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7 conseils pour commencer à travailler avec les big data dans votre PME

Vous disposez d’une masse de données dans votre PME. Ces big data ont une valeur inestimable pour mieux comprendre le client et le marché. Elles vous permettent d'améliorer non seulement la vente et le service, mais aussi les procédures internes.

Les big data évoquent immédiatement les grandes entreprises. Il s’agit en effet d’analyser de très grandes quantités de données pour en déduire des modèles, des tendances et des corrélations. Mais les big data sont également intéressantes si vous avez une petite ou moyenne entreprise.

L’analyse de vos propres données spécifiques peut vous procurer un grand avantage dans la lutte contre les (grandes) entreprises concurrentes.

Conseil 1. Les big data ne concernent pas seulement le département IT

La décision de travailler avec les big data doit être prise de préférence en concertation avec les responsables du Marketing, des Finances et de l’IT. Si possible, impliquez aussi un analyste des données, interne, ou comme consultant externe.

Conseil 2. Recueillez les données de manière ciblée

L’affirmation selon laquelle les grandes quantités de données font apparaître ‘par hasard’ le saint graal de votre business est un conte. Déterminez quel problème vous voulez résoudre avec ces données et adaptez les outils et les sources en fonction.

Conseil 3. Vous disposez de toutes les données dont vous avez besoin

Les bons de vente vous permettent de comprendre le comportement d'achat des clients. À quelle fréquence visitent-ils votre magasin ? À quelle fréquence achètent-ils un produit donné ? Quel produit ou service choisissent-ils ? Le pourcentage de mails ouverts est très important dans l’e-mail marketing. Mais aussi le nombre de forwards, qui représentent la valorisation ultime pour votre mail ou produit. Et enfin, n’oubliez pas les réseaux sociaux : ce sont les likes sur Facebook et les mentions sur Twitter.

Conseil 4. Triez vos big data : pas super amusant, mais nécessaire

Les données dont vous avez besoin dépendent de ce que vous voulez en faire. Adapter vos campagnes de marketing ? Établir vos pronostics de vente ? Améliorer votre produit ou service ?

Il est donc très important de classer et trier correctement les données. Heureusement, beaucoup d’outils peuvent vous y aider. Quelques exemples :

  • Twitter possède son Analytics.
  • Facebook propose Insights.
  • Pour les visites de votre site web, vous pouvez faire appel à Google Analytics qui comporte actuellement des applis complémentaires pour les analyses spécialisées.
  • Il existe de nombreux projets d’analyse des données comme Canopy Labs ou IBM's Watson.

Conseil 5. Tirez les leçons de vos big data

Si vous déduisez des données du comportement d’achat qu’un produit est très demandé au début de l'automne, par exemple, vous pouvez lancer une promo pour ce produit à cette période. Les données concernant le pourcentage d’ouverture de vos e-mails de marketing vous permettent de faire des ‘jouer’ avec les headers de votre mail, son contenu, son ton et ses illustrations. Les données des réseaux sociaux indiquent quel contenu est partagé le plus souvent, quel est le meilleur moment pour placer un post.

Conseil 6. Évitez les outils trop techniques

Ne recueillez pas les données pour les données, car vous auriez vite fait de vous y noyer. Sauf si votre entreprise dispose d’un département IT avancé, mieux vaut vous tenir à l’écart des grandes applications de big data. Hadoop est un outil pour traiter et conserver les données, mais trop technique pour la PME moyenne.

Conseil 7. Conservez vos données dans le cloud

Les services de cloud comme Amazon's Elastic Compute Cloud (EC2) sont recommandés en revanche. Le traitement des big data nécessite parfois beaucoup de puissance informatique. Vous pouvez louer chez Amazon EC2 autant de puissance informatique qu’il en faut, pendant une courte durée. Vous pouvez ainsi faire des expériences à bon marché, pour passer ensuite à des outils analytiques open source que vous pouvez télécharger et faire tourner en interne.

Articles parus précédemment sur les big data :

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