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Savez-vous ce qu’est le big data ou le data mining ?

Quelle est leur importance pour le business, concrètement ?

Aujourd’hui, nous vous expliquons comment le big data et le data mining peuvent servir vos objectifs business.


– DÉFINITION ET EXPLICATION

Tout d’abord, il ne faut pas confondre big data et data mining.

Le big data désigne l’ensemble massif des données produites par tous.

Algorithme

Ce sont par exemple les données personnelles, les données de l’entreprise, les métadonnées dispersées sur le web, les historiques d’achats des clients, etc. Le problème : ces données brutes sont trop volumineuses. Les entreprises ne peuvent pas directement exploiter ces données. C’est là que le data mining, littéralement « forage de données », entre en jeu. Il s’agit de l’étape qui consiste à extraire les données issues du big data, et de les transformer en informations exploitables pour le business.

Pour cela, les entreprises font appel à des professionnels du secteur de la donnée. Ce sont les « data scientists » ou « data analysts ». Ils conçoivent des algorithmes et se servent de l’intelligence artificielle et d’autres techniques pour collecter, stocker, et traiter les données qu’ils reçoivent.

En marketing, le data mining sert généralement à prévoir des actions et à prendre des décisions en fonction des résultats obtenus par le traitement des données. Bref, le big data sans le data mining ne sert pas à grand chose pour faire du business…

– COMPRENDRE LE DATA MINING et son intérêt pour le business

Travailler les données du big data offre plusieurs avantages.

Prenons l’exemple de données concernant vos clients.

D’abord, effectuer un tri de ces données permettra de les classer et de les organiser. Vous pouvez par exemple classer vos clients en fonction de leurs dépenses, ou identifier les cibles ayant les meilleurs taux de retour. Il permet aussi de segmenter les données. Vous pouvez associer et regrouper les clients ou prospects qui présentent des caractéristiques similaires dans des groupes homogènes. Les actions réalisées à partir de ces données travaillées permettront de faire gagner un temps important aux commerciaux.

Ensuite, il permet de constater une évolution et d’évaluer la situation actuelle, afin d’établir des prévisions.

Une entreprise peut ainsi comparer quel type de client a acheté tel ou tel produit, quelle offre a touchée le plus de clients, etc. Le data mining est un bon moyen d’analyser le passé et le présent pour anticiper l’avenir.

« 74% des entreprises sont convaincues que le big data permet une meilleure prise de décision » (Source : EMC)

Enfin, analyser les données de ses clients peut aussi servir à personnaliser vos offres et vos produits. Lorsqu’un internaute navigue aujourd’hui sur internet, il laisse derrière lui beaucoup de données. Les grandes entreprises spécialisées dans le big data les exploitent, revendent, ou les partagent avec leurs partenaires. C’est ainsi que lorsqu’un client consulte la page d’un produit sur un site d’e-commerce, des produits similaires lui sont conseillés sur d’autres sites. Une entreprise spécialisée sur ce marché s’appelle d’ailleurs Criteo.

Outre les recommandations de produits, ces informations permettent d’établir des profils de consommateurs plus précis.

– LES APPLICATIONS EN MARKETING

Le data mining est une pratique utilisée en marketing, car il concerne surtout les entreprises qui on un intérêt à surveiller leurs consommateurs. C’est le cas des entreprises de retail, commerce, finance, communication…

Comment cela se passe ?

D’abord, les entreprises collectent des données. Le client peut lui fournir directement. Par exemple : ses coordonnées qu’il renseigne lorsqu’il remplit un formulaire, ou ses cookies de navigation qu’il consent à partager quand il entre sur un site. Elles sont alors stockées dans la base de données de l’entreprise. Elles peuvent aussi être récupérées automatiquement, c’est le cas par exemple du montant qu’un client dépense sur un site. Il ne fournit pas cette donnée consciemment, mais elle deviennent pourtant exploitable. Enfin, les entreprises peuvent récupérer des données importantes via leurs partenaires, ou acheter directement auprès d’entreprises spécialisées dans la vente de données.

Ces données font ensuite l’objet d’un lourd traitement. Analyse des données collectées, tri, segmentation, classification, association… Ces étapes permettent de transformer des données brutes non exploitables en données parlantes et exploitables.

Analyse de données

L’objectif est ici de tirer une connaissance ou un résultat concret d’une masse importante de données. Cela va par exemple se concrétiser sous la forme de statistiques, ou de profils clients détaillés.

Ces connaissances vont ensuite permettre aux entreprises d’analyser la situation actuelle, et de prédire les tendances à venir. Le but étant de prévoir des actions marketing.

En marketing, l’exploitation de ces données aide surtout les entreprises à comprendre les comportements d’achat des clients. Une entreprise peut par exemple modifier son offre en fonction du taux de satisfaction. Elle peut cibler de manière plus précise les clients qui seront intéressés par une offre spécifique suite au nombre de visite sur une page produit de son site internet par exemple. Elle peut aussi améliorer la relation client, en travaillant sur les canaux de communication les plus adaptés aux profils des clients.

– L’EXEMPLE DE DECIDENTO, utilisateur de techniques de data mining au quotidien

Le process de Decidento, entreprise spécialisée dans la veille d’entreprises et la génération de leads, est un bon exemple de l’utilisation du data mining en BtoB.

Quotidiennement, des veilleurs professionnels surveillent plus de 25 000 sources. Ces sources sont issues du web visible et invisible, de la presse gratuite et payante, ainsi que de documents officiels (arrêtés préfectoraux, permis de construire, comptes-rendus…). Des pigistes s’occupent ensuite de récolter les informations brutes du secteur ou des entreprises ciblées par un client. Des rédacteurs et des journalistes travaillent ensuite ces données. Ils les analysent, vérifient, qualifient, et les enrichissent avec d’autres connaissances. Le process de data mining prend alors tout son relief et passe ici par une main humaine.

Résultat

Decidento crée alors des synthèses d’actualités et des signaux d’affaires. Ils peuvent ensuite être envoyés en fonction des critères choisis par le client commanditaire. Ces critères sont par exemple un secteur d’activité, une entreprise, une zone géographique, ou un type de signal d’affaire. Les clients peuvent consulter ces travaux par e-mail, ou directement via la plateforme Decidento.

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Decidento utilise ainsi le data mining pour alimenter son moteur de recherche et ses fiches sociétés. Le moteur de recherche Decidento est un outil de recherche filtré accessible via la plateforme en ligne. Chaque client peux rechercher des articles et actualités ou des entreprises en fonction de critères qu’ils définissent. Les fiches sociétés permettent quant à elles d’obtenir toutes les informations nécessaires sur une entreprise. Chiffres clés, coordonnées, localisation, contacts opérationnels, signaux d’affaires, indicateur de développement, etc.

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En bref...

La data est aujourd’hui un sujet d’actualité important pour toutes les entreprises. Avoir accès à de bonnes informations permet d’avoir une vision plus claire de ses clients, et même de ses prospects.

Analyser ses données permet de prendre du recul sur les résultats passés, pour améliorer ceux de l’avenir. Grâce au data mining, les entreprises peuvent extraire les informations dont elles ont besoin. Cela permet d’améliorer leur connaissance client, et prévoir des actions marketing plus pertinentes.

Mais la difficulté est de trouver les bons outils de data mining. Embaucher un data scientist n’est pas toujours envisageable. Avoir accès aux données du big data retravaillées avec le data mining : voilà bien le défi des entreprises françaises de demain.


Pour en savoir plus sur la data :

Pourquoi l’information est de plus en plus difficile d’accès aujourd’hui ?

Comment faire le tri entre une bonne et une mauvaise donnée ?

4 astuces pour trouver des informations utiles à son business