Comment utiliser le Big Data pour les analytiques clients ?

Le Big Data et analytiques clients peuvent faire bon ménage à condition qu’on sache comment exploiter les données disponibles. Une technique aussi révolutionnaire nécessite une mise en œuvre minutieuse.

Le permet de faciliter les analytiques clients. En effet, les études du comportement des consommateurs est plus facile que jamais étant donné l’abondance de données stockées au niveau des mégadonnées. Ce qui facilite la prise de décision des dirigeants d’entreprises. Ce n’est cependant pas les seules solutions dont on peut bénéficier grâce à cette technique. Pour y voir plus clair, on va passer en revue tout ce qui touche aux analytiques clients à partir du Big Data.

En quoi le Big Data est-il une solution efficace pour les analytiques clients ?

Les données stockées au niveau du Big Data servent à beaucoup de choses pour les entreprises. Il suffit de savoir comment les exploiter et opter pour les bons outils. Divers domaines s’appuient sur les données volumineuses pour aboutir à une fin précise, comme la cybersécurité, l’amélioration d’un produit spécifique, etc. On peut également introduire cet outil pour évaluer la relation client. Celles-ci permettent par exemple de savoir à quel niveau s’élève la satisfaction de la clientèle. C’est dans cet axe que nous allons nous focaliser. Quels apports le Big Data offre-t-il aux analytiques clients ?

Le Big Data et l’identification des clients

Les études effectuées sur le Big Data permettent d’identifier plus facilement et efficacement les clients potentiels. On explique ! Une personne lambda se connecte et visite un site Web d’une entreprise commerciale. Cette personne tape un mot-clé (le nom d’un produit quelconque) ou recherche d’autres informations.

Ces quelques gestes permettent aux analystes de la firme de faire sortir les besoins de la personne, l’endroit où d’où il se connecte et plus encore. Quant aux clients, leurs avis et commentaires constituent une grande source de données qu’ peut utiliser pour innover.

Ce qui nous amène à affirmer que, dans certains cas, le Big Data peut substituer une bonne stratégie marketing en matière d’analytiques clients. Il permet d’attirer plus facilement de fidéliser les clients et d’en attirer de nouveaux.

Le Big Data : pour mieux comprendre le comportement des clients

Avant même de concevoir un produit quelconque, il est primordial de réaliser une étude à propos du besoin qu’il va générer chez les consommateurs. En fait, il s’agit de savoir creuser dans les habitudes du public cible. Une étude approfondie ne peut toutefois pas s’effectuer sans avoir toutes les cartes en main, c’est-à-dire le maximum de données. Avec le Big Data, tout est possible.

De même, quand le produit est déjà en circulation, l’entreprise doit être capable de discerner les divers points de vue des clients sur le produit. Les résultats obtenus vont servir après pour segmenter le produit en fonction de la demande créée. Cela ne peut se faire sans l’aide des mégadonnées.

Dans l’ensemble, les données accumulées peuvent offrir une image complète du public. Tout d’abord, le Big Data permet de segmenter les futurs consommateurs selon les critères imposés par l’entreprise. Il permet ensuite d’analyser leurs comportements vis-à-vis du produit, leur façon de le percevoir. C’est, par exemple, le cas d’Amazon qui utilise les données initialement saisies par les clients pour leur offrir des produits selon leurs préférences.

Big Data et analytiques clients : pour améliorer la relation client

La relation client est une notion bien plus complexe dans son application. En effet, la relation entre l’entreprise et le client commence dès que ce dernier consomme un produit ou un service.

Mais le plus dur reste à venir car il est indispensable de garder cette relation. Pour ce faire, la société doit tout mettre en œuvre pour fidéliser tout nouveau client. L’analyse des comportements des clients peut s’effectuer dans diverses plateformes marketing. Les données stockées au niveau du Big Data permettent d’établir une plateforme unifiée où l’on peut faire une modélisation client.

Dans ce cas, l’entreprise dispose d’une base de données qui tient compte de chaque client. Avec les nouvelles informations, on peut ajuster le tir, c’est-à-dire le ciblage. De la sorte, la satisfaction de la clientèle ainsi que ses avis sont plus que nécessaires afin de réorienter la politique de l’entreprise.

Le Big Data dans le processus de prise de décision

On a vu que les informations collectées venant des clients sont conservées dans le Big Data. Celles-ci ont pour but de réorienter la politique de la société en matière de production et de commercialisation. Elles interviennent alors dans le processus de prise de décision.

Il existe bon nombre de plateformes de relation client à l’instar de Salesforce et Hubspot. Ces plateformes réunissent une myriade de données, dont des avis clients, qui servent de base dans le processus décisionnel.

Le Big Data quant à lui, a pour fonction de renflouer les données dans la base de données en fournissant :

  • Une variété de données provenant de différentes sources ;
  • Des listes de streaming en temps réel ;
  • Une capacité de prédiction des résultats probables ;
  • Un moyen de calcul des plans d’action les plus adaptés.

Tous ces avantages que le Big Data offre sont des atouts majeurs pour les analytiques clients. En termes de stratégie, l’entreprise qui se fie au Big Data dispose d’un avantage concurrentiel et est capable d’améliorer sa productivité en conséquence.

Le Big Data, un levier de la rentabilité

La configuration du service client requiert un certain nombre de facteurs dont la rentabilité. Un produit est dit rentable lorsqu’il génère du bénéfice. Les données collectées constituent un levier pour assurer la rentabilité d’un produit. Cela s’explique sous différentes manières.

D’abord, le Big Data offre une meilleure façon d’effectuer les analytiques clients dans la mesure où les dirigeants l’utilisent pour réduire les coûts d’exploitation. Outre les matières premières, la hausse des coûts d’exploitation et des coûts de marketing peuvent occasionner une baisse de la rentabilité. Pour cela, il convient de recourir à certaines pratiques qui s’avèrent plus intéressantes, telles que l’automatisation de certaines tâches.

Avec le Big Data, l’entreprise peut procéder aux analytiques clients tout en optant pour l’automatisation. Les études comportementales ainsi que la surveillance de la performance concourent pour réduire considérablement le gaspillage.

Par ailleurs, il faut noter que plus les analyses des données au sein du cercle productif sont diversifiées, plus les gains de l’entreprise augmentent. Le rôle du Big Data dans tout cela est de veiller à ce que les données de l’entreprise soient triées et traitées comme il faut.

Mise en œuvre du Big Data dans les analytiques clients

Certes, le Big Data offre un grand avantage pour l’entreprise, notamment en ce qui concerne les analytiques clients. Il faut toutefois souligner que cela nécessite un investissement qui est loin d’être facile au départ. Les données sont là, mais on a besoin d’une structure stable et robuste, des solutions et bien d’autres outils pour les rendre utiles. Les quelques conseils ci-après peuvent vous aider pour atteindre l’objectif.

La construction de Data Center

La construction de Data Center est la première chose à faire si vous voulez profiter du Big Data pour analytiques clients. D’après les études, on est de plus en plus proche de 175 Zettaoctets de données numériques. Ce nombre sera atteint d’ici quelques années, d’après les experts. Ce qui signifie que le stockage de données numériques augmente de façon exponentielle.

En tant qu’entreprise, il faut être en mesure de conserver ses propres données, et d’autres données utiles pour le bon fonctionnement de son activité. Ce qui implique la nécessité de construire des Data Center. L’analyse des données stockées va permettre à la firme de créer et entretenir une bonne relation client. Elle peut ainsi récupérer les coûts générés par les stratégies marketing.

La collecte et le traitement des données

Le Big Data renferme une tonne de données qui sont entremêlées et désorganisées. Pour qu’elles puissent participer au fonctionnement de l’entreprise, il faut les traiter.

La collecte d’informations n’est pas difficile. Ce qui peut s’avérer chronophage, c’est le  tri des informations pertinentes. Il s’agit en général des informations sur le site Web et les applications mobiles, des campagnes marketing, etc. Une fois collectées les données doivent ensuite passer par un triage. Dans cette étape, les analystes vont mettre de côté tout ce qui paraît moins nécessaire ou pas nécessaire à l’analyse.

Ce n’est qu’après le triage que l’équipe peut explorer les informations comme la prise de décision ou l’adoption d’une nouvelle technique de distribution.

L’utilisation des informations personnelles

Le Big Data permet d’accéder aux informations personnelles de tous ceux qui interagissent avec l’entreprise via ses branches numériques. L’utilisation de ces informations permet aussi de canaliser la production et la commercialisation. En général, cette méthode permet de faire une communication personnalisée comme l’envoi d’e-mail de prospection aux clients potentiels.

Cependant, les équipes marketing ont besoin de ses renseignements personnels sont plus courantes chez les grandes marques et les marchés de niche. Celles-ci préfèrent cibler une poignée de clients qui sont sûrs de consommer le produit plutôt que de faire une communication de masse.

Pour conclure

Même si la mise en œuvre peut s’avérer plus difficile, il faut avouer que le Big Data reste un outil pertinent en matière d’analytiques clients. Les clients sont en constante évolution et les informations les concernant avec. Ces renseignements sont, non seulement riches, mais peuvent aussi apporter de l’innovation à l’entreprise, notamment en matière d’expérience client. La mise en œuvre repose sur l’analyse et le traitement de ces données afin de ressortir la méthode la plus pertinente pour améliorer l’expérience client. D’autres domaines peuvent aussi être exploités par le Big Data comme la gestion des ressources humaines. Pour en savoir plus, cliquez ici.

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