Opportunités de servitisation basée sur les données dans un scénario B2B industriel

En passant en revue le contexte global qui motive les stratégies de servitisation, nous avons déjà évoqué la différenciation de la proposition de valeur comme l’une des principales motivations afin de consolider deux opportunités importantes : la différenciation face à une concurrence qui fonde son positionnement sur la baisse du coût du produit et se concentrer sur l’ajout de plus de valeur autour du produitet la fidélisation de la clientèle et renforcer une relation en tant qu’allié (grâce à cette combinaison de produit entouré de services) générant une barrière à l’entrée pour les concurrents et entraînant une plus grande récurrence des revenus. Cette nouvelle proposition de valeur basée sur la servitisation repose sur des aspects tels qu’une plus grande transparence dans le fonctionnement de l’actif, une plus grande capacité à optimiser les processus où il est utilisé en étant capable de surveiller la façon dont l’actif est réellement utilisé et ses différentes composantes, ou une plus grande garantie de disponibilité grâce à des modèles analytiques qui facilitent la maintenance prédictive pour pouvoir agir avant que les pannes ne surviennent.

Un autre aspect fondamental à souligner est la manière dont le déploiement de la servitisation basée sur les données facilite une gestion plus efficace du intermédiation numérique avec les clients. Comme dans les contextes de services en ligne hors scénarios industriels, ce sont les plateformes web elles-mêmes qui permettent de gérer cette intermédiation et d’apprendre de la demande des utilisateurs, Dans un scénario industriel B2B, c’est cette servitisation basée sur les données qui facilite une meilleure connaissance des clients (et de leur utilisation du produit, un retour d’expérience très précieux pour optimiser sa conception) et une relation plus étroite avec eux.. En fait, et poursuivant l’analogie avec d’autres scénarios numérisés, si l’on réfléchit à la façon dont le développement des technologies IoT et leurs synergies avec le traitement des données ont facilité le transfert des solutions d’analyse de données du monde des services en ligne vers le monde des actifs physiques, il C’est précisément ce même type de traduction qui se produit également avec la capacité que la servitisation nous donne de capturer des connaissances sur la façon dont les clients utilisent un produit physique.

Si l’on pense, par exemple, au marché des téléphones intelligents, c’est quelque chose qui est déjà fait pour identifier quelles fonctionnalités, composants, etc. lesquels sont les plus utilisés (et comment ils sont utilisés), lesquels sont dispensables pour les futures versions de l’appareil (pensons à la façon dont l’émetteur infrarouge, après des années présentes dans les téléphones portables, a fini par disparaître des principaux appareils), etc. . ., grâce au fait que toutes ces informations sont capturées et centralisées grâce aux capacités de connectivité du téléphone. C’est le type de décision que peut prendre un constructeur d’actifs industriels sur son produit grâce à la servitisation basée sur les données : analyser et mieux connaître les besoins réels des clients pour affiner ce qui leur est proposé et qui correspond le mieux à ce qu’ils sont ce qu’ils recherchent vraiment. En d’autres termes, comprendre quelles fonctions ou composants de votre produit sont ceux qui ajoutent vraiment de la valeur au client (et comment ils le font) et ainsi optimiser sa conception dans les versions futures, en se passant de certaines choses pour en améliorer d’autres.