Le Product Lifecycle Management (PLM) est une stratégie clé pour optimiser le développement et la gestion de produits, de l’idée initiale à la fin de vie.

Cet article vous guide à travers tout ce que vous devez savoir sur le PLM :

• sa définition
• ses fonctions clés
• les différences avec d’autres systèmes de gestion
• l’impact des technologies émergentes comme l’IoT

Que vous soyez novice ou déjà familiarisé avec le PLM, découvrez comment renforcer la compétitivité de votre entreprise. 

Qu’est-ce que le PLM (Product Lifecycle Management) ?

Définition : C’est quoi le PLM ?

Le Product Lifecycle Management (PLM) est un processus de gestion stratégique qui permet aux entreprises de suivre et de gérer toutes les étapes du cycle de vie d’un produit.

Cycle de vie d’un produit :

1. 1. idée initiale
   2. conception
   3. fabrication
   4. mise en service
   5. fin de vie du produit

Le PLM vise à centraliser toutes les informations relatives aux produits, à améliorer la collaboration entre les équipes et à optimiser les processus de développement. Contrairement à d’autres systèmes de gestion, le PLM se concentre exclusivement sur les produits et les données associées, ce qui en fait un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives sur le marché.

Les fonctions clés qui rendent le PLM indispensables

Les fonctions du PLM sont multiples et offrent des avantages pratiques à différents niveaux de l’organisation.

Les principales fonctions incluent :

• Gestion des données produit (PDM) : Le PLM sert de dépôt centralisé où toutes les informations sur le produit sont stockées. Cela inclut les modèles CAO, les spécifications techniques, les feuilles de route du projet et les historiques de modifications.

• Collaboration et gestion de projet : Le PLM permet aux équipes de différents services (ingénierie, marketing, production) de travailler de manière plus collaborative. Les modifications peuvent être suivies en temps réel, ce qui minimise les erreurs et améliore la coordination.

• Suivi du cycle de vie : L’une des fonctions les plus puissantes du PLM est la capacité de suivre un produit de sa phase de conception à sa phase de maintenance et même jusqu’à son retrait. Cette fonctionnalité aide les entreprises à comprendre où se situent les points de friction et comment améliorer le processus global.

Pourquoi utiliser un PLM ? Les principaux avantages :

Vous hésitez à mettre en place une stratégie de Product lifecycle management ? Vous pourriez pourtant en tirer de nombreux bénéfices : 

Le PLM est-il essentiel pour les entreprises ?

Les secteurs qui bénéficient le plus du PLM

Le PLM est particulièrement bénéfique dans certains secteurs, notamment :

• Industrie manufacturière : Pour gérer des lignes de produits complexes et suivre chaque étape du développement, de la conception à la production.

• Aérospatiale et défense : Pour assurer la conformité réglementaire stricte et gérer des projets de grande envergure nécessitant une documentation détaillée et une gestion des modifications précises.

• High-tech et électronique : Pour suivre l’évolution rapide des technologies et gérer efficacement le développement et la mise à jour des produits.

PLM vs. autres systèmes de gestion

PLM ou ERP : quelles sont les différences essentielles ?

Bien que le PLM et l’ERP (Enterprise Resource Planning) soient tous deux des systèmes de gestion importants, ils ont des fonctions distinctes : le PLM aide à créer le produit, tandis que l’ERP aide à le produire et à le distribuer.

PLM ou PDM : quand les utiliser et comment les combiner ?

Le PDM (Product Data Management) est souvent une composante du PLM. 

💡 Quand utiliser le PDM seul ?

Pour les entreprises qui n’ont besoin que de gérer des données de conception et des fichiers.

💡 Quand combiner PDM et PLM ?

Pour les entreprises qui souhaitent un suivi complet du cycle de vie du produit, le PLM est la meilleure solution, intégrant le PDM comme composant.

Les étapes pour implémenter un PLM dans votre entreprise

Comment fonctionne le plm ?

Le PLM centralise toutes les données relatives aux produits, permettant aux équipes de les consulter et de les mettre à jour en temps réel. Il suit chaque étape du produit, de la conception à la fabrication, en passant par la maintenance et la fin de vie.

Cette centralisation assure que toutes les informations sont accessibles aux équipes concernées, réduisant ainsi les silos de données et améliorant la communication.

Analyser vos besoins pour un PLM efficace

Pour réussir l’implémentation d’un PLM, il est important de bien analyser vos besoins :

Cartographiez vos processus actuels : Identifiez les forces et les faiblesses des processus de développement actuels.• Définissez des objectifs clairs : Voulez-vous réduire le temps de développement, améliorer la qualité des produits ou faciliter la collaboration ?

Impliquez les parties prenantes : Assurez-vous que toutes les équipes concernées participent à l’analyse des besoins pour garantir que le système répond à leurs attentes.

Les critères à considérer pour choisir la bonne solution PLM

Lorsque vous choisissez un système PLM, prenez en compte :

Stratégies pour intégrer le PLM et former vos équipes

L’intégration réussie du PLM repose sur une bonne préparation et une formation adéquate :

• Formations sur mesure : Proposez des formations adaptées aux différents niveaux d’utilisateurs pour garantir qu’ils comprennent comment utiliser le PLM efficacement.

• Suivi et support continu : Assurez un accompagnement post-implémentation pour répondre aux questions et ajuster les processus si nécessaire.

• Collaboration avec des experts : Travailler avec un consultant spécialisé en PLM peut faciliter l’intégration et garantir que le système est configuré pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Le futur du PLM : tendances et innovations

Comment l’IoT et l’IA transforment le PLM

Les nouvelles technologies, telles que l’IoT (Internet des Objets) et l’intelligence artificielle, transforment la manière dont les entreprises utilisent le PLM.

L’IoT permet de transformer les équipements en produits intelligents et de collecter des données en temps réel sur les produits en utilisation, fournissant ainsi des informations précieuses sur leur performance et leur état.

L’IA, quant à elle, analyse ces données pour proposer des améliorations, anticiper des problèmes et optimiser les processus.

L’IoT comme levier d’amélioration des processus PLM

Comment l’IoT enrichit la gestion du cycle de vie des produits

L’IoT permet aux entreprises de suivre l’utilisation de leurs produits sur le terrain grâce à des capteurs connectés. Ces données offrent une visibilité accrue sur le comportement des produits, aidant à affiner les phases de conception et de développement pour de futures versions.

Par exemple, un fabricant de machines industrielles peut utiliser l’IoT pour surveiller la performance de ses équipements et détecter les signes de défaillance avant qu’une panne ne survienne.

Exemples concrets de l’intégration de l’IoT dans le PLM

Suivi de l’état des machines :

Les capteurs IoT installés sur les équipements permettent de collecter des données sur leur performance, leur température et leur consommation d’énergie. Ces informations sont intégrées dans le PLM pour planifier la maintenance et optimiser les performances.

Maintenance prédictive :

Grâce aux données recueillies par l’IoT, les entreprises peuvent anticiper les pannes et planifier la maintenance avant que des problèmes majeurs ne surviennent. Cela améliore la disponibilité des équipements et réduit les coûts de réparation.

Les bénéfices de l’IoT pour une stratégie PLM optimisée

L’intégration de l’IoT dans le PLM apporte plusieurs avantages :

• Amélioration de la maintenance : La collecte de données en temps réel permet aux équipes de maintenance de réagir plus rapidement et de planifier des interventions plus efficaces.

• Cycle de vie optimisé : Les données collectées aident à comprendre comment les produits sont utilisés, permettant d’améliorer les futures versions et de prolonger leur durée de vie.

• Prise de décision basée sur des données : L’IoT fournit des informations précises sur l’utilisation des équipements qui permettent aux gestionnaires de produits et aux ingénieurs de prendre des décisions éclairées.

Avec l’intégration de technologies comme l’IoT, le PLM devient encore plus puissant, offrant une visibilité en temps réel et des analyses prédictives qui facilitent la prise de décisions basées sur des données concrètes.

Si vous souhaitez aller plus loin et découvrir comment des solutions comme celle proposée par dDruid peuvent simplifier la gestion et l’optimisation de vos projets IoT tout en s’intégrant à des systèmes PLM, nous vous invitons à explorer notre plateforme et nos services.

Vous cherchez comment transformer votre produit en service pour booster votre croissance et fidéliser vos clients ?

Adopter un modèle Product-as-a-Service peut révolutionner votre façon de créer de la valeur. La proposition de valeur reste la même,  mais la façon de la fournir et de la valoriser, et donc la facturer, change, créant ainsi de nouvelles offres pour leurs consommateurs.

Mais réussir cette transition demande une stratégie précise et des étapes claires.

Cet article vous explique comment transformer efficacement un produit en service, sans perdre votre avantage concurrentiel, pour réussir votre transition produit-service et générer des revenus durables. 

La transformation de produits en services est une stratégie commerciale qui gagne en popularité dans l’industrie*. Elle consiste à repenser la manière dont les entreprises offrent de la valeur à leurs clients et créé de nouveaux business models.

(*source : notre étude sur les tendances de l’industrie 2025)

Pourquoi transformer son produit en service ?

Développer un service à partir d’un produit, ou comment booster ses chiffres de vente

De plus en plus de fabricants se tournent vers la servicisation afin de renforcer leur offre et générer de nouveaux revenus, plutôt que de se limiter à la fourniture de produits physiques.

Cette démarche stratégique prend une importance croissante à une époque où le succès commercial repose sur l’innovation des services et la personnalisation. Bien que la proposition de valeur demeure la même, l’accent est mis sur le besoin client auquel l’entreprise, créant ainsi de nouvelles opportunités de génération de revenus.

L’idée d’un business model basé sur l’usage : une réponse à une révolution sociétale

La tendance de consommation qui se répand est un passage de la notion de propriété à celle de l’usage. De plus en plus de consommateurs préfèrent avoir accès à des biens et des services au lieu de les posséder physiquement.

Cela se traduit par une montée en puissance de modèles d’affaires tels que la location, l’abonnement, et le “Product-as-a-Service” chez les fabricants. Cette évolution découle en partie de la recherche de solutions plus économiques, mais elle reflète également un désir croissant de réduire l’empreinte environnementale et de simplifier les modes de vie. 

Les consommateurs apprécient la flexibilité offerte par cette tendance, ainsi que la possibilité d’accéder à un large éventail de produits et de services sans les contraintes de la propriété. Cette transformation de la consommation a des implications profondes pour les entreprises, qui doivent s’adapter en offrant des solutions innovantes basées sur l’accès plutôt que la possession.

En passant d’une proposition basée sur des produits à une approche centrée sur les services, vous ouvrez la possibilité de satisfaire de manière plus complète les besoins fondamentaux de votre clientèle.

La définition du produit-as-a-service

Le “Product-as-a-Service” (Produit en tant que Service) fait référence à un modèle commercial dans lequel un produit physique est transformé en une offre de service complète, souvent livrée sous forme d’abonnement.

Le “Product-as-a-Service” (Produit en tant que Service) fait référence à un modèle commercial dans lequel un produit physique est transformé en une offre de service complète, souvent livrée sous forme d’abonnement.

Le “Product-as-a-Service” peut prendre diverses formes, en fonction du secteur et du produit concerné.

• Par exemple, dans le domaine de la technologie, il peut s’agir de l’abonnement à des logiciels plutôt que de l’achat de licences perpétuelles.

• Dans le secteur manufacturier, cela peut impliquer la location d’équipements industriels avec des services de maintenance inclus.

• Dans le domaine des biens de consommation, il peut s’agir d’abonnements à des services de livraison de produits ou de recharges de produits (par exemple, les capsules de café).

Les avantages du passage de la vente de produit à la vente de services

La création de revenus récurrents

Avantage majeur de cette transformation de modèle économique pour l’entreprise est la création de revenus récurrents pour le fabricant. En proposant des services sous forme d’abonnements ou de contrats, votre entreprise peut compter sur des flux de revenus stables au fil du temps. Cela réduit la dépendance aux ventes ponctuelles de produits et offre une visibilité financière précieuse.

L’agilité de l’offre par rapport aux besoins clients

Contrairement à la production d’équipements, les services peuvent être ajustés rapidement pour répondre aux besoins changeants des clients. Vous avez la flexibilité de personnaliser les offres en fonction des préférences et des retours des clients. Cela garantit que vous fournissez des solutions qui sont toujours en phase avec les attentes du marché.

Une consommation limitée qui répond mieux aux besoins du développement durable

En permettant aux clients d’accéder à des produits plutôt que de les posséder, vous contribuez à réduire la consommation de ressources naturelles et la production de déchets. Cela s’aligne avec les préoccupations environnementales croissantes et peut renforcer l’image de votre entreprise en matière de durabilité.

L’obtention des données d’utilisation

La transition vers les services vous offre la possibilité d’obtenir des données précieuses. Vous pouvez collecter des informations sur les préférences des clients, leur utilisation des services, et toutes autres données pertinentes. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer vos offres, personnaliser davantage vos services, et prendre des décisions commerciales plus éclairées.

L’augmentation de la fidélisation Client 

La création de nouveaux services ou le passage sur un modèle de PaaS renforce le lien entre l’entreprise et son client. La récurrence des paiements d’abonnement crée également un engagement à long terme en entretenant des contacts plus  réguliers, voire continus dans le temps. En répondant au besoin complet de vos clients et en améliorant la qualité de vos produits et services, vous renforcez encore la fidélisation client.  

Exemples réussis de transition produit-service 

Adobe Creative Cloud : Adobe, un leader dans le domaine du logiciel créatif, a effectué une transition remarquable en proposant Adobe Creative Cloud. Auparavant, les clients achetaient des licences perpétuelles pour des produits comme Photoshop et Illustrator.

Adobe a opté pour un modèle d’abonnement mensuel avec Creative Cloud, donnant aux clients accès à l’ensemble de leurs logiciels créatifs, ainsi qu’à des services cloud pour stocker et partager leurs travaux.

Cette transition a permis à Adobe de générer des revenus récurrents stables, d’améliorer la fidélité de la clientèle et de réduire le piratage de logiciels. En même temps, cela a facilité les mises à jour continues et la personnalisation des services en fonction des besoins des utilisateurs.

Tesla : Tesla, le constructeur de véhicules électriques, a démontré comment transformer la possession de voitures en un service. Avec la fonction de conduite autonome améliorée par des mises à jour logicielles, les propriétaires de Tesla ont constaté que leurs véhicules s’amélioraient avec le temps.

L’idée de Tesla est également de proposer des abonnements pour activer certaines fonctionnalités, ce qui permet aux clients de personnaliser leur expérience de conduite en fonction de leurs besoins. 

Cette approche a créé un modèle commercial basé sur la récurrence des paiements, tout en fournissant une agilité pour répondre aux demandes changeantes des automobilistes.

Le point commun qu’on trouve entre les entreprises qui recentrent leur modèle économique vers le service ?

Elles s’appuient sur une plateforme digitale qui leur permet de détecter, construire, et déployer ces nouveaux services. 

Dans ce contexte, la plateforme IoT No Code de dDruid vous permet de remonter les données de vos objets connectés pour créer de nouveaux services innovants pour vos clients.

Comment créer un produit as a service ? Les étapes de la transformation

Analyse des produits et identification des opportunités de service

La première étape consiste à examiner attentivement les produits existants et à identifier les opportunités de service. Voici comment procéder :

• Évaluation des produits existants : Commencez par une analyse approfondie de vos produits actuels. Identifiez les caractéristiques clés, les avantages et les limites de ces produits. Comprenez comment ils sont utilisés par vos clients et quelles sont leurs préférences.

• Identification des points de douleur et des besoins non satisfaits : Identifiez les points de douleur que vos clients rencontrent avec vos produits. Ce sont autant d’opportunités pour créer des services qui résolvent ces problèmes. De plus, recherchez des besoins non satisfaits que vos produits pourraient adresser sous forme de service.

• Analyse de la concurrence : Étudiez comment d’autres entreprises dans votre secteur ont transformé leurs produits en services. Examinez les meilleures pratiques et les modèles qui ont réussi.

• Collecte de données client : Recueillez des informations auprès de vos clients existants. Interrogez-les sur leurs besoins, leurs souhaits et leurs préférences. Les commentaires de la clientèle sont une source précieuse d’informations pour la création de services pertinents.

Développement de nouvelles offres de service

Une fois que vous avez identifié des opportunités de service, vous pouvez passer à l’étape de développement des nouvelles offres de service. Voici comment procéder :

1. Conception des services : Créez des services qui répondent aux besoins et aux préférences de vos clients. Assurez-vous que ces services ajoutent de la valeur à leur expérience.
2. Personnalisation des offres : Offrez des niveaux de personnalisation pour répondre aux besoins variés de votre clientèle. La personnalisation renforce la valeur perçue des services.
3. Définition des tarifs : Établissez une structure de tarification claire pour vos services. Vous pouvez envisager des modèles d’abonnement, de paiement à l’utilisation ou d’autres approches adaptées à votre marché.

Intégration des services dans l’offre globale

L’intégration des services dans votre offre globale est cruciale pour une transition réussie.

Voici comment procéder :

1. Communication claire : Informez vos clients de la transition vers des services et expliquez les avantages qu’ils en retireront. La communication claire est essentielle pour éviter toute confusion.

2. Formation interne et externe : Assurez-vous que votre personnel est formé pour fournir les nouveaux services. Offrez également une formation ou un support à vos clients pour les aider à tirer le meilleur parti de ces services.

3. Suivi et adaptation : Collectez des données et mesurez les résultats de vos services. Utilisez ces informations pour adapter vos offres en fonction des commentaires clients et des tendances du marché. L’adaptation constante est essentielle pour maintenir la pertinence de vos services.

Ne vendez plus seulement un produit, vendez une garantie de performance.

“La puissance de l’IoT magic Builder nous permet de modéliser et de tester très rapidement de nouveaux services chez nos clients. “

Philippe B. , directeur du programme IoT chez Socomec

Créer de la valeur pour l’entreprise

Analyse des impacts financiers et opérationnels

La transition vers des services ajoute une dimension financière stable à votre modèle commercial. Les abonnements et les contrats de service créent des flux de revenus prévisibles, réduisant ainsi la volatilité liée aux ventes ponctuelles de produits. Sur le plan opérationnel, la transformation peut simplifier la maintenance, réduire les coûts liés aux pannes imprévues, et optimiser l’utilisation des ressources.

Diversification des revenus 

En transformant des produits en services, vous diversifiez vos sources de revenus. Les nouvelles sources de revenus sont générées grâce aux services complémentaires. Les abonnements, les contrats de service, les paiements récurrents et les mises à jour sont autant de moyens de création de revenus récurrents.

L’idée est aussi de réduire le risque lié à la dépendance à un seul produit ou marché, ce qui renforce la stabilité financière de l’entreprise. C’est particulièrement important en périodes de turbulences économiques.

Les meilleures idées sont celles qui se concentrent sur les besoins de leurs clients tout au long de la vie du produit. 

En créant ses nouveaux services, l’entreprise développe sa valeur ajoutée, renforce les barrières à l’entrée de nouveaux concurrents et renforce son image de marque.

Prêt à transformer votre produit en service ? Découvrez nos services pour réussir votre transition produit-service.

🔍 Pour aller plus loin :

→ Un exemple de passage du produit au service : le cas Socomec

→ Découvrez notre livre blanc complet sur la servitisation industrielle

→ Approfondissez le sujet des services associés 

L’avènement de la digitalisation a transformé la manière dont les chefs de produit industriels interagissent avec leurs clients. L’experience client est placée au centre des processus d’achat, et la data client est un levier puissant pour comprendre et agir sur cette expérience.

Plus que jamais donc, les données clients sont devenues une ressource précieuse pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives sur le marché, en leur permettant de prendre des décisions éclairées, d’innover et d’améliorer la qualité de leurs produits.

Dans cet article, explorez avec nous comment la data peut être utile à l’industrie dans sa quête pour améliorer l’expérience client : 

1. Collecte de données clients : quels enjeux pour les industriels

1.1 Comprendre ses clients pour améliorer son offre

2. Quelles données collecter ?

3.Comment collecter efficacement les données clients dans l’industrie ?

4. L’IoT : un allié puissant dans la quête de données sur l’expérience client industrielle

5. Passer de la donnée brute à l’action

6. Experience client et servitisation : l’impact des donénes sur l’offre

7. Quels défis surmonter pour obtenir une expérience client data-driven ?

Pourquoi la collecte de données clients est un enjeu majeur pour les industriels ?

Les clients attendent des produits adaptés à leurs besoins et une expérience fluide, qu’ils soient en ligne ou en interaction directe avec les produits et services. Pour les industriels, cela signifie une nécessité : exploiter les données clients pour affiner leur offre et optimiser chaque point de contact.

Sans données, impossible de comprendre réellement les attentes, d’anticiper les demandes ou d’ajuster les processus. Une collecte et une analyse efficaces permettent d’améliorer la satisfaction, de réduire les coûts et de renforcer la compétitivité sur un marché en évolution constante.

La transformation digitale au cœur de l’expérience client industrielle

L’ère du digital a changé la manière dont les entreprises industrielles interagissent avec leurs clients. Aujourd’hui, la collecte de données ne se limite plus aux études de marché ou aux retours clients : elle passe par des applications, des CRM, des équipements connectés.

Grâce à ces outils, il devient possible de suivre l’usage des produits après la vente, d’anticiper les besoins en maintenance ou de proposer des services complémentaires.

La personnalisation dépasse l’environnement en ligne ; elle s’étend également aux points de vente physiques et aux produits, offrant une expérience plus riche et personnalisée aux clients. En fin de compte, cette approche non seulement répond aux attentes des clients mais améliore également l’image de la marque, renforçant ainsi la relation entre l’entreprise et ses clients.

Résultat : une relation plus proactive avec les clients et une amélioration continue de l’expérience qu’ils vivent avec la marque.

Comprendre ses clients finaux pour améliorer l’offre et la satisfaction

Les données clients offrent aux industriels une vision précise des usages, des préférences et des attentes. Elles permettent aux chefs de produit de mieux comprendre les besoins, les préférences et les comportements de leurs clients. Cela se traduit par une personnalisation plus poussée des produits, une innovation ciblée et une amélioration continue de la qualité. Aussi, ces données clients fournissent un aperçu précieux pour anticiper les tendances du marché et adapter les offres en conséquence.

Avec une meilleure connaissance des clients, il devient possible d’anticiper les évolutions du marché et d’ajuster l’offre en conséquence, et d’augmenter le panier panier de ses clients. En intégrant ces données dans la stratégie, une entreprise ne se contente plus de répondre aux attentes : elle les devance.

Quelles données collecter pour une meilleure expérience client industrielle ?

L’amélioration de l’expérience client repose sur une collecte efficace des données. La diversité des données collectée par l’entreprise permet de dresser un portrait complet des clients et de mieux répondre à leurs besoins.

Avec la digitalisation, les entreprises arrivent beaucoup plus facilement à capter toutes sorte de données.

Données comportementales et attentes des clients

Comprendre les attentes et habitudes des clients permet d’adapter les produits et services.

Les types de données à collecter

• Données démographiques : Ces données comprennent des informations de base sur les clients, telles que l’âge, le sexe, la localisation géographique avec le code postal, le niveau de revenu, la profession, etc. Elles aident à segmenter la clientèle en fonction de ses caractéristiques démographiques.

• Données comportementales : Ces données se rapportent au comportement des clients, tel que les achats précédents, les produits consultés, les interactions en ligne, la fréquence d’achat, etc. Elles permettent de comprendre comment les clients interagissent avec les produits et les services.

• Données de localisation : Dans certains cas, la localisation géographique des clients peut être pertinente. Cela peut inclure des données sur les lieux où les produits sont utilisés ou les préférences régionales.

• Données de comportement en ligne : Ces données sont particulièrement pertinentes pour les entreprises ayant une présence en ligne. Elles englobent les interactions sur les sites web, les médias sociaux, les clics, les durées de visite, les taux de conversion, etc.

• L’historique d’achat et les préférences : suivi des commandes, typologies de produits achetés, fréquence des renouvellements.

Données d’usage des équipements et produits

Les équipements industriels deviennent communicants et connectés. Ils génèrent de nombreuses données exploitables grâce à l’IoT, aux capteurs et aux systèmes embarqués.

Ces données permettent d’adapter la maintenance, d’améliorer la fiabilité des produits et de proposer des modèles basés sur l’usage (servitisation).

Les types de données à collecter

• Données d’utilisation des produits : Ces données révèlent comment les clients utilisent les produits ou les équipements industriels. Par exemple, dans le secteur industriel, il peut s’agir de données de performance des machines, de taux d’utilisation, de temps d’arrêt, etc..

• Données environnementales : Dans le secteur industriel, la collecte de données environnementales telles que la consommation d’énergie, les émissions, ou la qualité de l’air peut être cruciale, notamment pour répondre aux préoccupations environnementales.

• Les paramètres de fonctionnement : durée et fréquence d’utilisation, conditions environnementales (température, pression, humidité).

• Les cycles de production et de consommation : permet d’optimiser la maintenance et d’ajuster l’offre.

Données issues des retours SAV et maintenance

Le service après-vente et la maintenance sont des sources précieuses d’amélioration continue. L’analyse de ces données aide à réduire les incidents, améliorer la robustesse des équipements et optimiser la relation client après-vente.

Les types de données à collecter

• Données de rétroaction et d’opinions : Les commentaires, les évaluations, les enquêtes de satisfaction et les rétroactions directes des clients offrent un aperçu précieux de leur expérience et de leurs opinions sur les produits et les services.

• Les motifs des demandes d’intervention : pannes fréquentes, erreurs d’utilisation, défauts de fabrication.

• Les délais de résolution et taux de satisfaction après intervention : indicateurs clés pour mesurer la performance du SAV.

• Les coûts de réparation et les pièces les plus remplacées : permet d’optimiser la gestion des stocks et d’améliorer la conception des équipements.

• Les retours sur la documentation technique et la facilité de maintenance : simplifier l’usage et réduire les besoins d’intervention.

• Les demandes de formation ou d’accompagnement technique : montre les axes d’amélioration pour l’expérience utilisateur.

Comment collecter efficacement les données clients dans l’industrie ?

Une collecte de données efficace repose sur des outils adaptés et une approche structurée. Dans l’industrie, cela implique l’utilisation de capteurs IoT, de logiciels de gestion des interactions client et de processus automatisés pour centraliser et exploiter les informations. Voici les principales méthodes à adopter.

Les méthodes classiques

Plusieurs méthodes de collecte de données sont à la disposition des chefs de produit industriels. Cela inclut des enquêtes, des interviews, l’analyse des réseaux sociaux, les commentaires des clients, l’analyse des données d’achat, etc. Le choix des méthodes dépendra des objectifs spécifiques et des ressources disponibles.

Utiliser le digital pour centraliser et analyser les données

Les plateformes numériques jouent un rôle clé dans la collecte et l’exploitation des informations clients. Pour structurer efficacement les données, les industriels doivent s’appuyer sur :

Les CRM (Customer Relationship Management) : outils permettant d’enregistrer les interactions avec les clients, leurs préférences et leur historique d’achat.

Les ERP (Enterprise Resource Planning) : pour croiser les données clients avec celles de la production et de la logistique.

Les portails clients et applications mobiles : sources directes d’informations via les demandes de support, les avis clients et les configurations personnalisées.

Analyse des médias sociaux : Les plateformes de médias sociaux sont une véritable mine d’informations. L’analyse des médias sociaux permet de suivre les conversations en ligne, de recueillir des commentaires et des réactions, et de détecter les tendances émergentes.

L’enjeu est d’intégrer ces données dans un système unifié, capable de les exploiter en temps réel pour améliorer l’expérience client.

Intégrer des capteurs intelligents pour mieux comprendre l’usage

La fréquence et l’intensité d’usage : utile pour adapter les contrats de maintenance ou proposer des mises à jour logicielles.

Les conditions d’utilisation : compréhension des environnements dans lesquels les produits sont exploités, permettant d’adapter leur conception.

Les interactions avec les interfaces utilisateur : identification des fonctionnalités les plus utilisées et celles qui posent problème.

Grâce à ces données, il devient possible d’ajuster l’offre produit et d’anticiper les besoins en support technique.

Exploiter les équipements connectés et l’IoT

L’Internet des objets (IoT) joue un rôle clé dans la collecte de données industrielles. Les capteurs et objets connectés permettent de recueillir des informations en temps réel sur :

L’état et la performance des équipements : suivi des paramètres comme la température, la pression ou la consommation énergétique.

Les cycles d’utilisation et les périodes de maintenance : identification des moments où les machines nécessitent une intervention.

Les anomalies et alertes de dysfonctionnement : détection précoce des pannes pour une maintenance proactive.

L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive : pour identifier des tendances et proposer des recommandations automatisées.

Ces données permettent d’améliorer la disponibilité des équipements, d’optimiser la production et de proposer des services adaptés aux besoins des clients.

L’IoT au service de la data expérience client industrielle

L’Internet des objets (IoT) est devenu un atout précieux dans la collecte de données clients pour les entreprises industrielles. Des capteurs intelligents intégrés aux produits et aux équipements peuvent collecter des données en temps réel, offrant ainsi un aperçu approfondi de la manière dont les produits sont utilisés. Cette information est essentielle pour améliorer la conception des produits et répondre aux besoins changeants des clients.

Comment les capteurs et objets connectés transforment la relation client ?

L’IoT permet aux industriels de passer d’un modèle réactif à une approche proactive dans la gestion de leurs équipements et services. Les capteurs embarqués collectent des informations précises sur :

Ces données permettent aux entreprises d’anticiper les attentes des clients, d’améliorer la durée de vie des équipements et de proposer des services adaptés à chaque utilisateur.

Les capteurs IoT permettent aussi d’avoir une collecte automatisée de la donnée. Les capteurs IoT intégrés aux produits connectés et aux équipements recueillent automatiquement toute la data, élimine le besoin d’interventions manuelles, réduit les erreurs et assure la fiabilité des données.

Exemples concrets d’industriels exploitant l’IoT pour améliorer l’expérience client

L’IoT peut déjà être utilisé par les industriels pour expérience client.

Quelques cas d’usage :

• Maintenance préventive et prédictive : un fabricant de moteurs industriels intègre des capteurs dans ses équipements pour détecter l’usure des pièces et prévenir les pannes avant qu’elles n’impactent la production.

• Offres basées sur l’usage : des entreprises comme Michelin proposent des modèles de facturation à l’usage (ex. paiement au kilomètre pour les pneus connectés), améliorant ainsi la rentabilité et la transparence pour leurs clients.

• Personnalisation des produits : Les données de l’IoT permettent aux entreprises de comprendre comment leurs clients utilisent leurs produits. Cette connaissance peut être utilisée pour personnaliser davantage les produits en fonction des besoins spécifiques des clients et améliorer l’experience client.

• Amélioration continue : L’IoT facilite la collecte de données de performance sur le terrain. Les entreprises peuvent ainsi identifier des domaines où des améliorations sont nécessaires et concevoir des produits de meilleure qualité.

• Optimisation de la consommation énergétique : certains industriels exploitent les données IoT pour ajuster en temps réel la consommation des équipements et réduire les coûts d’exploitation.

• Suivi en temps réel et assistance intelligente : un fabricant de machines-outils intègre un assistant connecté qui fournit aux opérateurs des recommandations personnalisées basées sur l’analyse des données d’utilisation.

De la donnée brute à l’action : comment valoriser les informations collectées ?

Analyser et structurer les données pour une prise de décision éclairée

Collecter des données ne suffit pas. Sans structure ni analyse, elles restent inutilisables. Pour en tirer des insights exploitables :

• Nettoyez les données : éliminez les doublons, corrigez les erreurs, standardisez les formats.
• Classez par catégories : regroupez les données par typologie (comportement d’achat, historique client, interactions avec le support, etc.).
• Utilisez des outils adaptés : un CRM ou une plateforme de BI (business intelligence) permet d’automatiser le tri et l’analyse.
• Identifiez les indicateurs clés : taux de conversion, satisfaction client, temps de réponse du support… Concentrez-vous sur les métriques utiles à votre stratégie.

L’objectif est simple : rendre les données exploitables rapidement pour prendre de meilleures décisions.

Mettre en place une boucle d’amélioration continue pour optimiser l’expérience client

L’analyse seule ne suffit pas. Pour que les données servent réellement, elles doivent être intégrées dans un cycle d’amélioration continue :

2. 1. Collecte et analyse : rassemblez les informations en temps réel et identifiez les tendances.

3. 2. Ajustements : adaptez les offres, les parcours clients ou les process internes en fonction des insights obtenus.

2. 3. Test et validation : mesurez l’impact des changements grâce à des A/B tests ou des enquêtes clients.

1. 4. Optimisation : ajustez les actions selon les résultats et recommencez le cycle.

Avec ce processus, chaque interaction avec vos clients devient une opportunité d’affiner vos services et d’améliorer leur satisfaction.

Expérience client et servitisation : l’impact des données sur l’offre industrielle

De la vente de produits à la vente de services : un modèle en pleine mutation

L’industrie passe d’un modèle basé sur la vente de produits à un modèle centré sur l’usage et les services. Plutôt que de vendre une machine, une entreprise propose un abonnement incluant maintenance et optimisation, créant ainsi une relation plus durable avec ses clients.

Les données jouent un rôle clé dans cette transition :

• Suivi des usages : compréhension des comportements clients pour adapter les offres.
• Facturation dynamique : paiement à l’usage plutôt qu’un prix fixe.
• Personnalisation : ajustement des services en fonction des besoins réels.

Ce modèle améliore la satisfaction client tout en garantissant des revenus récurrents pour l’entreprise.

La maintenance prédictive grâce aux données IoT et retours SAV

Avec l’essor des capteurs connectés et l’analyse des retours clients, la maintenance évolue. Plutôt que d’intervenir après une panne, les entreprises peuvent la prévenir. En surveillant en continu l’état des équipements, elles détectent des signes de dégradation et interviennent avant qu’un problème ne survienne.

Cette approche réduit les coûts liés aux réparations d’urgence et améliore la satisfaction client. Une entreprise qui mise sur la maintenance prédictive évite les arrêts imprévus, optimise la gestion de ses pièces détachées et limite les interruptions d’activité.

Automatiser le suivi client et les recommandations via l’IA

Les algorithmes et l’IA transforment l’expérience client en rendant les interactions plus fluides et personnalisées. Grâce à l’analyse des données, les entreprises peuvent automatiser une grande partie du suivi et proposer des services mieux adaptés.

Il est possible de fournir aux clients des informations précises sur l’état et l’utilisation de leurs machines, en limitant l’intervention humaine à des actions expertes et valorisantes.

La plateforme IoT magic Builder de dDruid, intègre par exemple des fonctionnalités pour amélioreer la réactivité et l’accompagnement des clients tout en réduisant la charge opérationnelle des équipes support, comme :

• La génération de rapports automatiques : envoi périodique d’analyses de performance et d’indicateurs clés, permettant aux clients de mieux anticiper leurs besoins et d’optimiser leur utilisation des équipements.

• Commentaires intelligents : génération automatique de recommandations basées sur les données des capteurs IoT, alertant sur des usages anormaux, des temps passé au dessus de seuils ou suggérant des actions préventives.

• Historique et suivi en temps réel : accès simplifié aux informations essentielles pour une meilleure prise de décision sans dépendre du service client.

Quels défis surmonter pour obtenir une experience client data-driven ?

La collecte de données clients est importante pour toute entreprise, mais elle ne va pas sans son lot de challenges.

La qualité de la data experience client 

On peut citer en premier lieu la qualité des données qui est un enjeu fort dans ce contexte. Des données inexactes ou obsolètes peuvent fausser les analyses et les décisions commerciales. C’est là qu’interviennent les pratiques de gestion de la qualité des données, qui consistent à surveiller, nettoyer et enrichir régulièrement les données pour garantir leur précision et leur pertinence.

De son côté, la plateforme IoT magic Builder intègre nativement ces fonctionnalités de gestion de le donnée pour assurer l’intégrité de ce capital de l’entreprise. 

La sécurité des données clients

Autre défi primoridal à relever en terme de collecte de données : la sécurité des données, qui est une priorité absolue, car la perte ou la divulgation non autorisée de données clients peut avoir des conséquences graves. Pour surmonter cette problématique, il est essentiel de mettre en place des politiques de sécurité rigoureuses, de chiffrement des données, et de s’assurer que seuls les employés autorisés aient accès aux informations sensibles. De plus, il est impératif de respecter les réglementations en vigueur, telles que le RGPD en Europe, en veillant à obtenir le consentement des clients pour la collecte de leurs données et en garantissant leur droit à la confidentialité.

Le volume de données à analyser

Le dernier défi à relever : l’analyse des données, qui peut également être complexe, en particulier lorsque de grandes quantités de données sont impliquées. Les outils de visualisation des données permettent généralement d‘améliorer la lisibilité des données et d’en tirer toute la valeur pour prendre des décisions éclairées. Si cela ne suffit pas, l’utilisation d’algorithmes avancées peut venir en aide aux analystes. De leur côtés, les algorithmes d’IA sont capables d‘identifier des modèles et des tendances dans les données à une échelle que les analyses manuelles ne pourraient pas égaler. 

La collecte de données clients est une compétence clé pour les chefs de produit industriels à l’ère numérique. Elle leur permet d’innover, de personnaliser leurs produits et d’améliorer la qualité, en fournissant une compréhension approfondie de leurs clients.

Les entreprises qui maîtrisent ces compétences sont mieux positionnées pour rester compétitives et satisfaire les besoins changeants de leur clientèle.

🔍 Pour aller plus loin :

→ Un exemple de passage du produit au service : le cas Socomec

→ Découvrez notre livre blanc complet sur la servitisation industrielle

→ Approfondissez le sujet des services associés 

L’innovation est au cœur de la croissance dans de nombreux secteurs professionnels aujourd’hui. Une des grandes forces novatrices à l’ère de la transformation digitale est la montée en puissance des “objets intelligents”. Ces objets ne sont pas simplement des gadgets high-tech, mais plutôt des innovations technologique qui transforment notre façon de vivre et de travailler.  Plus que des appareils électroniques connectés, ce sont des acteurs actifs dans la révolution numérique, apportant de l’intelligence là où il y avait autrefois de la passivité.

Comprendre les bases : c‘est quoi un produit intelligent ?

Définition de l’objet intelligent

Pour bien comprendre l’impact des objets intelligents sur l’innovation, commençons par définir ce qu’est un “produit intelligent”. Un objet intelligent est un appareil physique doté de capteurs, de logiciels et de connectivité Internet, qui lui permet de collecter et de transmettre des données avec d’autres appareils et systèmes.

💡 A savoir : Les termes “objet connecté” et “objet intelligent” sont souvent utilisés de manière interchangeable. pourtant, leur significations diffèrent légèrement. Les objets connectés sont principalement destinés à collecter et transmettre des données, alors que les objets intelligents peuvent agir et adapter leur comportement.

C’est cette capacité à interagir avec leur environnement et à prendre des décisions en fonction des données recueillies rend ces objets véritablement “intelligents”.

Le rôle de l’intelligence artificielle dans les produits intelligents

Si la base de l’intelligence des objets réside dans des algorithmes, permettant aux appareils de s’adapter à des situations prédéfinie, l’IA (intelligence artificielle) amène les objets connectés dans une nouvelle sphère de l’intelligence. L’IA alimente bon nombre des fonctionnalités avancées des objets intelligents, en permettant aux appareils d’apprendre de leur utilisation. C’est ce qu’on appelle aussi le Machine Learning. Par exemple, un thermostat intelligent peut apprendre les préférences de température d’un utilisateur et ajuster automatiquement le chauffage ou la climatisation pour un confort optimal. 

Quelques exemples concrets d’objets intelligents

Pour donner vie à cette définition, examinons quelques exemples d’objets intelligents qui nous entourent déjà. 

Les thermostats intelligents, comme le Nest de Google, sont un bon exemple d’objets intelligents à usage domestique. Non seulement ils vous permettent de personnaliser vos préférences de température, mais ils apprennent également de vos habitudes pour chauffer ou refroidir votre maison de manière plus efficace, ce qui peut se traduire par des économies d’énergie substantielles.

Un autre exemple remarquable est le réfrigérateur intelligent. Equipé de capteurs voire même de caméras internes, le réfrigérateur intelligent peut surveiller le contenu et la fraîcheur des aliments. Il peut aussi envoyer des alertes pour rappeler les articles à acheter et même suggérer des recettes en fonction des ingrédients disponibles et des goûts de l’utilisateur.

Les objets intelligents ne se limitent pas aux foyers, loin de là. Les Tracteurs Intelligents avec Système d’Auto-Direction sont de plus en plus utilisés dans l’agriculture par exemple. Ces tracteurs sont équipés de capteurs avancés, de systèmes GPS et de technologies d’intelligence artificielle. Ils sont capables d’apprendre à mesure qu’ils travaillent dans les champs : surveiller les conditions du sol et de la culture en temps réel,  ajuster automatiquement sa vitesse, sa profondeur de labourage, et même sa direction pour optimiser le rendement de la récolte. Ces tracteurs intègrent un apprentissage automatique pour s’adapter aux variations des cultures et des conditions de terrain, améliorant ainsi l’efficacité et la productivité agricoles.

Le nouveau marché des produits intelligents

Les objets intelligents ne se limitent pas à des gadgets technologiques. Ils ont émergé comme un marché en plein essor avec un énorme potentiel pour transformer nos vies et nos entreprises. 

L’integration des nouveaux produits dans les systèmes existants

Un des défis majeurs du marché des produits intelligents est l’intégration de ces technologies dans les systèmes et les infrastructures existants. On cherchera à exploiter les avantages de l’Internet des Objets (IoT) tout en minimisant les perturbations.

Certains éléments favorisent l’intégration technologique et garantissent que ces objets fonctionnent de manière transparente dans notre environnement quotidien :

• Mise à jour des infrastructures existantes
• Création de protocoles de communication standardisés
• Mise en place de passerelles ou de connecteurs pour lier divers dispositifs

Le fonctionnement des objets intelligents en tandem avec d’autres systèmes et appareils, ouvre la voie à des applications plus vastes et des avantages synergiques. C’est ce que permet l’IoT magic Builder, la palteforme IoT de dDruid, en s’intégrant à toutes les sources de données. Par exemple, dans le secteur de la santé, les dispositifs médicaux intelligents peuvent être intégrés dans les dossiers médicaux électroniques pour permettre aux médecins d’accéder aux données en temps réel, améliorant ainsi la qualité des soins. 

L’émergence de nouveau business modèles

L’avènement des objets intelligents a également donné naissance à de nouveaux business models et opportunités pour les entreprises. Les produits intelligents ne sont pas seulement des gadgets coûteux, mais des solutions qui créent de la valeur pour les utilisateurs et les fournisseurs.

De plus en plus d’entreprises passent de la simple vente de produits à des modèles basés sur les services. C’est ce que dDruid à mis en place pour la maintenance connectée de Socomec par exemple. Autre exemple, les fabricants de thermostats intelligents ne se contentent pas de vendre des appareils, ils proposent également des services de surveillance à distance et d’optimisation énergétique. Cette approche basée sur les services offre un flux de revenus continu et une relation plus proche avec les clients.

L’économie de l’abonnement est également un modèle commercial en plein essor, où les utilisateurs paient un abonnement mensuel ou annuel pour accéder à des fonctionnalités avancées ou à des mises à jour continues de leurs produits intelligents.

Ces nouveaux business models redéfinissent les interactions entre les entreprises et les consommateurs, et ils créent des opportunités pour l’innovation et la croissance à long terme. Le marché des produits intelligents est en constante évolution, et les entreprises qui savent s’adapter à ces nouvelles réalités peuvent prospérer dans cet environnement en mutation.

Ne vendez plus seulement un produit, vendez une garantie de performance.

“La puissance de l’IoT magic Builder nous permet de modéliser et de tester très rapidement de nouveaux services chez nos clients. “

Philippe B. , directeur du programme IoT chez Socomec

Quels secteurs professionnels bénéficient des objets intelligents ?

Les objets intelligents ont trouvé leur place dans une variété de secteurs professionnels, apportant des avantages significatifs en matière d’efficacité, de qualité et de prise de décision.

Les objets intelligents sont des alliés essentiels pour l’innovation dans la santé, la production et la durabilité environnementale. Leur rôle clé explique l’intérêt croissant des entreprises pour leur développement et leur utilisation dans les sphères professionnelles. Si la sécurité des objets reste un frein important pour les fabricants d’équipement connecté, l’avenir promet encore plus d’innovation, et les opportunités sont infinies. 

🔍 Pour aller plus loin :

→ Un exemple de passage du produit au service : le cas Socomec

→ Découvrez notre livre blanc complet sur la servitisation industrielle

→ Approfondissez le sujet des services associés