Définitions : Big data markéting

Le Big Data en marketing révolutionne les pratiques et c’est tout un univers de possibilités qui s’ouvre pour les professionnels du marketing, notamment pour améliorer l’expérience client. Au cœur du Big Data, une quantité phénoménale de données récoltées et analysées par l’entreprise. Comment mettre à profit toute cette puissance du Big Data, de la collecte à l’analyse des données, pour optimiser ses techniques de marketing ? Quelles données exploiter pour mieux cibler ses audiences et impacter positivement l’expérience utilisateur et larelation client ? Prête à appliquer le Big Data à vos stratégies et atteindre vos objectifs de croissance ?Plongée dans le monde fascinant des données et de l’analytics 

Le Big Data, désignant un volume conséquent de données issues de l’utilisation des nouvelles technologies, revêt une importance de plus en plus marquée pour les entreprises. Il devient un véritable outil stratégique, notamment en transformant en profondeur l’approche marketing moderne.

Rôle du big data en markéting

Dans un monde data-driven, le Big Data ouvre de vastes possibilités pour renforcer sa stratégie marketing, en particulier pour la connaissance client. En effet, son rôle sera d’optimiser l’expérience utilisateur, de soigner la relation client, et finalement de favoriser l’engagement client. Les collaborateurs de l’entreprise exploitent ces données en temps réel pour améliorer la communication marketing avec leurs clients et détecter des opportunités de business sur le média digital. Plus largement, les entreprises se servent de ce Big Data à des fins d’analyse et de prospective pour conserver ou créer de nouveaux avantages concurrentiels sur leur marché.

Avoir à disposition de grands volumes de données ne va pas automatiquement entraîner une augmentation des ventes ni l’élaboration de meilleures stratégies. Si le Big Data est une matière brute essentielle à la prise de décision, son intérêt réside dans l’exploitation qui en est faite : les choix effectués et les actions mises en place. Avec la transformation digitale des entreprises, la principale problématique du Big Data appliquée au marketing est de dégager des perceptions et interprétations pertinentes de la masse de données extraite.

Notons qu’il est également important que vous sachiez en général c est quoi le big data sans parler d’une notion en particulier, c’est-à-dire lorsque vous entendez big data à quoi est-ce que vous faites directement référence ? expliquons donc en quelques mots ce qu’est le big data (son historique).

Bref historique du big data

La notion de big data est un concept s’étant popularisé dès 2012 pour traduire le fait que les entreprises sont confrontées à des volumes de données (data) à traiter de plus en plus considérables et présentant de forts enjeux commerciaux et marketing. Le concept de big data n’est pas propre au commerce ou au marketing, mais le développement du commerce électronique et du marketing digital a joué un rôle important dans la mise en évidence de la problématique du big data .

Ce sont en effet des secteurs qui par nature génèrent d’énormes volumes de données à traiter. En 2013, un acteur comme Critéo spécialiste du reciblage publicitaire sur Internet analysait 230 Terabytes de données quotidiennes et générait plus d’1 milliard d’impressions publicitaires par jour jour (https://www.definitions-marketing.com/definition/big-data/) par B. Bathelot,

Le développement du marché des objets connectés et les pratiques de géolocalisation liées au marketing mobile accroissent également considérablement le volume de données collectées disponibles. Ces phénomènes renforcent encore les enjeux du big data pour de nombreuses entreprises et ont provoqué l’apparition de ce qu’on appelle le big géodata.

les caractéristiques du big data

Le big data se caractérise avant tout par le volume. C’est à dire par la masse de données, d’interactions et de transactions qui touchent directement ou indirectement l’organisation par tous les canaux. Pourtant, ce n’est qu’une caractéristique parmi d’autres : Volume : les données sont générées par millions par les interactions humaines, les machines et les infrastructures techniques. Velocity (rapidité) : les données sont analysées, segmentées et stockées à très grande vitesse. L’échelle temporelle se contracte et on parle désormais de millisecondes comme d’un temps normal pour le traitement des données.

Ensuite nous avons la Variety (diversité) : les données sont issues de sources diverses et complexes dans un périmètre maîtrisé. Elles comprennent les first-party data (les données propriétaires de l’entreprise), les second-party data (les données « prêtées » ou « louées » pour un but précis et un temps limité) et les third-party data (les données tierces issues des réseaux sociaux ou de toute autre plateforme).

Veracity (précision) : les données sont nettoyées de tout biais et fausses informations afin de travailler dans les meilleures conditions pour produire des analyses pertinentes. Volatility (fluctation) : le recueil des données doit s’adapter aux changements technologiques et réglementaires (RGPD, chatbot, blockchain…) pour rester pertinent. Value (valeurs) : les données doivent être utiles et avoir un but pour créer de la valeur et être exploitées adéquatement.

Les 5 outils clés pour analyser les données

HADOOP :  C’est une solution open source créée par Apache qui permet de traiter de très larges volumes de données grâce à un fonctionnement déporté sur serveur. Hadoop utilise un système de fichiers distribué permettant une vitesse de traitement très importante grâce à des transferts élevés entre les noeuds d’un serveur. CASSANDRA : Apache Cassandra est une technologie de gestion des bases de données distribuée NoSQL qui a la particularité d’être toujours disponible et très flexible en termes d’adaptabilité et de scalabilité. Cassandra est utilisée par des grandes entreprises comme Facebook, Netflix, Twitter, Cisco ou eBay en raison de sa très haute vélocité déployable sur de multiples serveurs.

OPENREFINE : Initialement baptisé Freebase Gridworks avant d’être achetée par Google en 2010 (puis abandonnée en 2012), c’est une solution désormais open source conçue pour travailler avec des données non structurées et désorganisées. OpenRefine (ou GoogleRefine selon la terminologie historique que l’on trouve encore en ligne) a la particularité d’être simple d’utilisation et ne nécessite pas de compétences techniques poussées.

STORM : Storm est une autre solution open source qui permet de traiter des calculs complexes en temps réel. Technologie particulièrement résiliente et tolérante aux pannes, Storm peut monter en charge dynamiquement en ajoutant des serveurs selon les besoins. RAPIDMINER : est une technologie et un environnement de travail qui fournit tous les outils pour analyser et préparer des données non structurées. À travers une interface soignée.

Pour en savoir plus vous avez un autre article qui traite du même sujet et qui pourra vous être utile dans la suite de vos recherches . suivez la à partir de ce lien : Modifier l’article ‹ DécodageCom — WordPress (decodagecom.be), http://decodagecom.be/wp-admin/post.php?post=721&action=edit

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