Formations Web Ecommerce

Les objectifs de la formation :

• Comprendre les opportunités et les applications de l’internet des objets pour l’entreprise
• Anticiper les nouvelles formes de concurrences digitales

A l’issue de cette formation, les participants seront capables :

• Définir une stratégie data + objets connectés pour leur entreprise

Publics :

• des décideurs métiers ou marketing
• Cette formation ne nécessite pas de connaissances techniques ou informatique particulières

Méthodes :

• De nombreuses études de cas réelles de projets « internet des objets » issus d’entreprises de toutes tailles

Documentation :

• La documentation associée à cette formation sera remise en fin de session.

Évaluation :

Une attestation de formation est délivrée à chaque participant à l’issue du module.

Démarche qualité :

Dans le cadre de notre démarche qualité, toutes nos formations font l’objet d’une évaluation détaillée par les participants de la fin de la formation:

• Statistiques N/A (nombre de formation non significatif)

Programme :

Premier jour

Les enjeux de transformation digitale par les objets connectés & les données

• Transformer un objet le transforme …et transforme la relation client & votre business model
• Faut-il utiliser les objets connectés existants ou créer un objet sous sa marque ?

• Exploiter les données des objets connectés existants pour créer de nouveaux services ?

• Étude de cas : Nike & l’écosystème digital du sport

L’internet des objets industriels

• Les implications sur la supply chain
• M2M : La communication « Machine to Machine » ou M2H « Machine to Human »
• Les machines écoutent, parlent & écrivent comme les humains
• Quel impact sur le business model des industriels ?
• Étude de cas : La maintenance prédictive et l’impression 3D pour l’entretien machine d’un sous-marin
• Étude de cas : Narrative Science & McDonald’s

L’internet des objets connectés grands publics

• La maintenance prédictive des objets connectés : savoir prévoir les pannes de vos produits
• La prédiction du taux d’attrition ("churn") pour favoriser la rétention des consommateurs
• La relation des consommateurs avec les objets connectés : Le lapin Nabaztag et l’autorité parentale
• Étude de cas : Hewlett Packard ré-invente son mode de facturation & la qualité de service client
• Étude de cas : Le bouton Darty améliore la relation client
• Étude de XEE : La voiture connectée réinvente la conduite, l’assurance, la chaine de secours santé

L’internet des données « smart data »

• La création de nouveaux services à partir des données
• Comment valoriser ses données / quelle est la valeur / le potentiel des données ?
• Étude de cas : La fenêtre connectée + Données atmosphériques & météo

Les réseaux de transmission de données
 

• Panorama des différents réseaux pour objets connectés : Sigfox, Lora, RHF

Deuxième jour

Concevoir un objet connecté : Principales étapes & pièges

• Présentation de la Cité de l’objet connecté (vidéo) à Angers : une mini-usine française
• Etapes de l’idée à la fabrication
• L’évolution automatique (mise à jour & upgrades) des objets connectés grand public
• La relation avec les utilisateurs ne fait que commencer lors de l’achat de vos objets connectés
• Eloge de la simplicité, rendre les objets intuitifs
• Design & Simplicité : 7 pièges à éviter, 7 règles à suivre pour concevoir un objet acceptable
• Etude de cas : Amazon Echo, le contrôle par la voix à distance à tout instant
• Etude de cas : Amazon Dash, le supermarché entre dans votre domicile
• Etude de cas : Nokia - Withings Activité, quand l’objet connecté devient invisible à notre poignet

Les aspects juridiques

• Les données identifiantes et à caractère personnel.
• L’évolution du cadre légal européen, CNIL, G29
• Loi & Jurisprudences sur la propriété industrielle, informatique et liberté (CNIL)
• Les règles éthiques / bonne conduite
• La sécurité des données

Analyse de cas concrets dans le secteur automobile

• Les données automobiles – Le cas du boitier connecté XEE
• Le  modèle « Pay as you drive » : Les nouveaux services de facturation à la consommation
• L’analyse vidéo en temps réel pour la détection de piétons (vidéo) par machine learning