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Plan de Travail
1. Qu’est-ce que le Big Data?
2. Le Big Data et le Marketing Digital
3. Exemples
Qu'est-ce que le Big 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.
Qu'est-ce que le Big 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
Les caractéristiques du Big Data
la règle des 3V :
• Volume
• Variété
• Vélocité
L’utilité de l’analyse des BIG DATA
• Comprendre des phénomènes
• Analyser des comportement
• Faire de la prédiction
Hadoop
Les TROIS applications du Big Data
1. Le retargeting
2. Le Marketing Automation
3. L’analyse prédictive
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.
2. Le Marketing Automation
• Il s’agit de l’ensemble des
techniques qui permettent
de déclencher et conduire
une campagne marketing
quasiment sans intervention
humaine
Les relances automatisées en 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.
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.
• Acquérir rapidement un 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
Le big Data s’impose donc comme
le seul remède possible au SPAM.
Le bon moment
Le bon canal
Le bon client
Exemples
o Grâce au Big 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.
Exemples
o Collecter des données 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.
Exemples
o American Express utilise le Big Data pour analyser et
prédire le comportement du consommateur.
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plus de 100 variables.
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les quatre mois suivants.
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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 le Big 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 le Big 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 du Big Data la règle des 3V : • Volume • Variété • Vélocité
  • 6. L’utilité de l’analyse des BIG DATA • Comprendre des phénomènes • Analyser des comportement • Faire de la prédiction
  • 8. Les TROIS applications du 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.
  • 10.
  • 11. 2. Le Marketing Automation • Il s’agit de l’ensemble des techniques qui permettent de déclencher et conduire une campagne marketing quasiment sans intervention humaine
  • 12. Les relances automatisées en 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 rapidement un 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 Data s’impose donc comme le seul remède possible au SPAM. Le bon moment Le bon canal Le bon client
  • 16. Exemples o Grâce au Big 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 des données 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 Express utilise 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.