Big Data - 3 choses à savoir sur le big data et l’analyse prédictive - 17 juillet 2015

3 choses à savoir sur le big data et l’analyse prédictive

Pierre Goliot Auteur

Si vous êtes comme la plupart des propriétaires de PME, vous avez pensé ou essayé sûrement déjà d’accomplir plein de choses malgré le fait que votre équipe soit réduite. Vous essayez de construire une équipe de vente ou une équipe marketing avec peu de ressources. En même temps, vous devez jongler avec des revenus de plus en plus importants, collecter des fonds, et agrandir votre base de clients. Mais il y a une chose que vous ne devez pas perdre en route, ce sont vos données…

Vous les utilisez quotidiennement en leur accordant plus ou moins d’importance (et la plupart des entreprises ne s’en soucient pas assez). Et pourtant, elles peuvent avoir une influence essentielle sur la réussite de votre entreprise. Alors, en quoi peuvent-elles vous être utiles ?

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Voici trois choses que vous devez connaître au sujet des données et de leur potentiel pour transformer votre entreprise.

1. Tout le monde détient des données

Certains dirigeants affirment que leurs données ne sont pas révélatrices, car leur entreprise n’est pas assez grande pour cela. Mais ce n’est qu’un mythe. Même dans les petites entreprises, elles sont partout et vous devez les prendre en considération.

Sachez-le : toute activité qui peut être connectée en ligne, que ce soit un clic, un appel en ligne, le téléchargement d’un document ou d’un livre blanc, génère une « empreinte numérique ». En 2010, le président de Google Éric Schmidt a déclaré que cinq exaoctets de données étaient créés tous les deux jours ! Pour vous donner une idée, c’est le nombre de données qui ont été créées entre l’aube de la civilisation et l’année 2003. En 2014, IDC (International Data Corporation) a annoncé que d’ici 2020, l’univers digital doublera approximativement tous les deux ans.

2. Les données permettent l’interprétation des activités passées

Les entreprises qui accordent de l’importance à leurs données les utilisent généralement pour interpréter le passé. L’équipe marketing par exemple peut voir le nombre de visiteurs ayant consulté leur site Web sur un mois, ou le pourcentage de ces visiteurs ayant cliqué sur trois pages avant de quitter le site. Un directeur des ventes peut également voir le nombre ainsi que le montant moyen des transactions faites au cours du dernier trimestre grâce à une application CRM.

Ce genre d’informations est utile pour faire un diagnostic. Cela peut vous aider à répéter vos succès passés (vous décelez des opportunités sur un marché par exemple) et éviter les faux pas à venir (une landing page génère peu d’engagements notamment).

Néanmoins, vous obtenez simplement une vue de vos performances passées. Les données ne vous indiquent pas ce qui va se passer dans le futur.

3. Les données et l’analyse prédictive

Les organisations les plus avancées sont elles aussi concernées par les données en s’en servant comme une technologie de prédiction afin d’anticiper et de faire mieux que la concurrence. Pour elles, il s’agit d’outils qui leur permettent d’optimiser leurs actions et leurs décisions futures. Dans ce sens, l’analyse prédictive permet de prédire les tendances futures et les nouveaux comportements à partir de ces données.

Prenez ces opérations par exemple. L’analyse prédictive peut vous aider à déterminer :

  • Quel est le client prioritaire avec lequel vous devez poursuivre votre collaboration ;
  • Quels sont les contacts que vous devez cibler pour un compte donné ;
  • Comment et quand les prospects sont susceptibles d’acheter chez vous.

Les outils de prédiction apportent des éclaircissements à vos équipes de vente et marketing pour les aider dans leurs prises de décision. Leurs activités et leurs actions entraîneront, pour sûr, de meilleurs résultats pour votre entreprise du fait de cette « intelligence de prédiction ». Elle regroupe effectivement des milliards de lignes de données – à partir des données historiques, sur le taux d’engagement ou de parties tierces.

Les différents modèles de prédiction sont conçus pour déterminer les changements ou les similitudes dans les habitudes d’achat passées et mettre en lumière les idées les plus importantes. À titre d’exemple, vous pouvez trouver :

  • Quels clients vos vendeurs doivent contacter en premier ;
  • Quels arguments mettre en valeur pour un client spécifique ;
  • Quel type de contenu (papier blanc ou vidéo par exemple) et quelle forme de communication (courriel, téléphone…) obtiendra le meilleur engagement.

Comment faire pour collecter ces données ?

Il existe de nombreuses technologies ou applications spécialisées dans le web analytics, la plus connue étant certainement Google Analytics. Il existe cependant des solutions avec des fonctionnalités comparables ou celles qui sont spécialisées dans l’étude des concurrents, des réseaux sociaux, de votre audience…

Vous l’aurez compris, le nombre de données est immense dans le big data d’aujourd’hui, car la plupart de nos activités laissent une empreinte numérique. L’analyse de ces données vous aidera ainsi à mieux comprendre vos actions passées (points forts, points faibles et points d’amélioration) puis à agir sur vos actions futures grâce à l’analyse prédictive.

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