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Le big data, un outil d’aide à la décision pour l’e-commerce ?

Par La rédaction, publié le 28 mai 2013

Le big data est dans toutes les discussions, mais comment en faire de nouvelles opportunités de business ? Voici cinq cas d’étude et une boîte à outils pour passer de la théorie à la pratique.

Si l’on en croit Google Trends, le phénomène du big data a pris de l’ampleur début 2012. Mais que signifie au juste ce terme de big data ? Tout simplement un volume important de données brutes qui doivent être raffinées pour être exploitables de façon opérationnelle. Vos données analytiques, vos bases clients, toute la masse d’informations stockées et collectées grâce au Web, et qui constituent votre écosystème, sont du big data : de grands ensembles d’informations peu ou pas exploitées jusqu’alors.

Analyser et croiser ces vastes ensembles de données permet ainsi d’extraire des connaissances qui ne seraient pas accessibles à plus petite échelle. Meilleure compréhension de vos clients, affinage du ciblage et décryptage des attentes actuelles et futures de vos clients… sont autant d’exemples de mise en corrélation des sets de données.

La richesse et la pertinence de l’exploitation de ces informations constituerait un nouvel eldorado, selon un rapport du World Economic Forum qui va jusqu’à présenter les données (data) comme un actif économique similaire à l’or ou au pétrole. Assurément, donc, la valeur de ces données réside en leur traitement&#160: collecter oui, mais surtout raffiner&#160!

Le data-driven marketing, de véritables opportunités opérationnelles

Le but de cette exploitation de vos informations est clairement d’identifier quelle sera la corrélation optimale entre vos objectifs business et votre set de données. Voici un focus sur quelques stratégies concrètes et éprouvées à travers cinq exemples choisis.

Devenir le leader de la vente de jeux vidéo de l’année en préparant la demande future : l’exemple de BestMart. Pour atteindre son objectif, BestMart a commencé par anticiper la demande en corrélant ses données propres, des relevés et des études des sentiments à travers les médias sociaux, mais aussi des requêtes Web, croisées avec les investissements publicitaires de l’industrie du jeu.

En confrontant les données démographiques locales et les recherches digitales, BestMart a pu affiner géographiquement sa gestion de stock. Au niveau de la politique marketing, un pricing dynamique a été élaboré en analysant les volumes de demandes, l’activité concurrentielle se confrontant au positionnement de la marque. Pour aller plus loin, l’entreprise a même personnalisé son offre en temps réel, grâce aux informations de fidélité propres, à l’historique d’achat, aux données démographiques, à l’identification de la situation géographique et aux réseaux sociaux.

Proposer des solutions de recrutement ultraperformantes : la démarche de Linkedin. Afin d’améliorer sa capacité à mettre en relation des professionnels et des employeurs, le réseau social professionnel Linkedin a développé de nouvelles solutions telles que Hiring Solutions ou Linkedin Talent Pipeline. Ces applications sont capables d’identifier les profils les plus mobiles ou les candidats passifs talentueux. Par l’exploitation ingénieuse de grands ensembles de données, Linkedin a en réalité créé un véritable chasseur de tête algorithmique.

Estimation de la propagation du virus de la grippe en fonction des termes de recherche : la puissance de Google.org. «Nous avons en effet remarqué une corrélation étroite entre le nombre d’internautes qui recherchent des termes liés à la grippe et le nombre de personnes présentant les symptômes de cette maladie. Fort heureusement, les internautes qui recherchent le terme “grippe” ne sont pas tous malades, mais une corrélation se dessine lorsque toutes les requêtes de recherche sont rassemblées. La comparaison du nombre de requêtes Google par rapport aux données des systèmes de surveillance conventionnels a démontré que la fréquence de nombreuses requêtes augmentait au moment de la saison des grippes. Par conséquent, nous pouvons estimer la progression de la grippe dans des pays ou des régions du monde en comptabilisant ces requêtes. » Extrait de « Comment ça marche ? », de l’outil Google de suivi de la grippe.

Prédire les succès du box office pour orienter efficacement les actions marketing et les budgets publicitaires par les studios cinématographiques. Une des principales inconnues à laquelle les studios cinématographiques doivent faire face, est la réaction du public vis-à-vis d’un film lors de sa sortie. Et si le big data permettait de prédire quel film sera un hit et quel autre sera un flop ?

Par l’étude et la segmentation de données diffusées sur les réseaux sociaux, l’USC’s Annenberg Innovation Lab a pu comprendre les sentiments prerelease du public. De cette manière, l’industrie cinématographique est en mesure d’allouer des budgets publicitaires et orienter ses opérations marketing pour faire évoluer positivement la perception du public.

Si ces cas sont de riches exemples d’exploitation de big data ROIste, les applications ne s’y résument pourtant pas. De l’élasticité prix en temps réel (places pour match, entrées parc d’attractions et restauration selon la météo…) aux programmes de fidélisation, les champs sont aussi larges que potentiellement riches.

Alors, comment démocratiser le big data ?

Alors non, l’utilisation des grands ensembles de données n’est pas réservée aux entreprises multinationales ! L’appellation big data caractérise simplement un volume de données avec lesquels nous n’avons pas l’habitude de travailler.

Il est important pour chaque entreprise de trouver la solution de traitement de données qui lui permettra de les corréler pour prendre de meilleures décisions opérationnelles. Voici une proposition de boite à outils qui vous permettra de passer de la théorie à la pratique :

·    PME, grands comptes, entrepreneurs, analystes, statisticiens : découvrez Kaggle, une plate-forme sur laquelle vous présentez votre set de données et votre problématique à une communauté. Vous offrez une récompense résoudre votre problématique et des scientifiques du monde entier entrent en compétition pour la résoudre. Simple non ?
·    Décideurs, responsables marketing, communication, innovation, chefs d’entreprise, opérationnels : ne passez surtout pas à côté du portail dédié au big data d’IBM.
·    Opérationnels, indépendants, PME, grands comptes : voici Captain Dash, un tableau de bord en modèle freemium qui vous permet de croiser des données issues de bases de données, solutions analytics et autres plates-formes sociales pour ainsi profiter de corrélations directement actionnables.
·    Opérationnels : découvrez BeamPulse, un outil clé en mains pour animer votre site web sans passer par des développements spécifiques. Observez (carte de chaleurs, scrollmap, confettis), segmentez puis stimulez vos visiteurs en temps réel par la mise en place d’actions de marketing réactif.
·    Développeurs : Hadoop, un framework Java open source, vous facilitera la création d’applications pour le traitement de gros volumes de données.
·    Enfin, les indispensables pour tous : Google Analytics, la solution professionnelle d’analyse d’audience par Google et Google Trends, l’outil d’analyse et de prévision des tendances de recherches de Google.

Il est de notoriété publique que les données, l’information et leur traitement ont une valeur stratégique. Les volumes collectés ont évolué, et avec eux, les outils de traitement formant la base des décisions opérationnelles de demain sont nés.

Les big data sont accessibles à toute typologie d’entreprise, dans des applications très différentes, mais n’ont de sens que si elles servent la prospective et la prise de décisions qui n’auraient pu être autrement. Si cette forme d’intelligence – artificielle – n’est qu’une prise de relai par la machine quand nos cerveaux commencent à peiner, veillons surtout à ne pas sombrer dans des processus si complexes que leur justification deviendrait impossible.