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Terence Mills
Terence Mills, PDG de AI.io, est un pionnier de l’IA, un leader d’opinion et un spécialiste des technologies numériques.
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Les consommateurs sont inondés chaque jour de publicités pour des produits et des services. Le nombre d’options est épuisant. Qu’est-ce qui incite les consommateurs à s’arrêter et à prêter attention ?
Alors que les marques s’efforcent de répondre à cette question, elles deviennent plus créatives en conséquence. En fait, beaucoup se plongent dans les avantages de l’analyse des big data. Par exemple, en 2016, Starbucks a commencé à utiliser l’IA pour envoyer des offres personnalisées à ses clients par e-mail. Au-delà de la personnalisation des boissons en fonction des goûts personnels, l’entreprise utilise sa carte de fidélité et son application pour collecter et analyser les données des clients, notamment où et quand les achats sont effectués.
Les big data ne sont pas un terme nouveau. C’est un concept qui existe depuis de nombreuses années – mais les premiers analystes de big data utilisaient des feuilles de calcul tapées à la main, puis analysées manuellement. Vous pouvez imaginer combien de temps ce processus prenait auparavant.
Les innovations technologiques ont changé les règles en matière de big data. Les systèmes logiciels avancés réduisent considérablement le temps d’analyse, donnant aux entreprises la possibilité de prendre rapidement des décisions qui contribuent à augmenter les revenus, à réduire les coûts et à stimuler la croissance. Cela offre un avantage concurrentiel aux marques qui sont en mesure de travailler plus rapidement et de cibler plus efficacement leurs consommateurs.
Si vous êtes une marque qui envisage d’investir dans l’analyse des big data, voici quelques-unes des façons dont vous pourriez en bénéficier :
1. Acquisition et rétention des clients
Pour se démarquer, les organisations doivent avoir une approche unique pour commercialiser leurs produits. En utilisant le big data, les entreprises peuvent repérer exactement ce que les clients recherchent. Elles établissent une base de clients solide dès le départ.
Les nouveaux processus de big data observent les schémas des consommateurs. Ils utilisent ensuite ces schémas pour déclencher la fidélité à la marque en collectant davantage de données pour identifier plus de tendances et de moyens de rendre les clients heureux. Amazon a maîtrisé cette technique en offrant l’une des expériences d’achat les plus personnalisées sur Internet aujourd’hui. Les suggestions sont basées non seulement sur les achats passés, mais aussi sur les articles que d’autres clients ont achetés, le comportement de navigation et de nombreux autres facteurs.
2. Campagnes ciblées et focalisées
Les entreprises peuvent utiliser le big data pour proposer des produits sur mesure à leur marché ciblé. Oubliez de dépenser de l’argent pour des campagnes publicitaires qui ne fonctionnent pas. Le big data aide les entreprises à faire une analyse sophistiquée des tendances des clients. Cette analyse comprend généralement le suivi des achats en ligne et l’observation des transactions au point de vente.
Ces informations permettent ensuite aux entreprises de créer des campagnes réussies, ciblées et focalisées, permettant ainsi aux entreprises de correspondre aux attentes des clients, voire de les dépasser, et de renforcer la fidélité à la marque.
3. Identification des risques potentiels
De nos jours, les entreprises prospèrent dans des environnements à haut risque, mais ces environnements nécessitent des processus de gestion des risques – et le big data a joué un rôle déterminant dans le développement de nouvelles solutions de gestion des risques. Le big data peut améliorer l’efficacité des modèles de gestion des risques et créer des stratégies plus intelligentes.
4. Produits innovants
Le big data continue d’aider les entreprises à mettre à jour les produits existants tout en innovant de nouveaux produits. En collectant de grandes quantités de données, les entreprises sont en mesure de distinguer ce qui convient à leur clientèle.
Si une entreprise veut rester compétitive sur le marché actuel, elle ne peut plus se fier à son instinct. Avec autant de données sur lesquelles travailler, les organisations peuvent maintenant mettre en œuvre des processus pour suivre les réactions de leurs clients, le succès de leurs produits et ce que font leurs concurrents.
5. Réseaux complexes de fournisseurs
En utilisant le big data, les entreprises proposent des réseaux de fournisseurs, autrement appelés communautés B2B, avec plus de précision et de perspicacité. Les fournisseurs sont en mesure d’échapper aux contraintes auxquelles ils sont généralement confrontés en appliquant l’analyse des big data. Grâce à l’application du big data, les fournisseurs utilisent des niveaux plus élevés d’intelligence contextuelle, ce qui est nécessaire à leur réussite.
Les responsables de la chaîne d’approvisionnement considèrent désormais l’analyse des données comme une technologie perturbatrice en changeant la base des réseaux de fournisseurs pour inclure une collaboration de haut niveau. Cette collaboration permet aux réseaux d’appliquer de nouvelles connaissances à des problèmes existants ou à d’autres scénarios.
Comment commencer à mettre le Big Data au travail
Si vous êtes une entreprise qui possède des données, mais que vous ne savez pas par où commencer ou comment les utiliser, ne vous inquiétez pas. Vous n’êtes pas seul.
D’abord, vous devez déterminer quel problème commercial vous allez essayer de résoudre avec les données dont vous disposez. Par exemple, essayez-vous de déterminer le niveau d’abandon de panier et pourquoi ?
Deuxièmement, ce n’est pas parce que vous avez les données que vous pouvez automatiquement les mettre à profit pour résoudre votre problème. La plupart des organisations collectent des données depuis une décennie ou plus. Pourtant, elles sont non structurées et désordonnées – ce que l’on appelle des « données sales ». Vous devrez les nettoyer en les plaçant dans un format structuré avant de pouvoir les mettre à profit.
Troisièmement, si vous décidez de travailler avec une entreprise, vous en aurez besoin d’une qui pourra faire plus que simplement visualiser les données. Il devra s’agir d’une entreprise capable de modéliser les données pour générer des idées qui vous aideront à résoudre votre problème commercial. La modélisation des données n’est pas facile ou peu coûteuse, il est donc important d’avoir un budget et un plan en place avant de franchir cette étape.
Un investissement important
Les plus grandes entreprises continuent de se développer, grâce à l’analyse des big data. La technologie en développement devient accessible à plus d’organisations que jamais. Une fois que les marques ont des données à leur disposition, elles peuvent mettre en œuvre les systèmes d’analyse appropriés pour résoudre bon nombre de leurs problèmes.