Le document aborde les tendances incontournables du big data et leur impact sur le marketing, soulignant que la quantité de données générées a quadruplé ces trois dernières années. Il met en avant l'importance d'utiliser ces données pour améliorer l'expérience client et augmenter l'engagement à travers des stratégies de marketing mobile intelligentes et des analyses prédictives. Enfin, le texte évoque les défis et les opportunités associés à l'utilisation des données tout en soulignant la nécessité de respecter la vie privée des consommateurs.

1. Les tendances Big Data qu’on ne
peut ignorer
Et comment le marketing
peut en prendre avantage
19 février, 2014
Marc-Eric LaRocque
marc-eric@ProcimaExperts.com
514 316 8833

2. LE DÉLUGE DE DONNÉES

3. L’ère des Zettabits
4,000
3,500
Total info (EB)
3,000
Total storage (EB)
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
• Plus de données
créées dans les
dernières 3
années que dans
les 40,000 années
qui les ont
précédé
• Le total des
données
existantes ont
QUADRUPLÉ
dans les 3
dernières années

4. Données provenant de capteurs
“générées”
2 à 5 fois l’ordre de grandeur du volume de données à
CAPTER,
ANALYSER
et auquel RÉAGIR

5. Les vaches intelligentes
• Capteurs dans les oreilles
• Une vache crée 200 MB
de données par an
• Suivre leur état de santé
• Suivre leurs mouvements
• Suivre la température
• Suivre le processus de nutrition

6. Médias sociaux

7. La valeur des données
• Vieux paradigme
– Déploiement de technologie pour
améliorer productivité
– Des données sont créées
• Nouveau paradigme
– Les données sont maintenant
les matières premières du monde des
affaires
– La valeur des données et l’analyse de
celles-ci ne sont plus remises en
question

8. Alors?
• Des tendances et interactions intéressantes se trouvent
dans les données volumineuses
• Produits et services Big Data grandissent 7 fois plus vite
que le reste du marché des TI
• Technologie existe pour éliminer l’échantillonage et
regarder toutes les données
• Hadoop et le matériel commodité rendent ceci possible
• Offres SaaS aussi (ex. Google Alerts, Dow Jones news
Analytics)

9. Provenance de la valeur du Big Data
Faciliter la
création ou
l’amélioratio
Utilisation
analytique pour n de
produits
découvrir des
tendances

10. Amélioration de produit
• Netflix, Amazon
–pour leur engin de recommandation
• Netflix
– pour améliorer la robustesse du téléchargement en ligne sur
différentes plates formes
• Campagne Obama 2008
– pour identifier à qui parler et quoi dire aux gens pour obtenir un
vote Obama, selon le collège électoral
• Macy’s
– Mets à jour 73M d’items en presque temps réel, basé sur demande
et inventaire

11. Analyse et découverte de tendances
• Facebook
– en analysant les données de transactions, sociales et
géographiques
– analyse des actions + actions des amis = expérience
très personalisée et un nouveau modèle d’affaires de publicité
• American Express
– Prédiction de 24% des détenteurs Australiens qui vont quitter la
compagnie dans les prochains 4 mois basé sur 115 variables
• Sojern
– Consolide données de lignes aériennes, hôtels, locations d’autos et
cartes de crédit
– quand les gens vont, où ils vont, combien de personnes voyagent,
les marques préférées, les temps de déplacement et la classe de
service

12. Applications du Big Data
•
•
•
•
•
•
•
•
Changer la stratégie de publicité
Mieux segmenter le marché
Augmenter le montant dépensé moyen par client
Prochaine offre, meilleure offre
Réduire la fraude
Améliorer système de sécurité dans les voitures
Optimiser l’utilisation des coupons promotions
Rétention
Le futur appartient aux
compagnies qui traduiront les
données en produits – Mike Loukides

13. PROLIFÉRATION DES APPAREILS
MOBILES

14. Marché des appareils mobiles
• 2013 – 1.3 millards d’unités vendues
– téléphones intelligents + tablettes = 85%
– 1.7 milliards en 2017
•
•
•
•
6 milliards dans le monde (75% pén.)
Un boom pour l’accès internet mobile
Prolifération d’applications mobiles
Intégration OS + services internet
– ex. Google Now
• Trafic internet mobile > trafic desktop
La prolifération des appareils
mobile aurait un impact similaire
à l’arrivée de l’internet?

15. Données générées par un téléphone
intelligent
•
•
•
•
•
Un téléphone intelligent est en
fait plusieurs capteurs en un
appareil
Mouvement
Achat
Furetage
Médias sociaux
Toute activité combinée avec le
positionnement
• Données de transaction et de
comportement
• Jeux de données disponibles pour achat
– ex. Telco: nombre de gens dans un endroit à un moment de la
journée, leur sexe, leur âge, leur niveau salarial, etc.
– Microsoft HDInsight = 300 flux de données disponibles

16. Objectifs qu’on tente d’atteindre
• Procurer une meilleure expérience
– Pertinence
– Engagement avec notre brand
• Résonance émotionnelle et loyauté
– Livrer un produit dans la même journée
– Une recommandation qui fait du sens
• Penser à Amazon et son engin de
recommandations, mais plus large
– Basé sur le moment de la journée
– Positionnement
– Comportement passé
• Comprendre le sentiment et agir

17. Attentes des consommateurs mobiles
• Consommateur TOUJOURS branché
• Réponse à l’expression d’intérêt vis à vis une marque doit
être très rapide
• Interactions instantanées
• Pour répondre
– meilleurs modèles de prédiction
– automatisation
– créer un “feedback loop” pour continuer de s’ajuster
– le Big Data devient critique pour permettre tout ceci

18. Sommaire
•
•
•
•
Plus en plus de capteurs – on mesure tout
Données de médias sociaux
D’ici 2020, les données totales vont doubler aux 2 ans
Technologie permet de regarder plus large, sans
échantilloner
– Écosystème Hadoop
– SaaS (Google Alerts, etc.)
• Des pépites d’or se trouvent dans les données, mais il
faut bien définir le problème qu’on tente de résoudre

19. Sommaire (suite)
• Applications
– Amélioration de produit ou service
– Analytique pour découvrir les tendances et de nouvelles
opportunités
• Téléphone mobile = générateur et consommateur de big
data
• Procurer un meilleure expérience client et augmenter
l’interaction positive avec la marque
• Les consommateurs vont s’attendre à avoir des
interactions instantanées, sans quoi la marque sera
impactée

20. POSSIBILITÉS MARKETING
ET BIG DATA..ET COMMENT S’Y
PRENDRE

21. Besoin: marketing mobile
• Utilisateur mobile toujours en ligne = canal idéal pour le
rejoindre
– furetage
– comparent prix des produits
– achètent, payent
• Utilisateur mobile répond positivement aux offres géoadaptées
• Utile de s’intégrer aux fonctions natives
– Cartes
– Calendrier
– Une “app”
• Favoriser l’interaction, obtenir le feedback

22. Requis: Livrer bon message, au bon
moment
1. Écouter via les médias sociaux, les CRMs et autres
sources pertinentes
2. Combiner les bonnes données (big data?) dépendant
des objectifs et les analyser pour identifier le bon
message pour chaque consommateur
3. Assembler le message
4. Livrer le message à l’appareil pertinent, comme le
téléphone ou la tablette, au bon moment

23. Besoin: optimiser le “marketing mix”
• Comment attribuer les $$ marketing aux bons “canaux”?
• Éviter l’exercice budgétaire
– Concours de beauté
– Pré-défini
– Basé sur les ventes
– Inertie
• $ investis vs impacts sur
profits (court, moyen et long
terme)
• Analyse doit inclure
– médias sociaux, influences
– conversations, activités
– les résultats (chiffres de vente et profits)

24. Requis: approche structurée
1. Demander les bonnes questions
•
•
On peut se perdre facilement
Deux questions:
–
–
Combien investir en marketing
Dans quels canaux, véhicules et messages
2. Soyez créatifs avec les données que vous avez déjà
•
Cas d’un telco qui s’est impliqué dans le secteur financier
3. Optimiser dépenses pour tous les canaux
•
•
Équilibre: prix vs. volume, coût inventaire vs.
chance de backorder
Impact: pub télé, centre d’appel, Facebook?
4. Garder les choses simples
•
Trop d’information devient ingérable et inutile

25. Autres besoins futurs
• Anticiper les besoins
– Amazon veut faire ceci, vous envoyer un livre avant que vous ne le
commandiez
• Ciblage précis et marketing en temps-réel
– Combinaison de l’historique d’achat et le positionnement
• Combiner information pour améliorer la santé
– DNA
– Fuel band
– Calories
• Faciliter l’éducation en ligne en limitant les tricheurs

26. Requis pour dénicher la perle
1. Arrêter de rapporter le passé, se concentrer sur la
prédiction
•
Combiner les données avec la connaissance du secteur
2. Regarder le “big picture”
•
•
Monde est complexe
Gens qui regardent la télé ont une tablette dans les mains
3. Évaluer où les gains arrêtent
•
•
Pas linéaire, plutôt des courbes
Investir où ça peut grandir
4. Inclure la valeur de la marque
•
•
Utiliser jugement quand les données sont incomplètes
Après 12 mois, la marque a un effet plus que tout modèle
5. S’impliquer dans l’analyse

27. Requis pour dénicher la perle (suite)
6. Cibler les trajets clés
•
•
Ne pas analyser absolument tout
Il existe 3 à 5 trajets clés, comme installation du câble, résolution d’un
appel pour un nouveau cellulaire
7. Oubliez la perfection
•
•
Organisations qui ont du succès sont plus action
SWAT teams
8. Cibler les analyses des trajets, pas des rapports
•
•
Cause et effet a plus de valeur
La valeur ne vient pas des données autant que
des gens avec du talent analytique

28. Enjeu: la vie privée
• Investissement dans l’éducation
• Les plus jeunes sont moins soucieux
– Comprennent que tout est connecté
– Que le prix pour des services gratuits est un peu de pub
– Aussi bien que ne soit pas n’importe quoi, tout le temps

29. Présentation disponible sur le site de Procima Experts, section blogue
WWW.PROCIMAEXPERTS.COM