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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

Demandez-nous ici notre fiche détaillée sur le Big Data

 

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