vendredi 12 juillet 2013
De nos jours, les professionnels du marketing doivent gérer un grand nombre de données, trop de données en apparence pour pouvoir les exploiter de manière efficace. Ils lancent des campagnes puis jugent leur efficacité en se basant sur les blocs de données qu’ils considèrent importants mais malgré sa simplicité, cette approche d’analyse ne permet pas de déterminer avec certitude les raisons motivant les achats de certains clients.
Bien qu’une grande partie du problème de la compréhension des consommateurs pourrait être résolue par une meilleure utilisation des informations qu’ils fournissent à chaque interaction, la richesse de ces données est bien trop souvent ignorée. De nombreuses entreprises se heurtent à leur complexité ainsi que les efforts requis de gestion et de traitement et d’analyse des informations.
Le fond du problème pour la plupart des entreprises se résume donc à un accès croissant aux données nécessaires à une compréhension profonde de chacun de leurs clients contrasté par une inaccessibilité des technologies requises à leur pleine exploitation. La démocratisation de ces technologies change la donne.
Initialement développées par les moteurs de recherche (hadoop pour Yahoo, Map Reduce pour Google…) les technologies Big Data permettent d’atteindre à moindre cout des performances similaires aux supercalculateurs d’Oracle ou d’IBM.
Ces technologies partagent trois caractéristiques communément appelées les « 3V » du Big data, volume, vitesse et variété.
- Volume : Ces technologies traitent un volume important d'informations
- Vitesse : Capacité à traiter ces données rapidement ou en temps réel
- Variété : Traitement de données structurées et non structurées (peu ou pas de métadonnées)
La variété et le volume croissant des informations collectées par les entreprises ont changé la donne en faisant de l’analyse des données un véritable avantage compétitif. Ces technologies répondent à cette problématique en mettant en lumière des tendances et des comportements passés jusque-là inaperçus.
Prenons l'exemple de l'expérience d’achat d’un client, Paul recherche une tondeuse à gazon :
● Paul découvre votre site web
● Il s’inscrit à votre liste de diffusion
● Il ouvre 4 de vos courriels au cours du mois
● Paul ajoute au panier d’achats une tondeuse à gazon, mais ne finalise pas la transaction
● Paul procède finalement à l’achat après avoir reçu un coupon par circulaire électronique
Que faire avec cette information? L’utilisation du "Big Data" nous permet d’identifier les autres "Paul", les clients en attente d’un coupon pour finaliser la transaction.
Nous pouvons automatiser l’envoi de coupons aux clients aux profils similaires à celui de Paul. Cette utilisation de l’analyse prédictive pour l’identification de micro segments permet d’augmenter les ventes, mais aussi de retenir et d’acquérir ces clients avant qu’ils ne soient séduits par la concurrence.
L’analyse prédictive redéfinit le marketing car elle permet aux entreprises d’acquérir une connaissance dynamique de chacun de leur client tout au long de leur cycle de vie et d’adapter leurs offres en conséquence. Il n’est désormais plus seulement possible de savoir où se situent les clients, mais surtout de savoir où ils vont et où ils sont susceptibles d’aller tout au long de leur cycle de vie.
Un des chefs de file dans le domaine de l’analyse prédictive, Intema est la seule
entreprise sur le marché à intégrer l’analyse prédictive au marketing par courriel avec la circulaire intelligente et l’infolettre intelligente.
Pour en savoir plus visitez www.intema.ca
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