Le Big Data

Qu’est-ce que le big data

Quelle est l’utilité du big data ?

Le big data  doit sa naissance à l’accroissement du partage d’informations liées aux habitudes, aux préférences et aux attentes des consommateurs.Ces données sont mises au profit des entreprises afin de mieux répondre aux attente des consommateurs. S’intégrant aussi bien en B to B qu’en B to C, il présente un incontestable avantage concurrentiel.

Le Big Data caractérise l’utilisation de technologies et de méthodes visant à analyser un ensemble très volumineux de données complexes. Il s’agit de repérer et de rendre exploitables certaines tendances du marché, ou des comportements de consommateurs en vue d’affiner son ciblage et d’analyser les différentes facettes du comportement clients : habitudes d’achat, préférences sur les réseaux sociaux, historique de navigation web. On parle également de Smart Data, de Data science ou d’Analytics.

Les avantages ?

Donnant lieu à la mise en place de nouvelles stratégies, la big data répond à plusieurs enjeux pour les entreprises. Mais quels sont ses réels avantages ?

  • Enrichir l’expérience client,
  • Mieux appréhender les comportements des prospects et des clients,
  • Anticiper les besoins, adapter les campagnes marketing pour disposer d’un avantage concurrentiel
  • Les facteurs clés de succès du big data pour le marketing d’entreprise :
  • Améliorer l’efficacité des campagnes publicitaires
  • Affiner le ciblage et la segmentation
  • Analyser le comportement des prospects et des clients. Exemple  : les habitudes de navigation

Quelques exemples :

L’analyse prédictive, c’est-à-dire l’adaptation d’un message marketing à une action possible du consommateur. Exemple : un message publicitaire pour un restaurant à Paris lorsque l’internaute cherche un trajet

Le marketing automatisé. Exemple : l’envoi d’une publicité selon la géolocalisation de l’internaute

Le native advertising. Exemple : des publications sponsorisées dans le fil d’actualité des internautes sur Facebook ou autre

Le retargeting publicitaire ou recyclage publicitaire. Exemple: la personnalisation des résultats de recherche sur Google

Le seul bémol

La condition sinéquanone pour ne pas se louper dans le virage du big data, tient dans le recrutement d’une équipe d’experts, les « data scientists » pour mieux recueillir et analyser les données, et ainsi mieux s’accorder aux besoins de sa cible.

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