Combiner Big Data et business du lait maternel : le pari réussi d’une PME suisse

La valorisation des données fait évoluer le modèle d’affaires d’une entreprise. Cependant, elle implique une transformation profonde, qui mobilise toute l’entreprise et qui n’est pas juste un projet ponctuel ; il s’agit plutôt d’un cheminement.

Ce cheminement, Medela le parcourt depuis plusieurs années de manière absolument admirable. Cette PME suisse a su adopter le virage nécessaire afin de mettre la valorisation des données au cœur de son business. L’industrie des tire-lait, ces petites pompes qui permettent aux jeunes mères de tirer leur lait et de nourrir leurs enfants par l’intermédiaire d’un biberon, n’est à priori pas à la pointe de la technologie en ce qui concerne les données. Et pourtant!

L’opportunité que représente la valorisation des données, une fois celles-ci rassemblées, demande de revoir la mesure de la performance ainsi que la manière d’appréhender l’activité commerciale dans son ensemble. Il n’y a que comme cela que les entrepreneurs pourront bénéficier pleinement de cette opportunité.

Le changement de modèle d’affaires, c’est à dire la façon dont une entreprise créée de la valeur, n’est en effet qu’une partie de l’équation qui compose la transformation numérique. Il s’accompagne d’un changement du modèle mental, la manière dont l’entreprise et ses collaborateurs conçoivent leur mission.  Le modèle de mesure de la performance doit en conséquence également s’adapter.

Pour réussir sa transformation, il est essentiel d’orchestrer le changement de ces trois éléments en même temps. Medela l’a particulièrement bien compris et j’aimerais ici approfondir son approche.

1. Une application mobile pour augmenter et étendre l’interaction client

Medela a dans un premier temps lancé une application mobile destinée à accompagner les mères – et les pères par extension – autour de la naissance de leur enfant. Avec MyMedela les parents se voient proposer des conseils tout au long de la grossesse et surtout autour de l’allaitement. Ces informations sont contextualisées en fonction du temps restant avant l’accouchement. Par exemple, 3 semaines avant le terme prévu, l’application vous propose de préparer votre valise pour l’hôpital et vous suggère une liste d’affaires à emporter.

Ce service répond à une demande : dans un pays comme les Etats-Unis où Medela réalise la moitié de son chiffre d’affaires, le réseau de puériculture n’est que peu développé. Une application qui fournit continuellement des conseils permet à de jeunes parents de se sentir moins seuls.

Le succès a été au rendez-vous, MyMeleda a déjà été téléchargée presque 1 million de fois.

2. Un objet connecté pour simplifier la collecte d’information

Une deuxième étape a été de lancer un produit connecté, le tire-lait Sonata :

L’intégration avec l’application MyMedela permet d’avoir un suivi automatique de la quantité de lait produite et de la fréquence d’utilisation. Ces informations peuvent être enrichies avec l’enregistrement des séances d’allaitement, du changement des couches, de la durée des siestes et de la mesure du poids et de la taille de l’enfant.

En combinant toutes ces informations, une mère possède alors un tableau de bord complet sur la nutrition et le développement de son enfant, qui peut également être facilement partagé avec sa puéricultrice ou son médecin.

Si des soucis d’allaitement ou une croissance anormale de l’enfant sont détectés, de précieuses informations sont à disposition du médecin pour effectuer son diagnostic.

3. L’utilisation de ce big data pour faire évoluer son modèle d’affaires

Dès que le nombre d’utilisateurs aura atteint une taille critique, on comprend bien que l’entreprise possédera une mine d’or :  des milliers de données en temps réel seront générés, fournissant des indicateurs sur la croissance des nouveau-nés dans le monde entier.

Passer d’un conseil contextualisé à un conseil basé sur l’analyse d’une masse de données

Dans l’application actuelle, les conseils proposés sont principalement liés à la temporalité, par exemple, au cinquième jour après la naissance, MyMeleda propose de combiner l’allaitement au sein avec celui du biberon si cela est nécessaire. Dans le futur, en fonction du volume de lait maternel produit par la maman et la croissance du bébé, l’application pourra au moment opportun, suggérer d’introduire des biberons de lait en poudre.

Les algorithmes pourront apprendre sur des milliers de cas pour proposer la solution optimale.

La collecte et l’analyse des informations sur la nutrition et la croissance de milliers de bébés ouvrent de nouvelles perspectives :  l’entreprise sera en position optimale pour proposer des solutions thérapeutiques et collaborer avec les hôpitaux et cliniques pour aider les bébés qui souffrent de maladies.

Le modèle mental et le modèle de mesure doivent changer pour réussir

Devenir le numéro 1 dans la fabrication de produits d’allaitement, tel est probablement le but recherché par la compétition. Une organisation qui cherche à atteindre cet objectif ne sera pas en mesure de bénéficier pleinement des opportunités de ce big data nouvellement constitué.

Sans modifier son modèle mental et son modèle de mesure, l’entreprise va continuer à faire de l’innovation incrémentale sur ces produits.

Un nouveau modèle mental doit se diffuser dans toute l’organisation. Pour Medela, il pourrait être exprimé de la manière suivante : j’assure à toutes les mamans une période d’allaitement harmonieuse.

L’entreprise élargit son marché en proposant, grâce à la plateforme MyMedela, un accompagnement complet pour un allaitement optimal du bébé. Elle ne se bat plus uniquement pour augmenter la part de marché de ses produits.

La mesure de la performance évolue en conséquence : au lieu de mesurer par exemple le nombre de variantes de son produit lancé chaque année, l’entreprise se concentre sur la fréquence d’utilisation de MyMeleda ou sur les nouvelles solutions vendues grâce à l’algorithme de recommandation.

En conclusion, le développement par étapes d’un environnement intégré et connecté permet à la fois d’offrir de nouveaux services, mais surtout de collecter des données précieuses qui modifient sa position sur le marché. Les données ouvrent un champ d’utilisation formidable grâce aux nouvelles possibilités offertes par l’intelligence artificielle.

En faisant évoluer à la fois son modèle d’affaires, mais également son modèle mental et les mesures de performances, une PME peut poursuivre sa croissance non plus de manière linéaire, mais de façon exponentielle, phénomène qu’on observe pour le moment principalement chez les acteurs de la nouvelle économie.

 

Lectures complémentaires proposées:

L’article “To change your strategy, first change how you think” dans Harvard Business Review qui décrit le concept des trois modèles  fournit de très bons exemples.

Je vous recommande également l’excellent article en anglais de Nora McInerny Purmort dans Elle.com sur son expérience d’utilisatrice de Meleda : “The new generation of breast pump might not actually suck

Raphael Rollier

Raphael Rollier

Raphael Rollier est passionné par l’utilisation des technologies digitales pour améliorer la qualité de vie et permettre une croissance économique durable. Après avoir mis en œuvre un outil «Smart Data» destiné à l'amélioration du trafic routier, Raphael a rejoint swisstopo pour explorer et développer des innovations en lien avec les géodonnées. L'écosystème de start-up actives dans la valorisation des données peut aussi compter sur son soutien.

3 réponses à “Combiner Big Data et business du lait maternel : le pari réussi d’une PME suisse

  1. Bonjour,

    Très bel article. Intéressant de découvrir cet exemple concret. L’étape finale sera de mesurer l’impact de cet dispositif sur les mères (utilisation de l’application, mise en pratique des conseils, satisfaction, etc.). L’exemple de Medela montre qu’il faut se soucier des besoins des utilisateurs, dans ce cas plutôt utilisatrices, plutôt que de vouloir uniquement proposer un “objet connecté”.

    Dans quelques années, dans la cours de l’école: “Quoi, ta mère n’a même pas utilisé une tire-lait connecté ?!?!”

  2. Bonjour,

    J’ai lu avec intérêt cet article mais souhaitais cependant faire une remarque concernant l’emploi de l’anglicisme « big data ». En effet, il serait plus correct d’utiliser « mégadonnées », employé quotidiennement dans la presse francophone internationale :
    https://www.google.ch/#q=mégadonnées&tbm=nws

    Cela aurait donné l’intertitre suivant :

    L’utilisation de ces mégadonnées pour faire évoluer son modèle économique

    Je profite de l’occasion pour vous transmettre le lien du grand dictionnaire terminologique (qui contient tous les équivalents français des anglicismes) :
    http://www.granddictionnaire.com

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