Vous souhaitez comprendre le comportement de vos clients de manière à établir une stratégie cohérente et durable pour votre entreprise? Vous souhaitez améliorer votre marketing et votre communication en connaissant davantage les besoins et attentes de vos clients? Vous souhaitez analyser vos cycles et votre potentiel de vente? La Big Data vous offre un moyen efficace d’avoir un coup d’avance sur vos concurrents grâce à des analyses avancées et la visualisation des données pertinentes pour votre entreprise.
Grâce au Big Data, il vous est aujourd’hui possible de:
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Décrypter le profil de vos clients pour connaître leurs besoins et leurs attentes
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Anticiper les futures tendances
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Créer un nouveau besoin en matière de consommation
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Démarcher vos prospects au moment précis où ils cherchent les produits ou services que vous souhaitez leur vendre
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Créer des campagnes marketing percutantes et impactantes
Le Big Data au service de l’entreprise
Le Big Data, véritable outil de développement et de croissance durable pour les entreprises, est perçu comme l’un des enjeux majeurs du moment en terme d’opportunité commerciale et marketing. Le stockage de données et les outils d’analyse permettent une analyse statistique à partir d’une grande quantité de données améliorant la prise de décision.
Peu importe la taille de l’entreprise et le secteur d’activité dans lequel elle évolue, le traitement et l’analyse des données numériques donne à toute société qui le maîtrise un réel avantage sur ses concurrents. Et pour cause les applications du Big Data, allant de l’amélioration du processus de production, à la personnalisation de la communication, en passant par la gestion des stocks ou encore l’aide à la prise de décisions, sont nombreuses et variées.
L’analyse des données numériques de vos clients ou prospects permet de comprendre leurs besoins, leurs attentes et leurs comportements d’achats. Traiter et analyser leurs données stockées vous donne la possibilité de mettre en place une stratégie prédictive grâce à une meilleure connaissance client. Par exemple, en recueillant les commentaires négatifs qu’ils ont laissé concernant votre produit sur des forums notamment, vous pouvez améliorer votre offre et votre stratégie organisationnelle afin de mieux satisfaire leurs besoins. Le Big Data ou le fait de collecter les données, vous permet également d’étudier les habitudes de consommation ou les attentes des consommateurs. Ainsi vous pouvez adapter votre marketing et votre communication afin de conquérir de nouveaux marchés, créer une expérience d’achat personnalisée et améliorer vos stratégies relationnelles avec vos client.
Concrètement, l’utilisation de ces données vous donnera un avantage concurrentiel non négligeable: vous envoyez la bonne information, au bon client au bon moment. Cela signifie donc que vous pouvez cibler facilement et précisément des consommateurs potentiels et maximiser votre retour sur investissement notamment dans le cadre de vos campagnes de communication ou de marketing produites.
Sur un aspect plus stratégique, le Big Data est également un atout de taille qui vous permettra de vous différencier de vos concurrents sur le long terme. En effet, à l’heure de la digitalisation, chaque action de vos clients ou prospects est enregistrée sous forme de données numériques. Ainsi, chaque jour, des milliards de données sont générées, donnant lieu à une banque d’informations conséquente. Bien traitées et bien analysées, celles-ci deviennent une véritable source d’informations et d’innovations pour les entreprises, notamment pour leur démarche prospective. Il est en effet possible, en les analysant, de prédire les futures tendances de consommation grâce à des modèles scientifiques de modélisation. Vous pouvez donc anticiper les tendances émergentes, trouver des besoins non satisfaits afin de créer de nouvelles attentes chez le consommateur.
Le Big Data dans l’entreprise n’est pas seulement au service d’une action marketing ou de communication, mais bien un véritable investissement stratégique pour l’avenir de votre entreprise, qui nécessite d’établir une stratégie de traitement et d’exploitation adaptée à votre entreprise, son activité mais également à ses objectifs long terme. Il permet donc de mettre en place une solution de Business Intelligence essentielle pour de nombreuses entreprises.
Traitement des données du Big Data: l'accompagnement Habefast
Consciente de l’enjeu que représente la maîtrise de la Big Data pour nos clients, notre agence vous accompagne dans la création d’une stratégie globale s’appuyant sur cette méthode. En effet, nous savons que la mise en place d’une stratégie orientée Big Data en interne peut-être compliquée car elle demande d’importantes compétences techniques et beaucoup de temps. Grâce à notre expertise, vous pouvez mettre en place une stratégie efficace en peu de temps.
Dans un premier temps, nous vous aidons à vous poser les bonnes questions pour exploiter vos données de manière efficace: quelles données extraire et quel outil analytique choisir?
Le volume des données est grand et l’analyse de celles-ci peut rapidement s’avérer compliquée si vous n’utilisez pas les données de départ de manière cohérente ni l’outil adéquat. Afin de vous aider à sélectionner des données pertinentes et les outils analytiques adaptés à votre marché et vos objectifs, nos experts vous orientent lors de cette étape.
Afin d’accompagner au mieux nos clients, nous proposons l’usage du Big Data dans le cadre de différentes solutions:
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Utilisation dans vos processus d’innovation, de recherche et d’étude de marché
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Amélioration de l’efficacité promotionnelle et publicitaire: nous utilisons des algorithmes pour analyser les données et variables afin de mieux cibler la diffusion de celles-ci et augmenter votre retour sur investissement lors de ce type d’opérations marketing
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Augmentation de la fidélisation client: en extrayant vos données clients, nous pouvons dégager les facteurs qui influencent la fidélité de vos clients et celles qui peuvent y être un frein. Ainsi vous pouvez améliorer votre expérience utilisateur
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Automatisation de votre marketing: les algorithmes permettent de programmer des relances automatisées auprès de vos clients en fonction de leurs recherches du moment notamment. Ainsi, vous pouvez envoyer la bonne info au bon moment via le bon canal
Le Big Data, qu’est-ce que c’est?
Bien que le terme « Big Data » soit omniprésent dans les médias ou les revues spécialisées, son utilité reste peu connue du grand public et change des méthodes traditionnelles. Pourtant, le Big Data est une mine d’or si l’on sait comment exploiter les données, et ce pour toute entreprise car cela lui confère un avantage concurrentiel majeur.
En effet, le Big Data, c’est l’ensemble des données numériques que nous avons générées depuis l’avènement de la numérisation des données et la naissance d’internet (Fin des années 1960). Chaque jour, nous enregistrons des milliards de données personnelles et professionnelles par le biais de nos appareils connectés, téléphones, ordinateurs, tablettes ou encore montres connectées, engrangent des centaines de données quotidiennes. Chacune de nos actions numériques laisse une trace qui vient s’ajouter aux informations déjà présentes dans les immenses bases de données.
Le Big Data est devenu si vaste et le masse et le flux de données si important, qu’une simple fouille de données qui le composent est devenue bien trop complexe sans l’appui d’outils technologiques. Cependant, ces données, combinées intelligemment, peuvent révéler des phénomènes encore inconnus et devenir une aide précieuse à la décision managériale et aux démarches stratégiques : c’est le principe de smart data. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle permet d’analyser ces volumes de données marketing.
Big data: la foire aux questions
C'est quoi le Big Data?
Le Big Data correspond à l’ensemble des données produites par les internautes dans un cadre personnel ou professionnel pendant leur utilisation numérique et qui sont collectées pour être exploitées la plupart du temps. Le Big Data étant devenu un enjeu considérable il a fallu clarifier ce terme et en dresser les contours. Il a donc été nécessaire de définir certaines propriétés pour ces données massives que l’on a appelées les 3V. Ils correspondent au Volume, à la Vitesse et à la Variété :
Le Volume → le nombre d’informations à traiter est de plus en plus important. Les entreprises doivent donc être en mesure de les stocker et de les exploiter.
La Vitesse → la fréquence à laquelle les données sont produites, reçues et analysées en temps réel est un autre élément qui est à prendre en compte dans le Big Data. De nos jours les consommateurs et les entreprises produisent beaucoup plus de données en très peu de temps.
La variété → La diversification des données est un autre phénomène qui impacte le Big Data. Cela comprend notamment les sources et le type de données qui sont accessibles à présent. Le développement des technologies et des réseaux sociaux est en partie responsable.
De plus en plus, on voit apparaître les 5V avec l’ajout de la notion de Valeur et de Véracité des données.
Où se trouve le Big Data?
La quantité de données amassées avec le Big Data est considérable, il faut donc pouvoir la stocker et les nouvelles technologies ne suffisent pas toujours pour permettre ce stockage. De plus, la croissance du nombre de données est exponentielle et les données ne sont intéressantes que si elles sont facilement retrouvables et accessibles. Pour cela il faut également les stocker de manière ordonnée et efficace.
Toutes ces données sont principalement stockées sur des serveurs sur site ou bien ce qui est de plus en plus utilisé aujourd’hui est le cloud. Il permet d’accroître l’espace de stockage en fonction des besoins.
Qui a créé le Big Data?
D’après les archives de l’Association for Computing Machinery qui développe et soutient la recherche scientifique et l’innovation informatique, le terme est apparu pour la première fois en 1997 dans un article sur les enjeux technologiques.
Elle provient aussi du développement des grandes banques de données apparues dans les années 70. À cette époque ces nouvelles avancées sont plutôt secrètes du fait des risques qu’elles présentent pour la vie privée.
Il y a la création dans les années 2000 d’Hadoop, une infrastructure pour stocker les jeux de Big Data et l’apparition de NoSQL qui donne une alternative aux bases de données classiques et qui va faire évoluer le monde des données. Ces éléments ont permis la simplification de l’utilisation des données du Big Data et les coûts de stockage.
Quel est le but d'une démarche Big Data?
Comme on a pu le voir dans l’article le Big Data permet d’enregistrer et d’exploiter les nombreuses données collectées. Entamer une démarche Big Data dans son organisation est devenu quasiment essentiel afin d’acquérir une masse de données conséquente et pouvoir adapter sa stratégie en ayant le plus d’éléments possibles à sa disposition. La démarche de Big Data va modifier les pratiques décisionnelles des organisations et impacter tous ses niveaux. En effet, grâce à la gestion des données il est possible d’observer une amélioration au niveau des ventes, des bénéfices,, de la connaissance des marchés ou encore dans la création de nouvelles offres.
Quels sont les métiers du Big Data?
Le Big Data devenant de plus en plus important pour les organisations, les métiers autour des données massives sont de plus en plus nombreux. En voici deux principaux :
- Le Chief Data Officer: Le Chief Data Officer est responsable des données de l’entreprise qu’elles soient internes ou externes, privées ou publiques. Son rôle va être de trier et organiser la quantité de données afin de faciliter leur exploitation par les différents services et aider la prise de décision. Il va donc être chargé, par exemple, de vérifier toutes les sources de données afin d’assurer la fiabilité des informations. Il va également prendre part à la stratégie de gestion des données et va être en collaboration avec les autres métiers qui gravitent autour du Big Data.
- Le Data Analyst: Le Data Analyst est responsable du traitement des données recueillies par l’entreprise afin d’en faire ressortir les informations les plus importantes qui vont permettre d’avoir les éléments pertinents pour mettre en place la stratégie et trouver de nouvelles perspectives de développement. Son travail est très important pour l’entreprise, car le Data Analyst va être en mesure de faire des analyses poussées sur ses clients ou prospects et sur leurs comportements de consommation. Ensuite, cela va guider et orienter le développement des différents produits ou services de l’entreprise. Il est également en charge de gérer les bases de données et de trouver les meilleures segmentations possibles.
Quelle est la différence entre Data Analytics, Data Mining, Data Science, Machine Learning?
Les termes en lien avec le Big Data sont nombreux et techniques ainsi il est compliqué d’y voir clair entre le Data Analytics, le Data Mining, le Machine Learning, la Data Science…
Le Data Analytics est le fait d’analyser des données brutes, assez indigestes et de les rendre compréhensibles. Le but étant de pouvoir faire ressortir les informations principales qui ne peuvent être observables sans véritable analyse.
Le Data Mining qui signifie “forage de données” va au-delà d’une simple analyse de données, il consiste à creuser les informations, à aller au-delà des premières informations récupérées. Le Data Mining c’est comprendre les associations plus ou moins évidentes qui existent entre des données liées. Cela peut notamment passer par le croisement de plusieurs bases de données.
La Data Science est un terme assez général qui signifie littéralement la science de la donnée et il englobe tout simplement l’ensemble des méthodes et pratiques qui gravitent autour de l’analyse des données et du Big Data.
Le machine learning est souvent considéré comme complémentaire au Data Mining. Il s’agit pour les ordinateurs “intelligents” d’apprendre à travers les données. Les ordinateurs d’aujourd’hui ont de nombreux algorithmes et modèles de données qui leur permettent d’automatiser, d’effectuer des tâches complexes et d’apprendre de manière automatique.