L’analyse des big data consiste à examiner de grandes quantités de données. Ceci est fait afin de découvrir les modèles cachés, les corrélations et aussi pour donner des idées afin de prendre des décisions commerciales appropriées. Fondamentalement, les organisations ont pris conscience de la nécessité de passer d’une organisation connaissante à une organisation apprenante. Essentiellement, les entreprises veulent être plus objectives et axées sur les données, et elles adoptent donc le pouvoir des données et de la technologie.
Le concept de big data existe depuis de nombreuses années. Des décennies avant la première mention du big data, les entreprises appliquaient des analyses sur les données qu’elles collectaient afin d’en tirer des enseignements et de découvrir des tendances. Cela impliquait de saisir les chiffres sur une feuille de calcul et de les examiner manuellement.
L’analyse des big data se fait à l’aide de systèmes logiciels avancés. Cela permet aux entreprises de réduire le temps d’analyse pour une prise de décision rapide. Fondamentalement, les systèmes modernes d’analyse des big data permettent des procédures analytiques rapides et efficaces. Cette capacité à travailler plus rapidement et à faire preuve d’agilité offre un avantage concurrentiel aux entreprises. Dans le même temps, les entreprises bénéficient d’un coût plus faible en utilisant les logiciels d’analyse du big data.
Les organisations ont investi dans l’analyse du big data. Pensez à une entreprise que vous connaissez qui dépend d’une décision rapide et agile pour rester compétitive. Dans cet article, nous donnons cinq exemples concrets de la façon dont les grandes marques utilisent l’analytique des big data. Continuez à lire pour obtenir plus d’informations.
#1 Utiliser l’analyse des big data pour stimuler l’acquisition et la rétention des clients
Le client est l’actif le plus important dont dépend toute entreprise. Il n’y a pas une seule entreprise qui peut prétendre au succès sans avoir d’abord établi une base de clients solide. Cependant, même avec une base de clients, une entreprise ne peut pas se permettre de négliger la forte concurrence à laquelle elle est confrontée. Si une entreprise est lente à apprendre ce que les clients recherchent, il est alors très facile de commencer à offrir des produits de mauvaise qualité. En fin de compte, il en résultera une perte de clientèle, ce qui crée un effet global négatif sur le succès de l’entreprise.
L’utilisation du big data permet aux entreprises d’observer divers modèles et tendances liés aux clients. L’observation du comportement des clients est importante pour déclencher la fidélité. Théoriquement, plus une entreprise recueille de données, plus elle est en mesure d’identifier des modèles et des tendances. Dans le monde des affaires moderne et à l’ère de la technologie, une entreprise peut facilement collecter toutes les données clients dont elle a besoin. Cela signifie qu’il est très facile de comprendre le client des temps modernes. Fondamentalement, tout ce qui est nécessaire est d’avoir une stratégie d’analyse des big data pour maximiser les données à votre disposition. Avec un mécanisme approprié d’analyse des données clients en place, une entreprise aura la capacité de dériver des idées comportementales critiques sur lesquelles elle doit agir afin de conserver la base de clients.
Comprendre les idées des clients permettra à votre entreprise d’être en mesure de fournir ce que les clients attendent de vous. C’est l’étape la plus fondamentale pour atteindre une forte fidélisation de la clientèle.
Exemple d’une entreprise qui utilise le big data pour l’acquisition et la fidélisation de la clientèle
Un exemple réel d’une entreprise qui utilise l’analyse du big data pour stimuler la fidélisation de la clientèle est Coca-Cola. Au cours de l’année 2015, Coca-Cola a réussi à renforcer sa stratégie de données en mettant en place un programme de fidélisation axé sur le numérique. Le directeur de la stratégie des données de Coca-Cola a été interviewé par le rédacteur en chef de l’ADMA. L’interview a clairement montré que l’analyse des big data est fortement impliquée dans la fidélisation des clients chez Coca-Cola. Vous trouverez ci-dessous un résumé de l’interview complète sur ce que Coca-Cola avait à dire sur le rôle du big data dans la réalisation de la fidélisation des clients.
À quel point le rôle des données joue-t-il dans le fait que Coca-Cola reste pertinent et reste connecté à ses consommateurs à l’ère de la transformation numérique ? Qu’en est-il des données et du développement de produits ?
Les données jouent un rôle de plus en plus important dans le marketing et le développement de produits. Les consommateurs font un excellent travail en nous faisant part de leurs opinions – par téléphone, par courriel ou sur les réseaux sociaux – qui nous permettent d’entendre leur voix et d’ajuster notre approche. Nous parlons souvent de la raison pour laquelle nous avons deux oreilles et une bouche – il vaut mieux écouter plus que parler. Cela s’applique également à notre approche de la contribution des consommateurs. Les données nous aident également à créer un contenu plus pertinent pour différents publics. Nous voulons nous concentrer sur la création de contenus publicitaires qui parlent différemment aux différents publics. Certaines personnes aiment la musique. D’autres regardent tous les sports, quelle que soit la période de l’année. Nos marques sont déjà visibles dans ces espaces, et nous travaillons dur pour utiliser les données afin d’apporter un contenu de marque qui s’aligne sur les passions des gens.
#2 Utilisation de l’analyse des Big Data pour résoudre le problème des annonceurs et offrir des idées de marketing
L’analyse des Big Data peut aider à changer toutes les opérations commerciales. Cela inclut la capacité de répondre aux attentes des clients, de modifier la gamme de produits de l’entreprise et, bien sûr, de s’assurer que les campagnes de marketing sont puissantes. Regardons la vérité en face. Les entreprises ont perdu des millions de dollars en publicités qui n’ont pas porté leurs fruits. Pourquoi cela se produit-il ? Il y a une forte possibilité qu’ils aient sauté la phase de recherche.
Après des années d’enthousiasme prudent, le secteur des technologies du marketing et de la publicité est maintenant en mesure d’embrasser le big data de manière importante (Medal, 2017). Le secteur du marketing et de la publicité est en mesure de faire une analyse plus sophistiquée. Cela implique d’observer l’activité en ligne, de surveiller les transactions sur les points de vente et d’assurer la détection à la volée des changements dynamiques dans les tendances des clients. Pour obtenir des informations sur le comportement des clients, il faut collecter et analyser les données des clients. Cela se fait par le biais d’une approche similaire à celle utilisée par les spécialistes du marketing et de la publicité, comme illustré. Cela se traduit par la capacité de réaliser des campagnes ciblées et focalisées.
Une campagne plus ciblée et personnalisée signifie que les entreprises peuvent économiser de l’argent et assurer l’efficacité. En effet, elles ciblent les clients à fort potentiel avec les bons produits. L’analyse du big data est bonne pour les annonceurs car les entreprises peuvent utiliser ces données pour comprendre le comportement d’achat des clients. On ne peut ignorer l’énorme problème de la fraude publicitaire. Grâce à l’analyse prédictive, il est possible pour les organisations de définir leurs clients cibles. Par conséquent, les entreprises peuvent avoir une portée appropriée et efficace en évitant les énormes pertes encourues en raison de la fraude publicitaire.
Exemple d’une marque qui utilise le Big Data pour les publicités ciblées
Netflix est un bon exemple d’une grande marque qui utilise l’analyse des données pour la publicité ciblée. Avec plus de 100 millions d’abonnés, l’entreprise collecte d’énormes données, ce qui est la clé pour atteindre le statut d’industrie que Netflix booste. Si vous êtes abonné, vous savez comment Netflix vous envoie des suggestions sur le prochain film que vous devriez regarder. Cela se fait essentiellement à partir de vos données de recherche et de visionnage antérieures. Ces données sont utilisées pour donner un aperçu de ce qui intéresse le plus l’abonné. Voir la capture d’écran ci-dessous montrant comment Netflix rassemble les big data.
#3 L’analyse des big data pour la gestion des risques
Les temps sans précédent et l’environnement commercial très risqué exigent de meilleurs processus de gestion des risques. Fondamentalement, un plan de gestion des risques est un investissement essentiel pour toute entreprise, quel que soit son secteur. Pour que l’entreprise reste rentable, il est essentiel qu’elle soit capable de détecter un risque potentiel et de l’atténuer avant qu’il ne se produise. Les consultants en entreprise conseilleront qu’une gestion des risques de l’entreprise englobe bien plus que le fait de s’assurer que votre entreprise dispose de la bonne assurance.
Jusqu’à présent, l’analyse des big data a largement contribué au développement de solutions de gestion des risques. Les outils disponibles permettent aux entreprises de quantifier et de modéliser les risques auxquels elles sont confrontées au quotidien. Compte tenu de la disponibilité et de la diversité croissantes des statistiques, le big data analytics présente un énorme potentiel pour améliorer la qualité des modèles de gestion des risques. Par conséquent, une entreprise peut être en mesure de réaliser des stratégies d’atténuation des risques plus intelligentes et de prendre des décisions stratégiques.
Cependant, les organisations doivent être en mesure de mettre en œuvre une évolution structurée afin de s’adapter à la vaste portée du big data. Pour ce faire, les organisations collectent d’abord les données internes afin d’obtenir des informations claires qui leur seront utiles. Plus important encore est le processus intégré d’analyse qu’une entreprise utilise. Un système approprié d’analyse du big data permet de s’assurer que les zones de faiblesse ou les risques potentiels sont identifiés.
Exemple de marque qui utilise l’analyse du big data pour la gestion des risques
La banque UOB de Singapour est un exemple de marque qui utilise le big data pour piloter la gestion des risques. Étant une institution financière, le potentiel de subir des pertes est énorme si la gestion des risques n’est pas bien pensée. La banque UOB a récemment testé un système de gestion des risques basé sur le big data. Ce système de gestion des risques basé sur le big data permet à la banque de réduire le temps de calcul de la valeur à risque. Initialement, ce calcul prenait environ 18 heures, mais avec le système de gestion des risques qui utilise le big data, il ne prend que quelques minutes. Grâce à cette initiative, la banque pourra peut-être effectuer une analyse des risques en temps réel dans un avenir proche (Andreas, 2014).
#4 L’analyse des big data comme moteur d’innovations et de développement de produits
Un autre avantage énorme des big data est la capacité d’aider les entreprises à innover et à redévelopper leurs produits. Fondamentalement, le big data est devenu une avenue pour créer des flux de revenus supplémentaires en permettant des innovations et l’amélioration des produits. Les organisations commencent par corriger autant de données qu’il serait techniquement possible avant de concevoir de nouvelles lignes de produits et de redessiner les produits existants.
Tout processus de conception doit commencer par l’établissement de ce qui convient exactement aux clients. Il existe différents canaux par lesquels une entreprise peut étudier les besoins des clients. Ensuite, l’entreprise peut identifier la meilleure approche pour capitaliser sur ce besoin en se basant sur l’analyse des big data.
« L’époque où vous pouviez suivre votre instinct est révolue » (Rampton, 2017). Pour améliorer la qualité et rationaliser votre performance de fabrication, vous devez collecter d’énormes données. L’intuition instinctive n’est fondamentalement plus fiable si une organisation veut être compétitive au 21e siècle. Cela signifie que ces organisations doivent trouver des moyens de suivre leurs produits, leurs concurrents et les commentaires des clients.
Une fois que les données sont disponibles, une analyse est ensuite effectuée pour s’assurer que le raisonnement logique est appliqué avant de concevoir un plan d’action. Heureusement, les fabricants de produits de toutes tailles disposent d’un avantage unique lorsqu’il s’agit de recueillir et d’exploiter les big data. Cela signifie donc que ces organisations peuvent facilement améliorer leur gamme de produits en produisant des produits innovants.
Exemple d’utilisation du big data pour stimuler les innovations
Vous avez probablement entendu parler d’Amazon Fresh et de Whole Foods. C’est un parfait exemple de la façon dont le big data peut contribuer à améliorer l’innovation et le développement de produits. Amazon tire parti de l’analyse des big data pour s’implanter sur un vaste marché. La logistique axée sur les données donne à Amazon l’expertise requise pour permettre la création et la réalisation d’une plus grande valeur. En se concentrant sur l’analyse des big data, Amazon whole foods est en mesure de comprendre comment les clients achètent des produits d’épicerie et comment les fournisseurs interagissent avec l’épicier. Ces données donnent des aperçus chaque fois qu’il est nécessaire de mettre en œuvre de nouveaux changements.
#5 Utilisation des big data dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement
Les big data offrent aux réseaux de fournisseurs une plus grande précision, clarté et Aperçus. Grâce à l’application de l’analytique big data, les fournisseurs obtiennent une intelligence contextuelle à travers les chaînes d’approvisionnement. Fondamentalement, grâce à l’analytique des big data, les fournisseurs sont en mesure d’échapper aux contraintes rencontrées auparavant.
Ceci était dû à l’utilisation des systèmes traditionnels de gestion d’entreprise et des systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement. Ces applications patrimoniales n’exploitaient pas l’analyse des big data et, par conséquent, les fournisseurs subissaient d’énormes pertes et étaient enclins à faire des erreurs. Cependant, grâce à des approches modernes construites sur le big data, les fournisseurs peuvent être en mesure de s’appuyer sur des niveaux plus élevés d’intelligence contextuelle, ce qui est nécessaire pour le succès de la chaîne d’approvisionnement.
Les systèmes de chaîne d’approvisionnement modernes basés sur le big data permettent des réseaux de fournisseurs plus complexes. Ceux-ci sont construits sur le partage des connaissances et la collaboration de haut niveau pour atteindre l’intelligence contextuelle. Il est également essentiel de noter que les dirigeants de la chaîne d’approvisionnement considèrent l’analyse des big data comme une technologie perturbatrice. Ceci est basé sur la pensée qu’elle établira une base pour la gestion du changement dans les organisations.
Exemple d’une marque qui utilise le big data pour l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement
PepsiCo est une entreprise de biens de consommation emballés qui s’appuie sur d’énormes volumes de données pour une gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement. L’entreprise s’engage à s’assurer qu’elle réapprovisionne les rayons des détaillants avec des volumes et des types de produits appropriés. Les clients de l’entreprise lui fournissent des rapports comprenant l’inventaire de leur entrepôt et l’inventaire du point de vente, et ces données sont utilisées pour rapprocher et prévoir les besoins de production et d’expédition. De cette façon, l’entreprise s’assure que les détaillants disposent des bons produits, dans les bons volumes et au bon moment. Écoutez ce webinaire où l’analyste de la chaîne d’approvisionnement client de l’entreprise parle de l’importance de l’analyse des big data dans la chaîne d’approvisionnement de PepsiCo.
Key Takeaway
L’analyse des big data est un investissement important pour une entreprise en croissance. Grâce à la mise en œuvre de l’analyse des big data, les entreprises peuvent obtenir un avantage concurrentiel, réduire le coût des opérations et favoriser la fidélisation des clients. Il existe diverses sources de données clients que les entreprises peuvent exploiter. Avec les progrès technologiques, les données deviennent facilement accessibles à toutes les organisations.
Techniquement, il est assez juste de dire que les organisations ont déjà des données à leur disposition. C’est aux organisations individuelles de s’assurer qu’elles mettent en œuvre des systèmes d’analyse de données appropriés qui peuvent traiter les énormes données. Votre entreprise a-t-elle mis en place un mécanisme d’analyse des big data ? Tirez les leçons des exemples de marques à succès ci-dessus et mettez-en un en place dès aujourd’hui.
Collectez-vous des données sur votre marque à partir du Web et des médias sociaux ?
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Voir ces données est possible en effectuant une simple recherche sur Google ou sur les médias sociaux, mais il est vraiment difficile de leur donner un sens, en les regardant avec parcimonie de cette manière. C’est là que les outils de surveillance des médias sociaux entrent en jeu. Vous pouvez utiliser un outil comme celui-ci pour recueillir automatiquement toutes ces données pour vous tous les jours, les analyser, et vous donner des aperçus utiles que vous pouvez extrêmement utiles pour votre marque.
De plus, vous pouvez également avoir accès aux mêmes données pour vos concurrents. En outre, vous pouvez surveiller les mots-clés et les phrases liés à votre secteur d’activité, et de cette façon, vous pouvez obtenir des insights très utiles pour les consommateurs en temps réel. Ces insights pourraient coûter des centaines de dollars à acquérir auprès d’une agence de recherche.