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3 cas d'usage des Big Data à destination des marketeurs

3 cas d'usage des Big Data à destination des marketeurs
2016-05-232016-07-21actualitésfr
A quoi servent les big data ? Les Big Data ne servent pas uniquement à stocker de la donnée brute, voici 3 cas d'usage des big data à destination des marketeurs.
Publié le 23 Mai 2016 par Alexis Dupuydauby dans actualités
Visuel d'illustration

Tant de discours ont été donnés sur les Big Data, sur la vitesse d’accumulation des données, leur masse et leur stockage, qu'on en est venu à oublier l'essentiel : à quoi ça sert ? Voici donc 3 cas d'usage des big data à destination des marketeurs.

Pour une vue des Big Data basée sur l’usage

Les Big Data ne servent pas uniquement à stocker de la donnée brute. En schématisant, les Big Data répondent à trois objectifs principaux :

  • améliorer son efficacité opérationnelle et réduire ses coûts ;
  • accroître le chiffres d’affaires via la personnalisation ou la prédiction par exemple ;
  • innover en inventant de nouveaux services.

3 cas d’usage des Big Data

1. Développer le Chiffre d'affaires : mieux analyser les incidents passés pour anticiper l’avenir

Orange, en tant qu'opérateur, est un précurseur dans l'utilisation des Big Data pour améliorer l’expérience client. Le « Customer Experience Management » (CEM) permet à l’opérateur d'obtenir une vue 360° de sa qualité service. Les données sont aspirées (anonymement) depuis les bases d'usage mobiles et du back-office puis versées dans un « moteur CEM » branché sur une base de données Hadoop. En améliorant la qualité de service, le but est de fidéliser ses clients et d'offrir des services personnalisés.

Les étapes sont les suivantes :

  1. identification des zones dans lesquelles les problèmes de qualité de connectivité ont été rencontrés par les utilisateurs ;
  2. analyse de la fréquence des incidents ; 
  3. priorisation des incidents en fonction de leur impact sur la clientèle ;
  4. zoom sur chaque cellule afin de localiser les incidents ;
  5. analyse de chaque indicateur d'incident ;
  6. suivi des indicateurs individuels dans le temps ;
  7. recherche de l'erreur source.

Cette solution permet de prédire et de diminuer les taux d’insatisfaction client avec un niveau de précision jusqu'à 5 fois plus grand en matière d’identification des problèmes.

2. Efficacité opérationnelle : prévention des risques sur les Livebox d’Orange

Chaque année, des dizaines de milliers de Livebox sont mises hors service par la foudre, ce qui a un coût élevé et un impact négatif sur la satisfaction client. Une solution a été mise en place dès 2014 : en croisant les données météo, les bases clients et la supervision des connexions des Livebox, Orange envoie aux clients situés dans une zone à risque un mail, puis un SMS pour les inciter à débrancher temporairement leur Livebox. 15 minutes après l’orage, un diagnostic à distance est réalisé pour détecter les Livebox « foudroyées », et quelques heures plus tard, un SMS est envoyé aux clients dont la box est susceptible d’avoir été mise hors service, pour les inviter à l’échanger en magasin.

Grâce à ce service, 30 000 Livebox ont été épargnées. La hotline a également été délestée de 30 % des appels, et plus de 3625 interventions ont été annulées (- 25 %).

3. Innovation : Bosch réinvente ses services avec les Big Data

En couplant Internet des objets et Big Data, l’équipementier allemand Bosch est capable de donner une vue exhaustive aux constructeurs d’avionique sur la façon « dont sont fixés les six millions de vis, boulons et écrous qui composent un avion ». L’erreur n’est pas permise. L’applicatif capture et transmet, via un réseau sans fil, la totalité des données de l’assemblage des pièces critiques.

A la moindre anomalie, l’application déclenche une alarme obligeant l’intervenant à corriger son travail. La capacité de traiter ces masses de données en temps réel permet ainsi de proposer de nouveaux services aux clients industriels, en assurant qualité de service et conformité aux normes. Ceci a été rendu possible par l’utilisation de MongoDB (de l’anglais « humongous » qui veut dire énorme), un système de gestion de base de données orientée documents, de la catégorie NoSQL.

Big Data : au-delà des data

Le monde est à réinventer avec les Big Data :

  • les données internes et externes peuvent être mélangées. Il est possible d'acheter des données à l'extérieur
  • les données structurées et non structurées peuvent être mélangées. Afin de générer des corrélations et des rapprochements de comportement ;
  • les progrès du « machine learning » permettent de dépasser la simple statistique, en favorisant l’apprentissage et en s’adaptant aux comportements des utilisateurs ;
  • les Big data as a Service permettent de démarrer quasiment instantanément, sans avoir engagé de fonds de manière durable ;
  • la puissance des machines permet des calculs massifs et/ou en temps réels, avec des logiciels Open Source qui mettent les Big Data à portée de tous les clients, même les plus petits.

Les Marketeurs avisés n'hésiteront pas à lancer leurs projets pilotes afin de bénéficier de ce profond changement des pratiques et à prendre de l'avance sur leurs concurrents qui se posent encore la question : « à quoi ça sert ? ».

 

Alexis

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