Big Data et Data Analytics : comment utiliser les données de votre entreprise pour générer des actions durables

Il est probable que vous vous soyez déjà demandé comment les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche sur Internet connaissent vos besoins sans même les avoir mentionnés à voix haute, un produit que vous désirez vous vient à l’esprit et comme par magie une publicité apparaît avec ce que vous désiriez. Ce sont précisément le Big Data et le Data Analytics qui sont responsables de ces actions. Si vous souhaitez savoir comment ces technologies fonctionnent et comment vous pourriez les appliquer dans votre entreprise, lisez ce qui suit.

Qu’est-ce que le Big Data et le Data Analytics ?

Le Big Data est la technique de collecte et de stockage de grands volumes de données ou d’informations provenant de diverses sources et des processus d’une entreprise.

Ces données sont comme une sorte de diamant brut qui doit être « poli » pour avoir une réelle valeur. « Polir » les données signifie les analyser pour les comprendre, et générer des insights et des stratégies bénéfiques pour l’entreprise.

Les insights sont des représentations de grande valeur pour l'organisation
Les insights sont des représentations de grande valeur pour l’organisation (Source : https://habitium.fr).

L’analyse des données ou Data Analytics est le processus qui permet d’obtenir des insights grâce à l’étude des données. Nous pourrions l’associer à l’exemple initial du processus de « polissage » des données. Il s’agit de transformer les informations obtenues en éléments utiles pour l’entreprise.

Les données seules ne sont pas d’une grande utilité si elles ne peuvent pas être analysées et transformées en informations exploitables.

Classification des données selon le Big Data

Dans ce monde de données et de technologie, il existe deux types de données à stocker et à analyser :

  • Données structurées : les données structurées se caractérisent par le fait qu’elles ne varient pas dans le temps et qu’elles sont disponibles pour être utilisées et analysées rapidement. Ces données sont stockées pour être comparées les mois suivants afin de générer des statistiques.

Dans la plupart des cas, il s’agit de textes qui peuvent généralement être quantifiés, par exemple les ventes ou les mouvements des mois précédents dans l’entreprise. Ils sont d’une grande pertinence dans les études de marché et dans les évaluations du taux de conversion des stratégies de marketing dans le temps.

  • Données non structurées : les données non structurées se caractérisent par le fait qu’elles sont constamment mises à jour, elles ne sont donc pas prêtes à être analysées et leur utilisation nécessite plus de travail.

Malgré cela, les informations qui peuvent en être extraites sont inestimables et totalement enrichissantes pour l’organisation. Ces données peuvent provenir de PDF, d’audios, d’images, de vidéos ou même de sondages en temps réel sur les réseaux sociaux.

La structuration de ces données étant beaucoup plus complexe que dans le premier cas, car il faut recourir à la technologie et aux bases de données non relationnelles pour leur donner un sens et en extraire les informations nécessaires pour générer un insight.

Ces données nous permettent de mieux comprendre le consommateur, la manière dont le marché varie et les intérêts quotidiens, mais elles sont également nécessaires pour innover et rester actif dans la compétition.

Modèles d’analyse des données ou Data Analytics

Les modèles d’analyse des données, également connus comme types de Data Analytics, sont utilisés en fonction du problème que l’entreprise entend résoudre. Sur cette base, les informations seront façonnées pour générer un insight qui répond à une question spécifique.

Les modèles de Data Analytics sont :

  • Analyse descriptive ou Descriptive Analytics : dans ce type d’analyse des données, l’objectif est de répondre à la question suivante : « Que se passe-t-il dans l’entreprise ? » L’étude de ces informations permet de décrire ce qu’il s’est passé dans l’entreprise à un moment précis et, à partir de là, il sera possible de déterminer quelle est la bonne voie ou la stratégie à suivre.
  • Analyse diagnostique ou Diagnostic Analytics : cette analyse permet de répondre à la question « Pourquoi cela arrive-t-il ? » afin d’identifier les causes d’un événement dans l’entreprise, par exemple, qu’est-ce qui a fait que la campagne publicitaire a eu un tel impact, ou quels facteurs sont intervenus dans la baisse des ventes ?
Analyse pour améliorer et optimiser les produits et services
Analyse pour améliorer et optimiser les produits et services (Source : Pixabay.es)
  • Analyse prédictive ou Predictive Analytics : cette analyse permet de déterminer  les insights pour répondre à la question « Que pourrait-il se passer ?  » Pour cela, des algorithmes sont générés et des technologies telles que la machine learning sont utilisées pour prédire ce qui pourrait se passer à l’avenir, de sorte que l’entreprise puisse anticiper ce qui se passera sur le marché et s’y préparer avec diverses stratégies.
  • Analyse prescriptive ou Prescriptive Analytics : ce type d’analyse permet de créer des insights permettant d’établir des plans d’action pour l’avenir, en répondant à la question « Que dois-je faire ? ». Pour la réaliser, il faut un grand volume de données et une technologie spécialisée, et c’est aussi la plus complexe à mettre en œuvre en raison de l’investissement que l’entreprise doit consentir pour la mettre en place.

C’est l’étape de l’analyse qui peut avoir le retour sur investissement le plus certain, car elle va un peu plus loin, non seulement dans l’analyse des intérêts des consommateurs et des tendances d’achat, mais elle cherche aussi à évaluer les stratégies qui influencent activement les décisions d’achat des clients.

Le but ultime de toute entreprise est d'influencer les décisions d'achat de son consommateur final
Le but ultime de toute entreprise est d’influencer les décisions d’achat de son consommateur final (Source : Mediamodifier:2140603 / Pixabay.com).

Quels sont les avantages et les inconvénients du Big Data et du Data Analytics ?

Le Big Data et le Data Analytics sont des processus complémentaires et complexes et présentent donc différents avantages et inconvénients, tels que :

Avantages Inconvénients
– Identifier les opportunités commerciales.
– Déterminer les améliorations à apporter aux processus.
– Établir les priorités des clients et les besoins d’achat.
– Améliorer l’expérience d’achat du consommateur.
– Assurer un meilleur retour sur investissement.
– Une mise à niveau constante de la
technologie et de l’espace de stockage est nécessaire.
– Nécessite une équipe qualifiée pour l’analyse des données.
– Il a un coût élevé.

Comment le Big Data et le Data Analytics peuvent-ils vous aider à réaliser des actions durables dans votre entreprise ?

Comme vous avez pu le lire, la combinaison de ces disciplines permet d’obtenir des résultats très prometteurs lorsqu’elles sont correctement mises en œuvre dans une entreprise. Ces connaissances bien ciblées peuvent conduire à la création de stratégies durables et efficaces pour l’organisation. Parmi elles nous pouvons souligner les suivantes :

  • Générer des insights du consommateur et avoir une connaissance approfondie du client, ce qu’il achète, ce qu’il aime, par quel média il achète, où se trouve le client, le produit doit-il être amélioré, y a-t-il un besoin de nouveaux produits ?

Ces informations vous permettront d’adapter votre produit en fonction des besoins du client, sans pour autant négliger la durabilité du produit, ce qui vous amènera à mener des actions de marketing en fonction desquelles le consommateur aura le sentiment que votre entreprise, en plus de répondre à ses besoins, apporte une valeur ajoutée à sa vie et à l’environnement.

  • Vous serez en mesure d’améliorer les canaux d’acquisition des clients, de comprendre l’impact de vos campagnes publicitaires et actions durables sur eux, les stratégies que vous pouvez mettre en œuvre pour les fidéliser et comment influencer leur décision d’achat.

Il est essentiel de pouvoir aligner ces insights sur les objectifs de durabilité de votre organisation. Les grandes entreprises capables de générer des analyses prescriptives structurent des stratégies pour éduquer et influencer les décisions d’achat de leurs utilisateurs, les amenant à choisir des produits eco-friendly.

  • Améliorer les ventes et la logistique (Supply Chain). Vous pouvez analyser les itinéraires de livraison pour savoir ce qui est le plus pratique pour le transport de votre produit et ce qui a le moins d’impact sur l’environnement, dans quels créneaux horaires votre produit a une plus grande visibilité et parier sur la mise en œuvre des stratégies pertinentes, les meilleurs prix et les matières premières pour optimiser la durabilité de votre entreprise, entre autres.
L'amélioration de différents domaines grâce à des données concrètes peut avoir une influence positive sur le ROI de l'entreprise (Source : https://habitium.fr).
L’amélioration de différents domaines grâce à des données concrètes peut avoir une influence positive sur le ROI de l’entreprise (Source : https://habitium.fr).

De quoi a besoin une entreprise pour appliquer le Big Data et le Data Analytics ?

En raison de leur vaste portée, ces méthodologies ne sont pas si faciles à mettre en œuvre, elles font référence à l’étude de grands volumes de données et pour cela une importante capacité de stockage et de technologie est nécessaire. Pour leur application, il est essentiel :

Investissement monétaire

Si vous envisagez de mettre en œuvre cette méthodologie dans votre entreprise, vous devez être conscient que vous aurez besoin d’un important capital d’investissement et d’un temps d’adaptation.

Plus la quantité de données dont dispose votre entreprise est importante, plus le contraste est grand et, par conséquent, plus la certitude que l’insight généré peut être reproduit dans différents contextes est grande. Il est donc nécessaire de disposer d’une capacité maximale de stockage des données (espace dans le cloud).

Investissement technologique

La phase la plus avancée du Data Analytics, l’analyse prédictive et prospective, fait appel à la technologie et à l’intelligence artificielle pour apprendre des données et générer des prédictions futures.

Il est probable que cela nécessite une restructuration technologique de l’organisation, les silos d’information dans l’entreprise doivent être éliminés, car l’analyse des données implique tous les domaines de l’organisation, donc tous les départements doivent être en parfait alignement et les données doivent être disponibles pour tous.

Équipe de spécialistes

Enfin, vous devrez intégrer une équipe spécialisée dans la structuration et l’analyse des données formée par des analystes de données et un data scientist.

Facteurs à prendre en compte lors de la mise en œuvre du Big Data et du Data Analytics dans une entreprise (Source : https://habitium.fr)
Facteurs à prendre en compte lors de la mise en œuvre du Big Data et du Data Analytics dans une entreprise (Source : https://habitium.fr)

Bien qu’il s’agisse d’un processus qui implique un investissement important en temps et en argent, l’impact avec des bénéfices à moyen/long terme est très fort, de ce fait si votre entreprise décide de le mettre en œuvre, elle a de bonnes chances d’avoir une bonne plus-value et de réussir.

Résumé  

L’évolution du Big Data a permis d’établir une connaissance plus approfondie et plus complète des clients. En y ajoutant l’utilisation de technologies d’apprentissage et d’algorithmes, il est même possible de créer des prédictions de plus en plus précises sur le comportement des consommateurs.

Cela permet à de plus en plus d’entreprises d’anticiper et de générer des stratégies pour des situations qui peuvent être défavorables et de gérer efficacement les crises. Le Big Data et Data Analytics sont sans aucun doute des outils fondamentaux qui deviendront de plus en plus indispensables dans le monde commercial.

Biographie

Michelle Hernández
Membre de l’équipe de Communication et de marketing d’habitium.com/fr/

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