Données contre avantages : deal ou pas de deal ?
Notre rapport aux données est ambivalent : nous confions nos questions les plus intimes à Google, nous distribuons volontiers des likes sur les réseaux sociaux, nous cochons avec agacement de nouvelles conditions d'utilisation et nous attendons des entreprises qu'elles nous transmettent des informations aussi utiles que possible. Parallèlement, nous avons un sentiment de malaise lorsque nous entendons parler d'abus de données. Le partage de données personnelles telles que les données de localisation, de fitness ou de conduite comporte en effet des risques et nous rend vulnérables, car ces données pourraient être utilisées de manière abusive ou contre nos intérêts. Mais les avantages d'offres pertinentes et d'applications intelligentes pèsent plus lourd, et nous acceptons donc les risques, consciemment ou inconsciemment. Enfin, il faudrait des connaissances juridiques, techniques ou analytiques approfondies pour comprendre les relations complexes qui existent entre les entreprises et l'utilisation des données.Avantages économiques pour les entreprisesL'utilisation des données clients apporte des avantages économiques importants aux entreprises de presque tous les secteurs. Par exemple, les offres peuvent être adaptées aux clients, les détaillants peuvent ajuster dynamiquement les prix dans les boutiques en ligne en fonction de la typologie de l'acheteur et les assurances peuvent calculer leurs primes en fonction du comportement à risque du client. À condition que le cadre juridique soit en place. La base du succès des modèles commerciaux basés sur les données est de prendre en compte les points de vue et les souhaits des consommateurs afin de ne pas mettre leur confiance en jeu.Projet de recherche sur le partage de donnéesAZ Direct et l'Institut de gestion du marketing (IMM) de la Haute école des sciences appliquées de Zurich (ZHAW) ont mené une recherche sur les situations dans lesquelles les gens sont prêts à divulguer des données personnelles. L'objectif était de découvrir les forces motrices et les obstacles à l'utilisation des données personnelles. Pour ce faire, les analystes de la ZHAW et d'AZ Direct ont développé un indice de volonté de partage des données personnelles (Willingness-to-sharepersonal-data-Index, WTS-Index), qui permet de prédire quelles caractéristiques situationnelles conduisent une personne à partager ses données.
Collecte de données à grande échellePour développer l'indice WTS, les chercheurs de l'IMM ont mené une expérience en ligne auprès de plus de 20 000 personnes en Suisse. Le groupe cible a été contacté par e-mail. Les adresses e-mail proviennent de l'AZ Data World Consumer, qui contient des données de communication sur 6,3 millions de personnes et plus de 100 caractéristiques associées. Des scénarios ont été présentés aux participants, qui devaient décider s'ils partageraient ou non leurs données. Ce faisant, ils savaient comment les données seraient utilisées, si la collecte de données serait anonyme et quels avantages en résulteraient pour eux. Sur la base de cinq variables, à savoir le secteur, le type de données, le domaine d'application, l'utilité et l'anonymat, et en tenant compte de 13 variables relatives aux personnes, 1600 scénarios possibles ont été élaborés.Analyse anonyme des entretiensLes interviews en ligne ont été évaluées de manière anonyme et enrichies de caractéristiques issues de l'AZ Data World Consumer. De cette manière, les normes de protection des données ont été respectées. Ni l'IMM ni AZ Direct n'ont jamais eu accès simultanément aux noms des participants et à leurs réponses dans l'expérience en ligne.Les préférences personnelles sont décisivesLes résultats de l'analyse ont montré que chaque variable du scénario avait un impact significatif sur le fait que les individus partagent ou non leurs données. En d'autres termes, il est important pour les consommateurs de savoir- qui demande leurs données,- quel type de données est demandé,- comment ces données sont utilisées,- quels avantages en découlent pour eux.Les facteurs sociodémographiques, la composition du ménage et la région linguistique ont également eu un impact sur le fait de savoir si un scénario donné conduisait à une approbation. Ces résultats ne sont guère surprenants : chaque personne fait confiance à d'autres marques ou secteurs et se laisse convaincre par différentes incitations.
Modélisation de l'indice WTSDans une dernière étape, les analystes ont développé un modèle de prévision pour la probabilité de partage des données de n'importe quel groupe de personnes. Les données collectées avec les facteurs spécifiques aux personnes et aux situations ont constitué la base de ce modèle. Il est ainsi possible de prédire la probabilité qu'une personne mette ses données personnelles à la disposition d'une entreprise donnée dans un but défini. L'indice permet également de prédire l'impact d'un changement de chaque variable sur le scénario, la composition sociodémographique ou la composition du ménage d'un groupe de personnes.Test pratique dans le cadre de projets pilotesActuellement, l'indice est testé dans la pratique. Il s'agit de comparer la volonté de partage (Willingness-to-share, WTS) d'un groupe sélectionné par l'index avec celle d'un groupe choisi au hasard. Si le premier groupe est significativement plus disposé à partager ses données que le groupe sélectionné au hasard, le WTS Customer Scoring d'AZ Direct s'avère être un outil permettant d'identifier et de sélectionner des personnes cibles pour des campagnes basées sur les données. Les campagnes pilotes ont été lancées récemment et les premiers résultats sont attendus à la fin du troisième trimestre 2018.Avantages pour les entreprisesSi les résultats des tests sont positifs, les entreprises pourront à l'avenir, grâce à l'indice WTS, sélectionner de manière ciblée, lors de leurs campagnes, les personnes qui sont plus disposées à partager des données personnelles. Le fait que le groupe cible se compose de clients existants ou potentiels ne joue aucun rôle. De plus, AZ Direct peut prédire quelles incitations sont nécessaires dans une situation ou une branche pour augmenter la disposition à partager des données. Les personnes qui ne sont pas disposées à le faire ne sont donc pas contactées du tout. Avec le WTS Customer Scoring combiné au WTS Consulting, AZ Direct proposera dès l'automne aux entreprises de les conseiller de A à Z dans le développement d'une campagne basée sur les données et l'identification de la constellation de paramètres la plus prometteuse.
