Étude de marché et stratégie sur le Big Data

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le terme « Big Data » fait référence au processus d'identification, de collecte, d'analyse et d'interprétation de très grandes quantités de données pour permettre des décisions plus significatives et exploitables. Même s’il est possible que davantage de données soient créées chaque seconde, c’est la capacité de les analyser plus rapidement et de manière plus diversifiée qui retient l’attention. L’expansion du « cloud » et de la capacité de stockage informatique a également contribué à sa popularité récente.

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

Comment obtenir du Big Data ?

Les données sur les clients peuvent être obtenues à partir de nombreuses sources. Les exemples incluent leurs journaux Web (c'est-à-dire les activités du site Web), les interactions avec le service client, les formulaires d'abonnement et d'inscription, les enquêtes, les blogs et les mentions sur les réseaux sociaux. Ainsi, en intégrant une adresse e-mail d'un endroit, certaines données démographiques d'un autre, ainsi que l'emplacement géographique, le titre et la fonction du poste, la taille de la famille et de nombreux autres éléments provenant de diverses sources, vous pourrez peut-être dresser un profil relativement détaillé d'un individu. Votre entreprise ou votre marque fait-elle l’objet de discussions ? Quels mots ou termes ont tendance à leur être associés ? Ont-ils une connotation positive ou négative ? Qu’en est-il de la même chose pour vos concurrents ? Si vous pouvez obtenir de telles données « non structurées » et les quantifier, vous pouvez les ajouter à votre base de données.

Que peut-on faire avec le Big Data ?

Une fois que vous avez un meilleur profil de votre client, il peut être combiné avec d'autres facteurs tels que la fréquence et la quantité des achats, les variations de prix, le contenu publicitaire et le placement média, l'heure de la journée ou de la semaine, l'emplacement régional et plus encore. Une relation peut être découverte qui lie les choses ensemble et donne un aperçu non seulement du « quoi » mais aussi du « pourquoi » d’un événement. Par exemple, vous pouvez non seulement savoir combien de fois quelqu'un a visité votre site Web, cliqué sur une annonce ou effectué un achat, mais aussi découvrir pourquoi une personne a aimé quelque chose alors qu'une autre ne l'a pas aimé. Grâce à cette connaissance, il est alors possible d'améliorer la probabilité que un public particulier sera exposé et lira un contenu ciblé (par exemple des messages publicitaires) et agira d'une manière plus prévisible et souhaitée.

Le Big Data est-il fait pour vous ?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

Comment utiliser le Big Data ?

L’objectif est de « donner un sens aux absurdités » ainsi que d’éviter la « paralysie de l’analyse » (dans laquelle on passe tellement de temps à examiner les données que la prise de décision est retardée).

Il est plus important que de disposer de données de déterminer ce qu'il faut rechercher. L'analyse statistique traditionnelle peut aider à identifier les variables les plus susceptibles d'être associées à (et de provoquer) certains résultats.

Ainsi, en découvrant et en se concentrant sur les comportements clés passés et actuels des clients, il peut être possible de cibler et d'adapter des messages ou des publicités plus appropriés et plus significatifs qui affecteront les actions futures telles que l'achat ou la recommandation de vos produits. Cet exercice nécessite souvent une puissance de calcul extrême. et des logiciels, ainsi que des personnes formées à leur utilisation, pour tirer les bonnes conclusions à partir d'immenses ensembles de données. Ainsi, lorsque le besoin s’en fait sentir, consulter un tiers spécialisé dans l’utilisation de telles données est une bonne idée.

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