Veille concurrentielle

Automatiser la détection des opportunités et des menaces à partir d’informations structurées et non structurées

Dans le contexte de la mondialisation actuelle, les entreprises sont exposées à des conditions en constante évolution découlant de l’écosystème dans lequel elles évoluent. Dans un monde hyperconnecté, les risques et les opportunités ne peuvent pas être abordés avec une approche départementale qui dissimulerait certaines connexions, mais globalement pour révéler l’écosystème de l’entreprise et du marché.

Il existe plusieurs types de veille en fonction de ses besoins et de son secteur d’activité :

La veille verticale et juridique

permet de suivre son secteur d’activité (clients, fournisseurs, actualités, etc.).

La veille réglementaire

permet de vous tenir informé de l’évolution de la réglementation du secteur dans lequel l’entreprise évolue ou souhaite évoluer.

La veille commerciale

permet de suivre les appels d’offres et l’activité des clients ou prospects.

La veille technologique

utilisée pour suivre l’évolution des technologies (apparition ou modification de brevets, par exemple) afin d’anticiper les développements futurs.

La veille concurrentielle

permet de suivre l’activité des autres acteurs du marché et de détecter les opportunités ou menaces potentielles.

La veille de réputation

permet de savoir ce qui se dit sur une entreprise, un chef d’entreprise, une marque ou des produits et services sur les sites web d’opinion des consommateurs, les forums, les réseaux sociaux, etc.

La surveillance des talents et de l'expertise

permet de détecter les changements organisationnels et les tendances du marché à partir de l’observation des profils récemment recrutés.

Chez OppScience, nous sommes convaincus que ce qui précède est un prisme ministériel lorsque les entreprises ont besoin de considérer l’information dans son ensemble pour fertiliser les connaissances. Nous l’appelons Business Ecosystem Intelligence.

L’Approche

Il est courant que les entreprises surveillent exclusivement les informations « connues » situées dans leurs applications internes, bien qu’elles aient des difficultés à faire converger toutes les informations internes disponibles pour les rendre accessibles par un point d’accès unique.

À partir des informations convergentes, le processus consistera à identifier les principales parties prenantes, qu’il s’agisse d’organisations ou de dirigeants, à prendre en considération pour maximiser la détection des opportunités et atténuer les risques. Les clients, les fournisseurs, les partenaires, les employés, les concurrents, les régulateurs et les relations qui existent entre eux constituent l’écosystème sur lequel les entreprises vont capitaliser les connaissances.

Cette approche doit prendre en considération le fait qu’une entreprise ou un dirigeant est lié à d’autres par la propriété (filiales), la gouvernance (membres communs du conseil d’administration), les activités (relations avec les clients, les fournisseurs et les partenaires), le parcours professionnel (ils ont travaillé ensemble dans une autre entreprise), les universitaires (ancienne université ou formation entre dirigeants), les associations et bien plus encore.

Dans un environnement B2B où l’évaluation des risques, le KYC/S et la prévention de la criminalité financière sont réglementaires, l’exploitation des informations pour atteindre ces objectifs est une utilisation légitime des données.

Cependant, ce qui peut être fait et ce qui ne peut pas être fait concernant le RGPD reste une question de conformité des entreprises.

Par conséquent, l’identification de ce réseau de relations est essentielle car, par exemple, une entreprise qui fait faillite et qui est un fournisseur important de mon client est une préoccupation stratégique.

Pour maximiser l’efficacité, OppScience recommande de suivre la démarche suivante :

Converger les données des applications internes et dévoiler la valeur cachée des données non structurées

La plupart des entreprises ont suivi cette voie en créant Datawarehouse et Datalake. Cependant, nous avons très souvent découvert que certaines informations non structurées existant dans les CRM ou les ERP ne sont pas prises en considération comme pour les commentaires ou les comptes rendus de réunion alors que ces informations donnent souvent beaucoup de contexte lorsqu’elles sont correctement exploitées via les techniques de traitement du langage naturel.

Faire converger les silos d’informations externes déjà existants

La plupart des entreprises investissent massivement dans l’acquisition d’informations externes auprès de fournisseurs d’informations, telles que la surveillance des médias, les analyses et rapports de marché, les profils des dirigeants, les informations et rapports financiers, les structures des entreprises, etc.

Généralement, ces informations sont accessibles à partir d’un portail ou d’une application spécifique et ne sont pas combinées avec d’autres sources d’information. De plus, lorsque l’on considère les données textuelles, l’information n’est même pas lue par les utilisateurs comme étant trop massive.

Envisager des sources d’information internes alternatives non utilisées

Un exemple très courant consiste à tirer parti des applications de messagerie électronique qui, très souvent, ne sont pas exploitées en raison de leur format non structuré et des préoccupations potentielles liées à la RGPD.

La valeur des courriers électroniques est très élevée, car elle permet de dévoiler le réseau d’entreprise des employés et des cadres à partir de leurs interactions passées avec des cadres externes ou de mettre en évidence les préoccupations et les opportunités provenant des clients ou des employés.

Les systèmes d’envoi de courriers électroniques d’entreprise doivent être utilisés à des fins professionnelles uniquement, c’est pourquoi les informations contenues dans les courriers électroniques ne doivent pas inclure de données personnelles. Cependant, par abus ou erreur, certains courriels peuvent contenir des informations personnelles et pour assurer la conformité avec la GDPR, certaines méthodologies doivent être appliquées conformément à la conformité de l’entreprise et aux ressources humaines. Une dernière préoccupation est que certains courriels confidentiels ou exécutifs doivent être exclus, et là encore, il existe des méthodologies éprouvées pour garantir que les informations confidentielles ou exécutives soient préservées.

Exploiter l’OSINT (Open Source Intelligence)

L’Open Source Intelligence (OSINT) est la collecte et l’analyse d’informations provenant de sources publiques ou ouvertes. L’OSINT est principalement utilisé dans les fonctions de sécurité nationale, d’application de la loi et de renseignement commercial.

Les sources OSINT peuvent être divisées en sept catégories différentes de flux d’informations:

  • Les médias, la presse écrite, les magazines, la radio et la télévision, à travers et entre les pays.
  • Internet, publications en ligne, blogs, groupes de discussion, médias citoyens (c’est-à-dire les vidéos sur téléphone portable et le contenu créé par les utilisateurs), YouTube et autres sites web de médias sociaux (c’est-à-dire Facebook, Twitter, Instagram, etc.). ). Cette source est également supérieure à une variété d’autres sources en raison de son actualité et de sa facilité d’accès.
  • Données gouvernementales publiques, rapports gouvernementaux publics, budgets, audiences, annuaires téléphoniques, conférences de presse, sites web et discours. Bien que cette source provienne d’une source officielle, elles sont accessibles au public et peuvent être utilisées ouvertement et librement.
  • Publications professionnelles et universitaires, informations obtenues dans des revues, des conférences, des symposiums, des documents universitaires, des mémoires et des thèses.
  • Données commerciales, imagerie commerciale, évaluations financières et industrielles, et bases de données.
  • Littérature grise, rapports techniques, préimpressions, brevets, documents de travail, documents commerciaux, travaux non publiés et bulletins d’information.
  • Le vaste écosystème de données liées comme DBpedia dont l’édition de Wikipedia de données liées par exemple. Il existe des dizaines de milliers de ressources accessibles au public et couvrant un vaste domaine de connaissances.

L’OSINT se distingue de la recherche en ce sens qu’il applique le processus d’intelligence pour créer des connaissances sur mesure à l’appui d’une décision spécifique prise par un individu ou un groupe spécifique.

USE CASE  : Veille concurrentielle

Leader Français bancaire

 

Le défi

Le département des études économiques de notre client rassemble des informations provenant de diverses sources, notamment des médias, des publications professionnelles et financières.

La variété et le volume d’informations traitées pour servir les lignes d’affaires de la Banque de Financement et d’Investissement sont nécessaires pour automatiser le traitement et l’analyse de l’information grâce à des techniques avancées de Traitement du Langage Naturel afin d’identifier une variété d’événements à partir du texte, comme les Fusions, Acquisitions, Nominations, Annonces financières, communiqués de presse de partenariat et de vente, Menaces ou opportunités du marché, …

En plus, l’exigence était de relier les informations autour des entreprises et des cadres pour augmenter la connaissance des clients pour les ventes et des entreprises pour les analystes.

bee4sense

La solution

En utilisant bee4sense en aval de la souscription et de la collecte des sources d’information, notre client a réussi à automatiser les événements pertinents et les attributs détaillés associés pour servir les départements de la banque de financement et d’investissement.

Une approche analytique basée sur les liens visant à faire converger, traiter, corréler les informations et analyser leurs relations dans chaque contexte pour recommander aux analystes et aux responsables de la relation client d’être alertés sur les menaces et opportunités potentielles et également capitaliser la connaissance des clients et du marché.

Résultats

✔ Traitement automatisé de l’information à 90%

✔ Augmentation du retour sur investissement sur le coût de l’information

✔ Augmenter la couverture des sociétés par capital

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