Le Big Data design le très grand nombre de données que collecte une entreprise au quotidien. Les canaux d’acquisition de ces données sont multiples aussi bien digitaux (navigation sur un site) que physique (carte de fidélité). Pour une entreprise, l’enjeu principal n’est pas la collecte elle-même, mais bien l’analyse de ces données afin d’améliorer sa connaissance de ses propres client et leur proposer des offres personnalisées.
Les applications du Big Data sont multiples et peuvent intéresser plusieurs services au sein d’une même entreprise. Ainsi le marketing se servir du Big Data pour anticiper le comportement des clients, la sécurité s’en servira pour diminuer les risques et les ressources humaines l’utiliseront pour anticiper les prochains recrutements ou les futurs postes à créer.
Les applications du Big Data sont multiples et peuvent intéresser plusieurs services au sein d’une même entreprise. Ainsi le marketing se servir du Big Data pour anticiper le comportement des clients, la sécurité s’en servira pour diminuer les risques et les ressources humaines l’utiliseront pour anticiper les prochains recrutements ou les futurs postes à créer.
Chaque entreprise recueille d’une manière ou d’une autre des données sur ces clients. Pourtant, elles semblent encore peu nombreuses à savoir les traiter rapidement et de manière transverse aux différents services. Force est de constater qu’en la matière, ce sont les grandes entreprises des TMT (Technologies, Médias et Télécom) et de la grande distribution qui sont les pionnières dans l’utilisation des Big Data.
Le domaine des Big Data peut encore sembler flou, et la plupart des individus se posent encore beaucoup de question à son sujet : Comment fonctionne le Big Data ? Quels en sont les enjeux pour mon entreprise ? Qu’appelle-t-on les V dans le domaine des Big Data ? Mais comment l’inclure dans ma stratégie marketing ?
Les principaux enjeux du Big Data sont ceux liés à la connaissance du client et de l’utilisation des données en temps réel. Les principales applications dans le domaine marketing tournent autour de ses 2 piliers/axes : Comment analyser une telle quantité de données en temps réel pour offrir à mon client l’offre adaptée, sur le support idéal et cela au meilleur moment. C’est tout le défi du real time marketing, du cross-selling ou encore le native advertising.
L’analyse prédictive désigne l’ensemble des techniques statistiques et des technologies d’exploration de données. L’analyse de régression est la principale méthode ; elle se base sur l’infirmation ou la confirmation
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