Au Cameroun, l’électricité se convertit à l’analytique

Prévision de la demande, segmentation de clientèle… L’opérateur historique Enéo dope ses performances avec SAS

« Energy of Cameroon » : ainsi se présente Enéo, fournisseur d’électricité historique au Cameroun. Dans un pays où le taux d’accès à l’électricité est de 52 %, l’entreprise joue un grand rôle économique, mais aussi social.
Sa mission : « fournir une énergie fiable et un service de qualité » à ses 1,2 millions de clients.

Concentrée sur sa croissance (plus de 10 % par an), l’entreprise n’avait jamais eu recours à l’analytique. La direction a finalement choisi de s’y convertir pleinement, en couvrant à terme tous les domaines de l’entreprise. « Maîtriser les besoins de notre marché à tout horizon est un défi permanent pour notre business, explique Duclaire Djeuga, Directeur de la Planification et de la Régulation. L’analytique se positionne aujourd’hui au coeur de notre démarche pour une prise de décision équilibrée entre rentabilité et obligations sociales. »

La prévision de la demande, enjeu national majeur

Le premier défi pour les outils analytiques sera d’améliorer la prévision de la demande d’électricité sur l’ensemble du territoire. L’enjeu est hautement stratégique pour l’entreprise, mais aussi pour le pays tout entier. Car derrière ces prévisions, des investissements très lourds sont en jeu, avec la construction de centrales électriques et la planification de la politique énergétique nationale.
L’enjeu est aussi directement financier pour Eneo. Une prévision trop faible, c’est prendre le risque de coupures, avec tous les problèmes que cela entraîne. A l’inverse, une prévision trop large entraîne des surcoûts en achat de combustibles - l’énergie thermique étant la variable d’ajustement à court terme.
« Réussir à créer l’équilibre entre l’offre et la demande est une de nos grandes problématiques », insiste Duclaire Djeuga, qui estime qu’une erreur de 1 % dans la prévision de croissance équivaut à une perte de 6 millions d’euros.

Des résultats probants dès la phase de test

Avant l’entrée de l’analytique, l’écart entre prévision et demande réelle s’élevait en moyenne à 8 % en journée. Avec SAS Energy Forecast, Eneo compte descendre sous la barre « acceptable » des 5 %, grâce à une modélisation plus flexible par zone géographique et par type de client, en incluant des variables exogènes comme le climat ou des événements ponctuels.
Les premières simulations sont très encourageantes. « Là où il nous fallait deux ou trois jours pour établir une prévision mensuelle, nous avons pu la sortir en une heure, se félicite la BI Manager Léonie Essama. Et sans aller en profondeur, nous avons déjà gagné 1 point de précision ! » De quoi être optimiste pour le pic de consommation de la saison sèche de fin d’année, quand l’équipe BI aura pu approfondir les fonctionnalités de l’outil et choisir le modèle le plus efficient.

Mieux connaître la clientèle pour améliorer la rentabilité et la qualité de service

Le marketing d’Eneo est lui aussi entré dans l’ère analytique. Et l’entreprise, de l’aveu même de Léonie Essama, part de loin : « Nous disposons de multiples données sur la consommation de nos clients, et nous étions jusqu’ici incapables de les exploiter ! Avec SAS, nous allons enfin disposer d’une connaissance approfondie de notre clientèle et de ses besoins. »
Une première segmentation est en cours de modélisation, qui permettra de mettre en œuvre de véritables stratégies marketing et de communiquer de façon plus ciblée - un enjeu d’autant plus important que le secteur de l’énergie est en cours de libéralisation, induisant une pression accrue sur la qualité de service et la relation client.
Mais à très court terme, c’est dans la réduction des temps de traitement qu’Eneo attend des résultats. « Avant SAS, nous passions 80 % de notre temps à traiter les données, et 20 % seulement à les analyser. Les proportions vont s’inverser, et nous allons pouvoir dégager du temps pour planifier et lancer des actions opérationnelles. » Le premier objectif concernera la réduction des « mauvaises créances », qui s’accumulaient dans les agences à cause de temps de traitement trop longs.

Démocratiser l’analytique dans l’entreprise

Les premiers mois de test ont donné entière satisfaction à l’équipe BI, notamment en termes de flexibilité. « La plateforme est beaucoup plus ergonomique qu’il y a quelques années, et peut être utilisée par des profils qui n’ont pas de compétences statistiques », note Léonie Essama, qui maîtrise SAS depuis plus de quinze ans.
Et de fait, l’analytique devrait bientôt être le quotidien de plusieurs centaines de collaborateurs d’Eneo : le commercial pour les prévisions de vente, les opérationnels pour améliorer la qualité de service (notamment ceux qui demandent un traitement en temps réel, comme l’agence en ligne ou le prépaiement), les 40 chefs d’agence pour le marketing opérationnel avec Visual Analytics… ou encore la modélisation financière, le traitement des incidents et la détection des fraudes.
Un vaste plan de formation sera mis en place pour accompagner ce virage culturel. « La direction de l’entreprise a pris un virage stratégique fort, conclut la responsable BI. A nous d’obtenir des résultats concrets, des quick wins, et peu à peu les outils SAS pourront prendre l’ampleur qu’ils méritent dans l’entreprise ! »