« Informations, Incertitudes, Hypothèses, Décisions : l’humain au cœur des processus » (Le Renseignement Humain à l’Ère Numérique, @terryzim)

Chapitre de l’ouvrage collectif « Le Renseignement Humain à l’Ère Numérique » coordonné par Terry Zimmer – Editions VA Presse, 2018

Trouver de l’information n’est plus aujourd’hui un défi mais un problème que nous tentons de résoudre par de plus en plus d’outils logiciels qui tentent de représenter la complexité et l’interconnexion entre les données et les humains. Mais plus nous entrons de données dans un logiciel de cartographie relationnelle ou de Big Data, plus les représentations elles-mêmes deviennent complexes à appréhender pour l’humain. L’objectif à atteindre n’est pas de représenter un réseau de personnes sur LinkedIn, Facebook ou Twitter mais d’en tirer des conclusions afin de prendre des décisions : quels sont les réseaux à surveiller si l’on parle d’anti-terrorisme ou quels sont les réseaux de coopération scientifique si l’on parle de veille technologique. La décision à prendre est alors d’engager des moyens de recherche pour contrecarrer ou se différencier de ses adversaires ou concurrents. A ce jour les décisions sont prises par des humains.

Contraintes internes et externes

Compte tenu de la masse de données à traiter, les dizaines de millions d’utilisateurs des réseaux sociaux et leurs interconnexions, la majeure partie des moyens est concentrée sur la collecte et le traitement, pas l’analyse, souvent confondue avec l’exploitation initiale consistant justement à représenter ces réseaux. Si l’on considère cet exemple, ou celui consistant à représenter un réseau d’inventeurs/chercheurs à partir des bases de données brevets/scientifiques (gratuites et structurées), la fait de savoir que A est connecté à B, M ou Y n’est pas en soi une réponse mais un nouveau problème car il faut vérifier tous les liens, pour en conclure que A et M sont de « connivence » ou pas. Dans la représentation classique du « cycle du renseignement », il s’agit d’une relance de la recherche initiale, demandant du temps et parfois des moyens supplémentaires, les vérifications étant réalisées par des humains.

En effet, toujours dans notre exemple, le fait que A et M soient connectés n’est pas une information qualifiée. La source en elle-même est sûre : la base de données des relations de LinkedIn est fiable d’un point de vue technique. Mais l’information n’est pas vérifiée : on peut douter du fait que les utilisateurs qui ont plusieurs milliers de relation les connaissent tous personnellement et travaillent avec eux professionnellement. Il y a donc une incertitude qui ne permet pas de valider l’hypothèse « A et M sont de connivence ». Et à moins de vérifier directement qu’ils le sont, le doute persistera, d’où la question de l’engagement de nouveaux moyens. On passe ainsi d’une phase simple de collecte en sources ouvertes à une phase de gestion financière et de recherche humaine. Or admettons que le collecteur n’ait pas prévu dans sa planification de projet un budget pour ces phases supplémentaires qui demandent l’intervention d’opérateurs humains.

Quel est l’intérêt de savoir que A et M sont effectivement en contact ? On pourrait émettre plusieurs hypothèses : A et M sont de simples relations d’affaires, fournisseur/client par exemple ; ils se sont croisés à une conférence et veulent rester en contact ; A est cadre d’une entreprise qui veut répondre à un appel d’offres dont M est responsable. Ces hypothèses sont en elles-mêmes valables mais est-ce cela que nous cherchions à vérifier ? Non car la demande initiale de la recherche était : « mon concurrent, chez qui travaille A, va tenter d’influencer l’appel d’offres public, dans tel pays, dont M est responsable, car il le connaît », l’hypothèse sous-jacente étant de vérifier que M est corrompu. Si tel est le cas il faudra prendre une décision : dénoncer la collusion, se retirer du marché, adapter sa réponse à l’appel d’offres. Cette phase est au-delà des capacités des logiciels car il ne s’agit pas de facteurs chiffrables mais d’une décision stratégique.

Les hypothèses effectives de travail sont alors : Est-ce que la corruption est fréquente dans le pays désigné ? Est-ce qu’il y a déjà eu des soupçons de corruption sur A et M, ainsi que leurs entreprises et administrations respectives ? Est-ce qu’il y a d’autres décideurs, ou facteurs de décisions, permettant de contourner ce problème ? Le travail de réponse à un appel d’offres technique, par exemple visant à fournir et exploiter une centrale nucléaire ou développer et exploiter un métro, est important : il s’agit à nouveau d’une décision de gestion humaine et financière. Or si la réponse effective dépend de la relation A/M, A ayant par exemple rédigé l’appel d’offres afin de favoriser le choix du produit de son entreprise. La décision peut être de ne pas répondre – gain de temps et investissement moindre – afin également de ne pas révéler les caractéristiques technique et financière de votre offre, ce qui est parfois le cas : on parle alors de fuites d’informations organisées par des humains.

L’objectif de la recherche n’est donc pas réellement de reconstituer les réseaux d’une personne mais d’apporter une information élaborée, un renseignement, au décideur en charge de l’appel d’offres dans votre entreprise. L’autre dimension à prendre en compte, après la collecte « technique » – l’interprétation « visuelle » et la validation « humaine » est le temps. Votre entreprise a trois mois pour déposer son offre ce qui implique une rétro-planification, imposée : finalisation du dossier technique et financier deux semaines avant la fin du délai pour validation par le conseil de direction, et lancement du travail d’équipe ad-hoc (une dizaine de personnes) deux mois avant cette date car ses membres sont répartis sur trois sites (France plus pays visé) et quatre services (R&D, production, finance et direction). En résumé vous avez deux semaines pour valider la relation A et M, la coordination entre des personnes différentes étant la clé.

Si l’identification de la relation possible entre A et M, et sa validation, mettent trois semaines ou un mois pour être obtenues, on est « en retard » mais encore à temps pour prendre la décision sur la présentation du dossier d’appel d’offres. S’il faut trois mois, on est en dehors de la cible. Il en va de même pour la validation industrielle ou légale d’un partenaire étranger : se rendre compte six mois après avoir signé un contrat avec lui qu’il n’est pas « pertinent » peut avoir des conséquences sur le projet local pour lequel il a été sélectionné voire présente un risque si sa réputation est mauvaise dans les circuits de décision du pays visé. Il en va toujours de même si les études préparatoires au lancement d’un produit sur un marché arrivent trop tard pour stopper la production. La coordination des fonctions recherche/analyse et financement/production est essentielle car les cycles de chacun sont différents même si les contraintes pratiques ou financières peuvent être les mêmes.

Compréhension de l’environnement

Bien entendu les solutions existent : veille technologique et commerciale permanente ; équipe d’analyse dédiée pour les marchés et la concurrence ; mise en place de processus d’identification/validation des partenaires et circuits de décisions ; validation des projets et des produits en fonction de ces étapes ; maîtrise des outils d’analyse de l’environnement (dossiers pays, concurrents, décideurs mis à jour). Cela nécessite un investissement en formation et en technologies. Les méthodes d’analyse sont également connues mais pas systématiquement mises en œuvre : les matrices « classiques » (5 forces de Porter, PESTEL ou SWOT) ; les outils de cartographie (basées sur le Data Mining ou sur la qualification humaine des relations) ; les outils de simulation stratégique pour jouer différentes décisions (« War Games », analyse par scénario). Toutes ces tâches ne peuvent être réalisées que par des humains, même si des automatisations existent.

Si les premières méthodes sont enseignées dans les écoles de commerce ou d’ingénieur, la mise en œuvre d’une cartographie et la simulation se limitent souvent au brainstorming à base de cartes heuristiques. En tenant compte de certaines contraintes légales, il est possible de mettre en place une base de données sur ses concurrents et leurs produits (permettant de réaliser des benchmarks) ou leurs partenaires : comme nous l’avons déjà indiqué le choix d’un partenaire peut être lourd de conséquence. Par exemple dans les pays du Moyen Orient ou d’Europe de l’Est leur nombre est limité et ils ont souvent au-delà de leurs activités industrielles un rôle politique. Il ne s’agit plus d’une simple analyse de marché mais d’une compréhension parfois poussée des réseaux d’influence et des options politiques à venir ou passées, de même que des choix diplomatiques du pays. Le relationnel existant entre décideurs est difficilement quantifiable par une machine.

Des pays comme l’Inde sont en même temps suffisamment ouverts économiquement et diplomatiquement pour avoir des relations avec des pays antagonistes comme la Russie et les Etats Unis, le Japon et la Chine ou l’Iran et Israël. La taille du pays n’est pas un critère même si elle peut limiter les options comme en Chine (i) ou au Qatar et en Arabie Saoudite. On passe donc de la veille concurrentielle à l’analyse politique pour un suivi de dynamiques qui n’ont rien à voir avec le secteur industriel visé. Mais quelques soient les outils et méthodes utilisés on est toujours confrontés à des contraintes internes ou externes : les entreprises ont des cycles courts de 3, 6 ou 12 mois pour les décisions de gestion régulières et des cycles longs de 2, 3 ou 5 ans pour les décisions liées aux actionnaires et donc souvent au renouvellement des équipes de direction. Ce changement aboutit souvent à la réorganisation des équipes qui aboutit également à une désorganisation des processus.

Les incertitudes liées aux évolutions du management, de l’environnement et des concurrents s’opposent à la nécessité de prendre des décisions constamment, à la stratégie parfois réduite à la rentabilité seule et aux processus d’analyse asynchrones avec la vie de l’entreprise. Construire une équipe de veille/analyse peut prendre plusieurs mois voire années à la condition d’avoir les personnes formées, les outils adaptés et les moyens nécessaires dans la durée sans « horizon » à 2 ou 3 ans. Cette opposition entre les cycles et les processus conduit parfois les décideurs à agir de façon instinctive (ii), sans tenir compte d’informations pourtant disponibles et analysées, ou en fonction de critères financiers. Il ne s’agit pas de critiquer le concept de rentabilité, sans lequel une entreprise ne peut survivre, ou de nier la capacité de certains managers à agir en temps contraint. C’est un fait mais décider sans tenir compte de l’analyse de l’environnement est source d’échecs.

Le paradoxe réside bien dans la disponibilité des informations, ou la capacité à les intégrer aux processus, et leur non utilisation pour prendre des décisions. Cela pourrait s’expliquer par les différences « culturelles » entre formations à la recherche/analyse et celles à la gestion/direction. De fait même si les « business cases » font partie intégrante des formations en écoles de management, il s’agit d’identifier la meilleure solution en tenant compte, celle-ci étant connue en tenant compte de critères quantifiables, dans la situation présentée et non pas toutes les solutions afin de les évaluer et voir si une autre solution aurait pu être meilleure selon certains critères. Pour prendre une décision il ne faut pas hésiter trop longtemps, l’incertitude permanente n’étant pas un critère quantifiable puisqu’il représente un risque potentiel dans la gestion régulière (iii). Les décideurs ont des formations initiales et des profils psychologiques tendant à exclure les incertitudes (iv).

Par exemple, « l’analyse par hypothèses concurrentes » (v) illustre bien ces problématiques : créée par un analyste de la CIA, elle est faite pour invalider des hypothèses afin de garder les plus « plausibles ». Issue de la « culture » du renseignement elle donne à l’échelon hiérarchique un tableau synthétique et chiffré pour qu’il l’exploite à des fins de décision. Comme d’autres méthodes, elle représente une situation mais sans donner de réponse. Elle nécessite de plus de nombreuses vérifications car l’analyste doit vérifier en quoi les informations collectées valident ou invalident les hypothèses présentées. La génération d’hypothèses elle-même est une incertitude car elle dépend de la capacité des analystes à les imaginer (vi). Et même si elle a été conçue pour éviter les « biais cognitifs » (vii) elle est dépendante d’un certain « conformisme » (viii) de ses utilisateurs tant la culture interne des entreprises est souvent « homogène », par un recrutement issu de la même école (ix).

L’information élaborée vient parfois remettre en question une décision « logique » de gestion : ne pas travailler avec tel ou tel partenaire ou ne pas répondre à un appel d’offres truqué revient à ne pas atteindre l’objectif de chiffre d’affaires de l’année et même si le risque légal est identifié le décideur à l’origine du contact ou du projet peut vouloir ne pas en tenir compte. Dans ce genre de cas le cadre légal vient d’évoluer ajoutant une contrainte externe à la décision en déportant la responsabilité de l’(in)décision non plus sur l’analyste mais sur le dirigeant (x). Or dans une étude sur la manière dont les managers utilisent leur temps, le chercheur canadien Henry Mintzbeg a constaté qu’ils consacraient en moyenne neuf minute à chaque sujet méritant décision (xi) : « leur emploi du temps est si morcelé, ils subissent une telle pression de l’immédiat et du superficiel qu’ils sont obligés de raisonner à court terme ».

Neuf minutes : si l’information qui leur donnée n’est pas synthétiser à l’extrême, comment peuvent-ils en tenir compte pour prendre une décision ? Nous l’avons vu tout au long du cycle, l’humain est au cœur des processus : c’est lui collecte l’information, programme les logiciels pour l’interpréter, l’analyse par souvent les mêmes voire uniques méthodes enseignées, rédige des synthèses pour sa hiérarchie et prend des décisions. Les logiciels n’exploitent que les informations que nous entrons : si celles-ci sont incomplètes voire erronées, le résultat sera incomplet et erroné. Nous manquons structurellement de temps pour exploiter toutes les sources et mettre en œuvre toutes les méthodes d’analyse, elles même souvent issues d’un contexte ou milieu spécifique : une méthode financière peut-elle s’appliquer à l’armée et une méthode militaire peut-elle s’appliquer à une entreprise. Dans certains cas comme les « War Games » ou PESTEL, les transpositions sont utiles et instructives.

Mais à nouveau l’adaptation, la collecte des données nécessaires et l’utilisation va prendre du temps. Au-delà, la seule manière de rapprocher les rythmes de décision et d’analyse est d’en systématiser la formation pour les managers et la mise en œuvre à tous les niveaux (xii). Les outils logiciels sont là pour pallier le facteur temps, même s’ils génèrent de nouvelles contraintes, voire bientôt la décision elle-même si l’on considère les avancées dans le domaine des « intelligences artificielles » (xiii). La seule période où nous aurions du temps pour intégrer de nouvelles méthodes c’est en formation : or ici aussi le temps est devenu un facteur critique avec de nombreuses matières différentes et travaux à restituer. Afin de répondre à des processus complexes, les formations se spécialisent en excluant de fait l’interdisciplinarité. Il en résulte que « le manager qui ne voudrait décider qu’en totale connaissance de cause ne déciderait jamais » (xiv), antithèse de tout le travail de recherche/analyse !

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Références

i La Chine malgré sa taille est un pays où même si plusieurs réseaux existent le Parti Communiste, qui a plusieurs dizaines de millions de membres, contrôle tous les niveaux économiques et sociaux.

ii « Ils se croyaient les meilleurs : histoire des grandes erreurs de management », Christine Kerdellant, 2017, page 17.

iii Les risques « hors tableur » dans « Intelligence économique, décision stratégique et analyse de l’environnement incertain: l’analyse des hypothèses concurrentes », Philippe Silberzahn, blog personnel, 1er Mars 2012

iv « Myers-Briggs Type Indicator – Decision-Making Style Report », https://www.cpp.com/pdfs/smp261190.pdf

v « Analysis of Competing Hypotheses », Richards J. Heuer- https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/csi-publications/books-and-monographs/psychology-of-intelligence-analysis/art11.html

vi Silberzahn 2012

vii « Psychology of Intelligence Analysis », Richards J. Heuer, Center for the Study of Intelligence, https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/csi-publications/books-and-monographs/psychology-of-intelligence-analysis/PsychofIntelNew.pdf

viii « Établir une culture d’entreprise : les pour / les contre », http://www.dynamique-mag.com/article/etablir-culture-entreprise-pour-contre.8576

ix Il y a des entreprises à culture ingénieur, financier, commercial, communiquant avec, à partir des niveaux hiérarchiques supérieurs, un recrutement parmi le réseau dont on est issu.

x Loi Sapin II du 9 décembre 2016 relative à la transparence, à la lutte contre la corruption et à la modernisation de la vie économique

xi Kerdellant 2017

xii « Pourquoi il faut renforcer l’enseignement de l’analyse stratégique en France », Pierre Memheld, 21 Décembre 2016, https://theconversation.com/pourquoi-il-faut-renforcer-lenseignement-de-lanalyse-strategique-en-france-70569

xiii « Intelligence Artificielle : Vers de meilleures décisions humaines, avec ou sans humain ? » – https://comarketing-news.fr/intelligence-artificielle-vers-de-meilleures-decisions-humaines-avec-ou-sans-humain/ – 9 Janvier 2017

xiv Kerdellant 2017

Loi Sapin II : impacts organisationnels et informationnels des dispositifs anticorruption

Pierre Memheld, Université de Strasbourg

Les sociétés souhaitant s’internationaliser sont confrontées à différents types de risques : instabilités internes, concurrence abusive, espionnage économique… mais aussi parfois la corruption.

Ces risques peuvent parfois s’agencer dans un cas ultime où la société « visée » n’aura pas toujours les mêmes moyens d’action ou d’influence que ses concurrents. Actuellement, l’accroissement du risque « corruption » représente un décalage de compétitivité tant les lois varient d’un pays à l’autre, ce qui crée un nouveau défi. La bonne gouvernance interne, ainsi que l’audit des activités, et les « due diligence », méthodes associées au concept de conformité (compliance en anglais) sont de nouvelles façons de se prémunir contre ces menaces.

Des procédures anticorruption

La France va mettre en œuvre, dans le cadre de la loi Sapin II, votée à l’Assemblée nationale le 8 novembre dernier, de nouvelles dispositions anticorruption. Cette loi va créer l’obligation, pour toutes les entreprises réalisant plus de 100 millions d’Euros de chiffre d’affaires, et ayant au moins 500 salariés, de mettre en place des procédures anticorruption impliquant le développement d’un système d’information interne et externe.

Citation de Robert Reich.
Democracy Chronicles/Flickr, CC BY

Jusqu’à présent, les entreprises françaises pouvaient suivre les recommandations de l’OCDE à ce sujet, devaient suivre les obligations existantes dans certains pays, mais elles avaient généralement la possibilité de ne rien faire pour prévenir le risque corruptif ou criminel même si elles y étaient souvent exposée dans le cadre de leurs activités à l’international. Si un des principaux points de la loi est la création d’une Agence Française Anticorruption, elle aura également des impacts importants sur l’organisation des entreprises.

Les procédures à mettre en œuvre dans le cadre la future loi sont :

  • l’adoption d’un code de conduite décrivant les comportements à proscrire caractérisés par des faits de corruption ou de trafic d’influence ;
  • la mise en œuvre d’un dispositif d’alerte interne ;
  • l’établissement d’une cartographie des risques ;
  • la mise en œuvre d’une procédure de vérification de l’intégrité des clients, fournisseurs, partenaires et intermédiaires ;
  • la réalisation de contrôles comptables internes ou externes ;
  • l’organisation d’une formation dispensée aux cadres de la société et aux personnels les plus exposés ;
  • l’instauration de sanctions disciplinaires permettant de sanctionner les membres de la société en cas de violation du code de conduite de la société.

Outre les sanctions vis-à-vis des employés fautifs, une peine complémentaire de mise en conformité visera l’entreprise, et ses dirigeants, en cas d’absence de mise en place des procédures ci-dessus.

On le voit, sans parler des contraintes légales, de nouvelles contraintes managériales apparaissent.

Les enjeux managériaux de la compliance

Le principal facteur de variation des moyens à mettre en œuvre reste le cadre légal et réglementaire à appliquer. La plupart des pays ont des lois anticorruption, mais tous n’ont pas de cadre contraignant les entreprises à anticiper d’éventuels litiges par la vérification de l’identité, de la qualité, de la réputation et du casier judiciaire de leurs partenaires, fournisseurs, clients.

La mise en œuvre de multiples cadres légaux représente une autre contrainte managériale qui va s’appliquer aux entreprises concernées par la loi Sapin II. Elle nécessite aussi la mise en place d’une fonction transversale chargée de coordonner les actions à mener :

  • suivi de l’évolution du cadre légal et réglementaire ;
  • création de postes dédiés ;
  • coordination avec les fonctions financières et opérationnelles ;
  • formation interne de cadres venant d’horizons et cultures différentes ;
  • recherches nécessaires à la documentation interne opposable aux autorités (parfois privées ou associatives) ;
  • audits internes sur le fond et la forme ;
  • suivi de l’évolution des menaces internes et externes.

Le projet de loi Sapin II précise non seulement les procédures à mettre en œuvre, les sanctions envisagées, mais également la documentation à créer. Quand un groupe international peut créer une équipe dédiée comptant plusieurs dizaines d’employés spécialisés, quels seront les moyens disponibles pour une entreprise de 500 personnes, pourtant soumise aux mêmes obligations ?

En effet, outre le code de déontologie, il faut créer de toutes pièces les procédures recommandées, prévoir des audits supplémentaires des contrats, des comptes et des relations commerciales mêmes non formalisées, faire réaliser des investigations sur les « tierces parties » (due diligence), désigner des responsables internes voire créer des postes dédiés, lister et formes les salariés « à risque » et mener une veille juridique sur les marchés visés, l’environnement concurrentiel.

La mise en œuvre de ces différents processus, et cadres légaux, fait appel à toutes les fonctions de l’entreprise : juridique, financière, opérationnelle (marketing, production, export), communication ou ressources humaines et sécurité.

Les enjeux informationnels de la compliance

L’intelligence économique, comme outil de management de l’information et de coordination des actions, peut elle également servir dans ce cadre ?

Ses fonctions sont une connaissance approfondie des compétences internes et des risques éventuels ou du jeu des acteurs de l’environnement concurrentiel ce qui lui confère un rôle stratégique. En effet, si certaines tâches, comme la veille juridique ou certaines investigations, peuvent être externalisées, il n’en va pas de même pour l’interface avec les fonctions opérationnelles ou financières, ou la préservation de la confidentialité des objectifs stratégiques ou technologiques de l’entreprise.

D’autres fonctions, nécessairement liées à la conformité, sont externalisées comme l’audit des comptes, leur certification, ou la formation continue des personnels. Sans parler de moyens financiers, une entreprise ne peut pas tout internaliser.

S’il est facile d’identifier un concurrent, un groupe criminel est moins visible d’autant que les plus organisés investissent dans des affaires légales voire dans le lobbying politique à haut niveau. Il s’agit de la fonction « anticipation » de l’intelligence économique, compréhension des évolutions de l’environnement passant par la mise en œuvre de méthodes d’analyse.

En combinant ces approches, chaque entreprise peut concevoir sa propre grille d’évaluation des risques, en fonction de son industrie, de ses pays d’activités, des lois applicables, des analyses de risque disponibles et du principe de pertinence des sources sur la qualité de l’information.

The Conversation

Pierre Memheld, Responsable du Master Intelligence Economique et Gestion du Développement International, Université de Strasbourg

La version originale de cet article a été publiée sur The Conversation.

SME / SMI : mitigate the legal risk internationally

SME and SMI can be exposed to various criminal risks in their international operations: funds’ extorsion, corruption’s request, money laundering, hostile takeover.

I’ll speak at « International Competitive/Market Intelligence Conference 2016: 19-22 April »

International Competitive/Market Intelligence Conference 2016:

Shaping the Future Through Competitive and Market Intelligence

It’s my pleasure to invite you to Europe’s leading competitive and
market intelligence conference!
The motto of this year’s conference is: “Shaping the future
through market and compe­titive intel­ligence”. We were plea­santly
surprised by a huge influx of high-quality sub­missions for our call
for spea­kers. Insight­ful, inno­vative, state-of-the-art. It was diffi­cult
to select only a few. See our agenda for an over­view and a compre­hensive description of all ses­sions! Are you ready to
check out the latest vendor of­ferings? Expect inno­vative software
and services provi­ding superior value for your organi­sation.

What’s in it for you?

“Connect” stands for various possi­bili­ties to
connect with your peers and share ex­perien­ces. Breaks, social events, our wall of fame, a job
board, and the networking sessions are all designed to enhance the networ­king oppor­tuni­ties.
Last year we intro­duced the “Uncon­fe­rence” ses­sion – a simple yet compel­ling format:
Par­tici­pants decide on special topics they want
to discuss in small for informal groups.

“Learn” is all about our sessions. Knowledge
sharing
is the name of the game. Corporate practi­tioners will share their experi­ence in
state-of-the-art case studies. Pas­sionate
CI/MI experts will challenge your mind­sets
with ins­piring impulse speeches and ex­perienced
CI prac­titio­ners will pro­vide in-depth
under­standing of key CI methods and tech­niques.
Finally our scientific track offers a unique
per­spec­tive in academic research.

“Grow” your knowledge, grow your network and
finally develop your career! As Amir Fleishmann,
one of last year’s par­tici­pants, stated: “ICI’s
International Compe­ti­tive Intel­ligence Confe­rence
is truly the center of com­peti­tive and market
intel­ligence in Europe”.

Rainer Michaeli

Director
Institute for Competitive Intelligence

Only Half of Companies Actually Use the Competitive Intelligence They Collect

Only Half of Companies Actually Use the Competitive Intelligence They Collect

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For more than 30 years, most large corporations worldwide have adopted competitive intelligence (CI) as a way to expedite good decisions. And yet for almost every company that uses CI in their decision-making, there’s another that disregards CI’s mix of industry analysis, rival positions, and market insight to their detriment.

We recently conducted a survey of CI managers and analysts who’ve been through our training program to see how much their findings influenced major company decisions, and why. We received 236 responses from 21 industries in U.S. and European corporations, from CI-trained analysts in marketing, business development, strategy, R&D, finance, and other fields. They had an average of 6.3 years of experiencing in using CI frameworks and tools, and 62% were from companies with over $1 billion in annual sales revenues.

We found that 55% of our respondents said that their input on major management decisions made enough difference to improve the decision. But 45% said their CI analysis did not.

Why did some analysts have their input incorporated, while others didn’t? Our survey suggested several key reasons.

First, many executives decide on a course of action and then use CI to ratify their choice. When asked, “What percent of your reports do you feel are just ‘confirmatory’ for an executive who already made a decision?” a full one-third of our respondents claimed “high” or “very high.” In these cases, the analysis may just be an obligation to be checked off a list.

We also ran several simple OLS regression models and tested more than two dozen variables to see if they affected which companies actually allowed their CI analyses to influence their decisions. At the end, we found four variables turned out to be highly significant in explaining the difference in impact.

1. The analyst was assigned a “sign-off” authority over major decisions. The single most effective way to ensure intelligence is used in any given decision is to give the analyst a say in moving it forward. In practical terms this means the analyst – not just the PowerPoint deck – becomes part of discussions leading to the decision. That is the one area where “intelligent organizations” differ most from others.

2. Management was open to perspectives that were different from the internal consensus. Management that was more open to different perspective was also more likely to ask the analyst for the “big picture” rather than just the data.

3. The analyst’s report called for proactive action more than reaction. Most companies are reactive by nature, and a lot of intelligence is about reacting to competitors’ moves. However, the decisions that matter more may well be those that are proactive. When the analyst provided proactive recommendations, the analysis had more of an impact.

4. The analyst was involved in product launches. We don’t know why analysts in this area felt particularly impactful, but we do know that competitive intelligence is highly popular in tactical areas, and that product launches are an area where companies are most worried about competitors’ responses; successful product launches depend on correctly gauging the response of other players in the market. These include, naturally, customers and competitors, but also the less obvious responses by distribution channels, regulatory authorities, and influencing agents. Lack of insightful anticipation of these reactions — which is where competition analysts have the greatest expertise — leads to many more failures than there should be. Perhaps the analysts involved with product launches are thus given more of a mandate than analysts involved in other kinds of activities.

None of these steps involves spending millions on the intelligence or hiring legions of analysts. And overall, these four variables explained a respectable 40% of the variability in having an impact on decisions. In terms of magnitude of the effect, the simple “sign off” requirement from management was clearly the leading contributor to explaining variability of impact.

For these decisions – the ones that were improved by competitive intelligence — CI analysts reported many applications of their insights. While product launches were over-represented, our respondents told us about a wide array of applications for their analyses. They were evenly distributed between pursuing opportunities (46%) and reducing risks (44%), and ran the gamut from product pricing and features, capex investments, manufacturing processes, market expansion, joint ventures, M&A, and more.

For example, in the pharmaceutical industry, respondents said that use of competitive intelligence had either saved or generated millions through discontinuing ineffective drug development efforts, walking away from bad deals and/or licensing opportunities, or accelerating new drug development based on what competitors were doing. For example, as one told us, “We accelerated our orphan disease program, based on accurate prediction of rival expected entry.”

A common theme across industries was the smart reallocation of resources. One analyst told us that their company had stopped development on a project that was consuming lots of local resources after the analysis indicated it wouldn’t be effective. They then re-applied those resources to an area with true growth potential — that area is now starting to take off. In a different company, an analysis led to the cancellation of an extremely high-risk R&D program.

This is not to discount the importance of ratifying a current course of action. In one of our favorite answers to our open-response question, an analyst described how CI had “identified only a single competitor, while determining others did not have the business case to continue a pursuit.” But it’s clear to us from this and other surveys we’ve done that the companies that get the most out of CI use it for a wide array of purposes – and actually let it shape their decisions.