Lucky cart livre ses perspectives en matière de datas

Utilisation croisée des données
Originellement, les technologies de données étaient étroitement liées à la source des datas utilisées, permettant à chaque acteur de se spécialiser dans un segment spécifique. Aujourd'hui, l'approche a évolué vers une opération par type de données récoltées, et non d'opération commerciale, favorisant une compréhension approfondie des comportements des consommateurs. Cette évolution s'accompagne d'une complémentarité renforcée entre les data tech, où la combinaison de différentes typologies de données modifie et enrichit le paysage d'analyse. À terme, ce croisement de données pourrait être réalisé sans compromettre la confidentialité, élargissant ainsi considérablement les possibilités d'exploitation et d'application des données.

Augmentation des coûts pour les entreprises
Avec la croissance de l'utilisation des données, les coûts associés liés à leur stockage et à leur exploitation augmentent inévitablement. Les entreprises doivent ajuster leurs stratégies pour optimiser leur usage des données tout en respectant les normes de durabilité, notamment pour la mise en conformité aux exigences du RGPD et aux régulations émergentes. Par ailleurs, dans une période d'incertitude en termes de service, le coût devient un sujet essentiel pour l'ensemble des data tech.

Collecte de données améliorée
Aujourd'hui, la collecte de datas s'opère à travers deux principales méthodes : d'une part, la capture traditionnelle des données utilisateur, qui existe depuis des années, et d'autre part, l'approche plus novatrice où l'information est directement fournie par les utilisateurs. Cette évolution dans les méthodes de collecte renforce et réinvente la recherche de données de qualité, en offrant en contrepartie des avantages significatifs aux clients.
Par ailleurs, la récupération accrue de données "chaudes" permet de personnaliser l'offre à destination des consommateurs, avec des suggestions de produits et des offres promotionnelles adaptées en temps réel. Cette capacité à réagir rapidement à l'évolution des besoins des clients est facilitée par l'utilisation de l'intelligence artificielle et du Machine Learning, rendant la collecte de données un véritable levier d'amélioration de l'expérience client. Ainsi, la donnée se positionne comme un facteur de solution bien plus performant qu'auparavant.
Un cadre réglementaire strict mais un manque de pédagogie envers les utilisateurs
La réglementation encadrant l'utilisation des datas représente un élément structurant crucial, avec des discussions attendues en 2025 autour du Digital Fairness Act - une nouvelle législation prévue pour 2026 visant un encadrement de l'utilisation des données des profils dits “vulnérables”. Parallèlement, un besoin de pédagogie concernant la data émerge : il est essentiel d'aider les consommateurs à comprendre les implications du partage de leurs données. Pour cela, il est nécessaire de trouver un équilibre dans l'éducation des utilisateurs, afin de les sensibiliser à une utilisation individuelle et responsable des données tout en préservant leurs droits et leur sécurité.

Une nécessité de développer la data en Europe

Alors que certains préfèrent s'associer à des entreprises européennes pour la récolte de données, il existe un besoin urgent de renforcer les capacités locales face aux géants américains. Cela implique un investissement significatif dans la recherche et les algorithmes, afin de cultiver une expertise en matière de données en France et en Europe et de soutenir des alternatives locales.
Cependant, la réglementation européenne, avec son cadre strict, est essentielle pour assurer la protection des utilisateurs. La question qui doit se poser, dans un enjeu de protection des utilisateurs mais aussi de compétitivité, est le respect de ces normes par les entreprises étrangères qui s'implantent ou localisent certaines de leurs activités en Europe.