Expansion internationale avec une approche analytique

Expansion internationale avec une approche analytique

Une entreprise ayant pour objectif de se développer à l’international doit avant tout bien comprendre les marchés étrangers qu’elle cherche à conquérir. Elle va alors obtenir de l’information granulaire et fiable sur les consommateurs ainsi que sur la concurrence présents dans ces contrées. La qualité des données et des analyses réalisées influence non seulement sa décision d’entrer sur ce nouveau  marché, mais également le choix des produits ou encore l’adaptation de l’offre qui permettront son succès dans cette conquête.

Cette collecte d’informations ne doit pas engendrer un coût trop important qui risquerait de mettre en péril le projet déjà risqué d’avancer sur de nouveaux marchés. Réalisée efficacement, elle peut au contraire créer un avantage compétitif.

Nous sommes donc face à un défi considérable en particulier dans les cas des nouveaux marchés pour lesquels l’accès aux données est en train de se structurer.

Nous illustrerons cette problématique avec un exemple d’outils déployé par Orange.

Les données publiques et l’analyse des marchés étrangers

Le développement à l’international entraîne l’emploi de ressources rares et le plus souvent des investissements conséquents. Rares sont les entreprises qui prennent de telles décisions rapidement, et le plus souvent elles choisissent les stratégies les moins risquées telles que l’exportation via des intermédiaires que ce soit des distributeurs ou des agents.

Une étape préliminaire d’analyse et de préparation reste le premier pas indispensable pour toutes ces sociétés. Elle nécessite deux études :

– Le marché : notamment sa taille et la part potentielle à pourvoir, la concurrence, la distribution, l’environnement légal, etc.

– Le client : comportement des consommateurs (B2C) ou clients professionnels et institutionnels (B2B)

De nombreuses plateformes d’agrégation de données économiques sont apparues pour répondre à la prolifération des données publiques disponibles sur l’internet. Un exemple : Google Public Data Explorer, une interface pour les données Eurostat ou encore de la Banque Mondiale, qui permet de générer rapidement des rapports, graphiques et visualisations. Les sites propres des organismes (l’OCDE, la Banque Mondiale, etc.) sont aussi munis des fonctionnalités qui facilitent l’analyse des données par thématiques selon la géographie sur la période souhaitée. La diversité des données disponibles ainsi que la façon de les classifier et de les utiliser s’améliorant, les entreprises peuvent de mieux en mieux les intégrer dans leur activité courante.

Les exportateurs ou les entreprises visant l’implantation à l’étranger, que ce soit en greenfield ou par acquisition, doivent estimer la demande potentielle sur le marché ciblé. Ils peuvent se servir d’outils comme le Global Market Finder qui permet d’évaluer la popularité de certaines catégories de produits à travers l’analyse de la fréquence des recherches en langue locale ainsi que le coût de positionnement d’un site selon les mots clefs dans le pays visé. Les changements de comportement des clients sont aussi importants à suivre et à comprendre. Leurs habitudes, le choix des canaux d’information sur le produit, la curiosité des produits nouveaux ou encore l’endroit où ils concluent leur achat peuvent varier d’un pays à l’autre. Un autre outil, Customer Barometer, procure des données comparatives sur les comportements des acheteurs en ligne, en se basant sur la recherche primaire à grande échelle. Toutes ces données et sources d’information ne sont que le point de départ d’analyses plus profondes pour permettre à une société de définir sa stratégie et son plan d’action.

En outre, les entreprises peuvent se tourner vers des solutions technologiques qui permettent d’analyser des données non structurées concernant les marchés et les clients. Par exemple, les stratégies de tarification des concurrents sur un marché ciblé peuvent être analysées à travers la collecte des prix de vente pratiqués par les marchands en ligne. Souvent, ces technologies sont disponibles à portée de la main, avec des solutions open source.

L’outil d’Orange – l’étude de cas

 

 

 

 

 

Première étape : identification des sources de données publiques. Les applications mobiles sont achetées surtout dans des boutiques en ligne, Google Play pour Android, App Store pour les appareils Apple. Chaque application vendue est présentée sur une page individuelle; on y trouve beaucoup d’informations – le nom et la version de l’application ainsi que le nombre de téléchargements / installations, le rating et même les commentaires des utilisateurs – et tout cela disponible sur tous les marchés, dans toutes les langues. La collecte systématique manuelle de ces données serait pourtant très longue, d’où la technologie nommée scrapping qui permet l’automatisation de cette collecte de données non structurées (par exemple sur les sites internet) pour en construire une base de données structurées. Orange a recours au scrapping pour collecter les données des sites de vente des applications pour les smartphones Android et Apple depuis 2013.

Deuxième étape: définition de la méthodologie et de l’étendue des données à collecter. La durée de cette étape dépend du degré de structuration des données que l’on veut obtenir. Par exemple, la collecte du nombre de personnes qui ont noté une application est relativement facile à programmer puisque ce numérateur, affiché toujours en même endroit, à côté du logotype, est directement disponible sur chaque page d’application. Par contre, des données plus fragmentées comme les commentaires qualitatifs exigent le recours à des solutions plus avancées. Les opinions, écrites arbitrairement, en langues différentes, ne peuvent pas être directement interprétées par le programme. Pour ce faire, on devrait utiliser les techniques d’analyse de langage naturel, ce qui augmenterait considérablement la complexité du projet. Alors, Orange a décidé de se focaliser sur les données suffisantes pour atteindre son objectif, l’information sur le nombre d’utilisateurs et la note moyenne des applications d’Orange face à ses concurrents, dans des catégories sélectionnées. Le nombre d’installations des applications ciblées, le nombre d’opinions et la qualité des opinions ont aussi été collectés.

Dernière étape: définition des mesures par application à partir des données collectées.Le but est de suivre de près les applications prioritaires, c’est-à-dire celles dont la base d’utilisateurs est la plus vaste et qui obtiennent des opinions les plus positives.

Illustration n°2 : L’outil de visualisation des résultats d’analyse (marché français)

Grâce à ce projet, Orange peut désormais analyser les grandes tendances qui affectent le développement de leurs applications sur ses marchés clés : l’Europe et l’Afrique. L’outil permet à Orange de comparer le positionnement et la popularité de ses propres applications vis-à-vis de ses concurrents proches (autres opérateurs téléphoniques) ou plus lointains (par exemple Facebook ou Google). Actuellement, cet outil est utilisé au quotidien par les managers opérationnels ainsi que par les cadres supérieurs qui planifient le développement à moyen et long terme.

Ce travail et ces outils ont permis à Orange d’identifier les différences de comportements de consommateur en fonction des pays ciblés sur les usages, le nombre de téléchargement et autre indicateurs de comportement de client . Ceci a poussé le groupe à adapter sa stratégie au public local en adaptant son offre d’applications par pays grâce aux données collectées.

Ce que l’on peut retenir de cet exemple

Même si l’exemple d’Orange, cité pour la première fois dans cet article, peut paraître spécifique au secteur technologique, les leçons que l’on peut en tirer sont applicables à d’autres secteurs et tailles d’entreprises :

– L’information utile pour comprendre les marchés internationaux n’a jamais été aussi disponible.

– Des données publiques permettent d’évaluer le potentiel du marché ciblé, mais également, de comprendre les différences à adresser afin de renforcer sa position.

– Le cas d’Orange prouve que la collecte et l’analyse de ces données peuvent devenir plus systématiques et organisées grâce aux logiciels ou programmes développés en interne. Cependant, il ne faut pas oublier que même les données les plus détaillées ne constituent qu’un point de départ : c’est leur interprétation qui permet de définir la stratégie et sa déclinaison en plan opérationnel d’action. D’où l’importance de bien choisir sa grille de lecture afin de faire ressortir les bonnes informations qui serviront de levier et critère de décision au développement de la société.

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Sur les auteurs

● Aleksander Dabrowski, consultant chez Quantmetry

●Piotr Trapczynski, docteur en sciences économiques, est professeur assistant à l’Université de Sciences Economiques et de Gestion de Poznan (Pologne). Il est également directeur dans la société de conseil de cette université, où il gère les projets liés à l’expansion internationale des entreprises et aux analyses des marchés étrangers.