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Daniella Bleu

BIG DATA

Certains analystes prennent le Big Data comme une astuce de marketing et c’est vrai que l’analyse des données est utilisée depuis des décennies. Or le Big Data est un message clé utilisé par les éditeurs de technologies; ils essaient de l’introduire partout en Business Intelligence et dans les marchés de donnés depuis plusieurs années. Le réponse du marché reste cependant sceptique et dans une certaine mesure, il y a comme une méprise sur le sujet. Alors, est-ce que le Big Data c’est du Buzz? 

Lors de notre projet sur l’e-transformation ciblage marketing et communication, #MBAMCI PT 2014, nous avons étudié ce sujet et nous pouvons vous dire que même si c’est un « buzz word », il n’est reste pas moins que c’est  un vrai défi pour  les MarComm qui doivent comprendre comment l’utiliser sérieusement dans leur stratégie Business.

Mais, pourquoi est-il important de prendre ce sujet au sérieux particulièrement quand l’on veut cibler ses clients? 

C’est simple, aujourd’hui nous ne pouvons pas passer à coté des sentiments, des réactions et des perceptions de nos clients, de leurs amis, de leurs fans et de leurs followers. L’information est là dans dans le web, partout!….

Les tendances ne se trompent pas: il y a  une variété et un volume exponentiels de données à disposition que nous avons besoin d’analyser en temps réel. Il y a d’une part, une croissance du « dark data », ces données qu’on récupère mais qu’on utilise jamais ou pas assez, et d’autre part du « dark side data »,  ces données qui sont mal utilisées ou dont on abuse.

Nous avons trouvé plusieurs définitions du Big Data et nous avons crée un diagramme « fait maison » pour en représenter les principaux concepts:

BigData_dakinibleu

Le Big data:

  • S’applique à l’information qui ne peut pas être traitée ou analysée en utilisant le processus ou les outils traditionnels
  • Concerne un grand volume de données variées qui bougent à une vitesse importante
  • Ces données ont besoin d’une vérification de la véracité de l’information qu’elles contiennent
  • Pour donner de la valeur à la prise de décision au niveau stratégique
  • Et surtout d’un processus d’innovation informatique efficace

La quantité de données est devenue vertigineuse et ces données sont produites en continu; 90% ont été générées durant les deux précédentes années, ses données requièrent de nouveaux outils, par exemple Hadoop, solution de référence à bas coût qui distribue les données sur plusieurs machines.

Le temps réel est primordial, il nous faut non seulement tout stocker, mais le faire immédiatement, et surtout le rendre accessible tout aussi vite. Les types de données prolifèrent et les données ne s’inscrivent plus dans des structures faciles à consommer: 80% des données sont dites « non structurés » qu’elles soient externes ou internes.

L’un des challenges est de créer un écosystème de données cohérent et compréhensible qui permet d’analyser le comportement des clients d’une manière exhaustive.

Voici quelques Avantages à utiliser des solutions de Big data:

  • Améliorer les interactions avec l’écosystème, particulièrement avec les clients – en permettant une relation one-to-one, plus intime avec le client avec une compréhension de son comportement
  • Améliorer le processus métier pour permettre une meilleure prédiction des activités futures et de la performance.
  • Permettre aux organisations d’ajuster ce processus pour pouvoir segmenter, cibler et mieux se positionner

Concernant plus particulièrement l’e-commerce, le big data, va aider à faire une très bonne segmentation, un ciblage et une personnalisation, des promotions, définir le pricing approprié, améliorer la gestion du catalogue, le management de la fraude et la fidélisation de clients.

Il existe plusieurs techniques d’analyse, mais deux d’entre elles se distinguent particulièrement:  l’analyse des sentiments et le marketing prédictif. Ces techniques sont efficaces pour le ciblage, la segmentation et le positionnement.

L’Analyse des Sentiments permet aux organisations de trouver ce qui se passe et ce qui se dit dans le web, les forums de discussions et les réseaux sociaux afin de prévenir les problèmes. Ce logiciel va analyser les sentiments de consommateurs, des clients ou des concurrents en temps réel et être restitué en forme d’indicateurs synthétiques avec une tonalité de ces sentiments, positive, neutre ou négative et son évolution dans le temps. L’analyse des réseaux sociaux fournit de précieuses « insights » sur la perception client et peut  directement contribuer au bon ciblage.

pour plus d’info : www.sas.com ou IBM Cognos Consumer Insights

Le « Marketing prédictif » s’utilise généralement pour décrire toutes les techniques d’exploration de données avec quatre  attributs:

1.  Une accentuation dans la prédiction (plus que la description, classification ou clustering)
2.  Avec une  accessibilité rapide (mesuré en quelques heures ou jours)
3.  Une accentuation dans la pertinence de résultats pour le business
4.  Une augmentation dans l’importance de la facilité d’utilisation pour que ça soit  accessible à tous les usagers du business

Le Big Data est clé pour l’E-Transformation du Ciblage Marketing & Comm 

Voici quelques exemples:

Netflix
Sa stratégie marketing de la personnalisation extrême est fondée sur une base de données sans équivalent. Netflix a classé films et séries télévisées en 76 897 genres. Pour ce faire, ils ont utilisés des étiquettes (tags). Les programmes sont par exemple classées en fonction de leur valeur morale, du degré de leur nature romantique et de leur humeur triste ou heureuse.

Les avantages de Netflix
-permet de proposer des recommandations de contenus à visionner extrêmement personnalisées à ses abonnés
-guide la production de ses séries originales (“House of Cards“, “Orange Is The New Black“…) afin qu’elles collent aux goûts du public répertoriés dans sa base de données ;

LinkedIn 
LinkedIn a développé des applications capables d’identifier les profils les plus mobiles ou les candidats passifs talentueux. Par l’exploitation ingénieuse de grands ensembles de données, LinkedIn a en réalité créé un véritable chasseur de tête algorithmique.

BestMart 
Il est devenu leader des ventes de jeux vidéo de l’année avec le Big Data. Il a corrélé ses données propres, relevés et études des sentiments à travers les médias sociaux, requêtes web, croisées avec les investissements publicitaires de l’industrie du jeu. En confrontant les données démographiques locales et les recherches digitales, BestMart a pu affiner géographiquement sa gestion de stock et mettre en place un pricing dynamique lié aux volumes de demandes et à l’activité concurrentielle.

Data.com 
C’est une solution de salesforce qui permet une utilisation de données instantanée pour le besoin du business. Data.com utlise le crowd sourcing de contacts dans le cloud pour matcher les données et trouver les bons clients/personnes en temps réel. Avec cette solution c’est possible de créer de listes pour assurer au marketeurs un bon ciblage et permettre l’engagement de prospects et clients avec le bon contenu. Entreprises comme, Motorola utilise les campagnes d’emailing en utilisant les listes ciblés et de messages segmentés avec data.com.
 
Google 
L’estimation de la progression des épidémies par Google utilise le Big data :
« Nous avons en effet remarqué une corrélation étroite entre le nombre d’internautes qui recherchent des termes liés à la grippe et le nombre de personnes présentant les symptômes de cette maladie. (…). La comparaison du nombre de requêtes Google par rapport aux données des systèmes de surveillance conventionnels a démontré que la fréquence de nombreuses requêtes augmentait au moment de la saison des grippes. Par conséquent, nous pouvons estimer la progression de la grippe dans des pays ou des régions du monde en comptabilisant ces requêtes. » Extrait de « Comment ça marche ? » de l’outil Google suivi de la grippe.

Une telle personnalisation ou prédiction ne serait pas possible sans le »Big Data« . Et attention!, l’utilisation des grands ensembles de données n’est pas réservée aux entreprises multinationales. Aujourd’hui, chaque entreprise doit se demander comment elle peut tirer parti du “big data” pour atteindre le niveau de satisfaction client.

Et pour nous les MarComm il faut utiliser les Analytic’s big data pour permettre une vraie E-Transformation du ciblage dans le marketing et la communication.

Pour plus d’information:

Sources
Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data;IBM; Zikopoulos, Paul; Ed.Macgrawhill 2012
http://www.capgemini.com/resources/big-data-next-generation-analytics
Gartner, Hype Cycle for Big Data, 2013;Published: 31 July 2013 Analyst(s): Nick Heudecker (G00252431)
AIIM Big Data; extracting value from digital landfills http://www.aiim.org/Research-and-Publications
http://blog.marketo.com/
http://bernardnormier.com/2013/04/26/du-big-data-au-bug-data-en-5-v/
http://www.superception.fr/2014/01/04/netflix-un-exemple-de-marketing-personnalise-rendu-possible-par-le-big-data/
 www.sas.com ou IBM Cognos Consumer Insights