Big Data - Du big data au smart data : analyse approfondie (Partie 2) - 27 décembre 2016

Du big data au smart data : analyse approfondie (Partie 2)

Amélie Latourelle Responsable Marketing et Communication de l'entreprise Fonvirtual (fonvirtual.com)

Dans la Partie 1, nous avons parlé du smart data, une nouvelle approche du traitement des données, et du processus pour l’obtenir. Dans ce deuxième article, nous allons parler de l’importance du smart data en tant qu’outil de prédiction et de soutien au marketing relationnel…

Le smart data, un apport de valeur pour le futur

À l’aide de données utiles, nous pouvons désormais travailler sur l’environnement interne et externe de l’entreprise et faire des prédictions notamment pour :

  • Prévoir le comportement futur des clients actuels ou potentiels ;
  • Identifier et exploiter de nouvelles tendances ou modes ;
  • Identifier les risques possibles que peut connaître l’entreprise et prévoir les solutions pour y remédier.

Par exemple, Google, IBM ou Microsoft, sont en train de travailler sur la réduction et la prévention des bouchons. Ainsi, en utilisant les données générées tous les jours et celles qui sont générées en temps réel, ces entreprises sont capables de faire des prédictions. Elles sauront d’avance si la route sera bouchée ou non et pourront ainsi offrir des solutions appropriées comme prendre une route X pour ne pas perdre du temps.

Idem dans le marketing digital. Le smart data est un précieux outil pour étudier la concurrence, et prévoir son comportement. Les entreprises qui sont capables de détecter leurs faiblesses et d’anticiper les risques, ou d’identifier les opportunités au bon moment finiront également par se différencier favorablement de leurs concurrents.

Le smart data dans le marketing relationnel

La relation smart data et marketing relationnel mérite un petit chapitre à part, car actuellement, nous avons de plus en plus de données sur les clients potentiels et actuels. Le travail du marketeur est donc de savoir les utiliser.

Pour travailler sur le smart data du client, les grandes entreprises ont accès à un plus grand nombre de données et ont plus de ressources pour les traiter. D’autre part, les PME ont des ressources limitées de données certes, mais elles sont davantage capables de capter, garder et utiliser immédiatement de l’information utile et donc de mieux connaître le consommateur.

Les données les plus importantes concernant votre clientèle sont entre autres ses achats, ses opinions et ses intérêts. Penchez-vous-y pour découvrir et mieux connaître le profil de vos clients. Vous en aurez besoin, car selon une étude récente de Think with Google, 42% des consommateurs choisissent les marques qui font appel à leurs passions et intérêts, plutôt qu’à celles qui se basent uniquement sur la promotion du produit.

Smart data : où extraire les données ?

Les réseaux sociaux : Ils représentent une ressource importante pour obtenir le maximum de données des clients actuels et potentiels, car il s’agit de plateformes où la quantité des données générées augmente de façon exponentielle. Il faudra donc savoir mesurer, interpréter et utiliser les informations récoltées.

Les forums : Ils renferment des points de vue importants sur vos concurrents, mais aussi sur vous-même.

Les clients actuels : Étudiez le comportement de vos clients, s’ils sont satisfaits ou non de la qualité de votre produit/service.

Vos salariés : Demandez-leur de noter régulièrement toutes les recommandations des clients, les incidents et réclamations et d’en constituer une base de données.

Le smart data, un processus continu

Au final, promouvoir la culture du data-driven dans votre entreprise est essentiel pour assurer sa pérennité. Faites participer vos salariés pour obtenir de l’information utile et partager avec eux les résultats obtenus.

D’autre part, afin de maximiser le data-driven, formez les leaders/managers et prouvez à toute votre équipe l’importance de ces données. Ils acquerront ainsi toutes les compétences nécessaires pour automatiser ce précieux processus qui leur permettra de prendre les bonnes décisions, basées sur des données utiles et pertinentes.