L’importance du data mining et comment débuter

Dans les mines d'or, ce n’est pas en faisant exploser les roches et en creusant des trous gigantesques que l’on trouve les plus grands trésors. Non, c’est en tamisant finement la matière, un processus complexe, où des masses de matériaux sans valeur sont éliminés pour ne garder que les parties précieuses. Le data mining fonctionne exactement de cette façon. Il s’agit de trouver les informations importantes et utiles dans les masses de données d'entreprise. Mais pourquoi se donner toute cette peine ?

L’importance du data mining

Les analystes des données utilisent des logiciels pour découvrir des modèles et des corrélations dans de grandes quantités de données. Ces connaissances, ils les utilisent ensuite pour déterminer ce qui  motive vraiment les clients et pour élaborer des stratégies de marketing plus efficaces, sur base d'un ciblage personnalisé. Ce qui produit en finale davantage de chiffre d’affaires et réduit les coûts de marketing. Et ça marche, comme c’est prouvé dans plusieurs secteurs déjà :

• Retail/commerce de détail : avec des analyses des achats effectués avec une carte de fidélité pour ensuite baser sur les résultats des stratégies pour les réductions et la stimulation des achats.
• Pouvoirs publics : avec de nouvelles façons de communiquer avec les citoyens pour détecter les infractions, comme le blanchiment d'argent.
• Finance : avec une meilleure détection des activités frauduleuses et de meilleures décisions de crédit sur la base des données historiques des clients.
• Production : en configurant des paramètres pour l’optimisation des environnements de production, pouvant être copiés d’une usine à l’autre.

Se lancer dans le data mining

Ces avantages spécifiques du data mining dépendent toutefois du secteur, mais la méthode de travail est pratiquement toujours la même (surtout au début). Si vous voulez devenir analyste de données, vous devrez vous mettre à l'œuvre avec des langages de programmation comme SQL et Python, et maîtriser les outils de data mining. Mais vous allez sans doute recourir à une personne ou entreprise spécialisée. Différents spécialistes peuvent puiser des informations utiles dans vos données : cet aspect technique ne doit donc pas être un obstacle. Ce qui compte, c’est que vous puissiez ensuite faire quelque chose avec les analyses et les nouvelles informations pour augmenter votre chiffre d’affaires et devancer votre concurrent. 

Interprétation des données

Toute entreprise prévoyant de se lancer dans le data mining et les analyses de données doit comprendre que ces activités en elles-mêmes ne produisent pas de résultat. Vous devez avoir une connaissance approfondie de votre marché et de l'entreprise pour pouvoir interpréter ces analyses dans ce contexte. Le data mining ne vous dira jamais à quel point une information donnée est précieuse pour votre entreprise. Il importe aussi que vous compreniez que le data mining vous aide à découvrir de nouveaux modèles et corrélations dans les données, mais que cela n'entraîne pas automatiquement une augmentation des ventes. En revanche, sur la base de ces informations, vous pouvez adapter votre marketing avec des messages percutants pour vos segments de clients. Les données fournissent l’input, la base. Seuls vos collègues et vous pouvez les interpréter et les utiliser pour entreprendre les bonnes actions. Vous n’avez pas besoin d’être analyste de données pour ce faire.

Défis du data mining

Lorsque vous débuterez avec le data mining vous serez immanquablement confronté à des défis et problèmes. Parce que ce n’est pas une science exacte. Si vous traduisez trop littéralement les informations du data mining, et les reprenez directement, sans réfléchir, cela peut vous amener à mal interpréter les faits et donc à prendre de mauvaises décisions. S’il s’agit d’une mauvaise décision pour une action de mailing, c'est rattrapable. Mais si vous prenez des décisions stratégiques pour les cinq prochaines années, les conséquences peuvent être catastrophiques. Réfléchissez donc logiquement, toujours. Si les résultats de l’analyse vous semblent étranges, ou même improbables, vérifiez-les et effectuez un double contrôle. Il y a de fortes chances que vous ayez raison et qu'une erreur ait été commise quelque part dans le processus d'analyse.

Veillez aussi au respect de la vie privée de vos clients. La plupart des clients n’apprécient pas que leurs informations personnelles soient utilisées. Si vous prenez la vie privée et la sécurité de vos clients au sérieux, et si vous respectez la législation et toutes les règles, vous éviterez les problèmes. Vous devez toujours travailler en tenant compte du client. Le data mining est un instrument qui peut vous aider à le faire mieux et plus intelligemment.

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