Vers un nouveau paradigme de création de valeur. Chapitre 2 : Motivations pour revisiter la chaîne de valeur

Motivations pour revisiter la chaîne de valeur

| Auteur / Rédacteur: Auteur : Damian Chiossone, membre du Think Tank Manufacture Thinking / Gilles Bordet

Damian Chiossone, membre du Think Tank Manufacture Thinking.
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Damian Chiossone, membre du Think Tank Manufacture Thinking. (Source : Damian Chiossone)

Revenons alors à la chaîne de valeur telle que proposée par M. Porter dans sa publication originale, schéma encore amplement utilisé par des entreprises diverses dans tous les domaines. Dans ce schéma, le développement des technologies est présenté en tant que fonction de soutien.

Parmi ces technologies, on trouve notamment celles de l’information, communément appelées « IT ». Cependant, cette division si claire dans le passé entre les « technologies de l’information » et les différentes unités organisationnelles dédiées aux activités principales - « core » ou « le business » - est devenue depuis quelques années beaucoup moins simple à cerner.

Prenons quelques exemples afin d’illustrer ces propos :

  • Celui qui achète sur Amazon, même sporadiquement, a probablement remarqué les suggestions faites par la plateforme concernant des produits qui pourraient être intéressants pour un consommateur donné.

Tout ceci est réalisé par des algorithmes, autrement dit de la technologie pure et dure.

On peut déjà établir que l’algorithme en question est bel et bien au cœur de l’expérience client - customer facing - mais cela va même plus loin.

Si on considère les cas où le consommateur accepte les suggestions et fait des achats en fonction de celles-là, non seulement cet algorithme est au cœur de l’expérience client, mais plus important encore : il génère aussi des revenus.

Finalement il est simple de voir qu’il s’agit bien d’un algorithme qui réalise la vente, qui génère alors un impact positif sur le P&L et alors génère de la valeur pour l’entreprise.

  • Le service client est une fonction capitale pour toute entreprise, à tel point qu’elle peut faire la différence entre un client qui reste et celui qui abandonnera définitivement cette condition.

Sans surprise, les services client font de plus en plus appel à l’assistance des « chat bots », lesquels fournissent un niveau de service au client qui ne cesse de s’améliorer.

Comme dans l’exemple précédent, on parle clairement des morceaux de code qui échangent sans intermédiaires avec le client - « customer facing ».

Dans ce cas les éléments technologiques tentent d’offrir une bonne expérience client. Ils sont alors focalisés sur la rétention client.

Chaque client perdu impacte sur les revenus, et donc dans cet exemple aussi, on peut établir la relation avec le P&L.

Non seulement ces algorithmes évitent la perte de clients et des revenus associés (autrement dit, évitent la perte de valeur pour l’entreprise), mais ils assurent aussi des ventes futures car le client est retenu.

On constate alors que la technologie en général - et tout particulièrement les algorithmes - est partout, qu’elle est bel et bien en contact direct avec le client et qu’elle est capable de générer de manière directe et autonome de la valeur pour l’entreprise.

Rien qu’en appliquant les définitions qui font partie de la notion de la chaîne de valeur on ne peut que conclure que ces technologies ne peuvent plus être considérées comme « fonction de soutien » uniquement.

Tout simplement : Elles ne rentrent plus dans la définition originale. Voilà la motivation claire et nette pour revisiter le schéma classique de la chaîne de valeur.

Le chapitre 1 de cette série est ici

Value Chain 4.0 : Explications et définitions

Vers un nouveau paradigme de création de valeur. Chapitre 1 : Notions fondamentales relatives à la génération de valeur

Value Chain 4.0 : Explications et définitions

03/01/20 - La chaîne de valeur est une approche systématique visant à examiner le développement d’un avantage concurrentiel. Développée par le Professeur Michael Porter de l’Université de Harvard à la fin des années 80, c’est une approche bien connue dans le monde des entreprises. lire...

Le rôle du binôme « Data-Algorithmes » dans la création de valeur

Depuis quelques années déjà il y a un élément qui devient de plus en plus un facteur clé pour la réussite des entreprises (et celui qui dit « réussite d’une entreprise » parle finalement de sa capacité de génération de valeur) : la data.

La data change tout, elle est partout et c’est grâce à elle que tous ces algorithmes arrivent à échanger avec le client, lui proposer de produits et à avoir finalement un impact direct sur le P&L ; ils sont, autrement dit, susceptibles de créer de la valeur.

De ce fait, les entreprises qui veulent ou doivent faire usage de ces technologies ont besoin de data, même de beaucoup de data, le plus de data possible et de la plus haute qualité, afin d’atteindre le niveau d’efficacité requis. Il faut alors se prémunir du plus grand nombre de data de haute qualité afin que toutes les technologies basées sur des algorithmes soient vraiment efficaces, qu’elles puissent interagir avec le client et par conséquence créer de la valeur immédiate – par exemple : la vente d’un produit suggéré - ou future – par exemple : rétention client.

La data mérite une place dans cette chaîne de valeur d’une manière ou d’un autre. D’autant plus qu’à d’innombrables occasions, on entend parler de sa valeur sans vraiment l’établir. Mais de plus en plus d’exemples concrets sont à disposition du grand public, dont la relation entre data et valeur est irréfutable.

La data doit alors doit absolument trouver sa place dans la chaîne de valeur, de manière explicite.

Finalement, point à ne pas oublier, ces technologies se dévoilent très efficaces à l’heure d’optimiser les processus internes – détection de fraude dans le domaine des assurances, maintenance préventive dans la manufacture, optimisation de la logistique.

Tout ceci aide à la diminution des coûts qui a aussi un impact direct sur le P&L. C’est un facteur de création de la valeur très important à ne surtout pas négliger - et la data est, encore une fois, au cœur de la question.

Actuellement la data n’est pas explicitement représentée dans la chaîne de valeur. À l’époque la situation était différente et son importance moindre, mais les temps ont bien changé, ce qui nous donne du crédit au fait de revisiter le concept de chaîne de valeur.

On démarre le chantier

Les algorithmes nourris par un grand nombre de données – le « Big Data » – ont un impact direct sur le P&L, que ce soit par la génération de ventes, le service client mais aussi l’optimisation des processus internes entre autres.

Ceci augmente la valeur de l’entreprise comme mentionné ci-avant.

En conséquence, ces technologies ne sont plus une mère fonction de soutien et méritent une place plus importante dans la chaîne de valeur. Il reste à établir cette place et les modifications que la chaîne de valeur risque de subir à cause de ces changements.(voir figure 1) MSM

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