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Big Data et marketing : quels enjeux en 2022?

Le big data ou “mégadonnées” désigne un grand ensemble de données provenant de sources variées et analysées à partir de technologies innovantes pour en dégager des opportunités. Ses caractéristiques ont été clairement définies pour la première fois en 2001. 4 ans plus tard, en 2005, cet outil intrinsèquement lié au numérique s’est popularisé, pour devenir incontournable en 2022.

Pour passer d’une structure classique à une entreprise qui prend en compte la big data dans sa stratégie, la première étape est de mettre en place sa stratégie de gouvernance de données.

Les entreprises l’utilisent pour créer des campagnes marketing personnalisées, améliorer leurs performances, fidéliser la clientèle, défier la concurrence et augmenter leur chiffre d’affaires. En réalité, le big data a plusieurs applications possibles dans tous les secteurs d’activité, en l’occurrence le marketing et la relation client. Découvrez dans cet article ses enjeux en 2022.

LE BIG DATA ET LES RÉSEAUX SOCIAUX

Fortement lié au numérique, le big data est aujourd’hui alimenté par les données provenant notamment des réseaux sociaux. Ces derniers génèrent une quantité exponentielle de data. Facebook à lui seul concentre 700 téraoctets de données au quotidien sous différentes formes, à savoir : photos, publications, commentaires, avis, etc. Tout compte fait, les différentes données sur les réseaux sociaux peuvent être exploitées en vue d’orienter la stratégie digitale, marketing et commerciale des entreprises.

Le big data au travers des médias sociaux met à disposition des entreprises des données intéressantes permettant de cerner la personnalité et le comportement des consommateurs. Une analyse approfondie de ce Social Big Data va aider à identifier ce que les internautes aiment ou n’aiment pas. Elle sera utilisée par les services marketing de l’entreprise pour cibler les bons internautes et leur proposer une offre personnalisée au bon moment.

Par ailleurs, le big data, couplé aux réseaux sociaux, permet de constituer un data lake qui donne une vue d’ensemble complète sur les clients. Notez que le data lake est un espace de stockage centralisé contenant des données brutes en provenance de sources variées. C’est une méthode qui va permettre aux marques d’améliorer leur relation client.

Les données sur les médias sociaux sont utiles pour avoir une connaissance approfondie de sa cible et lui proposer des services qui correspondent à ses attentes. Elles peuvent être analysées pour segmenter la clientèle en fonction de plusieurs critères tels que les habitudes d’achat, l’engagement et la fidélité. Dans le même temps, elles peuvent être exploitées par les entreprises pour trouver de nouveaux prospects.

Parallèlement, la data générée par les réseaux sociaux permet d’évaluer la notoriété et la réputation d’une marque. Elle peut être exploitée pour mesurer l’efficacité de la stratégie digitale de l’entreprise et optimiser sa stratégie marketing pour des résultats plus positifs.

 

LES SYNERGIES ENTRE BIG DATA ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L’intelligence artificielle (IA) est une forme de calcul permettant aux machines de réagir comme les humains. Son fonctionnement est régi par les données traitées, ce que le big data permet d’obtenir. Ceci définit la relation synergique entre les deux concepts. Concrètement, l’intelligence artificielle analyse les informations entrées et les utilise pour améliorer les résultats ou offrir des processus plus structurés. Quant au big data, il regroupe des données (provenant de différentes sources) qui seront analysées par l’intelligence artificielle.

Le big data et l’intelligence artificielle ont donc une forte relation : l’un produit des informations et l’autre traite celles-ci. Grâce au big data, les algorithmes de l’IA disposent des données nécessaires pour s’améliorer. Parallèlement, l’IA est utilisée pour trier et organiser la panoplie de données non structurées que fournit un big data. Elle permet aussi de faire des analyses pointues et perspicaces des informations collectées par une entreprise.

Le big data, couplé à l’intelligence artificielle, permet aux marques de rester compétitives sur le marché. Ceci est notamment dû au fait qu’il offre aux entreprises une plus grande capacité d’analyses avancées (à travers les analyses prédictives par exemple). Les entreprises disposant de connaissances avancées voient alors leur prise de décision s’améliorer et s’éclairer.

De plus, avec le big data et intelligence artificielle, les entreprises proposent davantage d’outils intuitifs et de technologies innovantes et performantes aux consommateurs. Elles peuvent aussi extraire plus efficacement des données exploitables dans une vaste quantité stockée de data. L’exploration des données se fait de manière plus créative et intuitive.

En fin de compte, le big data et l’intelligence artificielle améliorent la productivité de l’entreprise et la qualité des produits et services qu’elle propose. Ils concourent à la fidélisation de la clientèle et haussent la fiabilité de la marque tout en augmentant ses marges de profits.

 

LE POTENTIEL DU MARKETING AUTOMATION

Le big data intervient à différents niveaux du processus stratégique d’une entreprise. À ce propos, il facilite la mise en place du marketing automation qui désigne un ensemble de techniques axées sur l’automatisation des campagnes marketing. À travers ce processus, l’envoi d’e-mailing et de SMS, l’ajout de contacts à des listes d’envoi et les relances commerciales sont automatisés. Des scénarii préalablement définis régissent le déclenchement des actions d’automatisation de ces différentes tâches.

Le marketing automation libère les responsables du service marketing des tâches répétitives à faible valeur ajoutée. Ces derniers peuvent alors entièrement se concentrer sur la stratégie à long terme. Cela dit, le big data appliqué au marketing automation permet d’avoir une meilleure connaissance de la cible de l’entreprise, pour des campagnes personnalisées. Effectivement, il permet d’offrir aux internautes des contenus qui correspondent à leurs attentes, favorisant une expérience utilisateur personnalisée.

Ceci permet d’avoir des campagnes marketing plus efficaces qui impactent réellement l’audience ciblée. Les clients, contents des services de l’entreprise et intéressés par ses produits, sont plus susceptibles d’être fidélisés. À ce niveau, le big data va permettre de segmenter le portefeuille client en deux catégories. D’une part, il y aura les clients prêts à être fidélisés. D’autre part, on aura les clients présentant des signaux de désengagement.

Pour la première catégorie, il suffit de renforcer la campagne marketing pour garantir la fidélisation des clients. Par contre, la seconde catégorie aura besoin d’une campagne de réengagement pour se retrouver dans la première catégorie et être ensuite fidélisée.

Pour finir, le big data va servir à prédire des tendances afin d’anticiper les besoins de la cible. À partir de ce moment, l’entreprise saura exactement quoi faire pour combler les attentes des prospects et de la clientèle avant qu’ils ne les extériorisent.

 

LA COLLECTE DE DONNÉES POUR MIEUX VENDRE : LES AVIS CLIENTS

Les avis clients constituent une information capitale pour les entreprises qui souhaitent prospérer dans le temps. Autrefois, les consommateurs donnaient leurs avis de bouche à oreille. Ils parlaient alors avec leurs proches, amis et collègues de ce qu’ils avaient apprécié ou non sur un produit donné. Avec l’avènement d’Internet, l’avis des consommateurs est devenu plus accessible et disponible en temps réel sur les réseaux sociaux et les sites des clients.

Cela dit, les suggestions des clients aident les entreprises à réorienter leurs actions pour mieux satisfaire la clientèle. Par exemple, un fabricant d’articles destinés aux activités de plein air avait modifié les poches de certains de ses pantalons en les agrandissant, sur la base des avis clients. Il en a résulté une augmentation des ventes de ces pantalons sur le marché.

Cependant, aujourd’hui, les avis clients sont variés et contiennent de faux commentaires. Il est nécessaire de les trier pour en ressortir les suggestions les plus fiables et pertinentes. Justement, des outils du big data permettent d’organiser et de filtrer les avis clients pour identifier les faux commentaires.