contre-exemple à cela nous est fourni par les établissements de crédit en ligne, tels que LendUp et LendingPoint, qui optimisent leurs offres de prêt en examinant l'historique de remboursement des utilisateurs et la façon dont il est corrélé à divers aspects de leur profil et à leurs comportements. Dans ce cas, la seule leçon pertinente pour les emprunteurs actuels est celle des emprunteurs précédents, déjà reflétée dans les contrats et les taux proposés. Les emprunteurs n'ont aucune raison de se soucier des apprentissages liés à leurs données dont le prêteur pourrait bénéficier, puisqu'ils n'affecteront pas leurs contrats existants. C'est pourquoi les clients ne s'intéressent pas au nombre d'emprunteurs futurs qui s'inscriront lorsqu'ils décident de contracter un prêt auprès d'un établissement particulier. Les emprunteurs existants préféreront peut-être s'en tenir à leur établissement de prêt actuel, qui les connaît mieux que les autres, tandis que le marché des nouveaux emprunteurs reste très concurrentiel.
Les données contribuent-elles aux effets de réseau ?
Les réponses aux questions 6 et 7 vous diront si les enseignements tirés de données clients contribuent ou non à créer des effets de réseau. Quand ce que l'on apprend d'un client se traduit par de meilleures expériences pour d'autres que lui et lorsque ces leçons permettent d'améliorer un produit suffisamment vite pour que ses utilisateurs actuels en bénéficient, les clients seront sensibles au nombre de personnes qui adopteront le produit. Ici, le mécanisme en jeu est très similaire à celui qui sous-tend les effets de réseau des plateformes en ligne. La seule différence, c'est que si les utilisateurs des plateformes préfèrent être membres des plus importantes d'entre elles, ce n'est pas parce que le plus grand nombre d'utilisateurs va permettre de générer davantage d'enseignements propres à améliorer le produit proposé, mais parce qu'ils veulent pouvoir interagir avec davantage de monde.
Considérons à nouveau Google Maps. Les conducteurs l'utilisent en partie parce qu'ils s'attendent à ce que d'autres qu'eux fassent de même et que plus il y aura de données recueillies sur la circulation, meilleures seront les prévisions de circulation et les temps de parcours. Google Search et le système de gestion des plantations d'Adaviv profitent également de ces effets de réseau à base de données utilisateurs.
Comme pour les effets de réseau classiques, ceux à base de données clients peuvent créer des barrières à l'entrée. Les deux types d'effets sont confrontés à l'énorme défidu démarrage à froid, autrement dit au dilemme de l'œuf et de la poule : les entreprises qui cherchent à construire un effet de réseau classique ont besoin d'attirer un minimum d'utilisateurs pour le lancer et celles qui cherchent à obtenir un effet de réseau à base de données ont besoin d'une quantité initiale de données pour enclencher le cercle vertueux de l'apprentissage.
En dépit de ces similarités, les effets de ces deux types de réseaux diffèrent sur quelques points essentiels qui ont tendance à donner l'avantage aux réseaux classiques. Première différence : le problème du démarrage à froid est d'ordinaire moins important avec les réseaux à base de données clients, étant donné qu'il est plus facile d'acheter des données que des clients. Souvent, des sources de données alternatives, même imparfaites, peuvent mettre tous les concurrents sur un pied d'égalité en rendant caduc le besoin de disposer d'une large base d'utilisateurs.
Deuxième différence : pour produire des effets de réseaux durables à partir de données clients, l'entreprise doit constamment s'efforcer d'en tirer des enseignements. A l'inverse, et comme l'a souvent dit Scott Cook, le cofondateur d'Intuit : «Les produits qui bénéficient d'effets de réseau [classiques] se bonifient tout seuls durant mon sommeil.» Avec ce type d'effet de réseau, les interactions entre clients (et possiblement avec des fournisseurs de services associés) créent de la valeur, même si la plateforme cesse d'innover. Même si un nouveau réseau social offrait à ses utilisateurs une meilleure expérience, objectivement, que Facebook (par exemple, en offrant une protection des données personnelles supérieure), il serait tout de même confronté à la puissance des effets de réseau de Facebook – au fait que les utilisateurs veulent se retrouver sur la même plateforme que la majorité des gens.
Troisième différence : dans de nombreux cas, il suffit de relativement peu de clients pour maximiser les bénéfices tirés de leurs données. Et, pour certaines applications (comme celles liées à la reconnaissance vocale), les progrès considérables à venir en matière d'intelligence artificielle réduiront le besoin d'accéder à des données clients au point de rendre celles-ci quasi inutiles. Enfin, les effets de réseau classiques ont plus de portée et sont plus robustes : un nouveau client augmentera la valeur pour ceux déjà acquis (qui peuvent interagir ou faire des transactions avec ce nouveau client), même quand la base utilisateurs est déjà très importante.
Alors que même les plus ordinaires des produits de consommation deviennent intelligents et connectés – de nouveaux types de vêtements, par exemple, peuvent réagir aux conditions climatiques, calculer le nombre de kilomètres parcourus et évaluer les signes vitaux –, les enseignements tirés de données clients serviront à améliorer et à personnaliser de plus en plus d'offres. Cependant, les entreprises ne pourront bâtir de solides positions concurrentielles que si la valeur ajoutée des données clients est élevée et durable, que celles-ci sont exclusives et permettent d'apporter des améliorations aux produits difficiles à copier ou que les leçons tirées des données créent des effets de réseau.
Mais si, dans les prochaines décennies, il deviendra indispensable, pour rester dans la course, de s'appuyer sur des données clients afin d'améliorer son offre – ce qui avantagera aussi éventuellement les entreprises établies par rapport à de nouveaux entrants –, dans la plupart des cas, cela ne créera pas de dynamique de type «le gagnant rafle la mise». Au lieu de ça, les entreprises les plus puissantes et les plus intéressantes à l'avenir seront celles à la fois bâties sur des effets de réseaux classiques et capables d'exploiter des données clients pour améliorer leur offre, comme les places de marché d'Alibaba et d'Amazon, l'App Store d'Apple et les réseaux sociaux de Facebook.
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L'idée en bref :
L'IDÉE REÇUE
Les entreprises peuvent se créer des positions dominantes en recueillant et en analysant les données de leurs clients. Plus elles auront de clients, plus elles pourront collecter de données et les décortiquer; les leçons qu'elles en tireront leur permettront de proposer un meilleur produit, qui attirera encore plus de clients auprès desquels elles pourront collecter encore plus de données.