Catégories de retours sur investissements (ROI) dans les projets d’Accès Unifié à l’Information

Le Marché de l’Accès unifié à l’information (UIA) est une évolution logique de ce que l’on appelait autrefois le marché de l’« Enterprise Search ». Les grandes entreprises utilisent les moteurs de recherche de façon innovante pour accéder aux données de toutes sortes en offrant des informations pertinentes aux employés, clients et partenaires. Le retour sur investissement (ROI) varie considérablement à chaque nouveau cas d’usage et atteint des résultats inimaginables jusqu’à présent.

Les projets d’Accès Unifié à l’Information doivent non seulement unifier, simplifier l’accès aux données pour les utilisateurs et faciliter le travail des services informatiques, mais ils doivent également fournir des informations pertinentes de manière structurée, en créant des catégories adéquates.

En se basant sur les projets de nos clients, nous distinguons  trois catégories de ROI, correspondant à  différents cas d’usages :

• le ROI « Dune de sable » : beaucoup de gens (des milliers à des dizaines de milliers) économisent un peu de temps dans chacune de leurs nombreuses recherches, qui s’accumulent en donnant des quantités impressionnantes de temps sauvegardé  au cours d’une année.

• Le ROI  « Pépite d’or »: une seule recherche fructueuse peut sauver des dizaines de milliers, voire des centaines de milliers d’euros.

« Au-delà du ROI » – On ne peut plus se passer de la technologie : L’accès à l’information unifiée améliore un ou plusieurs processus métier tel qu’il devient indispensable pour maintenir la compétitivité.

Bien sûr il y a d’autres catégories, par exemple l’optimisation de l’environnement informatique, mais nous  illustrerons la diversité par ces trois catégories.

Dans tous les cas, les projets de l’UIA se rapprochent du cœur de l’activité des organisations et de leurs systèmes informatiques. Grâce à cette  importance accrue pour le business des entreprises, il est plus facile de définir des métriques ROI et de les mesurer. Néanmoins, les calculs utilisant des données fournies par les clients et des métriques sur lesquelles ils s’accordent, produisent assez souvent dans les chiffres ROI qu’ils trouvent tout à fait surprenants! Ils sous-estiment habituellement le temps global consacré à la recherche d’informations et surestiment le coût des projets de l’UIA.

Le ROI “Dune de sable “

Prenons le cas d’une des plus grandes banques européennes comme exemple : comment un grand nombre de petits gains (« grains de sable ») génèrent un retour sur investissement très important (l’effet dune de sable) ?

En fait, le gain de temps de plusieurs dizaines de milliers d’employés à travers environ 40 organisations régionales s’accumule pour former des quantités énormes.

Si l’on pouvait ajouter également le temps économisé par plusieurs millions de clients accédant au portail client de la banque sur Internet, les résultats seraient astronomiques. Mais bien sûr, on ne peut pas multiplier les heures de travail des clients par un coût moyen salarial puis les intégrer dans le calcul du retour sur investissement. Les bénéfices offerts aux clients en termes de réponses plus rapides et plus pertinentes à leurs questions entrent dans les calculs de retour sur investissement en tenant compte des indices de satisfaction des clients ou de la réduction du taux de désabonnements (churn ). Les gains provenant de la baisse des désabonnements, par exemple chez les opérateurs de téléphonie mobile, sont généralement exorbitants.

Revenons aux “grains de sable” de notre banque européenne:

Des calculs de ROI ont été réalisés en intégrant des métriques initialement proposées par Gartner et d’autres analystes, et, en utilisant une estimation de la banque du gain de temps moyen par employé.

Bien entendu, ces résultats ne correspondent pas à des minutes ou secondes effectivement mesurées mais sont basés sur des chiffres prévisionnels du client.

ROI « Pépite d’or »

Un de nos grands clients industriels a plusieurs projets de recherche en cours au sein de son groupe dont l’un d’eux porte sur la « Recherche technologique » (Technology Search). Considérons un grand projet visant à construire un nouveau produit technologique. Dans une société de plus de 350 000 employés répartis dans de nombreux pays, il y a des chances que de nombreux éléments du nouveau produit aient déjà été développés dans une de ses unités.

Prenons l’exemple d’un composant de représentation 3-D dont on a besoin pour un nouveau projet. L’information sur les technologies déjà disponibles en interne pourrait être répartie entre les différentes divisions allant des  brevets, via le matériel médical à la division Energie.

Trouver la bonne technologie (ou le bon expert qui pourra vous conseiller sur la technologie appropriée) peut faire gagner des dizaines à des centaines de milliers d’euros, en évitant des investissements R & D superflus – sans parler des bénéfices apportés grâce à une introduction plus rapide sur le marché.

Au-delà du ROI : On ne peut plus se passer de la technologie

La Recherche d’experts est au cœur de l’activité des sociétés de conseil et de service: Trouver les bons experts lors de la mise en place d’un projet – en particulier pour un projet à coût fixe – peut faire pencher la balance entre gagner ou perdre de l’argent et entre satisfaction du client ou son mécontentement.

Dans cette démarche qualitative et budgétaire, une des plus importantes sociétés européennes de conseil et de services informatiques  avec plus de 80.000 employés a mis en place une application sur la plateforme d’Accès Unifié à l’Information de Sinequa.  La recherche d’expert n’est pas restreinte aux données déclaratives dans les réseaux sociaux d’entreprise ou des données RH, mais prend en compte tous les types de documents tels que des rapports de projets, des publications internes voire des e-mails. En incluant le planning des projets et des agendas des personnes, on peut également trouver des experts qui sont disponibles à un moment donné.

La capacité de constituer de la « bonne » équipe d’experts est non seulement essentielle au lancement d’un projet, mais également en amont,  en répondant à un appel d’offre. En effet, Il est risqué de répondre à un appel d’offres en urgence sans être sûr que l’expertise nécessaire peut être rassemblée au bon moment. Notre client a déjà dû décliner sa participation à des appels d’offres, parce que la société ne voulait pas prendre de tels risques. Après la mise en œuvre de la plateforme Sinequa pour sa recherche d’experts, il est maintenant en mesure de participer plus souvent et en toute confiance.

Comment peut-on calculer le ROI d’un tel projet de recherche d’experts ? ROI = marge nette cumulée de projets supplémentaires gagnés? La société ne le fait pas. Elle considère qu’une entreprise risque d’aller vers sa faillite si elle n’est pas capable de répondre à tous les appels d’offres dans son cœur de métier.  C’est le sens de « on ne peut plus se passer de la technologie UIA ».

*ROI : abréviation de « Return On Investments »

*UIA : Unified Information Access

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ROI Categories in Unified Information Access Projects

The Unified Information Access (UIA) market is a logical evolution of what used to be called the Enterprise Search market. Organisations use search technology in in new and innovative ways to access data of all kinds and present employees, customers and partners with relevant information. Return on investment varies greatly with each new use case, attaining previously unimagined levels.

UIA projects must not just unify and simplify access to data for users and for IT departments, it must deliver relevant information to users, structure it and create adequate information categories.

Looking at customer projects, we can distinguish three different categories of ROI, corresponding to different use cases:

  • “Sand Dune” ROI: Many people (thousands to tens of thousands) save small amounts of time in lots of searches, adding up to impressive amounts of time saved in the course of a year.
  • “Rock” or “Nugget” ROI: A single fruitful searches can save tens of thousands and even hundreds of thousands of Euros.
  • “Beyond ROI: Can’t work anymore without it”: Unified Information Access improves one or more core business processes such that it becomes indispensable to maintain competitiveness.

Of course there are more categories, for example IT landscape optimization, but we will illustrate diversity with these categories.

In all cases, UIA projects tend to move closer to the heart of organisations’ business and towards the centre of their IT systems. This increased business relevance makes it easier to define ROI metrics and to measure them.  Nevertheless, calculations using the data provided by customers and metrics they agree upon result quite often in ROI figures they find utterly surprising! They usually underestimate the overall time spent looking for information and overestimate the cost of UIA projects.

“Sand Dune” ROI

Consider the case of one of the largest European retail banks, as a point in case for the accumulation of many small gains (“sand grains”) to a very large ROI (“sand dune”).  In fact, the time saved by several tens of thousands of employees across about 40 regional organisations adds up to staggering amounts.

If one could add in the time saved by several millions of customers accessing the customer portal of the bank on the Internet, the results would be astronomical. But of course, one cannot multiply working hours of customers by an average personnel cost and add them into the ROI calculations. The benefits provided to customers in terms of more rapid and more relevant answers to their questions may be factored into ROI calculations by considering customer satisfaction indices or reduced churn rates. Gains from reduced churn rates, for example at mobile phone operators, are usually astronomical as well.

Coming back to the “sand grains” and the concrete case of our European retail bank:

ROI calculations have been made using tables originally suggested by Gartner and other analysts, using time savings estimated by the Bank.

Of course, these calculations use a customer’s projective figures, not minutes and seconds actually measured.

“Rock” or “Nugget” ROI

One of our large industrial customers has several search projects going within the group. One of them is concerned with “Technology Search”. Consider a large project aimed at building a new piece of technology. Within a company of more than 350 000 employees distributed over many countries, the chances are that many components of the new technology have already been developed in one of its units.

Take the example of for 3-D rendering component needed in a new project. Information on internally available technologies could be spread across different divisions ranging from Patents via Medical Equipment to Energy Products.

Finding the right technology (or the right expert who can advise on the relevant technology) can save tens of thousands to hundreds of thousands of Euros by avoiding redundant R&D investments – not to speak of the benefits of a shorter time to market.

Beyond ROI: Can’t work anymore without it

Searching for experts is at the heart of the business of consulting and service companies: Finding the right experts when staffing a project – in particular a fixed-price project – may well tip the balance between winning or losing money, and of course between customer satisfaction and dissatisfaction.

One of the largest IT consulting and services companies in Europe with close to 80.000 employees has implemented an application on top of the Sinequa UIA platform in order to find experts required for a given project. Expert search is not restricted to declarative data in enterprise social networks or HR data, but takes into account all kinds of documents like project reports, internal publications and even email. By including project planning data and agendas, one can also find the experts that are available at a given time.

The capacity of assembling the right teams of experts is not only critical when projects are about to start but much earlier: when responding to Requests for Proposal (RFP). Answering an RFP on short notice without being confident that the necessary expertise can be assembled when needed is very risky. Our customer had to renounce participating in RFPs in the past, because the company did not want to take such risks. After implementing an expert search application on the Sinequa UIA platform, it is now able to compete more often and with confidence.

How does one calculate the ROI of such an expert search project? ROI = cumulated net margin of additional projects won? The company does not do that. They argue that you risk going out of business if you can’t answer all relevant RFPs in your line of business. You simply “can’t do without it”.

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Big Data: Marketing Nirvana or the Next Big Bubble to Burst?

Everyone surfs on the Big Data wave, redefining it such that their roles in this new “hot” market are maximized. Some journalists have already started to blacklist press releases on the subject, since they receive too much fanciful nonsense.

That is a pity for the companies that have really something to offer in this market. If you don’t agree that Big Data really defines a market, let us take a simple approach: We talk about enterprises and administrations that have to deal with vast amounts of data that come from very varied sources and in wildly different formats, and flow into their storage space at great speed. This market is addressed by products and services that help these large organizations not just cope with the deluge of data but extract the useful information contained in it.

Some of the players in the Big Data market must feel reminded of Molière’s Monsieur Jourdain who learnt that he had been “speaking in prose” before knowing what prose was: They had been serving the Big Data market before they knew it would be called that.

At Sinequa, we have been dealing with Big Data (in the above sense) for quite some time: Our Unified Information Access solution has been used by large enterprises and administrations to plough through billions of data base records, business transactions, and unstructured data of all sorts, like documents, emails, and social network data. Our semantic analyses and Natural Language Processing have served to make sense of this magma of data, and to create structure where there was none. All this in order to find sense in chaos. The challenge for us was to combine deep analysis with high performance in dealing with big volumes. We have invested a lot of energy – and dare I say, brain power – in our solution to satisfy big customers like Siemens, Crédit Agricole, Mercer or Atos in their quest to extract useful information from their big data volumes, relevant for their employees and customers.

The Grail of the Structured Universe

For many years, IT professionals have been chasing the grail of the “all-structured” enterprise data. This is how engineers were educated: you must structure the world to get a grip on it. If you need to search, you haven’t done your homework. For many of them, it is thus painful to give up on this goal – and on years of work and huge investments – in order to turn to search technology that can cope with the unstructured world much more easily and demanding an order of magnitude less time and money. Thus, search technology has evolved and is now used at the core of Unified Information Access platforms.

It’s not all or nothing

Now let’s not fall into the trap of claiming that Big Data is all about search and our kind of content analytics, just because we have been in Big Data up to our ears long before the people who invented the name. There are many approaches to Big Data and many useful tools and solutions to deal with it. But Unified Information Access platforms and semantic technologies are certainly part of any complete solution set. And our customers benefit from the fact that we have been in Big Data quite some time before the concept entered the hype cycle: Our solutions have matured over time.

Is Big Data a bubble that will burst?

If you link it inseparably to its name, “Big Data”, then it might well disappear. But the very real problems of Big Data sketched above will not go away. Heterogeneous and continuously changing big data volumes will increase rather than diminish.

See also www.sinequa.com/en/page/solutions/big-data.aspx

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