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Gestion de la relation client, Big Data et Smart Data
Quelle approche d’analyse de données adopter, en réponse aux exigences d’une stratégie marketing performante, dans la gestion de la relation client : le Big Data ou le Smart Data?
La gestion de la relation client est aujourd’hui un sujet qui est au coeur des problématiques de l’entreprises. Le consommateur hyper connecté et digitalisé, est au centre des attentions et des problématiques de l’entreprise. Dans un contexte où la concurrence est rude, avoir LA bonne offre pour satisfaire le besoin du client, c’est bien. Mais anticiper ce besoin, le créer, et être le premier à proposer l’offre, c’est mieux.
Non seulement l’entreprise doit conquérir le client mais elle doit aussi le fidéliser, établir cette relation : en s’adressant à la bonne personne, sur le bon canal et au bon moment. Ainsi le client se sent unique au travers d’une relation personnalisée. C’est pourquoi l’entreprise doit connaitre au mieux son client, en collectant un maximum de données à son sujet.
À ce propos, les sources de données client sont multiples. Croisées et enrichies avec la data récoltée sur d’autres canaux, les données contribuent à construire des profils client et prospects précis. En revanche, il faut pouvoir et savoir décrypter ces données, c’est-à-dire les ordonner puis les analyser. Deux approches permettent d’analyser ces données de masse : le Big Data et le Smart Data. Lequel de ces deux concepts est le plus adapté pour analyser ces mégadonnées et répondre aux exigences d’une stratégie Marketing?
La gestion de la relation client : le Big Data, l’Or Noir
2, 5.
C’est le volume d’information créé chaque jour en quintillions d’octets en 2018.
Source : https://www.planetoscope.com
Le Big Data est un principe d’analyse de données complexes. Il rassemble automatiquement de grandes quantités de données numériques. Ces mégadonnées sont produites par l’utilisation des nouvelles technologies, à des fins personnelles ou professionnelles. Le Big Data agrège des données d’entreprise (courriels, documents, bases de données, historiques de processeurs métiers…) mais aussi issues de capteurs, de contenus publiés sur le web (images, vidéos, sons, textes), de transactions de commerce électronique, d’échanges sur les réseaux sociaux, de données transmises par les objets connectés, la liste est longue…
Le Big Data repose sur 5 piliers, les 5V : le Volume, la Vélocité, la Variété, la Véracité et la Valeur.
Toutefois, les limites du Big Data, relatives à l’accumulation de données, deviennent évidentes. Cette quantité massive de données n’est pas toujours un allié dans la gestion des données et peut s’avérer contre-productive. Que faire par exemple d’une adresse qui n’est pas aux normes et qui n’a pas été vérifiée depuis dix ans ? Trop de données tue la donnée : le flux du Big Data met en risque une stratégie d’analyse initialement basée sur des données précises et pertinentes.
Le Smart Data, l’Essence de la donnée
Le Smart Data est fondé sur le tri automatisé des données via l’utilisation d’un algorithme. Afin de rendre les données intelligentes, il isole les données brutes et difficilement traitables des données pertinentes à forte valeur ajoutée. Il en déduit une signification, établit un sens, autrement dit, il en fait une information exploitable par l’utilisateur. Et la source d’alimentation du Smart Data est…….. le Big Data.
Le Smart Data lie étroitement le Big Data et l’Intelligence Artificielle. En effet, il consiste à élaguer les données produites pour ne retenir que les plus pertinentes, selon les objectifs définis.
C’est ainsi que l’extraction de Smart Data suit en règle générale le processus suivant :
- La première étape est de supprimer les données non pertinentes, c’est-à-dire celles non exploitables ou peu intéressantes pour la stratégie de relation client : cela passe par la modélisation, la structuration et la normalisation des données ;
- La seconde étape est de vérifier la validité des données conservées. L’algorithme assure la suppression des doublons, le regroupement pour la fusion et l’enrichissement des données et leur rafraîchissement ;
- La troisième et dernière étape consiste à intégrer au processus les nouveaux impératifs du règlement général sur la protection des données (RGPD). Elle permet de vérifier que les données récoltées et triées ne sont pas en infraction avec les normes européennes concernant les données personnelles.
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Suivent des analyses exploratrices et descriptives, le lancement de calculs pour la prédiction des comportements et la création de tableaux de bord et reporting.
Pour résumer, le Smart Data est une combinaison du Big Data, de sémantique, de qualité, de sécurité et de protection des données pour obtenir en sortie des données de qualité et sécurisées.
Big Data or Smart Data dans la gestion de la relation client : and the winner is…….
Finalement, parler de Smart Data, c’est revenir aux fondements du Big Data avec un focus sur les 2 derniers V, la Véracité et la Valeur. Le Smart Data est une évolution naturelle du Big Data. La transition de l’un à l’autre est essentielle. Elle permet de passer d’une logique purement quantitative à une approche plus qualitative. Ainsi, le Smart Data utilise la richesse en données du Big Data pour en extraire l’essence : les données pertinentes et à véritable valeur ajoutée. Le Smart Data donne un caractère plus opérationnel au mégadonnés pour répondre aux objectifs marketing de l’entreprise. Là où le Big Data restait sur le périmètre de l’analyse performante des données, le Smart Data ajoute une couche d’analyse prédictive.
Vous l’avez compris, la confrontation Smart Data vs Big Data n’a pas lieu d’être dans la gestion de la relation client. Les deux approches doivent être intégrées simultanément par l’entreprise pour obtenir les résultats les plus performants, au besoin avec l’aide d’un expert en mégadonnées ou Data Scientist.