Trouver du sens, y compris contre l’intuition
Vous l’avez compris, le principe est toujours le même : « utiliser la masse de centaines de millions d’informations créées par l’activité économique et humaine pour en tirer du sens » : les indicateurs sociaux et économiques publics et privés, les événements météo, sportifs, routiers, ..
.On détecte les variations, les récidives, les doublons, les corrélations cachées. Le data analytics fait émerger des phénomènes parfois contre-intuitifs comme par exemple, pour un magazine, découvrir que « le nombre de femmes qui bricolent, qui aiment le foot et la musique rock » qui constituent une de ses cibles les plus appétentes ».(1)
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Le big data = datamining + temps réel + géolocatisation + accès à des données externes ou publiques
Une autre manière d’anticiper, en dehors de l’analyse des réseaux sociaux, est l’analyse géographique, appelé dans le jargon, le géofencing.
Le géofencing (clôturage virtuel).
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Ce procédé mettant à profit la géolocalisation (facilitée par le fait que toutes les téléphones transmettent désormais vos positions en permanence) permet de déclencher des actions si des usagers entrent ou sortent de certaines zones délimitées. On peut par exemple recevoir des réductions alléchantes à l’approche de certains restaurants. Vous approchez d’une plage ou d’une piscine ? La marque de maillots de bain peut vous proposer ses modèles.
On peut faire encore mieux quand ces données de géolocalisation sont recoupées avec d’autres. Pour reprendre l’exemple des restaurants, on peut aussi utiliser l’heure qui est une donnée importante car on ne mange pas à toute heure du jour.
Le géofencing
Le géofencing permet de surveiller à distance la position et le déplacement d’un objet, d’un animal ou d’une personne et lorsque cet objet s’écarte de certaines limites / valeurs prédéterminées, de prendre des mesures actives.
On peut s’en servir pour, par exemple, le gardiennage distant d’un système de la flotte et parc de véhicules. On utilise alors les données reçues par un récepteur GPS embarqué et transmises par téléphonie mobile. On peut utiliser le géofencing pour surveiller des animaux dans un parc naturel, ou bien un enfant, etc.
Le big data, en allant chercher à droite et à gauche toutes les données qui concernent un client peut aussi lui éviter de se voir proposer des messages ou publicités sans rapport avec lui, ou bien lui éviter de redonner (une nouvelle fois) des informations qu’il a déjà données.
Target : de l’usage du marketing prédictif
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Un article du New York Times de février 2012 s’est rendu célèbre en expliquant « Comment les entreprises apprennent vos secrets », et comment les distributeurs peuvent analyser l’évolution des paniers d’achats des consommateurs pour se faire une idée très détaillée de chacun de leurs clients – et mettre au point des campagnes publicitaires extrêmement ciblées.
Le plus célèbre exemple exploité par l’article est celui qui raconte la manière dont Target identifie les femmes enceintes à partir de la fréquence d’achat de certains produits – arrivant même à prédire la date de l’heureux événement avec une grande précision (parfois même avant que la famille des jeunes femmes ne soit au courant selon l’anecdote du quotidien !).
De même, si on peut constater au préalable que l’intéressé sort d’un restaurant (et donc a déjà mangé), inutile de le solliciter pour un nouveau repas. Inversement, si je sais que mon client est dans une zone pluvieuse, je peux en tirer des conclusions commerciales en conséquence.
Le big data peut aussi avoir une utilité sociale et économiser les ressources
L’analyse prédictive est également très utile pour optimiser le réassort des grandes chaînes de magasins internationales : à Londres ou à Dubaï, les consommateurs n’ont pas les mêmes goûts et ne cherchent pas les mêmes produits. Mais ils ont la même exigence de trouver ce qu’ils cherchent dès qu’ils le désirent.
L’analyse des comportements d’achat permet de faire baisser les surstocks et permet de proposer les bons produits sur les bons linéaires. Selon IBM, la croissance des ventes est alors de l’ordre de 15 % dans certaines chaînes spécialisées. « Dans le secteur alimentaire, 5 à 7 % des denrées frappées par la date de péremption sont rejetées alors qu’un cinquième de la population mondiale est sous-alimentée. Or, il serait tout à fait possible d’anticiper et de les réorienter à temps vers des organisations comme les Restaurants du Coeur» explique Alain Bénichou, président d’IBM France.
Les domaines où le big data sait se rendre utile dépasse de loin le seul commerce : en urbanisme, en médecine, en sport, en matière de sécurité, etc. les big data apportent un plus essentiel. Ce plus découle de ce que le data scientist découvre ce qu’on ne s’attendait pas à trouver et mieux, ce qu’on ne cherchait pas !
Les apports de la sérendipité
Cette caractéristique, appelée sérendipité. Le mot découle du mot anglais « serendipity » et remonte à un conte persan pour enfants, « Voyages et aventures des trois Princes de Serendip », écrit dans les années 1740 par Horace Walpole. Pour Henri Kaufman, un gourou du marketing en France, la sérendipité est d’abord la vocation du marketing et peut se résumer ainsi : « voir ce que les autres n’ont pas vu est véritablement le travail du marketeur «
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Lors de notre prochaine étape dans le monde du nouveau marketing nous verrons comment, les oracles du big data, en permettant de faire des prévisions, vont mettre en pratique le marketing prédictif et développer un marketing en temps réel. A suivre…
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(1) Vers un marketing absolu – JM Boucher et B Teboul – Editions Kawa Plusieurs passages du présent article sont inspirés par cet ouvrage publié en 2013 (2)
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Les techniques secrètes pour faire craquer le consommateur
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