Enjeux et Usages du Big Data

Les usages du Big Data

L’exploitation du Big Data consiste en la collecte et l’analyse des données recueillies afin d’en tirer profit. Pour les entreprises, ce secteur novateur en lien avec les nouvelles technologies répond à des enjeux stratégiques en vue de développer des produits répondant aux besoins des consommateurs.  

1. Développer les ventes  

Quoi qu’on en pense, toute entreprise a pour principal objectif de développer ses ventes. Néanmoins, pour y arriver, elle a besoin d’informations fiables et tangibles sur les besoins réels des consommateurs. En effet, sans aucune référence ni tableau de bord, il est très difficile d’anticiper leur comportement et leurs futures habitudes. La numérisation des données a ainsi largement facilité la collecte des informations et leur exploitation.

Avec des statistiques concrètes sous la main, les entreprises tirent désormais profit des informations à leur disposition pour proposer des produits ou services susceptibles d’intéresser les consommateurs. Elles peuvent ainsi espérer engranger un maximum de bénéfices tout en évitant les pertes liées aux coûts de développement de produits qui ne marchent pas.  

2. Le Big Data au service du marketing 

Le marketing est inséparable de la vente. Avec le Big Data, l’enjeu évolue pour consister à identifier les canaux de communication et de distribution qui toucheront la population cible. Ainsi, la partie analytique du Big Data permet d’abord de mieux connaître les clients potentiels afin d’optimiser l’interaction avec eux.

Les processus analytiques des données sont centralisés autour d’un référentiel connaissance client afin de réunir les applications métiers propres à chaque canal de communication. Il convient ensuite de mettre en place des solutions prédictives qui optimiseront les offres proposées aux clients, les campagnes de communication et par extension, les ventes.

De fait, l’analyse des données centralisées permet à une entreprise de proposer à une clientèle bien définie les bons produits au bon moment en s’appuyant sur les bons messages. 

3. Le triage et l’analyse des données 

Le plus difficile dans l’exploitation du Big Data consiste à trier les données exploitables parmi la masse d’informations réunie.

Il y a quelques années seulement, la complexité du triage des informations obtenues constituait un frein à leur exploitation, notamment en raison du niveau d’incertitude sur la véracité des données. Heureusement, il existe aujourd’hui des algorithmes statistiques facilitant le traitement des données afin de créer de la valeur.

Les professionnels du Big Data recourent non seulement à la statistique proprement dite, mais aussi au « machine learning » ou intelligence artificielle pour perfectionner l’analyse et l’exploitation des données. Actuellement, l’enjeu est tel que les entreprises ont tout intérêt à utiliser le Big Data pour faire face à la concurrence et doper leur croissance.  

 

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