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Qu'est-ce que le Big Data et pourquoi chaque stratégie marketing a besoin de cet allié

S'il y a un mot dans le dictionnaire qui peut constamment faire froid dans le dos à de nombreux professionnels, c'est bien « analyse ».

On peut déjà voir des gens courir et se cacher, changer d'écran, ou aller prendre un café…

Mais n'ayez pas peur !

Apparemment, il n'y a pas que dans le monde du marketing que l'analyse des données crée un certain inconfort.

L'analytique devient de plus en plus présente dans les routines quotidiennes de divers segments, et l'une des principales raisons en est la croissance constante du Big Data.

Plus de 2.5 exaoctets (ou 25,000,000,000,000,000,000 XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX XNUMX octets) sont créés chaque jour, et ce nombre a presque doublé tous les 3 ans depuis 1980.

Tout le temps, de plus en plus d'entreprises comprennent comment et pourquoi le Big Data est important, et en adoptant des stratégies qui impliquent davantage d'analyses de données et d'informations à partir de cette analyse.

Il est temps que vous fassiez de même.

Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est le Big Data et d'autres points qui suscitent constamment des doutes :

Es-tu prêt? Commençons, alors !

Qu'est-ce que le Big Data?

Le Big Data est l'ensemble d'informations présent sur les serveurs et les bases de données de l'entreprise, auxquels il est possible d'accéder et qui ont des interconnexions entre eux.

C'est-à-dire les données disponibles sur le World Wide Web et accessibles à distance.

Pour que ce soit plus clair, YouTube est un exemple de BD, car il met à disposition des utilisateurs plusieurs vidéos présentes dans une base de données.

Un autre exemple est Wikipédia, avec des articles disponibles sur des bases de données pour consultation en ligne. 

Cependant, le Big Data ne concerne pas seulement les bases de données et les informations en ligne.

Selon Lisa Arthur, collaboratrice du magazine Forbes, de nombreux directeurs marketing et informatiques s'accordent à dire que le Big Data est l'ensemble des données pouvant être collectées sur une entreprise ou un sujet.

Il s'agit d'une collection d'informations provenant de sources traditionnelles et numériques, à l'intérieur et à l'extérieur de votre entreprise, qui représente une source de découverte et d'analyse continue.

Bien que les médias numériques règnent en maître en matière d'accumulation de données, les plus grandes entreprises du marché affirment qu'elles ne doivent pas laisser de côté :

  • Informations de vente non numériques.
  • Dossiers financiers.
  • Canaux d'interaction, tels que les centres d'appels et même le télémarketing.

Toutes ces choses peuvent être des sources de données qui pourraient aider votre entreprise à se développer.

Quelle est l'histoire du Big Data ?

Même si le terme « Big Data » est relativement nouveau, le principe de la collecte et du stockage des informations est assez ancien.

Pensez aux bibliothèques, par exemple.

Cependant, le concept a pris une nouvelle approche au début des années 2000, lorsque l'analyste Doug Laney a écrit un article qui est aujourd'hui la définition la plus connue du Big Data.

Doug a séparé son idée en 5 V, que nous verrons ci-dessous.

La quantité croissante de données disponibles et les modèles commerciaux juste-à-temps ont rendu essentiel de disposer d'un moyen d'analyser de grandes quantités de données en temps réel.

C'est précisément la principale différence entre appliquer l'idée de BD dans votre entreprise et stocker des informations sans aucune sorte d'organisation ou d'analyse.

Quels sont les 5 contre du Big Data ?

Actuellement, nous pouvons diviser le Big Data en 5 V qui constituent la base de la mise en œuvre du concept dans n'importe quelle entreprise.

Il s'agit du volume, de la vélocité, de la variété, de la véracité et de la valeur.

Nous allons expliquer chacun d'eux en détail ci-dessous.

Volume

Le volume est le point de départ pour comprendre BD.

Les 2.5 quintillions de données créées chaque jour apportent une quantité impressionnante d'informations provenant des sources les plus diverses.

Comme les médias sociaux, les interactions avec les sites Web et les blogs, l'historique des achats, les clics et même le suivi des prospects et des clients.

Le volume de données influence deux points principaux : stockage et analyse.

Avec l'expansion quotidienne des serveurs, il est devenu beaucoup plus facile de stocker d'énormes quantités de données, notamment avec la compression de fichiers et la possibilité de rendre les données disponibles dans le cloud.

L'analyse, en revanche, devient de plus en plus simple, notamment avec l'utilisation d'outils taillés sur mesure pour le Big Data.

Vitesse

Les données sont transférées, stockées et téléchargées à une vitesse fulgurante.

Et nous ne parlons pas de la vitesse de votre connexion Internet, mais de la façon dont ce contenu est travaillé, mis à jour et développé rapidement.

De plus en plus de sources fournissent des données, ce qui rend nécessaire la gestion de ces informations en temps réel, rapidement et en toute sécurité.

Variété

Les données sont de toutes formes, couleurs et tailles.

Il peut s'agir de feuilles de calcul, de données structurées ou simplement de documents texte, vidéos, et des images.

Il est nécessaire de comprendre les variétés existantes et comment chacune doit être analysée et conservée.

Véracité

La vitesse et la variété des données ne cessent de croître, mais ces éléments changent également et ne sont pas nécessairement cohérents.

Imaginez les réseaux sociaux : comment génèrent-ils régulièrement des informations ?

Ils dépendent totalement des actions de l'utilisateur et, même si cela peut sembler ainsi, nous ne sommes pas connectés 24h/XNUMX.

L'idée de véracité peut également être appliquée aux données quotidiennes, saisonnières et spécifiques à un événement, qui génèrent un grand volume d'informations et peuvent entraîner des problèmes de gestion.

Valeur

Avec une telle quantité de données, vous perdrez probablement la trace de tout lorsque vous en aurez vraiment besoin.

L'une des principales raisons à cela est la difficulté de connecter et de transformer les informations sur différentes plates-formes.

Par conséquent, il est nécessaire de connecter et de corréler les éléments, créer des hiérarchies et des liens multiples vers les données — en d'autres termes, créer des liens entre eux.

Pourquoi le Big Data a-t-il été créé ?

Le volume incroyablement élevé d'informations générées quotidiennement - et accumulées au cours des dernières années - est désormais considéré comme une source d'informations plutôt que comme un simple tas de données.

Par conséquent, il était nécessaire de penser à un modèle d'analyse qui aiderait les entreprises à trouver des idées précieuses parmi autant d'octets.

Le Big Data était cette solution.

Il permet aux organisations de découvrir des opportunités non seulement là où elles sont claires, mais aussi en corrélant et en croisant des données complexes, et par le découpage de données structurées, non structurées et multistructurées.

UN GUIDE COMPLET POUR COMMUNIQUER VISUELLEMENT DES DONNÉES COMPLEXES

Comment interpréter les données ?

Vous avez probablement déjà compris l'importance des données pour le Big Data. Après tout, les données ont été mentionnées ici à plusieurs reprises.

Mais il existe plusieurs types de données.

Fondamentalement, toute information peut être définie ainsi, mais il existe différents formats qui peuvent faciliter, entraver ou orienter l'analyse faite par les entreprises.

Les données sont divisées en deux types : structurées et non structurées. Apprenons à en savoir un peu plus sur chacun d'eux.

Données non structurées

Au fil des ans, les bases de données sont devenues capables d'interpréter les données plus facilement.

Cela est dû en grande partie au fait que ces bases de données stockent des informations similaires, telles que des feuilles de calcul, des calculs, des fonctions et des nombres, ce qui facilite la manière dont ce contenu est analysé.

Cependant, de nouveaux formats de données sont arrivés - et ils ne sont pas aussi faciles à interpréter qu'avant.

C'est ce qu'on appelle des données non structurées, des informations qui ne sont pas organisées ou qui ne sont pas facilement comprises par des bases de données traditionnelles et des formats de données connus.

En général, ces éléments sont majoritairement des textes. Les métadonnées de blog, les images et les tweets sont des exemples de données non structurées.

Données structurées (ou multi-structurées)

D'autre part, certains formats de données peuvent être facilement reconnus par les bases de données, facilitant l'analyse et le traitement. 

On les appelle des données structurées (ou multi-structurées).

Ces types de données sont dérivés des interactions entre les personnes et les machines, telles que les applications Web et les médias sociaux.

Un bon exemple est celui des données résultant du comportement des utilisateurs sur le Web, également appelées journaux.

C'est un mélange de texte, d'images et de données structurées comme des formulaires ou des informations transactionnelles.

Les progrès du numérique ont transformé une grande partie de ces données, apportant encore plus de formats à ceux considérés comme structurés.

Avec l'évolution constante des relations entre les marques, les consommateurs et les plateformes, la tendance est que ces types de données continueront d'évoluer et de changer.

À quoi ressemble le marché du travail pour le Big Data ?

L'insertion du Big Data dans les entreprises a généré le besoin de professionnels spécialisés dans les inférences à partir de données, principalement dans le domaine des statistiques.

Cependant, se spécialiser uniquement dans les statistiques n'est pas exactement ce que préfèrent les entreprises.

L'une des principales caractéristiques de BD est la possibilité de trouver des opportunités d'augmenter les ventes; par conséquent, les analystes doivent avoir une connaissance du domaine dans lequel ils travaillent.

Un analyste Big Data travaillant dans le marketing, par exemple, doit être familiarisé avec :

  • Génération de leads.
  • Marketing de contenu.
  • Publicité par e-mail.
  • Des médias sociaux.

Si le professionnel fait partie de l'équipe de vente, il doit alors comprendre les cycles de vente, la valeur à vie du client (CLTV) et tous les autres processus impliqués.

C'est très probablement la raison pour laquelle il existe plusieurs MBA sur le Big Data, non seulement axés sur les aspects techniques et théoriques, mais abordant également des questions liées à l'administration, au marketing, à la logistique et à plusieurs autres segments.

Donc, si vous voulez entrer sur le marché ou si vous recherchez des professionnels qualifiés — n'oubliez pas que la pluralité est l'une des clés pour réussir dans le Big Data.

Quel est le lien entre le Big Data et le marketing ?

Ne vous y trompez pas : le marketing (et les ventes) peut bénéficier du Big Data autant que n'importe quel autre secteur. 

Peut-être même plus que tout autre.

C'est parce que les entreprises qui fondent leur marketing sur les données, également appelées marketing axé sur les données —, sans l'ombre d'un doute, sont ceux qui dominent le marché.

Les équipes marketing les plus efficaces sont celles qui collectent les données recueillies à partir des prospects, du comportement des utilisateurs et des expériences d'équipe, et les transforment en actions qui aident à obtenir des résultats.

Nous avons séparé 5 aspects du marketing qui sont favorisés avec l'utilisation du Big Data. 

Regardez ça !

L'interprétation des données

Les entreprises qui prennent des décisions basées sur des données sont plus heureuses.

C'est vrai!

Ils sont plus heureux parce que leurs résolutions sont basées sur des analyses, des données et des rapports qui les aident à être efficaces.

Une décision est plus susceptible d'apporter les résultats escomptés lorsqu'elle est basée sur des données qui prouvent son efficacité projetée.

Une étude réalisée par KPMG Capital a montré que 99 % des répondants croient que le Big Data est un élément important de la prise de décision.

Toutefois, 85 % d'entre eux déclarent avoir des difficultés à interpréter les données et seulement 25 % appliquer les connaissances acquises grâce à l'analyse des données.

Par conséquent, un professionnel qualifié est nécessaire pour interpréter correctement les données et aider l'entreprise à prendre les bonnes décisions.

Pour cela, les outils sont aussi importants que les professionnels.

La plupart d'entre elles sont des plateformes d'organisation de données et de découpage, ce qui facilite leur inférence dans un futur proche.

Analyse de marché

L'intuition et l'expérience des professionnels ont guidé les entreprises vers le succès.

Cependant, le chemin n'a pas toujours été aussi lisse. Beaucoup d'erreurs, de tests et d'argent ont été dépensés dans le processus.

Cela s'est produit parce que vous ne pouvez pas deviner ce que veut votre public - et le Big Data est utile à ce stade.

Personnes — les profils semi-fictifs — sont indispensables à une stratégie de Marketing Digital de qualité, et pour créer de bons personnages, vous avez besoin d'informations solides sur ce qu'ils aiment, où ils se trouvent et quel contenu ils veulent consommer.

C'est à ce moment-là qu'il serait très intéressant de trouver des modèles de comportement parmi les clients de votre entreprise et comment ils agissent sur le marché, n'est-ce pas ?

Analyse descriptive des événements, des corrélations et des idées générées à partir des données sont les sources de connaissances que le Big Data fournit pour votre stratégie marketing.

Expérience d'achat

Le processus décisionnel derrière l'achat peut être un grand mystère.

Qu'est-ce qui pousse une personne à choisir votre entreprise ?

Il peut y avoir de nombreuses raisons, et si vous êtes impliqué dans le monde du marketing commercial, de la vente directe ou du marketing à plusieurs niveaux, le Big Data peut être votre meilleur ami - et vous ne le savez peut-être même pas.

L'analyse des données aide votre entreprise à trouver les meilleurs moyens de distribution de produits, les techniques de point de vente (PoS) et la fourniture de l'expérience d'achat que le client attend.

Sur les marchés à plusieurs niveaux, il existe une forte demande de personnalisation et vous avez besoin de connaissances stratégiques pour répondre aux besoins de votre persona.

Plus de sources de données pour votre entreprise

Au début du Big Data, les sources de données se limitaient aux informations générées par quelques entreprises dans quelques programmes.

De toute évidence, nous avons vu comment le volume de références a augmenté de façon exponentielle au fil des ans. Et ce n'est pas du tout négatif.

Bien sûr, il faut désormais un expert pour obtenir des statistiques vraiment pertinentes à partir des données disponibles, mais en même temps, la variété de ces éléments est de plus en plus grande.

Twitter, Facebook, Instagram, et diverses applications fournissent des données quotidiennement.

Un détaillant peut utiliser les données météorologiques pour acheter les bons produits au bon moment.

Un organisateur d'événements peut choisir la meilleure date pour une action en fonction des prévisions météorologiques, etc.

Toutes les sources d'information aident votre entreprise à prendre les meilleures décisions, trouvez les meilleures solutions pour vos clients et stimulez les ventes.

Les blogs se sont développés pour devenir le contenu des médias sociaux, les données des outils de Business Intelligence (BI), les rapports, les indicateurs macroéconomiques et bien plus encore.

De plus en plus de sources fournissent des informations pertinentes pour les entreprises.

L'automatisation du marketing

La bonne vieille automatisation du marketing n'est pas indispensable uniquement pour réussir les stratégies de marketing de contenu et d'inbound marketing.

C'est aussi une source de données supplémentaire et peut faire des analyses intéressantes pour les entreprises.

Si nous y réfléchissons, les plates-formes d'automatisation stockent des informations sur l'utilisateur, les caractéristiques de comportement et même les mesures de revenus des campagnes et des actions.

Par conséquent, c'est une autre partie du Big Data qui est très pertinente pour votre entreprise.

De plus, les outils d'automatisation du marketing ont de nombreuses intégrations qui vous aident à avoir une vue toujours plus large du matériel dont vous disposez pour l'analyse.

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Qu'est-ce que l'analyse de données volumineuses ?

Vous avez sûrement déjà compris qu'il faut analyser pour grandir. 

En fait, c'est ce raisonnement qui a tant motivé la croissance du concept de Big Data. Par conséquent, le côté analytique ne peut pas être laissé de côté.

Big Data est l'ensemble de données au sein d'ensembles de données, tandis que Big Data Analytics consiste à se familiariser avec les tendances du marché, le comportement des consommateurs et leurs attentes.

Ce que fait l'analyse, c'est prendre toutes les sources de données que nous avons vues auparavant — la matière première de tout — et créer des corrélations, des inférences et des liens entre les données.

Ainsi, vous pouvez trouver des métriques pertinentes pour votre entreprise, utiliser des chiffres pour prendre des décisions et créer des stratégies plus efficaces.

Voici ce que vous devez savoir :

Identifier les modèles

Les motifs sont très importants. Vos modèles d'audience vous aident à construire votre personnalité.

Les utilisateurs qui se comportent de la même manière et deviennent des clients vous donnent un aperçu dans les actions que vous devez entreprendre pour gagner plus de clients similaires.

Le remarketing est un bon exemple de ces modèles et analyses. 

Après avoir commencé à vous intéresser à un livre, combien d'offres similaires avez-vous reçues par la suite ? C'est une des applications des connaissances acquises grâce à ce diagnostic.

Compétition

Connaître et comprendre ce que font vos concurrents est très important pour le succès de votre entreprise.

Vous n'attaquerez pas forcément tous vos concurrents, mais le véritable avantage réside dans l'apprentissage de leurs erreurs.

L'analyse des données est un excellent outil pour trouver les meilleurs chemins à prendre, sur la base des actions de vos concurrents qui n'ont pas obtenu les résultats escomptés.

La plupart de ces informations proviennent du comportement de votre public et vous aident à créer des promotions spécifiques pour votre marché.

Analyse de données volumineuses dans le marketing et les ventes

Les mesures sont très importantes pour les deux équipes.

Le marketing doit comprendre quelles actions génèrent le plus de résultats - en termes de prospects, de retour sur investissement et de trafic - et l'équipe commerciale doit trouver les actions et les processus qui convertissent le plus de prospects en clients.

L'analyse fait déjà partie du quotidien de la plupart de ces équipes, mais si elle ne fait pas partie de l'équipe de votre entreprise, il est temps de se lancer !

Le Big Data aide les entreprises à comprendre les modèles de comportement et les réponses aux actions entreprises.

De nombreuses entreprises utilisent cette analyse pour :

  • Réduire leur coût d'acquisition client (CAC).
  • Augmenter la valeur à vie du client (CLTV).
  • Optimisez les prix et les remises.

Le secret des entreprises qui réussissent est de faire du Big Data Analytics une partie active de la vie quotidienne des équipes.

Walmart a créé Walmart Global Tech, qui aide l'entreprise à créer des outils pour se connecter avec le public grâce aux données collectées sur les clients.

Le MIT a utilisé le MIT Media Lab pour cartographier le nombre de personnes qui se trouvaient dans le plus grand centre commercial américain à un moment donné pendant le Black Friday.

Nike utilise son application de course à pied pour encourager les utilisateurs à faire du sport et à le partager sur les réseaux sociaux, et collecte diverses informations pertinentes pour l'entreprise.

Assez intéressant, n'est-ce pas ?

Conclusion : Les données en tant qu'opportunités commerciales

L'idée du Big Data cherche à transformer tout ce que les entreprises collectent dans la vie quotidienne de leurs clients - sous forme de données et d'informations - en connaissances précieuses pour les campagnes et les stratégies.

Avec autant de contenu disponible, à la fois de vos propres clients et de visiteurs et d'étrangers, ne pas saisir l'occasion d'améliorer votre entreprise n'est vraiment pas la meilleure option.

Mais vous n'avez pas besoin de faire partie d'une grande organisation pour appliquer l'idée du Big Data.

Des outils gratuits tels que Google Analytics et même des outils de gestion des médias sociaux, de marketing par e-mail et d'automatisation du marketing peuvent fournir des informations intéressantes.

C'est pourquoi nous avons préparé un article spécial pour vous avec tout ce que vous devez savoir sur Analyses de marketing et comment appliquer les données aux stratégies marketing. Bonne lecture et à la prochaine !

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