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Web 2.0 et réseaux sociaux ont bouleversé le rapport marque / consommateur en donnant à ce dernier la possibilité de s’exprimer, comparer, juger, partager… poussant les annonceurs à s’adapter vers des modèles de relation favorisant l’échange. Car loin de rejeter le contact, le consommateur le plébiscite, sous condition cependant que l’on s’adresse à lui en tant qu’individu, pas en tant que membre d’une masse.

Suite logique : la création de contenus personnalisés dans lesquels les clients trouvent un intérêt réel, ou de publicités qui correspondent à leurs attentes du moment. Une stratégie gagnant-gagnant rendue possible grâce au croisement de données clients qui permet de retranscrire moments de vie et goûts personnels : Zoom sur la révolution numérique du Big Data.

Sommaire

Vers un plus grand partage de l'information

 

Chaque passage sur Internet laisse des traces : historiques de navigation, formulaires clients, moteurs de recherche, réseaux sociaux… Les grands acteurs du Web d’aujourd’hui (Amazon, Ebay, Facebook, Google…) ne s’y sont pas trompés, basant leur modèle économique sur la revente de ce trésor immatériel. Croisées, analysées, ces milliards de données contribuent à construire des profils clients précis et à cibler juste.

 

L’objectif : proposer au client le produit qu’il recherche au moment le plus propice ou encore stimuler un besoin/une intention d'achat par une connaissance pointue de ses comportements d’achats. Ce marketing prédictif est rendu possible par l’échange de données massif, les objets connectés (smartphones par exemple), le Cloud Computing qui a révolutionné le stockage, les Analytics avancés, la visualisation de données et la monétisation connectée. Des possibles qui impactent déjà les stratégies de contact des annonceurs.

Exemple : L’annonceur va proposer une publicité spécifique en fonction des données de la personne qui se connecte au site (historique de navigation, informations provenant des réseaux sociaux…).

 

Théorie des 3V du Big Data par Gartner
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Volume

Des échanges d’information de plus en plus conséquents

Variété

Des types de contenus très différents :
textes, photos, audio, vidéos…

Vélocité

Nécessaire réactivité, collecte et traitement de l’information
en temps réel : données dites « en mouvement »

Usages : l'infini et plus

 

 

Mieux connaître les comportements d’achat de ses clients concerne tous les secteurs d’activités. Pour améliorer l’expérience client, diversifier son business model, se baser sur des données très pointues pour prendre des décisions efficaces… tout en injectant une dose d’innovation dans son image de marque. Exemples d’applications réussies.

 

1 / Personnaliser la relation client

Par le croisement et l’analyse de multiples données, le Big Data permet de micro-segmenter ses cibles.

Le Crédit Mutuel Arkéa a proposé un bel exemple de segmentation en remportant le trophée de l’Innovation 2013. C’est en partant du constat de l’énorme volume de données clients que l'entreprise avait en sa possession que le projet Domirama a émergé.

Il permet :

-Aux clients : un accès à leur historique de dépenses des 10 dernières années ;

-Aux partenaires commerciaux : une monétisation des données dans un but de ciblage des comportements d’achat des consommateurs.

 

2 / Gérer la logistique et les prix

Le Big Data est utile pour gérer les approvisionnements et faire évoluer les prix en fonction de différents facteurs : tailles, couleurs, météo… Très utile dans le secteur du prêt-à-porter. Dans le domaine de l’Assurance automobile, la réflexion actuelle est à l’assurance « au kilomètre », dont le montant est calculé en fonction du comportement du conducteur, ce qui pourrait permettre une tarification sur-mesure. Enfin, l’avenir de l’assurance santé est aussi dans la personnalisation, avec Axa qui a eu l’idée de mettre en pratique le Big Data via un bracelet connecté faisant office de tracker d’activité. L’objectif étant de motiver leurs clients à faire de l’exercice, des chèques cadeaux sont à gagner en fonction du nombre de pas parcourus chaque jour.

Pour en savoir plus sur le Big Data, cliquez ici.

 

Promotions Flash !

 

   SFR propose des promotions en cours en fonction de la position géographique de ses clients
en les interpellant via leur Smartphone lors d’un passage à proximité d’une boutique.

Data : Fichiers clients + géolocalisation mobile + base téléphonique.

 

3 / Gérer les risques et les fraudes

Utile par exemple dans le secteur de la Santé, pour récolter des informations sur nos modes de vie et activités sportives afin de détecter d’éventuels risques. Pour les Administrations sociales, où il pourrait permettre de détecter les fraudes sur de faux arrêts maladie (géolocalisation ou contenu contradictoire sur les réseaux sociaux) ou encore pour les banques des vols de carte bancaire (adresse de livraison si achats, historique et géolocalisation adresse IP).

4 / Organiser la vie quotidienne

Le Big Data influe sur la vie des villes : par l’analyse du trafic, il est possible d’anticiper les embouteillages et donc de faciliter la circulation des bus.

À New York, les autorités ont accès à des informations comme la rentabilité des parcmètres, les heures de pointe et le temps moyen de stationnement par zones. Cela permet de développer des commerces, de baisser les prix sur certaines zones pour fluidifier le trafic, d’inciter à prendre les transports en commun…

 
             
 

Mediapost Communication

Ce leader français du marché de la Data propose en exclusivité

une solution de Retargeting Multicanal qui intègre le courrier.

     

Outils

 

Pour beaucoup d’entreprises, la base de données clients constitue l’un des 1ers actifs qui prend du temps et beaucoup de moyens à constituer. Dès lors, en extraire tout le potentiel relève de la simple « hygiène » économique. Les outils du Big Data sont une opportunité pour rentabiliser chaque donnée.

Parmi les plus utilisés :

Le Retargeting Multicanal qui consiste à étudier les comportements du client lorsqu’il navigue sur Internet et sur le site de l’annonceur afin de lui adresser un message en Temps Réel là où il se trouve dans le but de le faire revenir et de concrétiser son achat sur le site de l’annonceur. Un savoir-faire dans lequel la France est au premier rang avec Médiapost mais aussi Critéo, leader mondial du secteur.

On parlera de Remarketing Multicanal lorsqu’un enrichissement de la base de données initiale est réalisé avec des données tierces. Le fournisseur de data récolte des données sur les moments de vie du client (mariage, naissance, déménagement, intention de voyage, d’achat…) correspondant aux attentes des annonceurs pour adresser des offres.

Plus fin encore, et destiné à s’adresser à une cible bien identifiée, le Display ciblé procure des informations utiles pour effectuer une campagne sur une zone de chalandise selon des données de géolocalisation, sociodémographiques ou pour exposer un message uniquement à ses clients ou à ses prospects. Une solution pour cibler encore plus juste et optimiser ses coûts d'impression et de routage.

 

 

Pour découvrir l'offre en vidéo, cliquez ici

Pour approfondir le sujet du Big Data, cliquez ici

 

(1) Livre blanc de l’Institut G9+ - Déc. 2014

(2) AFDEL - Déc. 2014, cité par le Livre blanc de l’Institut G9+
(3) Etude EMC - Nov. 2013

Crédit photos : © Fotolia - © Polygraphus / © Getty Images - © Alain Shein PhotographyFuse - © Pixdeluxe

     
 

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