Offrant un considérable avantage concurrentiel, l’utilisation du Big Data est aujourd’hui de plus en plus prisée par les entreprises de nombreux secteurs. Cela inclue la recherche médicale, le transport, l’industrie de l’énergie ou encore le marketing et la publicité. Egalement appelé mégadonnées, ce terme est utilisé pour désigner les vastes ensembles de données collectées par les entreprises et qui peuvent être explorées pour en tirer diverses informations. Mais comment donc le Big Data peut améliorer vos stratégies digitales ? Cet article vous explique.
Avec l’émergence du Big Data, de nombreuses possibilités d’innovation et de différenciation concurrentielle se présentent aux entreprises de tout secteur. Au cœur de cette transformation se trouve le marketing digital. En se lançant dans la gestion et l’analyse des données massives, les professionnels du marketing digital ont l’opportunité de mieux comprendre les attentes et les besoins de ses prospects et de ses consommateurs. Les informations recueillies peuvent alors servir à concevoir de nouveaux produits correspondant à ces attentes ou de créer des campagnes marketing personnalisées. En internes ou en externes, ces données permettent aussi de prendre des décisions plus véloces et plus crédibles.
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Différentes techniques avancées permettent aujourd’hui d’analyser les données volumineuses. Cela comprend l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique, l’analyse prescriptive et l’analyse prédictive.
A l’aide d’une analyse descriptive, vous pouvez vous tenir au courant des dernières tendances de votre secteur ainsi que les performances opérationnelles. Une analyse diagnostique, par ailleurs vous permet d’étudier avec exhaustivité un problème et son origine. L’analyse prédictive, comme l’indique son nom, permet des prédictions sur les aspects futurs. Quant à l’analyse prescriptive, elle prend les résultats de l’analyse descriptive et prédictive, détecte les solutions et optimise les pratiques commerciales.
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Un des grands défis de l’utilisation du Big Data en entreprise est la conception d’une bonne architecture data. En effet, les systèmes de données doivent correspondre parfaitement aux besoins précis de la société. Afin alors que vous réussissez dans vos projets d'analyse de données volumineuses, veillez tout d’abord à bien définir les objectifs commerciaux à atteindre.
Un simple outil de management de données n’étant évidemment pas nécessaire, projetez ensuite à utiliser les outils avancés pour collecter, traiter, analyser et stocker de gros volumes de données. Parmi les plus populaires, vous pouvez trouver HadoopName, Tableau, MongoDB, Apache Spark, Microsoft Azure, Mapreduce et Spark.
Outre le bon choix des outils, ne négligez pas aussi l’adoption des bonnes techniques d’analyse. Qu’il s’agisse d’analyse diagnostique, d’analyse descriptive ou d’analyse prédictive et prescriptive, choisissez celle qui correspond le mieux aux objectifs que vous avez fixés. Et enfin, pour tirer amplement parti du Big Data dans vos campagnes marketing, interprétez bien les résultats pour prendre les meilleures décisions.