1. Redonner aux individus
l'usage des données personnelles
que les organisations possèdent sur eux,
pour qu'ils en fassent…
ce qui a du sens pour eux

2. D'où ça vient ?
1- Le programme "Identités Actives"
Commodité, simplification,
optimisation, personnalisation…
Construction
de soi
L'individu
Maîtrise de sa
visibilité, sa
présence, sa
réputation…
Les autres*
individus,
entreprises,
institutions,
communautés…
*
Valorisation de soi,
de ses données…
Analyse,
évaluation

3. D'où ça vient ?
2- L'expédition "Confiance numérique"
Rendre la confiance
Rendre la confiance
transitive
transitive
Des "tiers de confiance"
Des "tiers de confiance"
comme pivots d'une
comme pivots d'une
confiance… mutuelle
confiance… mutuelle
Pérenniser et étendre
Pérenniser et étendre
la confiance "P2P"
la confiance "P2P"
Les dispositifs
Les dispositifs
de confiance
de confiance
Accorder sa confiance
Accorder sa confiance
sans s'y perdre
sans s'y perdre
Faire de la conversation
Faire de la conversation
des marchés un actif de
des marchés un actif de
la confiance
la confiance
La confiance
La confiance
"P2P"
"P2P"
La relation
La relation
L'outillage
L'outillage
des individus
des individus
Ré-humaniser la
Ré-humaniser la
relation client, source de
relation client, source de
confiance
confiance
Se différencier
Se différencier
par sa frugalité
par sa frugalité
en information
en information
Outiller les individus
Outiller les individus
Outiller les individus
Outiller les individus
dans leur relation
dans leur relation
dans leur relation
dans leur relation
aux organisations
aux organisations
aux organisations
aux organisations
La "transparence
La "transparence
raisonnée" comme
raisonnée" comme
facteur de différenciation
facteur de différenciation

4. Les données personnelles sont
la matière première du marketing contemporain

5. Elles sont aussi son poison

6. Le Big Data pourrait faire déborder le vase
"Droit d'accès" ?
"Droit d'accès" ?
"Croisements" ?
"Croisements" ?
"Traitement" ?
"Traitement" ?
"Finalité" ?
"Finalité" ?
"Conservation" ?
"Conservation" ?
Source : Big Data Trends
Forbes, David Feinleib, 2012
"Collecte" ?
"Collecte" ?

7. Une autre voie se dessine

8. Vendor Relationship Management :
le symétrique "côté client" du CRM

9. Principes du VRM
http://cyber.law.harvard.edu/projectvrm/Main_Page
"Des clients libres ont plus de valeur que des clients captifs"
Doc Searls
1.
Les clients doivent aborder leur relation avec les marchands en
tant qu'acteurs indépendants.
2.
Les clients doivent être les points d'intégration de leurs propres
données.
3.
Les clients doivent contrôler les données qu'ils produisent et
rassemblent. Ils doivent pouvoir les partager de manière
volontaire et sélective.
4.
Les clients doivent pouvoir définir leurs propres conditions
générales.
5.
Les clients doivent pouvoir exprimer leurs demandes et leurs
intentions librement, sans subir le contrôle d'une entreprise
quelle qu'elle soit.

10. Outils du CRM
1.
Les outils VRM sont personnels.
2.
Les outils VRM aident les clients à exprimer leur intention.
3.
Les outils VRM aident les clients à entrer en relation (entre eux et
avec des organisations).
4.
Les outils VRM aident les clients à gérer leurs données et leurs
relations.
5.
Les outils VRM sont substituables.

11. Intentcasting
“ Il faut inventer des moyens plus efficaces de faire communiquer l’offre et la
demande – par exemple en éliminant l’incertitude des producteurs, parce
que les clients sauraient leur dire exactement ce qu’ils veulent. ”

12. Une composante d'une galaxie

13. "Identity Assurance"

14. Où se situe MesInfos ?

15. C'est bien plus qu'une idée en l'air
AMEE / Avoco Secure / billmonitor / British Gas /
Callcredit / EDF Energy / E.ON / Garlik / Google / Lloyds
Banking Group / MasterCard / Moneysupermarket.com /
Mydex / npower / RBS / Scottish Power / Scottish
Southern Energy / The UK Cards Association / Three /
Visa / Google…

16. Concrètement ?

17. De quelles données parle-t-on ?

18. Pour en faire quoi ?

19. Scenario : Intentcasting

20. 2013-2014 : l'expérimentation de MesInfos
Mai-Octobre
Novembre 2013-Avril 2014
2e T 2014
Extraction des
données
Expérimentation de terrain
Bilan
Constitution du panel
Prototypage et test
d'applications tierces
Communi-cation
Installation de la
plate-forme
Observation
Préparation des
suites

21. Quelques pistes de services
Le relevé bancaire intelligent
Consommer plus équilibré
Temps plein
Consommer selon mes
valeurs
Miroir, gentil Miroir
Enchanter ma journée
L’identité augmentée
Update Me
Les courses avant les courses
Mes Dépenses
Mes Univers Produits
Mon gestionnaire d’assurance
Cinélife
Mon CRM Personnel
Ma couverture d’assurance
Mon petit monde
Le vrai coût de mes courses
…

22. Scenario : relevé bancaire intelligent

23. Où est la valeur ? Où sont les défis ?
OPPORTUNITES
RISQUES, DEFIS
Pour l'économie :
Pour les individus :
Recréer de la confiance
Des marchés plus efficients
✔
✔
✔
✔
Sont-ils vraiment intéressés ??
Nouveaux horizons ou enfermement ?
✔ Comment outiller vraiment ?
Pour les détenteurs de données :
Pour les détenteurs de données :
✔
Confiance, fidélité
✔ Meilleures données
Comprendre ce que veut le consommateur
✔ Nouveaux services
✔
✔
Pour les innovateurs :
Plates-formes personnelles de données
✔ Un marché entièrement nouveau :
les "services personnels de données"
✔
Défis technologiques :
✔
✔
✔
Sortir d'une situation de "non-valeur"
Valeur d'usage et non valeur financière
Identité, sécurité des données, standards
Défis juridiques et politiques
✔
Pour les individus : empowerment
Prendre le risque de la transparence ?
Les revenus compenseront-ils les coûts ?
✔ Vais-je aider mes concurrents ?
✔
Exprimer, faire respecter la volonté des
individus
✔ Vers une obligation de "retour" des
données personnelles ?

24. Et vous ? Le concours MesInfos
http://mesinfos.fing.org
Date limite : 28 février

25. Daniel Kaplan – dkaplan@fing.org
Marine Albarède – malbarede@fing.org
Renaud Francou – rfrancou@fing.org
Guillaume Jacquart – gjacquart@fing.org
http://mesinfos.fing.org