Davor Jambrešić : Une nouvelle force sur le marché national de l’analyse commerciale

L’analyse commerciale est l’un des domaines dans lesquels Comping, l’une des principales entreprises informatiques en Croatie, renforce sa présence sur notre marché. Nous avons parlé avec Davor Jambrešić, le directeur de l’analyse commerciale et responsable BI chez Comping, de ce dans quoi ils sont spécifiquement engagés, des technologies qu’ils utilisent, de leur plan d’affaires pour cette année, de ce que les entreprises doivent savoir avant de commencer à automatiser les processus, de ce qui distingue les bonnes entreprises des autres et de la manière d’accélérer une bonne prise de décision.

Qu’est-ce qui distingue les bonnes des mauvaises entreprises en matière de gestion ? Comment les bonnes entreprises prennent-elles de bonnes décisions et où les mauvaises vont-elles le plus souvent de travers ?

– Aujourd’hui, les affaires sont rapides, la concurrence est constamment à l’œuvre, et des influences externes imprévisibles, telles que la pandémie, des événements géopolitiques tectoniques comme la guerre en Ukraine, des perturbations logistiques, etc., mettent tous les modèles et processus commerciaux existants à une épreuve significative. Par conséquent, il est crucial de prendre de bonnes décisions rapidement. Pour y parvenir, la prise de décision doit être automatisée autant que possible. Tout ce qui peut être automatisé dans la collecte, l’analyse et la présentation des données doit l’être afin que les décisions basées sur ces informations puissent être prises le plus rapidement possible. La plupart des entreprises en sont conscientes, mais le problème se pose lors de la mise en œuvre des technologies d’automatisation. Il n’y a pas de gains rapides ici. Une stratégie et une vision à long terme sont nécessaires, un large éventail de connaissances commerciales et techniques, et toujours garder à l’esprit la vue d’ensemble – pourquoi nous mettons en œuvre ce que nous mettons en œuvre.

Quelles décisions commerciales devraient être automatisées et comment cela se fait-il, ou selon quels principes et outils ?

– Avec l’émergence de systèmes d’analyse avancée et de l’intelligence artificielle comme une mise à niveau naturelle des systèmes d’intelligence d’affaires (business intelligence – BI), nous arrivons à une situation où les technologies elles-mêmes prédisent des résultats potentiels ou plusieurs résultats possibles, ce qui facilite la prise de décision. L’inconvénient de l’automatisation complète avec des modèles d’analyse avancée, d’une part, est une sorte d’aliénation de l’utilisateur final du processus de prise de décision – pour le manager, cela peut sembler être une sorte de boîte noire ; d’autre part, les technologies et les modèles utilisés ne sont pas parfaits et peuvent ne pas réussir à révéler des défauts dans la prise de décision, entraînant des erreurs commerciales. Par conséquent, la technologie et les humains doivent travailler ensemble : tout comme un pilote de haut niveau est nécessaire pour gagner une course de Formule 1, les systèmes d’analyse commerciale nécessitent des analystes et des décideurs de premier plan pour réaliser leur plein potentiel.

Les outils d’analyse commerciale nécessitent des connaissances préalables. Il ne s’agit pas seulement de connaître les technologies – que doit également savoir une entreprise pour appliquer ces outils de manière adéquate ?

– Elle doit avoir une équipe de personnes capables de faire correspondre les questions technologiques pertinentes, telles que la collecte, le stockage, l’analyse, la visualisation, la modélisation mathématique, avec une compréhension approfondie de l’entreprise. En d’autres termes, une entreprise doit être analytiquement mature pour utiliser les technologies de manière à maximiser leurs avantages. Selon la société de recherche Gartner, il existe quatre niveaux de maturité analytique. Au premier niveau se trouvent les entreprises qui s’appuient uniquement sur des rapports financiers mensuels pour évaluer leur statut. Le deuxième niveau comprend les entreprises qui ont développé un système d’intelligence d’affaires et de stockage de données et l’utilisent pour décomposer les rapports financiers en éléments plus détaillés et leviers de gestion. Le troisième niveau signifie que l’entreprise utilise des éléments d’intelligence artificielle pour prédire certains événements futurs et opportunités ou menaces potentielles, tandis qu’au quatrième niveau se trouvent les entreprises qui utilisent des informations provenant de leurs données pour une optimisation commerciale continue.

Quelles sont les pièges les plus courants dans lesquels les entreprises tombent lors de la mise en œuvre des technologies de reporting commercial ?

– Les entreprises deviennent souvent fascinées par la technologie elle-même lors de l’application des outils d’analyse commerciale, devenant moins sensibles aux attentes de leurs utilisateurs, à leurs besoins et aux craintes liées au travail qu’elles effectuent. C’est ici qu’elles se trompent le plus souvent. Je vais illustrer cela avec un exemple d’un dogme plus récent dans le monde de l’informatique. Il s’agit du désir que tout le monde ait accès à toutes les données de l’entreprise et à tous les outils pour leur analyse. La plupart des utilisateurs commerciaux n’ont pas le temps de créer des rapports de manière indépendante ni les connaissances et compétences nécessaires pour intégrer et nettoyer plusieurs sources de données à l’aide d’outils BI. Cette forme d’utilisation avancée représente au maximum 20 % de l’organisation. Tous les autres dans l’entreprise doivent avoir un endroit sécurisé où ils peuvent trouver les informations demandées dans le système de tableaux de bord adaptés à leur fonction, avec une possibilité d’erreur minimale. Une autre chose que les entreprises font est d’essayer de résoudre tous les problèmes de reporting dans leur organisation avec une grande application ‘industrielle’ des systèmes d’analyse commerciale. Il est préférable de le faire progressivement, en plusieurs phases.

Comment montrer à la direction la valeur que l’investissement dans des logiciels d’intelligence d’affaires apporte ?

– Parfois, il est difficile d’établir une corrélation entre l’utilisation des systèmes BI et les résultats financiers ; cependant, cela doit être insisté chaque fois que possible, même lorsque cela nécessite un effort supplémentaire. Un des exemples frappants que j’ai rencontrés dans la pratique concernait la corrélation entre la performance du réseau de vente et l’utilisation des systèmes BI par les représentants des ventes. Ces représentants des ventes qui utilisaient le système BI dans leur travail ont obtenu de meilleurs résultats de vente par rapport à ceux qui n’utilisaient pas le système et ceux qui l’utilisaient moins. Une métrique financière claire de retour sur investissement garantira certainement une approche claire et transparente pour établir des priorités, promouvoir une culture axée sur les résultats, mais surtout – cela aboutira à une meilleure base pour de futurs investissements.

Vous avez passé un temps considérable à acquérir une expertise en gestion des données dans une grande compagnie d’assurance, puis vous avez décidé de changer et de venir chez Comping. Qu’est-ce qui vous a poussé à faire ce pas ?

– C’était une opportunité de croissance professionnelle et personnelle supplémentaire, avec Comping comme entreprise connue pour sa culture d’innovation continue et son ambition claire de se positionner comme l’un des acteurs clés dans le domaine de l’analyse dans la région, ce qui en fait le meilleur choix possible. Travailler avec des utilisateurs dans une grande organisation vous apprend principalement comment la technologie contribue à créer de la valeur ajoutée et quelles bonnes pratiques sont adoptées par différents groupes d’utilisateurs. En revanche, du côté du fournisseur de technologie, l’espace pour les solutions technologiques est beaucoup plus large, l’expérience de travail ‘de l’autre côté’ permettant un haut niveau de compréhension du langage de gestion et des défis auxquels ils sont confrontés. Une perspective combinée business-technologie sur les affaires est l’une des principales raisons pour lesquelles nous sommes capables de créer rapidement et efficacement des solutions très précises pour répondre aux besoins dans le domaine de l’analyse commerciale.

Que fait exactement le département d’analyse commerciale de Comping ? Quelles technologies utilisez-vous ? Quelle est l’essence du plan d’affaires de votre département chez Comping, du moins pour cette année ? Qui est votre marché ?

– L’un des composants clés de la stratégie à long terme de Comping est de fournir aux clients un spectre complet de services liés à la collecte et à l’utilisation des données. En pratique, cela signifie que nous fournissons des services de développement pour des systèmes BI bien connus pour soutenir la prise de décision, mais nous offrons également des systèmes complexes pour le traitement de grandes quantités de données (ingénierie des données) et des systèmes analytiques avancés pour découvrir des opportunités commerciales cachées ou des points de douleur tels que la fraude. Comme avantage comparatif supplémentaire, je mettrais en avant la synergie avec le segment infrastructure de notre entreprise, ce qui signifie que nous sommes capables de réaliser des projets multidisciplinaires très complexes. Techniquement, nous nous concentrons sur les outils de nos principaux partenaires tels qu’IBM, SAS, Microsoft, VMware et Cloudera, et nous considérons le marché comme presque toutes les entreprises qui ont le désir et l’ambition de transformer leur entreprise vers une meilleure utilisation des données qu’elles possèdent. Je crois que les références de l’industrie financière, de l’hôtellerie, de l’énergie et de l’administration publique illustrent déjà l’étendue que nous sommes capables de couvrir.

Combien d’experts le département d’analyse commerciale emploie-t-il ? Quelle est leur expertise, où ont-ils acquis de l’expérience et comment sont-ils compétitifs par rapport aux autres sur le marché qui possèdent des connaissances technologiques similaires ?

– Le département d’analyse commerciale emploie actuellement environ vingt experts, mais la tendance est à l’augmentation de leur nombre. Certains d’entre eux sont venus chez Comping par le biais de l’acquisition de Data Target, qui a des années d’expérience dans la mise en œuvre de solutions BI sur la plateforme IBM ; certains sont des experts existants de Comping avec une expérience exceptionnelle dans les solutions d’ingénierie des données et une expérience dans le développement de la plateforme IoT de Comping, tandis que d’autres sont arrivés par le biais de recrutements individuels. En ce qui concerne le dernier groupe, ce sont de jeunes professionnels avec des résultats prouvés dans le domaine de l’analyse dans l’industrie financière et le conseil, et nous sommes particulièrement fiers que presque tous soient venus à nous parce que nous sommes un employeur désirable. Nous voyons la compétitivité précisément dans la synergie et la combinaison de connaissances et d’expériences que les trois groupes d’experts apportent à chaque projet commun.

Le reporting commercial et l’analyse, le traitement de vastes quantités de données et les technologies de prévention de la fraude sont les trois principaux segments que vous traitez. Quel est le potentiel d’application de telles solutions sur le marché croate ?

– Chaque crise, y compris les quelques-unes que nous avons vécues au cours des deux à trois dernières années, réveille davantage la conscience de la nécessité de réactions plus rapides et plus informées aux changements dans l’environnement commercial. En conséquence, même les organisations qui pensaient ne pas avoir besoin de BI ont investi dans celle-ci, mais cela a également rafraîchi ou amélioré les solutions dans les entreprises qui ont déjà de tels systèmes. En ce qui concerne l’ingénierie des données, ou le traitement de vastes quantités de données, il y a de l’intérêt ; cependant, trouver le bon cas commercial comme condition préalable à l’investissement dans un grand nombre d’entreprises intéressées reste un défi majeur. Je positionnerais l’analyse avancée en termes de recherche de connaissances cachées, y compris les technologies de prévention de la fraude, quelque part entre les deux domaines précédemment décrits. Je m’attends à ce que les projets dans les trois domaines mentionnés deviennent complémentaires, ce qui signifie que le système BI sera inévitablement mis à niveau, que ce soit pour détecter la fraude, analyser les paniers d’achat, optimiser les prix ou des campagnes de marketing ciblées, etc.

Prévoyez-vous de vous étendre au-delà des frontières croates et où ? Quel serait l’objectif à court terme ?

– Comping est présent en Slovénie, en plus de la Croatie, et l’ambition est, comme je l’ai déjà souligné, de s’engager activement sur le marché régional dans tous les segments d’activité, y compris l’analyse. Nous voulons fournir un spectre complet de services de données à tous nos utilisateurs. Nous investissons au maximum dans les connaissances et compétences technologiques et commerciales clés et voulons être un véritable partenaire pour nos clients et le seul choix judicieux pour atteindre les objectifs liés à l’analyse commerciale.