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Le marketing à l’heure du big data

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Le marketing à l’heure du big data

Quelle est la différence entre un statisticien et un data scientist ? Un 0 sur la fiche de paie. C’est le genre de blague que racontent les plus sceptiques au sujet de la data science. S’agit-il d’un buzzword ? À moins que ces professionnels puissent apporter des solutions notamment dans le domaine marketing ? Dans cet article, nous nous proposons de répondre à ces questions.

La data science, c’est d’abord de la corrélation

Longtemps, les statisticiens assument une fonction proche de celle des data scientists. Ils étaient en mesure de croiser les bonnes informations pour en tirer des conséquences. Sauf que le virage numérique est passé par là. Aujourd’hui, la donnée traitée par les sociétés n’est plus seulement produite en interne puisqu’elle provient en majorité du web : quand on consulte un site internet ou qu’on y télécharge un document, nous laissons des traces. Les données collectées sont exploitées et analysées pour trouver des corrélations. Le point de base de la data science, c’est la corrélation.

Les V du Big data font la loi

Le big data est donc au cœur des enjeux. Or, il faut être capable de s’assurer de l’authenticité des données afin de les traiter au mieux. Dans cette perspective, crawler le web sans discernement ou croire tout ce qui est indiqué sur LinkedIn relève du contresens. Le big data, ce sont les V. Il y a d’abord le Volume, à savoir la quantité d’informations accumulée. La Vélocité, car les informations circulent vite, notamment sur les réseaux sociaux. La Variété des données, la Véracité ou encore la Valeur, car le but final, c’est quand même d’obtenir un retour sur investissement.

 L’enjeu métier au cœur de nos préoccupations

Bien que la révolution technologique actuelle soit là, la tentation de s’en remettre complètement aux machines n’est pas encore à l’ordre du jour. À titre d’exemple, l’intelligence artificielle n’arrive pas encore à démêler une phrase comme : Le total des investissements de Carrefour ». De qui parle-t-on ? De Total ? De Carrefour ? Voilà pourquoi Nomination prêche pour le semi-automatique entre algorithmes et traitement sémantique humain pour obtenir de l’information utile, pertinente et exploitable par les équipes commerciales et marketing.

L’enjeu métier est au cœur de nos préoccupations. En ce sens, les objets connectés n’ont de sens qu’en fonction de la finalité des données collectées. Cela apporte-t-il une valeur ajoutée ? Peut-on en déduire de nouveaux usages ? Ainsi, les données manipulées et interprétées par les data scientists doivent déboucher sur une recommandation.

Désormais, la data est un levier de transformation incontournable. Avant le service documentation faisait ses recommandations et le service informatique venait en soutien. Désormais, la technique est centrale. L’écrasante majorité des sociétés et des directions est concernée. À commencer par le marketing : la data science – que ce soit le big data ou la smart data – permet au marketing d’imaginer des dispositifs, des ciblages et d’identifier des services innovants. D’autant que le contexte est porteur et les technologies de plus en plus accessibles. Sans compter sur les aides de l’État pour se lancer. À une seule condition : il faut bien cartographier son écosystème et avoir une bonne connaissance métier. Comme pour toutes sciences, les data scientists répondent à des lois précises.

Aujourd’hui, il est de plus en plus complexe et coûteux de protéger et développer son parc clients BtoB.
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