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Édition : le Big Data au secours du marché du livre

Face à la transformation de l’industrie du livre, le monde de l’édition doit désormais s’adapter aux nouvelles exigences des consommateurs. Pour ce faire, le Big Data peut permettre aux éditeurs de proposer du contenu pertinent à travers des canaux idéaux pour atteindre le client.

Dans toutes les industries, les habitudes de consommation changent, les produits et les services doivent s’adapter à l’âge du numérique. Le secteur de l’édition n’échappe pas à la règle. Tout comme les films, la musique, et les autres formes de contenu, les livres traversent une transformation majeure liée aux attentes des consommateurs, en termes de développement et de distribution.

Les lecteurs souhaitent aujourd’hui accéder à une expérience intuitive, mais aussi personnalisée, engageante et interactive. Ceci est valable pour tous les types de livres. Malheureusement, la croissance à court terme pour l’édition semble fortement obstruée. Selon un rapport publié par PwC, l’industrie devrait connaitre un taux de croissance annuelle de 1,7% pendant les 5 prochaines années.

Le Big Data pour comprendre le lecteur

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Choisir l’immobilisme n’aidera pas à remédier au problème. La seule façon d’augmenter les revenus et la profitabilité pour les éditeurs est d’embrasser l’innovation en utilisant les dernières technologies disruptives. Plus précisément, il est temps de changer l’approche du développement de produit et du marketing pour augmenter l’agilité et s’aligner avec le client. Pour y parvenir, il est nécessaire de s’en remettre aux insights sur le comportement du lecteur afin de prendre les décisions intelligentes. Pour ce faire, l’analyse de données grâce aux solutions Big Data est indispensable.

Pour récupérer des insights sur les divers aspects de l’engagement du lecteur avec les livres, les professionnels de l’édition doivent déployer des outils analytiques et des systèmes de données sophistiqués. Cette démarche est obligatoire, car les amateurs de livres consomment et partagent aujourd’hui du contenu sur différentes plateformes numériques.

Pour agréger, traiter et analyser les volumes massifs de données structurées et non structurées, le Big Data peut être utile. Les outils analytiques avancés peuvent aider les éditeurs à sourcer, stocker et miner des données pertinentes en provenance d’un nombre croissant de sources d’informations accessibles. Parmi ces sources, on compte les réseaux sociaux, les capteurs IoT, les flux vidéo live, les recherches Google, les e-mails ou encore les sources gouvernementales.

Il est ainsi possible de paver la voie pour un traçage efficace des patterns de consommation de contenu à travers les différentes phases du cycle de vie de l’expérience du lecteur. De nombreux éditeurs ont déjà commencé à déployer des programmes Big Data. Par exemple, chez Penguin Random House UK, les décisions prises pour le processus de publication sont basées sur les initiatives intégrées de la firme visant à relever des insights sur les consommateurs. De même, Barnes & Noble ont investi dans une data warehouse d’entreprise pour obtenir une compréhension des habitudes de lecture de ses clients au travers des analyses de terabytes de données internes.

Les livres éducatifs personnalisés grâce au Big Data

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Parmi tous les sous-secteurs de l’industrie du livre, le segment de l’éducation devrait connaitre le taux de croissance le plus rapide dans les cinq prochaines années. Pour exploiter cette opportunité, les éditeurs éducatifs devront remplacer leur approche actuelle, basée sur l’intuition, par une approche basée sur les données pour le développement de contenu éditorial.

L’époque à laquelle le feedback des enseignants était le seul élément déterminant pour l’évolution du contenu pédagogique est bel et bien révolue. Dans un monde dominé par les réseaux sociaux, les éditeurs peuvent obtenir un feedback en temps réel plus pertinent de la part des lecteurs finaux.

En agrégeant et en suivant les hashtags Twitter, les likes Facebook et les avis en ligne sur les livres, les entreprises peuvent obtenir des insights sur les opinions des étudiants et des enseignants. Dans ce contexte, les technologies de traitement naturel du langage peuvent  jouer un rôle clé en permettant une analyse sémantique du sentiment de l’utilisateur, et laisser l’éditeur adapter ses plans en fonction.

Il est également pertinent pour les créateurs et distributeurs de contenu d’analyse les résultats individuels d’apprentissage des lecteurs. Par exemple, le groupe collaboratif de micro-écoles AltSchool, basé à la Silicon Valley et à New York City, utilise un logiciel propriétaire pour collecter de vastes quantités d’informations sur chaque étudiant enrôlé. En minant de nombreuses données sur le profil scolaire d’un étudiant, notamment ses patterns d’apprentissage, ses résultats, ses habitudes sociales et son niveau d’engagement avec le contenu, AltSchool a pu adapter ses ressources et ses méthodologies à chaque individu.

Les éditeurs peuvent extraire une page du livre AltShcool pour capturer et répondre aux données utilisateur à un niveau granulaire. Ils peuvent ainsi jauger l’efficacité de leur contenu, et personnaliser leurs publications éducatives en s’accordant avec les besoins des étudiants de tout âge. Le résultat final est la création d’une base de clients loyale et réceptive permettant d’augmenter les ventes.

Une édition novatrice grâce à l’analyse de données

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De la même façon, les éditeurs opérant dans les segments supérieurs de l’éducation doivent s’engager de manière proactive avec l’écosystème des facultés, des étudiants et des administrateurs pour capturer des données liées aux élèves et aux enseignants. Les insights générées par l’analyse de ces données peuvent être utilisées pour créer du contenu plus engageant et interactif, et ainsi permettre d’enrôler davantage d’étudiants. L’éditeur scolaire Elsevier a par exemple créé un MOOC (Massive Open Online Course) il y a quelques années pour obtenir un accès direct à l’écosystème de l’enseignement supérieur et augmenter ses ventes traditionnelles.

Une autre façon dont les analyses Big Data peuvent favoriser le contenu innovant est d’aider les professionnels de l’édition à mieux comprendre les affinités des lecteurs pour des configurations variés d’un produit donné. Les insights sur les clients autour de ces dimensions peuvent permettre aux éditeurs de livres de délivrer le mix idéal de produits, aussi bien à un niveau général qu’à une échelle personnalisée.

Par exemple, Elsevier a utilisé la capture de données, la recherche et les outils d’analyse pour créer « l’article du futur ». Ce format d’article novateur implique des fonctionnalités augmentées, comme la possibilité d’ajouter des fichiers audio tagués pouvant être recherchés, des vidéos, des images interactives, ou encore des cartes géographiques. L’éditeur a été capable d’utiliser ce template pour fournir à son audience une expérience dynamique unique en son genre. 

Optimiser le marketing

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Le Big Data peut également aider à augmenter les ventes et la loyauté à l’égard de la marque pour les éditeurs en dehors du secteur éducatif. Pour ce faire, il suffit d’utiliser la technologie pour transformer le marketing. Au sein d’un marché saturé, les éditeurs doivent se différencier par une stratégie de positionnement de contenu unique, et entreprendre des campagnes marketing ciblées et informées pour dégager un important retour sur investissement.

Les outils d’agrégation et de minage de données sophistiqués peuvent permettre aux acteurs de l’industrie de l’édition de mélanger les insights sur les clients avec les prix de leurs produits et leurs stratégies marketing, afin de mieux comprendre pourquoi un livre ou une série de livres n’ont pas rencontré le succès escompté. Le Big Data peut aussi aider à déterminer les marchés les plus profitables et à évaluer les intérêts uniques et les préférences des lecteurs pour chacun d’entre eux. En se basant sur ces découvertes, les éditeurs peuvent développer des stratégies de promotions et de publicité pour augmenter leurs ventes.

Les analyses prédictives de leur côté peuvent aider les entreprises à prédire la demande pour différents titres à travers les genres, en se basant sur leurs patterns de ventes et celles de l’industrie dans son ensemble. Les firmes peuvent utiliser les insights pour conceptualiser et exécuter des initiatives pour atteindre les clients correspondant à l’audience ciblée à travers différents canaux.

Le minage de données peut aussi être utilisé pour répondre à des questions clés liées à la façon dont le contenu peut être découvert, acheté et consommé. La manière dont les clients trouvent le livre, le moment, les facteurs qui influencent l’achat, les habitudes de lecture des clients, sont autant de pistes à suivre pour les éditeurs.

Des outils intuitifs pour une analyse précise

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La bonne nouvelle pour les éditeurs est qu’ils peuvent désormais accéder à des outils comme Google Analytics et Shopify, permettant de faciliter la collection de données à moindre coût autour de l’abandon de panier, des adresses IP, des flux de clics, des sources de trafic et bien plus encore.

En comprenant parfaitement leur audience, les éditeurs peuvent optimiser leurs prix en se basant sur la localisation géographique, sur les catégories, et sur les performances. En analysant les données métriques concernant l’engagement du lecteur et les ventes à travers différentes catégories de produits, les professionnels de l’édition peuvent modifier leurs plans marketing et prendre des décisions informées sur le moment et la somme à investir dans un écrivain.

Une autre façon dont le Big Data peut optimiser le marketing est en délivrant des insights concrètes sur le packaging de livres. Les analyses de lecteurs peuvent être utilisées pour créer des designs de couvertures pertinents et attractifs pour augmenter les ventes.

Renouer un contact direct avec le client

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En utilisant le Big Data, les éditeurs peuvent également reprendre le contrôle sur les relations avec le client. Au fil des années, les revendeurs en ligne comme Amazon sont parvenus à exploiter les données de transactions et de clics collectées sur différents points pour proposer à leurs clients des offres pertinentes et des recommandations judicieuses. Ils se placent désormais en garants de la relation entre éditeurs et clients.

Toutefois, les professionnels de l’édition peuvent récupérer ce contrôle en mettant en place des canaux directs d’engagement avec le client, et ainsi réduire leur dépendance aux intermédiaires pour capturer, détenir et gérer leur propre Big Data. Les entreprises peuvent tout d’abord mettre en place des hubs d’interaction directe avec les consommateurs, comme par exemple des applications mobiles et des plateformes en ligne, et séparer leur audience en différentes catégories pour communiquer directement avec chacune d’entre elles. Les firmes peuvent ainsi augmenter leurs ventes, et attirer une clientèle nouvelle.

Ainsi, Random house utilise les insights Big Data pour lancer des campagnes marketing personnalisées à travers son application BookScout. De même, Globe Pequot Press utilise les insights Big Data pour augmenter l’engagement du client à travers son site Falcon.com.

En conclusion, il est impératif pour les éditeurs de tous les secteurs d’utiliser efficacement les données pour se transformer en activités dynamiques capables de répondre aux changements d’exigences des lecteurs. Pour garder un avantage compétitif, la prise de décision basée sur les données est essentielle pendant la transition du format imprimé vers une distribution de contenu sous de multiples formats. Le Big Data jouera donc un rôle clé dans cette transition, en permettant le développement de contenu pertinent pour différentes niches d’audience et un engagement cross-channel des clients pour augmenter le retour sur investissement du marketing.

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