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Big data et marketing digital
- 1. Hamza Sossey Alaoui– Ruihao Zhu – Andrés Cifuentes
- 2. Plan de Travail 1.Qu’est-ce que le Big Data? 2. Le Big Data et le Marketing Digital 3. Exemples
- 3. Qu'est-ce que leBig Data ? • L'idée de base derrière l'expression BIG DATA est que tout ce que nous faisons, laisse de plus en plus de traces numériques, que nous pouvons utiliser et analyser. • McKinsey & Company : « BIG DATA » est la prochaine frontière pour l'innovation, la concurrence et la productivité.
- 4. Qu'est-ce que leBig Data ? • le BIG DATA signifie l’ensembles de données qui ne peuvent pas être perçus, acquis, gérés et traités par des outils informatiques traditionnels dans un délai raisonnable
- 5. Les caractéristiques duBig Data la règle des 3V : • Volume • Variété • Vélocité
- 6. L’utilité de l’analysedes BIG DATA • Comprendre des phénomènes • Analyser des comportement • Faire de la prédiction
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- 8. Les TROIS applicationsdu Big Data 1. Le retargeting 2. Le Marketing Automation 3. L’analyse prédictive
- 9. 1. Le retargeting Le concept : Trier les internautes de votre site web en fonction du ciblage ou de nombreux facteurs (période, météo, heure, etc.). Cibler précisément et utiliser les supports Display comme AdWords ou les networks et les régies des grands médias pour publier des annonces personnalisées.
- 11. 2. Le MarketingAutomation • Il s’agit de l’ensemble des techniques qui permettent de déclencher et conduire une campagne marketing quasiment sans intervention humaine
- 12. Les relances automatiséesen marketing utilisent aussi le Big Data par l’intermédiaire des DMP (Data Management Platforms). L’utilisation des DMP facilite l’agrégation des nombreux flux de données pour les entreprises de mieux cibler les prospects.
- 13. 3. L’analyse prédictive •Il s’agit de l’analyse des données et informations récoltées sur les consommateurs afin de prévoir leurs comportements et leurs besoins potentiels.
- 14. • Acquérir rapidementun volume et une variété des données importantes tout en accélérant le processus d’analyse (établissement des algorithmes entre les données) permet de faire des prévisions en temps réel et de prendre des décisions plus pertinentes. Savoir comment un budget supplémentaire peut augmenter les rendements Comprendre comment les différents niveaux de dépenses affectent les revenus Déterminer le potentiel des campagnes particulières
- 15. Le big Datas’impose donc comme le seul remède possible au SPAM. Le bon moment Le bon canal Le bon client
- 16. Exemples o Grâce auBig Data, T-Mobile cible les clients qui ont une forte présence dans les réseaux sociaux. Ils peuvent influencer des consommateurs potentiels, et bénéficient ainsi des avantages. o T-Mobile repond d’une manière proactif par rapport aux préoccupations et sentiments des consommateurs. o L’entreprise a ajoutée 2,1 millions de clients pour le deuxième trimestre 2015.
- 17. Exemples o Collecter desdonnées via le programme adhérents et les boutiques multicanal. o TinyClues: Une solution qui fonctionne en mode ‘boîte noire’, il permet d’apprendre par l’expérience les éléments déterminants de telle ou telle typologie d’achat. o La solution se base sur deux types de données : des informations en base et des événements. o Hausse de 30 % en termes de chiffre d’affaire généré.
- 18. Exemples o American Expressutilise le Big Data pour analyser et prédire le comportement du consommateur. o En examinant les transactions historique et en incorporant plus de 100 variables. o Ils peuvent prévoir 24% des comptes qui fermeront dans les quatre mois suivants.
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