février 2019 | 2 minutes de lecture
L'IA au quotidien

Big Data et Marketing : quelle utilisation idéale pour les marketeurs ?

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Maurice Ndiaye
Partner

Le Big Data semble être quelque chose qui répond à beaucoup de problèmes. La réalité opérationnelle c’est que c’est plus compliqué. Pour bien s’en sortir l’essentiel est de revenir à des fondamentaux du marketing :

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Qu'est-ce qu'une utilisation idéale du Big data ?

« Alors, le Big Data on en a beaucoup entendu parler, ça semble être quelque chose d'assez magique qui répond à beaucoup de problèmes. La réalité opérationnelle c'est que c'est plus compliqué. Il y a eu beaucoup de sur-promesses autour du Big Data. Pour bien s'en sortir je pense que l'essentiel c'est de revenir tout simplement à des fondamentaux du marketing : Correctement problématiser les objectifs que l'on veut atteindre et notamment en se posant des questions simples telles que ;

Quels sont les indicateurs sur lesquels je veux agir ? Quelles sont les audiences que je veux cibler ? Quels sont les territoires que je cherche à investir ? Est-ce qu'il y a des problématiques particulières au sein de mon organisation auxquelles je veux apporter des éclairages ?

Le fait de recontextualiser comme ça l'approche Big Data, va permettre de lui donner un sens et de garantir le fait d'arriver plus facilement à des résultats. »

Pourquoi c'est compliqué de mettre en place l'approche Big Data pour un service marketing ?

« Je pense que l'on peut répondre à cette question en repositionnant l'approche, selon cinq grands enjeux autour du Big Data et plus généralement de la technologie.

1 : L'enjeu technologique, c'est-à-dire qu'il y a un marché assez peu visible, il y a une vraie difficulté pour le décideur de choisir la bonne technologie. Pour bien répondre à cette difficulté, il faut identifier le problème et bien le circonscrire, comme je le disais précédemment.

2 : L'enjeu technique, ce n'est pas forcement la capacité de traitement en tant que telle, c'est plutôt une problématique de base de données, de raccordement, de flux de données, de gouvernance de flux, qui consiste à essayer, encore une fois, à bien définir les compatibilités techniques, entre les solutions que je veux mettre en place et la réalité de ma base

3 : L'enjeu méthodologique, c'est-à-dire quelles sont les données que je veux rassembler, est-ce que je peux mettre beaucoup de données au même endroit et les analyser de la même manière ? En réalité, en fonction du canal ou de la source d'information, on s'aperçoit qu'il y a des enjeux qui sont très spécifiques, qu'on ne peut pas forcément tout aligner, qu'il y a des problèmes de qualité également, d'interprétation etc.

4 : L'enjeu organisationnel, c'est très important d'avoir un lead bien établi, de bien se poser la question, de qui est responsable de l'organisation et de la qualité des données, quels sont les responsables du traitement avec en ligne de mire le RGPD et enfin quel va être le sponsorship associé au projet Big Data. Plus celui-ci viendra d'en haut, plus il aura des chances d'aboutir.

5 : L'enjeu humain, qui est probablement le plus important. Il y a trop d'entreprises qui se lancent, dans des approches Big Data sans prendre en compte la réalité de leur organisation au moment où elles décident d'engager le projet. Ce qui fait qu'on a parfois des décalages trop importants, avec une marche à franchir trop haute, parce qu'elles ne prennent pas en compte les compétences internes et la capacité des collaborateurs à s'approprier les problématiques, les enjeux et les nouvelles technologies. »

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