The Voices of Capgemini Consulting

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La révolution de la segmentation client avec le Big Data et les Analytics : le point de vue de Capgemini Consulting

Par Charlotte Pierron-Perles, Principal, Lead of big data and analytics pour Dataiku

 

Vous vous demandez comment les techniques d’analytiques avancées permettent d’enrichir la segmentation client ? Nous avons demandé à Charlotte Tison Pierron-Perles, Principal Big Data & Analytics  chez Capgemini Consulting.

 

« Aujourd’hui, la segmentation marketing doit aller au-delà des segmentations client traditionnelles fondées sur les données sociodémographiques. Elle doit prendre en compte un champ d’informations plus large et fournir une vision dynamique de la clientèle, adaptée aux besoins marketing de l’entreprise. Pour atteindre cet objectif, le Big Data et les Analytics ne sont pas seulement des mots tendances, mais ils constituent des actifs innovants clé permettant de saisir des données d’origines très diverses,  de travailler sur des données de différentes natures et de fournir des résultats dynamiques. »

 

Une multiplication des points de contact implique une augmentation des données

L’augmentation des points de contact et des interactions avec les clients génère de plus en plus d’informations : données CRM, archives web, enregistrements des centres d’appels,  media sociaux et historique d’emails…

Les technologies du Big Data permettent de valoriser ces montagnes de données, en offrant la capacité de stocker et de gérer :

  • des informations en interne, en cassant les silos entre les différentes divisons de l’entreprise pour valoriser dans leur ensemble les actifs internes de l’organisation, au-delà des données marketing. Il y a d’importantes synergies à créer en combinant les données marketing avec les données d’autres départements (ventes, opérations, service client…).
  • des données externes, en agrégeant des informations issues de différentes sources et écosystèmes, extérieures à l’organisation (réseaux sociaux, blogs, forums, open data…). Des alliances stratégiques avec d’autres entreprises peuvent également être conclues pour partager des données (par le biais d’un tiers spécialisé) dans l’optique de découvrir des opportunités business communes. Ces données concernent différents types de caractéristiques et habitudes clients, explicites (information entrées par un client dans un formulaire web…) ou  implicites (pages visitées et temps passé sur un site web…).

 

Une meilleure technologie implique un meilleur usage de la Data

Les technologies liées aux Analytics, pour leur part, offrent aujourd’hui la capacité d’analyser ces nouveaux stocks de données et fournissent des aperçus pertinents, via :

  • l’habileté à valoriser divers formats d’informations, autrefois complexes ou impossibles à prendre en compte (capacité des algorithmes d’apprentissage à comprendre le contenu d’une image ou d’une vidéo et le sens d’un texte…).
  • de nouveaux algorithmes de segmentation, tels que les algorithmes de prospection de réseaux et les algorithmes de partitionnement basés sur la densité (à l’inverse du traditionnel partitionnement en k-moyennes).
  • le renforcement de la performance du matériel et des logiciels dans le traitement de grandes quantités de données : les segmentations nécessitant auparavant 10 heures de traitement, peuvent être optimisées pour ne prendre que 5 minutes.
  • la capacité à calculer des segmentations dynamiques en temps réel grâce aux nouvelles solutions technologiques (Spark Streaming, Flink…). 

 

Comment faire de la fiction une réalité ?

Le Big Data et les Analytics sont souvent utiliser pour mener des études ponctuelles (validation d’un concept) dans une optique d’exploration. Il est dorénavant possible d’avoir autant de segmentations que de problématiques business à résoudre. Cependant, leur réelle valeur repose sur l’industrialisation de segmentations dynamiques, automatiquement mises à jour en temps réelle, liant Marketing et IT. Cela peut être fait en intégrant la segmentation au catalogue des entreprises de Data Lab, en supplément de leur rôle préliminaire.

 

Article publié par Dataiku, le mardi 21 juin 2016

 

Pour en savoir plus

 

A propos de l'auteur

Charlotte Tison Pierron-Perlès
Charlotte Tison Pierron-Perlès

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