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Pourquoi enseigner l'ethnographie aux managers (à l'ère du Big Data) ?

Statistiques ethnographie

Dans les cercles de gestion et au-delà, les entreprises s'empressent d'intégrer, d'adapter et d'exploiter le Big Data dans leurs organisations. Suivant l'exemple d'Amazon, Netflix, Spotify, Zappos et Walmart, les entreprises construisent des solutions de Big Data pour profiler leurs clients et améliorer leur efficacité marketing par des algorithmes de recommandation visant à prévoir ce que les clients sont susceptibles de vouloir acheter à chaque instant. Les écoles de commerce, elles aussi, sont promptes à restructurer leur offre autour de grandes données et d'analyses - il semble que rien de plus ne soit nécessaire. Pourtant, peu de choses sont dites sur le type de compréhension et de réflexivité dont on a besoin lorsqu'on travaille avec des données aussi volumineuses. Nous croyons qu'une leçon importante peut être tirée de la recherche ethnographique, qui devrait être enseignée aux managers obsédés par les grandes données.

Les limites du Big Data

Étonnamment peu de gens parlent des limites potentielles. Tout d'abord, en raison de la soif de données toujours plus nombreuses, il ne semble pas y avoir de limite à la quantité de données qui est suffisante. En même temps, la collecte, le stockage, la mise à jour et la conservation du Big Data sont - bien sûr - extrêmement coûteuses. Pour mémoire, beaucoup ont également affirmé qu'une grande partie de ces données n'est guère utile. Mais comme ils ne savent pas quelles données pourraient être intéressantes ou non, les managers ont décidé de continuer à les recueillir. Dans de nombreux cas, malheureusement, les entreprises n'ont pas les ressources nécessaires pour en tirer des informations significatives.

Deuxièmement, les grandes données reposent sur des pétaoctets de ce que nous appelons des données "décontextualisées", c'est-à-dire des points de données extraits de la situation réelle à partir de laquelle elles ont été produites en premier lieu. Le nombre de « clics » ou de « vues », par exemple, est souvent mesuré et enregistré de près, mais il n'informe pas les managers des contextes immédiats, des humeurs ou des situations dans lesquelles les utilisateurs cliquaient et consultaient le site. Malgré les progrès technologiques, une partie importante de ce contexte restera toujours impossible à mesurer en raison de sa complexité inhérente. C'est pourtant un facteur crucial pour la compréhension et l'explication des comportements étudiés : les actes et les paroles n'ont de sens que dans leur contexte socioculturel immédiat.

Troisièmement, nous soutenons que les données issues du Big Data sont incapables d'aborder les expériences incarnées, sensorielles et affectives. Lorsque l'on cherche à mesurer une émotion, par exemple, les données Big Data peuvent seulement espérer mesurer les réactions physiologiques des personnes capturées par des capteurs (tension musculaire, sueur, fréquence cardiaque, cerveau, etc.), mais pas les états émotionnels aigus et significatifs que vivent les gens. Lorsqu'ils analysent les tweets pour déterminer les émotions des gens, les data analystes s'accordent à dire qu'ils ne pouvaient pas s'attaquer eux-mêmes aux émotions, mais seulement à des traces de leur narration. Il s'agit d'une mise en garde cruciale, car les dimensions sensorielles sont essentielles pour favoriser la compréhension des expériences vécues par les gens.

Enfin, on peut dire sans risque de se tromper que les données Big Data seules ne sont pas utiles pour développer une compréhension « profonde ». Ces données Big Data que les scientifiques peuvent découvrir sont des corrélations entre les variables (ce qui est ou ce qui se produit), et non une causalité (pourquoi et comment cela se produit). Par conséquent, les données Big Data sont un outil intéressant et utile, mais elles ne devraient pas être le seul sujet d'attention. C'est pourquoi nous suggérons d'examiner la pensée et la recherche ethnographiques comme antidote potentiel à l'obsession des grandes données.

Avantages de l'ethnographie pour les managers

Alors que l’analyse de données Big Data est rapidement intégrée au programme de la plupart des écoles de commerce, les méthodes ethnographiques restent souvent réservées aux départements de sciences sociales des universités, malgré leur pertinence pour comprendre le comportement des consommateurs, l'expérience du service, la marque et la stratégie.

Tout d'abord, l'ethnographie consiste à recueillir des données approfondies sur les expériences et les situations vécues. L'anthropologue Clifford Geertz a décrit ce type de données comme des « descriptions épaisses » : des réflexions profondes et à long terme sur les expériences vécues par les gens. Expert de la culture et des rituels balinais, Geertz a élaboré ses réflexions sur l'observation directe des participants avec l'idée que l'ethnographe doit vivre les mêmes expériences que les personnes étudiées. Ainsi, il s'engage à découvrir et à partager une sensibilité phénoménologique et une compréhension commune - d'une certaine manière, dans sa tentative d'entrer dans la peau des autres. La méthode est un élément fondamental de l'anthropologie et de la sociologie depuis plus de cent ans, mais elle gagne en acuité et en pertinence dans la compréhension de la société et des marchés d'aujourd'hui, qui évoluent à un rythme rapide.

Deuxièmement, l'ethnographie insiste sur la réflexivité. Cela signifie que l'ethnographe cherche à remettre en question ses propres idées préconçues sur les phénomènes étudiés - une sorte de désapprentissage sur « ce que l'on pense savoir » est donc nécessaire. Cela signifie aussi que l'ethnographe est attentif à la façon dont il participe à façonner les réalités étudiées : le type de questions posées et le pouvoir exercé sur les personnes étudiées. En pratique, cela signifie qu'il faut faire preuve de sensibilité pour s'assurer que les gens partagent effectivement leurs points de vue, leurs expériences et leurs récits uniques. On apprend aux ethnographes à se méfier de ce qu'ils considèrent comme un comportement « naturel », « normal » et « objectif ». L'ethnographie peut donc aider les managers à favoriser la réflexion sur les « limites » de leur propre expérience et à être attentifs aux différences et à la multiplicité des compréhensions et des vérités.

Troisièmement, l'ethnographie cherche à comprendre en profondeur le contexte situationnel. L'objectif est de découvrir les processus sociaux qui aident à expliquer les raisons pour lesquelles les gens sont liés ou susceptibles d'agir comme ils le font. En 2013, Netflix a travaillé avec l'anthropologue Grant McCracken pour comprendre le phénomène émergent du streaming vidéo en ligne. Le travail ethnographique de McCracken a révélé la signification et l'importance de la « surveillance des excès de consommation » pour les consommateurs contemporains. Pour lui, notre « style de vie numérique, où le récit est souvent réduit à des morsures, 140 conversations ou images de personnages, nous donne envie d'une longue narration de contes ». McCracken a constaté que 73 % des consommateurs se sentent bien à l'idée de regarder plusieurs séries ou films à la fois. Ce type d'analyse a en effet été fructueux pour Netflix pour mieux servir ses clients.

Quatrièmement, en contraste radical avec les grandes approches de données, l'ethnographie s'intéresse à la construction de « données et connaissances incarnées ». En d'autres termes, la construction de comptes rendus analytiques produits par nos propres corps (par la vue, la perception, le toucher, l'ouïe, le goût) - sur la vie. L'ethnographie est particulièrement sensible aux aspects multisensoriels des expériences des gens. Une atmosphère excitante ou relaxante lors d'un concert ou d'un service ne peut être ressentie que dans notre corps. Nous soutenons qu'une telle vivacité et un tel flux vivant d'expériences ne peuvent pas être capturés par des descriptions de données Big Data qui sont comme « mortes », découpées de leur contexte et résumées dans des graphiques ou des représentations statiques.

Vers l'enseignement d'un état d'esprit réflexif

Les points ci-dessus soulignent un fait crucial : pour produire des connaissances et des aperçus sur le comportement humain, nous pouvons avoir besoin de plus que des données issues du Big Data. L'ethnographie exige un esprit curieux et réflexif qui est ouvert à explorer de nouvelles compréhensions et perspectives, remettant en question les hypothèses et les normes considérées comme acquises. Il insiste également sur un principe économique : nous devons recueillir de nouvelles données jusqu'à ce qu'un « point de saturation » soit atteint - lorsque la collecte de nouvelles données ne permet pas d'en savoir plus.

Nous soutenons que l'enseignement de la pensée ethnographique aux managers est aujourd’hui plus que jamais décisive. Le monde change à une vitesse fulgurante, les systèmes informatiques produisent un flot de données et il n'y a que peu de temps pour prendre des décisions. L'état d'esprit ethnographique oblige les managers à :

- réfléchir en permanence sur les « bonnes » questions et perspectives qu'ils peuvent adopter,
- l'observation des participants à l'exercice, qui peut être un atout « tout au long de la vie »,
- analyser d'un œil critique les types de preuves empiriques apparemment « objectives » qui leur sont offertes (aussi volumineuses soient-elles),
- s'éloignent de quelques pas sains de l'océan de données dans lesquelles ils peuvent facilement se noyer.

Recommandations pour les entreprises

Comme nous l'avons souligné plus haut, les entreprises qui souhaitent favoriser une réflexion ethnographique afin de rééquilibrer la balance avec le Big Data, il est crucial d'établir des processus dans lesquels les managers sont régulièrement exposés à l'expérience directe de leurs clients - et en particulier différentes expériences incarnées et sensorielles utilisant les produits de l'entreprise dans leur environnement habituel.

Comme dans le cas de Netflix, cela signifierait que les managers passeraient du temps avec différents types de clients (jeunes, vieux, couples, classes sociales différentes, etc.) lorsqu'ils se lancent ou se préparent à regarder des épisodes de contenu en continu. Ce faisant, ils pourraient mieux apprendre et ressentir l'expérience du point de vue de différents téléspectateurs, évaluer les types de routines, mais aussi les frustrations et les obstacles communs que l'expérience comporte. Quels sont les rituels et les négociations dans lesquels les clients s'engagent lors de la mise en place du spectacle désiré ? Quels types d'ambiances et d'agencements matériels cherchent-ils à créer pour rendre la nuit parfaite ? Comment se livrent-ils à l'acte de regarder, mais aussi de socialiser ? Ces aspects sont cruciaux pour comprendre comment un produit s'intègre dans la vie des gens.

De même, les managers devraient être régulièrement exposés à des clients qui n'utilisent pas les produits de leur entreprise, même s'ils le pourraient. Ces informations ne sont pas non plus enregistrées dans les grands systèmes de données. La raison pour laquelle certains clients ne cherchent pas à intégrer de nouvelles routines dans leur vie - ou à les quitter peu après leur adoption initiale - est une question de compréhension de la complexité de leurs routines existantes et dominantes. L'observation de ces routines permet ainsi aux entreprises de suivre l'évolution progressive des modes de vie dans la société au sens large.

Note de l’auteur : L’article est adapté d'une version antérieure intitulée Why teach ethnography to manager in the big data era, et publiée sur le site The Conversation.