Le Big Data ou la puissance des données pour les entreprises

Souvent, lorsque l’on parle de Big Data, des millions d’énormes ordinateurs traitant de grandes quantités de données peuvent venir à l’esprit, et bien qu’une partie de cela soit vraie, le Big Data va bien au-delà de cette conception commune.

Un bon exemple, qui peut nous aider à comprendre les avantages de l’utilisation de cet outil est le cas de Netflix. Cette entreprise américaine a réussi, grâce au Big Data, à ce que chaque utilisateur reçoive des recommandations hyper-personnalisées, de ce fait, chaque personne peut voir sur son écran ce que l’algorithme a déterminé qu’elle pourrait intéresser.

De plus, savoir ce qui attire les utilisateurs vous permet de créer de nouveaux films ou séries avec la garantie qu’ils seront un succès absolu.

Ce terme, traduit en anglais, signifie « données massives», et selon son origine on peut distinguer :

• Réseaux sociaux et sites web: l’une des sources d’information les plus précieuses pour les utilisateurs, grâce à eux, il est possible d’effectuer une analyse de leurs comportements et de leurs intérêts, en analysant comment ils interagissent avec le contenu et en tirant ainsi des conclusions par rapport aux tendances et aux modèles d’information et de comportement. N’oublions pas que ces plateformes collectent également de grandes quantités d’informations personnelles, de données démographiques, de données géographiques, de goûts… Par conséquent, ils permettront à l’entreprise de générer plus facilement une personnalisation des messages marketing, en s’adaptant autant que possible aux besoins du public auquel il s’adresse. 
• Biométrie: cette technologie contribue au Big Data avec des données d’authentification physiques, collectées par des systèmes tels que des caméras, des microphones ou des empreintes digitales. Ils sont utilisés la plupart du temps pour assurer la sécurité et identifier les utilisateurs.
• Enregistrements des transactions financières: données obtenues à partir des télécommunications, informations sur les clients. Ils permettent aux entreprises d’analyser leurs domaines d’activités, données auto-générées : e-mails, notes vocales, cartes de crédit, notes vocales, informations médicales, enquêtes… 
• Données M2M (Machine to Machine): elles collectent le comportement des consommateurs à travers leurs appareils personnels, grâce auxquelles nous pouvons connaître l’emplacement, la consommation d’énergie ou même les déplacements quotidiens.

La clé du Big Data n’est pas la grande collecte de données qu’il effectue, mais l’analyse ultérieure qui permettra à l’entreprise de développer des stratégies plus efficaces. Pour ce faire, penchons-nous sur un cas célèbre, celui des « couches et de la bière ». Une célèbre chaîne de supermarchés américaine a remarqué que, dans ses bases de données, il y avait une corrélation statistiquement significative entre les deux produits. L’entreprise a décidé de créer une carte de fidélité qui lui a permis de connaître les données démographiques de ses clients.  En conséquence, il a été observé que les acheteurs de couches et de bière étaient de jeunes hommes âgés de 25 à 35 ans et qu’ils avaient l’habitude d’acheter ces produits le vendredi après-midi. L’explication était des plus surprenantes, car les paquets de couches étaient volumineux, les mères demandaient aux pères d’aller les acheter eux-mêmes, et ils sont venus à la dernière minute. De plus, ils ont profité du fait qu’ils étaient déjà au supermarché pour acheter des bières à consommer à la maison, car dans la société américaine, il était assez mal vu de fréquenter les bars jusqu’au petit matin. La chaîne, voyant ce phénomène, a décidé de rapprocher les couches de la bière, ce qui s’est avéré être une stratégie très efficace. Avec cet exemple, nous réaffirmons l’importance d’une bonne analyse du Big Data.

Comme nous l’avons vu tout au long de cet article, il ne fait aucun doute que l’utilisation du Big Data est un excellent outil lorsqu’il s’agit d’établir des stratégies qui garantissent le succès d’une entreprise. De plus, l’analyse de ces données peut nous aider à fournir un contenu hyper-personnalisé à chaque client, ce qui nous permet de regagner plus d’engagement et de et en loyauté.