MODULE > COMMUNICATION THÈME 23 > COMMENT TIRER PROFIT DES DONNEES (BIG DATA)

Dimension: px

Commencer à balayer dès la page:

Download "MODULE > COMMUNICATION THÈME 23 > COMMENT TIRER PROFIT DES DONNEES (BIG DATA)"

André Lafontaine
il y a 5 ans
Total affichages :

1 MODULE > COMMUNICATION THÈME 23 > COMMENT TIRER PROFIT DES DONNEES (BIG DATA)

2 SOMMAIRE 1. Qu est-ce que le Big Data? 2. Objectifs 3. Caractéristiques 4. Comment déployer une stratégie Big Data? 5. Points à retenir

3 QU EST-CE QUE LE BIG DATA? Big Data = méga-données = volume massif de données Masse très importante d informations provenant de sources multiples : messages envoyés vidéos signaux GPS mails applications mobiles conversations téléphoniques sites Internet données issues des achats sur Internet Collecte, stockage et analyse de toutes les données grâce à des technologies nouvelles de stockage et d analyse

4 QU EST-CE QUE LE BIG DATA? Trois types de données sont collectées Données auto-générées Collectées dans le cadre De campagnes de communication digitales De suivi de clients En interne Concernant les comportements et les habitudes d achats de ses clients, commerciales, logistiques Données open-data Données disponibles via : Internet Commentaires Posts sur les réseaux sociaux Données collectées Ensemble disponibles en accès libre sur internet

OBJECTIFS DU BIG DATA Plusieurs enjeux Pour le marketing > Amélioration de l'expérience

adaptation des anciennes, ou personnalisation d autres offres Mise en place et

campagnes publicitaires > Ciblage des prospects et des clients > Analyse du

5 OBJECTIFS DU BIG DATA Plusieurs enjeux Pour le marketing > Amélioration de l'expérience client > Anticipation des besoins des consommateurs > Proposition de nouvelles offres, adaptation des anciennes, ou personnalisation d autres offres Mise en place et utilisation du Big Data par plusieurs départements > Amélioration de l'efficacité des campagnes publicitaires > Ciblage des prospects et des clients > Analyse du comportement des prospects et des clients : achats en magasin et en ligne, habitudes de navigation sur internet

CARACTÉRISTIQUES DU BIG DATA Les 3V Volume Vitesse Variété > Quantité de données à stocker très importante > Traitement des données (collecte, a n a l y s e e t exploitation) doit se faire presque en

6 CARACTÉRISTIQUES DU BIG DATA Les 3V Volume Vitesse Variété > Quantité de données à stocker très importante > Traitement des données (collecte, a n a l y s e e t exploitation) doit se faire presque en temps réel > Gestion qui peuvent être soit structurées soit non structurées Possible d ajouter la véracité (fiabilité parfois incertaine selon les sources) et la valeur (concentration sur les informations qui ont une valeur) pour obtenir les 5V

7 COMMENT DÉPLOYER UNE STRATÉGIE BIG DATA? Quelle finalité? Analyse des données internes > Pour quoi utiliser le Big Data? > Que chercher à améliorer? Traitement en interne ou via un prestataire externe > Quels sont les informations dont l entreprise dispose?

8 COMMENT DÉPLOYER UNE STRATÉGIE BIG DATA? Cartographie Les Sept Principes Comptables Intégration Tri d une solution

9 COMMENT DÉPLOYER UNE STRATÉGIE BIG DATA? Cartographie Cartographie Intégration d une solution Tri > Etablir, avec l ensemble des départements de l entreprise, une cartographie disponibles dans l entreprise par typologie ou usage

10 COMMENT DÉPLOYER UNE STRATÉGIE BIG DATA? Cartographie Données > Quelles sont les données qui ont le plus de valeur pour l entreprise selon les objectifs fixés? Intégration d une solution Tri

11 COMMENT DÉPLOYER UNE STRATÉGIE BIG DATA? Cartographies Solution > Intégration d une solution Big Data pour le traitement (analyses) > Commencer par de petits projets (tests) Intégration d une solution Tri

présenter un réel avantage concurrentiel > Anticiper les besoins des clients > Proposer de nouvelles les offres > Analyser le

12 POINTS À RETENIR Définition Objectifs Caractéristiques 3-5 V Comment déployer une stratégie? > Améliorer l expérience client > Masse très importante d informations provenant de sources multiples et hétérogènes > Peut présenter un réel avantage concurrentiel > Anticiper les besoins des clients > Proposer de nouvelles les offres > Analyser le comportement des clients et prospects > Vitesse > Volume > Variété > Valeur > Véracité > Cartographie des données > Tri des informations > Intégration d une solution > Etc.