Transformation : 5 facteurs clés de réussite ! (2/2)

Dans l’article précédent, nous avons exploré les deux premiers critères de succès qui posent les bases d’une transformation vers le mode produit. Dans cette suite, nous approfondirons nos observations pour découvrir trois nouveaux critères essentiels, afin de maximiser la valeur de cette transformation : viser l’excellence opérationnelle, le pilotage par la data et l’approche MVP.

Viser l’excellence opérationnelle

En capitalisant sur ces transformations technologiques et culturelles des DSI, l’entreprise se dote d’une capacité redoutable de production de ses produits et services. Cependant, dans des environnements devenus très compétitifs, il est nécessaire d’aller encore plus loin afin de se démarquer. La véritable différenciation réside désormais dans la capacité à exécuter efficacement sa stratégie. Il est donc essentiel de considérer la transformation du modèle opérationnel de l’entreprise.

L’approche du double système d’organisation prônée par J. Kotter, et largement popularisée en France par Scaled Agile avec son cadre de travail Lean, Agile et DevOps SAFe®, est aujourd’hui bien implantée. Cette approche consiste à créer un modèle opérationnel reconfigurable et centré sur les clients, parallèlement au modèle hiérarchique traditionnel chargé d’assurer un fonctionnement efficace de l’entreprise.

Ce nouveau modèle opérationnel met au cœur de son fonctionnement les principes et les pratiques du Lean, de l’Agile et du DevOps pour rendre concrète l’excellence opérationnelle et améliorer l’efficacité global et la qualité. L’amélioration continue en tant que culture devient nécessaire pour optimiser les processus (Métiers et IT), réduire les inefficacités, augmenter la productivité. Des pratiques et outils éprouvés dans le domaine de l’optimisation des processus, tels que le Value Stream Mapping et les techniques de résolution de problèmes (A3, Piscar, Ishikawa…), sont mis en œuvre. La transparence prônée par l’Agile permet une meilleure diffusion de l’information dans toute l’entreprise. Mise en oeuvre avec des outils comme Atlassian Jira/Confluence, Trello, Microsoft Project, Microsoft Sharepoint, Azure DevOps… elle permet à chacun de « consommer » l’information en temps réel, réduisant ainsi les charges de reporting et le nombre de réunions. La responsabilisation des équipes jusqu’à la production dans une approche “you build it, you run it, you own it” accélère la livraison de valeur, tout en augmentant l’engagement des collaborateurs, la qualité et par conséquent la satisfaction client.

Piloter la transformation par la Data

Le processus d’amélioration continue pour soutenir l’exécution ne s’improvise pas. Son efficacité repose sur la pertinence des décisions prises tout au long du cycle de vie des produits, que ce soit pour lancer un produit, une nouvelle offre et en mesurer les effets, ou pour arrêter une pratique jugée peu utile. La capacité à valider rapidement et objectivement la pertinence de ces décisions devient un levier d’efficacité et de performance extraordinaire.

Les entreprises qui ont atteint cette excellence opérationnelle ont toutes entrepris une transformation de leur manière de collecter et d’utiliser leurs données. En effet, ce sont les données qui rendent les décisions objectives et pertinentes, permettant ainsi de piloter avec les bons indicateurs.

Pour entreprendre cette transformation axée sur les données, plusieurs dimensions doivent être envisagées : l’acquisition, le stockage, l’analyse et l’utilisation des données. La mise en œuvre de chacune de ces dimensions pose des défis majeurs, tels que la volumétrie et le stockage, l‘hétérogénéité des données et des supports (bases de données relationnelles, objets, fichiers Excel, texte…), ainsi que la capacité à lier ces données pour en dégager le sens. Des solutions complètes existent et apportent des réponses concrètes à ces défis, comme Google Cloud Platform, Microsoft Azure, AWS ou IBM Cloud. Un cas d’usage client souvent rencontré porte sur la vision 360 du client. Comment acquérir une vue unifiée de ses clients, à un seul endroit et améliorer la complétude de leurs informations afin d’améliorer la pertinence des campagnes marketing ? Dans ce cas de figure, l’acquisition consiste à cibler les données pertinentes ainsi que leurs sources (CRM, bases de données, canaux mobiles, web…) pouvant alimenter l’entrepôt de données, sous Amazon S3, Redshift ou Google BigQuery par exemple. Les données historiques ainsi que les nouvelles données collectées sont virtualisées afin d’éliminer les erreurs et redondances. Elles sont préparées (on parle de “data prep”). L’analyse des données segmente les clients en fonction de leurs préférences, comportements ou historiques d’achat. Des modèles d’IA ou de ML sous Google AI Platform ou Azure Synapse Analytics peuvent fournir une analyse prédictive des segments les plus enclins à répondre positivement à une offre donnée. Le challenge repose ici sur la capacité de l’entreprise à entraîner ces modèles sur un volume suffisamment important de données afin de rendre les prédictions plus fiables. Les données sont ensuite restituées sous la forme de tableaux de bord sur des outils type Qlik Sense ou Salesforce Marketing Cloud à destination des équipes Marketing Client, en charge d’animer les campagnes.

En mettant en œuvre la collecte, le stockage, l’analyse et la restitution des données au sein de ces socles, l’entreprise est en mesure d’unifier, de traiter et de rendre accessibles ses données à tous, améliorant ainsi le pilotage de ses activités et le développement de ses produits et services.

Dans un prochain article, nous verrons comment augmenter les transformations vers le mode produit grâce à l’IA générative et aux données, en détaillant les enjeux, la mise en œuvre de ces solutions et leur utilisation dans le mode produit.

Focaliser sur les usages principaux avec une culture du MVP

Un système d’information désendetté et composable, une culture DevSecOps et un modèle opérationnel orienté produit se complètent pour permettre à l’entreprise de délivrer régulièrement la valeur attendue par ses clients et d’opérer les pivots nécessaires en réponse aux exigences du marché. Le pilotage par la donnée permet à l’entreprise de savoir où elle va.

Le cinquième et dernier facteur de succès des entreprises qui parviennent à maximiser la valeur de leurs transformations est leur capacité à se concentrer sur les usages métiers principaux, produisant ainsi uniquement ce qui a le plus de valeur. En d’autres termes, ces entreprises réussissent à livrer la valeur attendue tout en minimisant la quantité de travail, grâce à des MVP (Minimal Viable Product).

Bien que cette notion de MVP soit aujourd’hui largement répandue sur le marché, sa compréhension et son ancrage dans la culture d’entreprise restent des défis majeurs pour beaucoup d’organisation. Il est courant de voir la notion de MVP utilisée pour nommer par exemple le premier lot d’un projet.

Il est donc essentiel de bien comprendre la notion de MVP avant de l’ancrer dans la culture d’entreprise. Un MVP vise à valider ou invalider des hypothèses de gains formulées en amont du lancement d’une initiative stratégique ou d’un produit. Le MVP représente alors la quantité minimale de « produit » à implémenter pour valider ou invalider ces hypothèses. Cette capacité à éliminer le superflu assure un ratio valeur/investissement optimal, garantissant une utilisation efficiente des budgets. Dans l’exemple d’une banque qui souhaite lancer une nouvelle application mobile de gestion financière, un premier MVP peut consister à lancer une application avec quelques fonctionnalités de base, comme le suivi de ses comptes bancaires et la possibilité de télécharger son RIB. Un premier déploiement peut être envisagé sur un segment client objectivement identifié grâce à l’exploitation des données de l’entreprise (comme nous l’avons évoqué dans le paragraphe précédent). L’intérêt pour le produit peut ainsi être apprécié et des décisions de poursuivre le développement du produit et de généraliser son déploiement peuvent être prises sur des bases objectives.

À l’échelle de l’entreprise, cette approche frugale qui a fait ses preuves sur le marché, notamment avec les entreprises Uber, Dropbox, Amazon, Airbnb et bien d’autres qui l’ont mise en oeuvre, permet de générer des économies significatives tout en délivrant plus de valeur à l’organisation et ses clients.

Conclusion

Une transformation vers le mode produit réussie nécessite donc une approche holistique, intégrant les aspects technologiques, organisationnels et humains. En adoptant une infrastructure Cloud et l’architecture composable, les entreprises se mettent en capacité d’accélérer la livraison de valeur tout en assurant la robustesse et la résilience de leur SI. La redéfinition de leur modèle opérationnel, l’amélioration continue et le pilotage par les données leur permettent d’exécuter efficacement leurs stratégies. La culture du MVP leur permet de réduire les coûts tout en maximisant la valeur produite.

Abdelkrim Ait Said