juin 2014 | 3 minutes de lecture
L'IA au quotidien

Big Data: Comment analyser ses cibles marketing pour mieux adapter son offre?

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Maurice Ndiaye
Partner

Tout acteur public ou privé cherchant à prendre position sur le Web doit faire en sorte que son offre corresponde à la ses cibles. Cette volonté n'est désormais plus limitée au domaine de la vente et du marketing. Or, dans un contexte de révolution numérique et d'explosion de la donnée, comment être sûr de ne pas manquer le rendez-vous avec sa cible?

Aujourd'hui, pour tous les acteurs du Web, qu'ils soient candidats, professionnels, particuliers, médias, associations ou consommateurs, l'enjeu est le même. Tous doivent pouvoir proposer une offre de produits, de contenus ou de services qui saura répondre aux attentes de ses cibles marketing. Les professionnels doivent pouvoir proposer un outil ou un service qui réponde précisément à une problématique métier. De la même manière, un parti politique doit pouvoir répondre aux attentes de ses membres et des citoyens en général en proposant les réformes attendues. Et cela commence par l'utilisation des bons éléments de langage, ceux "qui sauront leur parler". De plus en plus souvent, il s'agit de proposer un produit adapté aux envies du consommateur à l'instant "T", ce qui présuppose d'être à l'affût, à l'écoute des fluctuations de l'opinion, qui émergent de plus en plus rapidement.

Il apparait donc nécessaire de s'armer d'une bonne compréhension du marché et des attentes de ses cibles. En bref, il faut bien analyser la demande pour mieux adapter son offre. C'est seulement avec cette compréhension profonde qu'il devient possible de structurer son offre marketing, d’affiner parfaitement ses critères de segmentation, de mettre en oeuvre une stratégie de communication digitale adaptée, même si cela passe par une redéfinition totale de son business plan. Elle permettra de faire évoluer son offre dans le bon sens et de mettre en place des actions opérationnelles intelligentes sur le long terme: ciblage, optimisation des investissements, des dépenses médias, etc.

 

Mieux prendre en compte ses cibles marketing

Parfois la rencontre entre l'offre et la demande n'a pas lieu. Les méthodes d'analyse marketing traditionnelles montrent certaines limites. L'analyse des données quantitatives, recueillies grâce au sondage ou au ciblage publicitaire, ne sont plus forcément représentatives d'une opinion qui généralement, sévit en ligne. Elle ne fournit pas toujours les moyens d'identifier ce qui fait le buzz ou qui serait susceptible de le créer. En accès libre sur internet, les contenus de tweets, les conversations dans les forums, les commentaires sur les blogs et les sites de marque, sur les Pages Facebook sont autant d'insights consommateurs qui ne sont pas exploités à leur juste valeur : ils sont pourtant les piliers des nouvelles études consommateurs

Le Web est devenu une vaste galaxie au sein de laquelle une quantité gigantesque de commentaires clients est générée chaque jour. Chaque seconde, des milliers de contenus nouveaux sont publiés sur le Web, et représentent 29 000 gigaoctets d'informations. Et la tendance n'est pas prête de s'inverser. D'ici 2020, la masse de données générée au sein de l'univers digital devrait doubler au rythme de tous les deux ans. De l'institution à la petite entreprise en passant par le particulier qui blogue pour son plaisir personnel, chacun prend désormais la parole. Et cette mine d'or marketing est à portée de main.

 

La solution: l'analyse des données sémantiques

Seule une analyse précise de cette masse d'informations, de données qualitatives et de données quantitatives, peut amener à la connaissance client et constituer une aide vos processus de prise de décision. Les données sémantiques  produites par les internautes représentent à l'heure actuelle une immense base de données marketing mettant en lumière tous les possibles des attentes clients, idéale pour faire coïncider l'offre et la demande.

Mais pour permettre cela, il faut un outil d'analyse de données adapté au Web actuel, capable d'exhaustivité, de manière à capter toutes les opportunités du marché. Cet outil doit aussi permettre de traiter efficacement et de façon pertinente la donnée non structurée de manière à la rendre immédiatement opérationnelle. Seule une technologie innovante et robuste (c'est-à-dire capable d'analyser un très gros volume de pages Web et douée d'une capacité d'analyse syntaxique affinée) peut rendre cette opération possible.

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