Big
Data et Etudes : quel intérêt pour les Marketers
?
Le Big Data,
dans sa définition communément acceptée,
consiste à mettre en œuvre des Etudes de données
dans un contexte de forte volumétrie de ces données,
de grande variété (de formats) de ces données
et de besoin de les analyser rapidement, sous réserve
bien sûr de sélectionner des données fiables
et pertinentes :
C'est ce que l'on résume par l'expression "3 V"
: Volume, Vitesse et Variété, en y ajoutant
souvent un V de Vérité et un de Valeur de la
data.
Ces
traitements aujourd'hui sont possibles plus facilement et à
un cout moindre grâce à l'apparition de nouvelles
technologies ou méthodes de traitement (requête
in memory, non SPL, Hadoop, "speech-to-text"…)
?
Dans
le cas du Marketing, ces nouvelles technologies sont plus particulièrement
bienvenues dans un contexte où les données s'accroissent
très sensiblement, tant en terme de volume que de variété
de formats : datas issues des logiciels de GRC, des blogs, des
forums, des messageries, des tweets, des réseaux sociaux,
des sites de partage, des historiques de recherche ou de navigation,
des articles regardés sur le Web, des données
associées aux mobiles, aux téléviseurs,
aux voitures, aux cartes bancaires, aux cartes de transport,
aux cartes de fidélité, datas issues des entités
publiques (open data : Insee - recensement de population, La
Poste - déménagés, Météo
France, IGN…).
Les
traitements mis en œuvre sont par exemples les suivants
:
Etude
de fréquentation à partir des données
géolocalisées des porteurs de téléphone
mobile
Push de codes promotions personnalisés
à des clients reconnus par le magasin en entrant avec
leur téléphone activé Beacon
Analyse des sentiments d'un client,
seule ou alliée au ciblage publicitaire
Lancement des process de livraison
des produits chez des particuliers, avant même qu'ils
ne soient commandés.
Tarification dynamique en temps réel sur les sites
Internet.
La
méthode de mise en œuvre du Big Data passe ensuite
pour le Marketer par le déploiement de 5 étapes
:
Recensement
Qualification
Cleaning
Valorisation
Déploiement
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