Le SWOT du Big Data en marketing

par | ‘Nov 16, 2017’ | Analyse de données, Personnalisation

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Le Big Data, bien plus qu’un simple buzzword qui a enflammé les mondes scientifiques et industriels dans la dernière décennie a bel et bien révolutionné le monde.

Le Big Data, où données massives, est apparu pour qualifier l’explosion quantitative des données numériques, qu’il s’agissent des données de géolocalisation laissées par nos téléphones portables, les données d’achat et de navigation du Web, les messages, les vidéos, les photos, les données climatiques issues des capteurs en tous genres ou encore les données médicales.

On caractérise souvent le Big Data par ses 3 caractéristiques V :

  • Le volume : l’augmentation du volume de données est vertigineux, 29 000 Gigaoctets (Go) d’informations sont publiés dans le monde chaque seconde c’est-à-dire 2,5 exaoctets par jour.
  • La variété : les données sont hétérogènes, peuvent émaner de sources très différentes, être structurées, non structurées, publiques (open), etc. Une telle diversité challenge les outils traditionnels.
  • La vélocité : cette caractéristique concerne le dynamisme des données. Elles sont générées, partagées, capturées en temps réel.

Ces caractéristiques font du Big Data un défi à part entière pour la majorité des secteurs : comment les stocker, les traiter, en bénéficier, les valoriser et fait fantasmer tous les secteurs tout en les challengeant quotidiennement.

Le Big Data n’a épargné aucun secteur et son impact est gigantesque. Les informaticiens s’en sont emparés les premiers, développant par exemple des structures de données qui permettent de manipuler, stocker, indexer de très gros volumes de données non structurés (par exemple, Cassandra, MongoDB, BigTable, etc.). Ensuite sont venus les environnements permettant de faire des calculs sur le Big Data, comme Map Reduce ou Spark, environnements de calcul qui permettent de traiter extrêmement efficacement d’énormes volumes de données. Puis le marketing a commencé à mesurer le potentiel de ces données, à évaluer leur puissance, les dangers possibles, les difficultés à les traiter et à les comprendre.

Quelles sont les vraies forces, les potentielles faiblesses, les opportunités et les peurs (menaces dans la matrice SWOT) que suscite le Big Data en marketing ?

 

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S (Strengths)

La principale force du Big Data en marketing est sa capacité à collecter et traiter en temps réel un volume absolument impossible à appréhender par un humain et tout ça en temps réel. L’énorme quantité d’informations disponibles, la rigueur des algorithmes associée à la puissance des capacités des ordinateurs, permet aujourd’hui d’extraire de l’information utile, sinon « intelligente » de données, qui observées à petite échelle par un œil humain n’aurait aucun sens, d’en extraire des informations cachées et de pouvoir les exploiter automatiquement et à bon escient.

 

W (Weaknesses)

La facilité de collecte des informations n’a d’égale que la difficulté à les comprendre vraiment. Ainsi Facebook peut vous recommander sans complexe comme ami l’ex de votre conjoint, car il a eu la présence d’esprit de détecter un certain nombre d’amis communs, les services de retargeting vont continuer à vous proposer vingt fois lors de votre navigation la même paire de chaussures qu’en fait vous avez acheté il y a 3 jours. Une erreur de clic sur un journal et vous voilà étiqueté comme fervent amateur de football ou encore votre marketplace préférée va vous recommander ad vitam aeternam les albums pour enfants de 4 à 7 ans, quand les vôtres étudient désormais à l’université.

Ces exemples représentent autant de situations qui auraient été détectées immédiatement par un humain et que l’algorithme n’arrive pas à déceler dans la masse. Ces erreurs d’interprétations restent une faiblesse majeure, comme l’est celle de discerner les informations réellement pertinentes de celles qui ne serviront qu’à brouiller les pistes.

 

O (Opportunities)

D’un autre côté, le Big Data regorge d’opportunités pour le marketing aujourd’hui si on sait les saisir.

Le Big Data permet de connaître votre audience, vos clients et d’être en mesure de segmenter efficacement, en temps réel, sur la base de comportements réels plutôt que d’idées reçues ou de données socio-démographiques qui ont depuis longtemps atteint leurs limites : on peut aujourd’hui cibler les hommes qui cherchent à acheter des chaussures de running, car ils se sont mis à courir récemment, plutôt que de décider que les hommes entre 35 et 40 ans qui habitent en zone urbaine et sont cadre, ont plutôt tendance à s’adonner à la course à pied. Le Big data de ce point de vue, permet ainsi de rationaliser le métier de marketeur : fini les persona statiques que l’on passe une semaine à définir : le persona aujourd’hui est numérique, dynamique et sort de l’analyse systématique et grande échelle des données disponibles.

Enfin, le Big Data aujourd’hui permet de connaître suffisamment les clients, prospects et internautes pour personnaliser leur expérience sur tous les canaux numériques. Aujourd’hui il est possible grâce à la collecte et l’analyse de données, de proposer en temps réel à ses clients ou son audience une expérience ultra-personnalisée.

 

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T (Threats)

« There is no free lunch » les vertus et le potentiel du Big Data sont naturellement assortis d’un certain nombre de peurs rationnelles ou non du reste.

L’une des peurs associées au Big Data est celle de voir un algorithme remplacer un humain. Il faut cependant relativiser. Laissons aux algorithmes ce qu’ils savent faire très bien : le traitement systématique d’énormes masses de données. Ceci permet de libérer du temps aux équipes marketing pour étudier les performances, réfléchir stratégie, être créatifs, et les libérer de tâches longues et monotones.

Outre la frayeur de voir un algorithme remplacer votre collaborateur préféré, le systématisme algorithmique entraine la peur d’enfermer les clients dans leurs propres choix, leurs intérêts sans s’ouvrir au reste du monde (qu’il s’agisse de média ou de e-commerce). Comme nous l’avons déjà évoqué, les solutions techniques existent qui permettent d’assurer la sérendipité nécessaire aux utilisateurs.

Enfin, une frayeur récurrente chez les utilisateurs est celle de savoir si leur vie privée est respectée. Si tous leurs faits et gestes sont traqués et exploités, est-ce que cette information peut un jour permettre de les identifier voire de les stigmatiser ? Cette crainte est légitime et il faut certes veiller à ce que la connaissance de données associées à une personne ne puisse être utilisée contre elle. Les régulations européennes sur le sujet sont formelles et entreront en vigueur en 2018. Cependant, sachez que ces données peuvent être utilisées de manière anonyme sans remettre en cause la qualité des services qu’elles peuvent rendre au marketing.

Pour conclure, si le Big Data présente parfois quelques inconvénients ou suscite quelques craintes, j’espère qu’à l’issue de la lecture de cet article, vous êtes convaincue qu’il est absolument indispensable de ne pas laisser passer les opportunités qu’il offre au marketing contemporain.

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CEO et cofondatrice de Mediego, Anne-Marie a eu auparavant une carrière académique (ancienne directrice de recherche à INRIA) dans le domaine de l'informatique. Elle saura vous apporter des connaissances techniques et vous transmettre sa passion pour les algorithmes de recommandation.

Anne-Marie Kermarrec

CEO, Mediego

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