Menu
Notre entrain journalier sur internet constitue des données vivantes exploitables pour les entreprises. Que ce soit en intégrant les réseaux sociaux, ou en faisant des requêtes sur les moteurs de recherche, en cliquant sur des images de publicité en ligne, ou en émettant des commentaires, nous alimentons chaque jour le Big Data. Depuis quelques années, des entreprises se demandent toutefois comment exploiter au mieux ces données pour créer de la valeur à l’entreprise.
Proposant à la fois du volume, de la variété et d’importantes données disponibles dans l’immédiat, le Big Data permet d’avoir une meilleure connaissance du client, de ses attentes et d’anticiper ainsi ses demandes. Mais le plus important c’est la véracité des données à exploiter.
Avec l’abondance des données disponibles, des analyses prédictives peuvent être réalisées pour anticiper les dommages surtout en termes de maintenance préventive. Cette technique a par exemple été adoptée par IBM, en utilisant des algorithmes dans le traitement des données du Big Data et d’émettre ainsi des solutions préventives de maintenance. Cela a permis de réduire les dépenses de la municipalité de Boston dans ses charges de réparation. Il existe aujourd’hui de nombreuses techniques d’analyse prédictive, dont le text-mining , l’analyse sémantique et le machine-learning . Bon nombre d’entreprises utilisent le data-mining pour exploiter le Big Data, mais la tendance va dans la modélisation prédictive. Notons que cette pratique nécessite des compétences analytiques avancées pour être efficiente.
Pour identifier les besoins de ses clients, l’analyse en temps réel du Big data passe par les transactions, les interactions multi-canal, les réseaux sociaux, les données transmises via les cartes de fiabilité, les conversations des clients. Par exemple, une marque peut savoir exactement ce que pensent les gens de ses produits, en permettant le libre commentaire de ses affiches publicitaires. De par ces données recueillies, l’entreprise peut être plus proche de ses clients en leur fournissant ce qu’ils attendent réellement. L’objectif de cette analyse en temps réel des données est aussi d’attirer le client vers un point de vente ou vers un site de vente en ligne précis. Pour ce faire, l’entreprise peut suggérer des moteurs de recommandation, des coupons de réduction ou un ciblage géographiquement bien défini.
A part le fait que le Big data influe sur le commerce des entreprises qui cherchent tout le temps à améliorer leurs relations avec le client, le Big data peut influer également sur le processus. Les données s’écoulent plus rapidement, et l’information passe plus vite, permettant une prise de décision rapide. En considérant les données internes et externes à l’organisation, les informations seraient plus fiables pour une meilleure évolution de l’entreprise. Au sein d’une entreprise, les branches logistique, marketing et finance peuvent ainsi travailler ensemble à partir d’une même donnée et ils seront en mesure de communiquer efficacement, donc auront la possibilité de viser un même objectif et d’être plus productif. Par ailleurs, avec ces données aux champs d’analyse toujours plus larges, le personnel de gestion sera en mesure d’apporter encore plus de solutions aux problèmes et attentes des clients, il peut mieux positionner l’entreprise en fonction du comportement des concurrents et adopter des outils que l’entreprise aurait pu négliger auparavant.
18 mars 2014 La Rédaction
Copyright © 2025 lebusinessjournal.com