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.

Tout comme la loi de Moore s'applique à la capacité des puces informatiques, il est désormais possible de stocker, gérer et traiter plus rapidement des volumes extrêmement importants de données grâce aux améliorations technologiques, tout en le faisant à des coûts considérablement réduits.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ]En tant que tel, de nombreuses organisations ont intégré leurs compétences traditionnelles en matière d'études de marché avec des talents en programmation informatique pour analyser des ensembles de données extrêmement volumineux dans le but de découvrir des modèles, des tendances et des corrélations liées aux comportements et interactions humains. En raison de l'utilisation généralisée des médias sociaux tels que FaceBook, Twitter et LinkedIn, ainsi que les outils de partage de vidéos comme Youtube, Instagram et Pinterest, le volume d'informations textuelles et visuelles augmente de façon exponentielle à l'échelle mondiale. De nombreux pays disposent de ces mêmes sites Web, ainsi que de leurs propres versions, ainsi que de nombreuses applications pour appareils mobiles. Une grande partie du Big Data est de nature « non structurée », au sens où les données qualitatives trouvées dans les réponses aux questions ouvertes ou aux groupes de discussion. D’un autre côté, les données obtenues à partir de sources telles que les visites sur le Web, les clics et les transactions financières sont numériques et « structurées ». En étant quantifiables, ces données sont plus faciles à analyser. Avec de plus en plus de données démographiques, d'opinions, de préférences et de comportements des consommateurs et des entreprises collectées, il est possible de construire des images et des conclusions plus significatives à partir de bits de données disparates à l'aide de logiciels et de statistiques sophistiqués. outils.

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 ?

Si vous pouvez poser une question comme celle-ci liée à un objectif commercial et dont la réponse vous aiderait à prendre une meilleure décision, alors le Big Data pourrait être fait pour vous. Ainsi, par exemple, essayez-vous d'attirer de nouveaux clients, de vendre davantage aux clients existants, de trouver des moyens de réduire les coûts, d'améliorer le service client ?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]Il est bien préférable d'avoir des objectifs ou des hypothèses à tester. avant de se lancer dans le Big Data. Bien qu'un examen de nombreuses variables puisse éventuellement en révéler certaines corrélées, par exemple la taille d'une personne et le choix de sa carte de crédit, il peut être peu ou pas utile de connaître cela. Ainsi, sans plan, on peut facilement dépenser (et gaspiller) d'énormes ressources.

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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