La quantité d’information numérique produite dans le monde est colossale, et double tous les 2 ans. En 2017, selon Data Never sleeps 5.0 par Domo, chaque seconde dans le monde, on a créé le volume d’information suivant : 253 000 sms, 60 000 recherches Google, 18 500 vidéos sont regardées sur YouTube, 8800 photos sont partagées sur Snapchat, 76 000 messages sont rédigés sur Twitter.
Si encore actuellement, une grande majorité des données n’est pas utilisée. La promesse du big data est de parvenir à rassembler et analyser en temps réel, les données de façon croisée en provenance de sources variées.
L’intérêt pour les marketeurs de pouvoir disposer de telles données pour affiner leurs offres de produits et service, et être ainsi au plus proche des besoins du client est évident. Cependant, cela pose des questions d’éthique par rapport à la manipulation de données personnelles. Le défi des entreprises reste encore de parvenir à obtenir de réelles analyses pertinentes grâce aux données collectées.
Qu’est-ce que le big data?
Le big data fait référence à la quantité astronomique de données numériques qui sont collectées et analysées pour en tirer de la valeur ajoutée.
Le big data peut être caractérisé par la règle des 5V
- Volume : massification et automatisation des échanges de données
- Variété: diversification des sources
- Vélocité: traitement des données en temps réel
- Véracité: vérification de la fiabilité des données
- Valeur: se concentrer sur les données qui ont de la valeur.
On peut définir le big data comme l’ensemble de méthodologies, processus, architectures et technologies, où des logiciels, algorithmes ou processus sont nécessaires, afin de gérer des données volumineuses, analysées rapidement et variées, pour en tirer une valeur ajoutée”.
Que peuvent faire les individus avec le big data ?
Les individus vont pouvoir optimiser leur quotidien en terme de maisons, sport ou santé
Le quantified self pour le sport et la santé consiste à mesurer ses données personnelles, les analyser, et les partager. On peut mesurer la qualité de son sommeil, le nombre de calories dépensé, ou le nombre de pas fait dans la journée.
Derrière cela, il y a la notion d’homme augmentée, et l’espérance de l’augmentation de l’espérance de vie grâce aux données de santé.
Le smart home pour la maison comprend la sécurité (détection de fumée ou d’intrusion); la consultation de la consommation électrique et la prise de contrôle du système de chauffage; l’activation/désactivation des appareils de confort (interrupteurs, luminaire, volets…); et enfin la prise de contrôle des appareils d’arrosage du jardin. Le tout se pilote bien évidemment du bout des doigts via le Wi-Fi ou Internet, sur un PC distant, un smartphone ou une tablette à l’aide d’une application.
Comment les entreprises peuvent se servir du big data?
Tout d’abord, à l’ère numérique, il est indispensable de bâtir ses offres de produits et services en pensant au client au centre. Pour cela, il faut connaître ses clients, et le big data va aider à cela
Données internet
Les individus laissent des traces de leurs comportements sur internet via les réseaux sociaux, et les moteurs de recherche. Il est possible de connaître les sites visités de chacun, et donc de déduire les centres d’intérêt. D’autre part, les réseaux sociaux connaissent précisément les données personnelles comme l’âge, le sexe, le lieu d’habitation, le niveau d’étude, le métier de leurs utilisateurs.
La collecte et l’analyse des données collectées par les moteurs de recherche (Google), et les réseaux sociaux (Facebook), permettent aux entreprises, de personnaliser l’offre de produits de services.
Grâce à ces informations collectées par les utilisateurs d’internet, cela ouvre des opportunités business, les entreprises peuvent suivre le comportement des consommateurs pour proposer des offres adaptées.
La collecte d’information peut être faite et analysée directement via le site web de l’entreprise qui veut analyser le comportement de ses clients. C’est ce que fait Amazon pour proposer des produits personnalisés en fonction des achats précédents. Amazon va même plus loin en étant au plus proche des attentes des consommateurs, Amazon peut faire du commerce prédictif, c’est-à-dire prévoir ce que les clients vont acheter grâce à l’étude de leurs comportements. Ainsi, Amazon peut ainsi préparer par avance les produits qui seront achetés, et être plus réactif.
Objets connectés
Les objets connectés offrent de nouvelles opportunités de collecte de data utilisable par les entreprises. Les données de quantified self peuvent être une mine d’or pour les entreprises de bien-être et de produits sportifs. La surveillance précise de la consommation électrique pourra permettre de connaître précisément l’utilisation de tous les appareils électriques. Les données de votre système de chauffage, d’arrosage, de température, de taux d’humidité des maisons peuvent être combinées pour connaître précisément les habitudes.
Sans s’attacher à un client précis, ce qui ne serait pas éthique, la collecte anonyme de toutes ces données pourrait être utilisée par des entreprises pour bâtir des offres adaptées à leurs clients.
Challenges du big data
L’éthique
Le big data n’est pas qu’un enjeu technologique, mais également éthique, sur l’utilisation que l’on peut faire des données.
En France, la Cnil s’occupe de la protection des données. Il est important de vérifier que la collecte de données respecte: la finalité de l’activité de l’entreprise, le consentement du consommateur, et la limitation dans la durée.
Les consommateurs veulent plus de transparence sur l’utilisation de leurs données, et ne souhaitent pas faire l’objet d’un marketing sauvage, dans lequel ils seraient trop sollicités avec des offres tellement personnalisées qu’ils se sentiraient trop espionnés.
L’analyse des données
Beaucoup de données sont stockées, et non utilisées, il y a tellement de données qui arrivent que, parfois, leur traitement et analyse devient impossible en temps réel.
Il faut parvenir à passer du big data au smart data, c’est-à-dire à l’utilisation intelligente des données. Les entreprises doivent parvenir à revoir leurs outils, processus, et leurs méthodes d’analyse.
D’autre part, un bon service d’analyse de donnée (data scientist) qui sait définir les données à collecter et les traduire en données intelligibles permet d’avoir un avantage concurrentiel important. La mise en place d’algorithmes pertinents reste encore très souvent un défi.
Le big data impose une réorganisation autour d’une logique centrée sur le consommateur, qui va exiger de revoir les outils, les processus et d’instiller une nouvelle culture articulée autour des données.
Opportunités des entreprises autour du big data
Les opportunités marketing du big data sont énormes:
- Mieux connaître son client pour le fidéliser, et gérer en temps réel des clients infidèles.
- Personnaliser les publicités et offres: générer le bon message au meilleur moment pour chaque consommateur.
- Prévoir les tendances d’un marché, et sortir du fonctionnement en silo, où chaque direction d’une entreprise analyse ses données.
- Prévoir le comportement des consommateurs, et proposer des contenus en phase avec les centres d’intérêt du consommateur de façon non intrusive.
