Malgré toutes les avancées technologiques de notre époque, le logiciel de gestion reste profondément idiot. La plupart des logiciels d'entreprise servent simplement d'outil pour effectuer un travail particulier plus rapidement ou plus efficacement, mais peu d'applications sont vraiment "intelligentes". Les véritables applications d'entreprise intelligentes s'appuient sur le "Big Data" et l'analyse prédictive pour repérer des modèles, tirer des conclusions et fournir des informations. Plus important encore, le big data Logiciel apprend et s'adapte pour rendre les utilisateurs finaux plus productifs. Ces applications intelligentes de big data sont toutefois de plus en plus nombreuses - et il est grand temps.

J'ai récemment écrit un post intitulé The Logiciel Entrepreneur's Playbook qui détaillait une série de stratégies nécessaires pour construire une entreprise Logiciel d'un milliard de dollars. L'une des décisions les plus importantes qu'une entreprise de logiciels doit prendre aujourd'hui est d'intégrer le big data et l'analyse prédictive dans ses produits.

Deux changements clés se sont produits récemment sur le marché qui ont rendu cela possible.

Premièrement, la quantité de données comportementales et transactionnelles disponibles sur les consommateurs, les entreprises et les tendances a explosé au cours des cinq dernières années, car toutes nos activités sont suivies sur le Web et par le biais de nos applications mobiles. Cela a fourni aux entrepreneurs intelligents de Logiciel un trésor d'informations qui peuvent aider à informer le développement de produits, les ventes, le marketing et plus encore. En exploitant ces données, les entrepreneurs peuvent déterminer les caractéristiques et les avantages du produit qui auront le plus d'impact sur les utilisateurs finaux, avant même de lancer la version 1.0.

Deuxièmement, l'infrastructure permettant d'ingérer, de gérer, d'interroger et de comprendre toutes ces données volumineuses s'est considérablement améliorée. L'innovation et la compression des coûts dans le domaine de l'informatique en nuage, du stockage, des bases de données, de l'entreposage des données et de la veille économique permettent désormais aux entrepreneurs de collecter et de traiter les données d'une manière qui était impossible il y a quelques années - à moins de pouvoir dépenser des millions de dollars dans votre infrastructure technologique, ce qui n'était évidemment pas le cas des start-ups à court d'argent.

L'intersection de ces deux tendances - un déluge de big data et l'infrastructure pour les exploiter - offre aujourd'hui aux entrepreneurs intelligents une occasion unique d'inventer de nouvelles catégories de produits Logiciel, ou de réinventer et d'améliorer radicalement les secteurs Logiciel traditionnels. Voici trois zones qui ont déjà été touchées.

Ventes

Il n'y a pas si longtemps, disons il y a 20 ans, les commerciaux utilisaient principalement des tableurs, le téléphone et même des télécopies pour faire leur travail : suivi des pistes, suivi des prospects et organisation de réunions. Puis, Salesforce.com est arrivé pour faciliter et rationaliser l'ensemble du processus de vente. Grâce à Salesforce, les commerciaux peuvent désormais saisir et suivre les contacts dans une base de données centrale, ce qui améliore la coordination entre les équipes lors de la présentation ou de la conclusion de contrats. Mais si Salesforce a certainement constitué une amélioration par rapport aux feuilles de calcul et aux télécopies, il s'agit essentiellement d'une base de données de contacts géante - en réalité une armoire à dossiers - qui nécessite beaucoup de saisie manuelle des données. Il ne fournit pratiquement aucune information sur le processus de vente pour aider les représentants à conclure plus d'affaires et à mieux servir les clients.

En adoptant le big data et l'analyse prédictive, la gestion de la relation client (CRM) Logiciel peut fournir bien plus qu'une base de données de contacts statiques et un entonnoir de transactions. Un système CRM intelligent utiliserait les données comportementales et transactionnelles pour indiquer à un représentant commercial où trouver de nouveaux prospects, quels prospects ont le plus de chances de conclure et à quel moment, quels produits chaque prospect est le plus susceptible d'acheter, combien il dépensera, qui est le plus susceptible d'effectuer une mise à niveau, quels prospects ont besoin d'un "coup de pouce supplémentaire" avant d'acheter, et d'autres scénarios prédictifs. En d'autres termes, une application CRM intelligente aiderait les commerciaux à faire leur travail plus efficacement au lieu de les accabler avec une saisie de données fastidieuse.

Heureusement, de nombreuses startups réinventent le CRM autour du big data et de l'analyse prédictive, notamment des sociétés comme RelateIQ*, 6Sense*, Yesware*, Lattice Engines et Infer. Soyez à l'affût de ces entreprises, car elles peuvent aider vos représentants commerciaux à conclure plus d'affaires et à générer plus de revenus.

RH

Ressources humaines Le logiciel connaît également une révolution du big data. Les plateformes RH comme Taleo et SuccessFactors ressemblent beaucoup à Salesforce.com - des bases de données statiques qui obligent les responsables RH à saisir manuellement les CV et les données de contact. Ils servent essentiellement de référentiels de CV, mais obligent les responsables RH à faire eux-mêmes le gros du travail.

Une plateforme RH basée sur le big data est bien plus qu'un système de gestion des CV. Ces nouveaux produits, issus de sociétés telles qu'Entelo*, Knack et Evolv, peuvent réellement trouver les meilleurs candidats et prédire leur probabilité d'accepter et de conserver un emploi. En exploitant les données contenues dans les CV et en les comparant à des données tierces provenant de plateformes telles que Facebook, Twitter, LinkedIn, Github et Stack Overflow, ces systèmes peuvent prédire quels candidats sont des embauches optimales. Certains produits RH à base de big data vont plus loin et utilisent l'analyse prédictive pour scanner le Web et trouver des candidats "passifs" qui ne cherchent pas nécessairement du travail, mais qui seraient d'excellents candidats pour les postes ouverts d'une entreprise. Les analyses de données massives peuvent montrer quel candidat est le moins susceptible de changer d'emploi, lequel est le plus dévoué et le plus apprécié par les patrons et les employés, et lequel serait le mieux adapté culturellement à une entreprise ou un rôle donné.

Le big data peut également aider les équipes RH à mieux gérer les employés existants. En utilisant ce type de logiciel prédictif, un responsable RH pourrait savoir quels employés sont les plus susceptibles de démissionner dans les prochains mois - en se basant sur l'analyse de données de première partie telles que l'âge et le rôle d'un employé, son ancienneté dans l'entreprise et ses récentes évaluations de performance, ainsi que des données de tierce partie telles que le nombre de fois où un employé a consulté LinkedIn ou les sites de recherche d'emploi.

Par exemple, la société de sécurité mobile Lookout a récemment dû embaucher un chef de produit sécurité, un poste très difficile à pourvoir dans la région concurrentielle de la baie de San Francisco. L'entreprise a utilisé le big data, HR Logiciel pour trouver exactement le bon candidat. L'algorithme du logiciel a utilisé des analyses prédictives et des recherches proactives sur le Web pour trouver des candidats potentiels, même ceux qui ne postulent pas activement à un emploi. Il a analysé plus de 70 variables potentiellement indicatrices de changements de carrière à venir, depuis les annonces de licenciements et l'activité du M&A, jusqu'à l'ancienneté des candidats potentiels dans leur entreprise actuelle et l'activité de leur profil social.

Parfois, l'analyse des big data révèle des résultats très surprenants. Evolv, une plateforme d'analyse de big data pour l'optimisation de la main-d'œuvre, a découvert que les anciens criminels font d'excellents employés. Evolv calcule que les employés ayant un casier judiciaire sont de 1 à 1,5 % plus productifs au travail que les personnes sans casier judiciaire. Alors la prochaine fois, ne soyez pas si prompt à jeter ce CV de San Quentin.

Succès de la clientèle

Comment rendre les clients existants plus heureux et moins susceptibles de se désabonner ? En déployant un logiciel de réussite client basé sur le big data, bien sûr. Dans le passé, les sociétés de logiciels vendaient des licences perpétuelles de logiciels de plusieurs millions de dollars, chacune portant une taxe annuelle de 18%+ pour la maintenance. Il n'y avait pas de notion de désabonnement car le fournisseur Logiciel recevait tous les revenus dès le départ, et il lui importait peu que le client réussisse.

Aujourd'hui, cependant, les modèles de livraison en nuage et SaaS ont bouleversé l'ensemble de l'industrie du logiciel, mais ont également introduit un nouveau défi. Lorsque les clients peuvent simplement "allumer" un abonnement à une application peu coûteuse basée sur le cloud, ils peuvent tout aussi facilement l'éteindre et passer au service d'un concurrent. Ainsi, la menace inquiétante du désabonnement plane toujours sur les entreprises de logiciels d'aujourd'hui.

Aujourd'hui, le logiciel de gestion intelligente du succès des clients aide de nombreuses entreprises par abonnement à réduire considérablement le taux de désabonnement. Ces plates-formes peuvent prédire quels clients risquent le plus d'être mécontents, lesquels sont les plus mécontents et pourquoi, lesquels sont sur le point de quitter le navire et de se tourner vers un autre fournisseur, et lesquels sont les plus satisfaits et pourquoi. Vous pouvez également utiliser la technologie pour plonger dans les statistiques de chaque client en fonction du gestionnaire de compte, du secteur, de la taille du contrat, etc. Parmi les entreprises de Logiciel de réussite client qui exploitent le big data pour transformer les relations avec les clients, citons Gainsight*, Bluenose, Totango et Scout Analytics, qui a récemment été rachetée par ServiceSource.

Un exemple récent de réussite est celui d'une entreprise SaaS dans le secteur des soins de santé qui comptait 1 000 clients, mais beaucoup d'entre eux étaient des petites entreprises, de sorte qu'il pouvait être difficile de les fidéliser. Les fondateurs ont réalisé que le taux de désabonnement pouvait facilement atteindre les deux chiffres, à moins qu'ils n'utilisent le big data pour trouver comment combattre la perte de clients. Grâce à une application intelligente de gestion du succès des clients, l'entreprise a pu voir instantanément quels clients étaient sur le point de changer d'avis, pourquoi, et ce qui pouvait être fait pour les garder. Au final, l'entreprise a réduit le taux de désabonnement de 50 % et a généré 10 % de prospects supplémentaires grâce à la vente croisée, ce qui s'est traduit par plus de 2,5 millions de dollars de nouveaux revenus annuels. Et elle l'a fait avec une équipe de sept personnes, au lieu des 30 personnes qu'il faudrait normalement pour diriger un programme de service à la clientèle aussi robuste. L'entreprise a ainsi économisé près de 2 millions de dollars par an en coûts salariaux.

Comme le montrent les exemples ci-dessus, le big data n'est pas seulement un mot à la mode, du moins lorsqu'il s'agit de logiciels d'entreprise. En tant qu'investisseur, je suis optimiste quant aux startups du secteur du logiciel qui intègrent l'analyse des données dans leurs produits. Les personnes qui utilisent le logiciel d'entreprise tous les jours au travail en ont tout simplement marre des produits "muets". Si une entreprise de logiciels applique avec succès le big data pour aider les utilisateurs finaux à être plus productifs et à obtenir de meilleurs résultats au travail, je veux le savoir.

Ce billet a également été publié sur Wired Innovation Insights.