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1. Le Big Data désigne l'ensemble des
données massives, complexes et
diversifiées générées à une vitesse
rapide et en volumes importants,
qui ne peuvent pas être
efficacement traitées à l'aide des
outils traditionnels de gestion des
données.
1.2 PRÉSENTATION DU BIGDATA
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2. -Personnalisation accrue de l'expérience
client
-Analyse prédictive pour anticiper les
besoins
-Amélioration du service client
1.3 LIEN ENTRE BIGDATA ET CRM
5

3. 6
2. INTÉGRATION DU
BIG DATA DANS LE
CRM

4. 7
IMPORTANCE DE L’INTERGRATION DE BIG DATA DAND LE
CRM

5. 2.1 COLLECTE ET GESTION DES DONNÉES
2.1.1 Canaux de collecte des données
La collecte de données est le premier pas pour
comprendre le comportement et les préférences
des clients. Les entreprises utilisent plusieurs
canaux pour collecter des informations variées
et ainsi établir une base solide de données pour
leur CRM.
Les outils de collecte des données:
• Réseaux sociaux
• Achats en ligne
• Interactions avec le service client
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6. Données structurées :
Ce sont les données organisées dans des
formats pré-définis, comme des bases de
données .
Exemple : noms des clients, adresses e-mail,
historique des achats, etc.). Ces données sont
facilement analysables et exploitables.
Les entreprises collectent une diversité de données qui peuvent être classées en plusieurs
catégories. Ces données doivent être correctement organisées et traitées pour en tirer des
insights précieux.
Données non structurées :
Les données non structurées, comme les
commentaires et messages, offrent des
informations précieuses sur les émotions et
opinions des clients.
Exemple : Un commentaire sur Facebook
peut révéler les attentes du client, mais
demande un traitement du langage naturel
pour être utile.
2.1.2 Types de données collectées
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7. 2.1.3 Outils utilisés pour la collecte et gestion des données
Google Analytics : Utilisé pour suivre le comportement des
utilisateurs sur les sites web et recueillir des données sur leurs
actions (pages visitées, clics, conversions).
CRM (ex. Salesforce, HubSpot) : Ces outils centralisent les
données des clients provenant de divers canaux (site web, réseaux
sociaux, service client) pour fournir une vue unifiée du client et
faciliter la personnalisation.
Outils d'ETL (Extract, Transform, Load) : Permettent d'extraire les
données, de les transformer dans un format utile, et de les charger
dans un entrepôt de données pour un traitement ultérieur.
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8. Les données collectées
permettent de suggérer des
produits à l'utilisateur en
fonction de ses
comportements passés ou
des tendances des clients
similaires.
Exemple :
Netflix recommande des
séries ou films en fonction
de l'historique de
visionnage de l’utilisateur.
2.2 PERSONNALISATION DE L’EXPÉRIENCE
CLIENT
OFFRES
PERSONNALISÉES
RECOMMANDATIONS
DE PRODUITS
MESSAGES CIBLÉS
Les entreprises peuvent
proposer des produits ou
services adaptés aux
besoins des clients en se
basant sur leur historique
d'achat et leurs
préférences.
Exemple :
Amazon propose des
produits basés sur les
achats précédents et les
articles souvent visualisés.
Les entreprises envoient
des messages ciblés via e-
mails, notifications push
ou SMS en fonction des
préférences et de l’activité
des utilisateurs.
Exemple :
Starbucks envoie des
promotions
personnalisées aux
utilisateurs sur des
produits qu'ils ont 11

9. 2.3 OUTILS ET TECHNOLOGIES UTILISÉS
SALESFORCE
EINSTEIN
Utilisé pour l'analyse prédictive
des comportements clients. Cela
aide à anticiper les besoins des
clients et à créer des stratégies
marketing plus ciblées.
Exemple :
Salesforce Einstein aide à prévoir
les produits que les clients
pourraient acheter, ce qui permet
de personnaliser l’offre en temps
réel.
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10. Utilisé pour la visualisation des
données, permettant aux entreprises
de suivre les KPIs du CRM (taux
d’engagement, conversions,
satisfaction).
Exemple :
Tableau permet aux entreprises de
créer des dashboards personnalisés
pour visualiser l’efficacité des
campagnes CRM et ajuster les efforts
marketing en conséquence.
TABLEAU
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11. Un outil de suivi comportemental
sur les sites web et les
applications. Cela permet de
mieux comprendre le parcours
des clients et de personnaliser
l'expérience utilisateur.
Exemple :
Utilisation de Google Analytics
pour comprendre quels produits
les clients consultent sur un site
et personnaliser les
recommandations de produits.
GOOGLE
ANALYTICS
14

12. 15
3. ENJEUX ET DÉFIS DE
L’UTILISATION DU BIG
DATA DANS LE CRM

13. 1. Problèmes de confidentialité et sécurité des
données :
• Enjeux :
Les entreprises collectent des données sensibles sur leurs clients, comme les
noms, adresses et informations bancaires, pour mieux comprendre leurs
besoins et personnaliser leurs services.Une mauvaise gestion ou une
sécurisation insuffisante de ces données peut entraîner :
• Des violations de données, exposant les clients à des risques comme le vol
d'identité ou la fraude.
• Une perte de confiance des consommateurs envers l’entreprise, pouvant
nuire à sa réputation et à ses résultats financiers.
• Des sanctions légales importantes en cas de non-conformité aux
réglementations (ex. RGPD, CCPA).
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14. • Exemple : Le cas d’Equifax (2017)
Equifax, l’une des plus grandes agences de
crédit au monde, a subi une cyberattaque
majeure exposant les données
personnelles de 147 millions de clients,
notamment des numéros de sécurité
sociale et d'autres informations critiques.
Cette violation était due à un manque de
mise à jour de leurs systèmes de sécurité
et à des pratiques internes inadéquates.
Conséquences : Perte massive de
confiance, amendes élevées (700 millions
de dollars) et dommages durables à leur
réputation.
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15. • Solutions pratiques :
Renforcer la sécurité
technique :
Politiques internes solides : Surveillance continue
:
• Mise en place d’un
cryptage avancé pour
les données sensibles.
• Utilisation de pare-feu
robustes et de systèmes
de détection des
intrusions.
• Mise à jour régulière des
logiciels pour corriger
les vulnérabilités
connues.
• Limiter l'accès aux
données sensibles aux
employés autorisés.
• Former le personnel sur
les risques liés à la
cybersécurité et aux
bonnes pratiques (ex.
ne pas cliquer sur des
liens suspects).
• Effectuer des audits
réguliers pour évaluer
la sécurité des
systèmes.
• Utiliser des outils
comme des systèmes
SIEM (Security
Information and Event
Management) pour
surveiller les activités
suspectes.
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16. 2. La gestion des données non
structurées :
• Enjeux :
Les entreprises reçoivent chaque jour une énorme quantité de données
provenant de multiples sources, telles que :
• Réseaux sociaux
• Avis clients
• Images, vidéos et audio
• Données issues de capteurs IoT (Internet of Things)
Ces données, dites non structurées, ne suivent pas de format
standard, ce qui les rend difficiles à traiter et à analyser avec les outils
CRM traditionnels.
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17. • Solutions pratiques :
Outils technologiques
adaptés :
• Utilisation de data lakes
pour stocker toutes les
données, quelle que soit
leur structure.
• Adoption de frameworks
comme Hadoop ou
Apache Spark pour
traiter des volumes
massifs de données
rapidement.
Intelligence artificielle (IA)
et machine learning (ML) :
.
• Le ML peut prédire des
schémas de
comportement client à
partir des données non
structurées (par
exemple, anticiper les
moments où un client
pourrait changer de
marque).
Qualité des données :
• Mettre en place des
processus pour
éliminer les
doublons, les
incohérences, et les
données inutiles
avant leur analyse.
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18. L’intégration des données consiste à combiner les informations
provenant de différentes sources (CRM, Big Data, réseaux sociaux,
etc.) pour obtenir une vue complète et cohérente du client.
Cependant, ce processus présente des défis majeurs :
• Multiplicité des systèmes
• Qualité et cohérence des données
• Volume croissant de données
3. Le défi de l’intégration des données :
Enjeux :
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