02/10/2020
By
MJV Team

Infoxication : pourquoi le Big Data est la solution

L’Infoxication est l’une des maladies du XXIe siècle, causée par la surcharge d’informations générées par le monde numérique.

C’est l’Espagnol Alfons Cornella, spécialiste de la technologie et auteur à succès, qui a donné naissance au concept au début des années 2000. Il a commencé à analyser la situation causée par l’immense quantité de contenu accessible et en a conclu qu’il s’agissait bien d’une maladie.

En fait, le terme est nouveau et semble un peu exotique, mais c’est bien de cela qu’il s’agit, les individus et les sociétés sont à un moment où l’excès d’informations génère une intoxication. 

Nous allons réfléchir ici sur l’Infoxication au niveau des affaires, qui a à voir avec le concept de Big Data, comme nous le verrons tout au long de cet article.

Découvrez comment votre entreprise peut profiter de ce phénomène et comment gérer le Big Data de manière profitable et bien plus encore!

Infoxication et Big Data : le business à l’Ère des Données

Lors de ces dernières années, nous nous sommes retrouvés face au concept du Big Data, fort présent dans les agendas des managers – divers spécialistes associent l’Infoxication d’Alfons Cornella à ce phénomène.

Nous allons plus loin : le Big Data est l’issue pour dribbler l’intoxication d’informations et de données que vivent les personnes et les entreprises.

Un rapide rappel : le Big Data, dans le monde de l’entreprise, est le terme qui résume le scénario de grand volume de données, de haut débit et d’actifs d’information d’une immense variété, qui exige des formes de traitement innovantes et économiques pour augmenter la rentabilité, améliorer la perception, la prise de décision et l’automatisation de processus. Assumer le contrôle du volume exponentiel de données est plus efficace que de simplement l’ignorer.

Internet, qui est une des innovations les plus transformatrices de l’ère moderne, a été le catalyseur de l’apparition de l’infoxication. Les consommateurs profitent de la connectivité à des fins telles que le divertissement, l’éducation, les connaissances, le partage social et les achats. Les marques ne contrôlent plus les informations sur leurs produits et services. À la place, les utilisateurs informés entrent dans des transactions commerciales avec des informations sur ce qu’ils veulent et ce qu’ils doivent payer.

L’idée de qui défend qu’une bonne stratégie de Big Data peut éviter l’infoxication dans les affaires est plus ou moins celle-ci : une explosion de données du consommateur, au lieu d’effrayer une marque, doit lui permettre de former plus facilement des relations segmentées, en offrant des expériences personnalisées.

Stratégie de Big Data : comment gérer l’Infoxication dans les affaires

Comme vous l’avez vu, le problème est posé. Et il ne peut pas être ignoré, car il se peut que la concurrence s’occupe fort bien de ces données. Il faut assumer les rênes du Big Data et se pencher sur une stratégie.

En termes très pratiques, une stratégie de Big Data n’est rien d’autre qu’un ensemble d’actions structurées pour gérer les données internes et externes – les comprendre, les capturer, les ordonner, les analyser et les transformer en informations et insights utiles pour les affaires.

Une stratégie Big Data comprend la création de processus, la définition d’objectifs et l’utilisation d’outils et de services d’analyse de données. Elle doit aussi nécessairement comprendre, l’embauche de professionnels (experts en mégadonnées, analystes, consultants, entre autres) ou d’entreprises spécialisées (disposant d’équipes préparées) pour la rendre opérationnelle.

L’objectif est de transformer l’écosystème de données qui entoure votre entreprise en un différentiel compétitif pour l’évolution de votre business. En d’autres termes, se différencier sur le marché, créer des produits et des services révolutionnaires, satisfaire le consommateur et mieux connaître la concurrence.

Commencez dès maintenant : 5 conseils pour construire votre Stratégie de Big Data 

Il n’y a pas de formule toute prête pour créer une stratégie Big Data. Et ce, parce qu’il faut comprendre différentes variables pour chaque business.
Ce qui existe, ce sont certaines lignes directrices initiales qui peuvent être internalisées par les entreprises qui franchissent les premières étapes. Et ce sont celles que nous allons vous montrer.  Découvrez-les !

  1. Définissez un objectif pour votre stratégie de Big Data

Votre objectif final est l’information la plus importante de toute la planification. Que voulez-vous que les données contiennent ?

Vous devez décider si vous souhaitez augmenter l’efficacité des représentants des clients, améliorer l’efficacité opérationnelle, augmenter les revenus, offrir une meilleure expérience à la clientèle ou améliorer le marketing.

Votre objectif doit être précis, adéquat et direct. Toute stratégie dont le seul but est d’exploiter des possibilités finira probablement dans la confusion 

Sur base de votre objectif, vous pouvez choisir une méthodologie, embaucher des employés et intégrer les sources adéquates de données.

N’oubliez pas: créez des objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et opportuns) et élaborez des projets en fonction de ceux-ci.

  1. Déterminez la valeur économique de vos données

Dans une stratégie Big Data, il est fondamental de lier une valeur financière des objectifs aux entonnoirs de conversion (variables et mesures). De la sorte, vous pouvez surveiller le retour sur l’investissement et convaincre les stakeholders de la pertinence de vos données. 

  1. Choisissez une approche de Big Data en conformité avec votre objectif

Nous allons vous montrer quatre manières de créer une stratégie de Big Data. 

Sur base de votre objectif et de la disponibilité des données, choisissez l’une d’entre elles :

  • Gestion de Performances : implique l’utilisation de données transactionnelles, telles que l’historique d’achats du client, la rotation et les niveaux de stock, afin de prendre des décisions liées à l’administration du magasin et à la suprématie opérationnelle. 

Un conseil : cela fonctionne bien avec des entreprises disposant de grandes bases de données historiques qui peuvent être utilisées sans trop de peine. Une meilleure segmentation et une segmentation des clients peuvent également aider.

  • Exploitation de Données : cette approche fait un usage intensif de l’exploitation de données et de la recherche pour trouver des solutions et des corrélations qui ne sont pas facilement détectables avec les données internes. 

Tuyau : actuellement, il s’agit d’une approche centrée sur l’Inbound Marketing robuste utilisée par des entreprises pour générer des insights sur le comportement des prospects sur les canaux numériques. Elle vous aide à identifier de nouveaux segments de données et apporte des perceptions sur le comportement et les préférences de la clientèle.

  • Social Analytics : l’analyse sociale mesure les données non transactionnelles sur plusieurs médias sociaux et étudie des sites tels que Facebook, Twitter et Google+. Elle est basée sur l’analyse des conversations et des commentaires qui apparaissent sur ces plateformes. Elle apporte trois analyses principales : la conscientisation, l’engagement et le bouche à oreille. Les techniques d’analyse in-stream, telles que l’analyse des sentiments, sont très efficaces dans ces cas.

Astuce : elle fournit des insights sur l’identité de la marque et sur les opinions des clients à propos des nouvelles offres et services. Elle s’avère également efficace dans la prévision de pics de demande pour certains produits

  • Science de la Décision : fait référence aux expériences et analyses de données non transactionnelles, telles que le contenu généré par le consommateur, les idées et les révisions. La science de la décision consiste davantage à explorer des possibilités qu’à mesurer des objectifs connus. Contrairement à l’analyse sociale, qui est basée sur l’analyse d’un engagement, la science de la décision se concentre sur l’essai d’hypothèses et sur le processus d’idéation 

Astuce : elle implique l’utilisation intensive de textes et l’analyse de sentiments pour comprendre les opinions des clients sur de nouveaux services et systèmes. 

  1. Débattez sur les sources de données et priorisez-les

Cette étape se concentre sur le brainstorming et la priorisation des différentes sources de données dont vous disposez.

Comme Data Science fait référence à l’« identification de variables et de mesures qui peuvent être de meilleurs prédicteurs de performances opérationnelles ou commerciales », il est important d’avoir une procédure où les parties prenantes peuvent collaborer avec l’équipe de science des données afin d’identifier et tester différentes sources de données pour déterminer celles qui peuvent produire les meilleurs modèles prédictifs.

  1. Investissez dans des outils et des services spécialisés

Pour finir, il est fondamental d’investir dans des outils et des services spécialisés en Big Data.

La bonne nouvelle est qu’il est actuellement fort bon marché et rapide d’implanter des solutions technologiques d’analyse de données. Avec l’informatique en nuage, pratiquement toutes les ressources nécessaires pour une stratégie de Big Data peuvent être utilisées virtuellement.

Le choix des solutions dépend également des objectifs et des projets à développer dans la stratégie de Big Data. Il peut s’agir de solutions de Business Intelligence, CRM, Analytics, etc.

Comme vous le voyez pour faire face au phénomène de l’Infoxication, une bonne stratégie est le meilleur choix des entreprises. Qu’avez-vous pensé de la réflexion que nous vous avons apportée dans cet article ? 

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