Le suivi des médias sociaux conduit au Big Data

La plupart des systèmes décisionnels sont inadaptés au Big Data. Mieux, les technologies sur lesquelles ils sont construits ne permettront jamais de les traiter

La question d’être ou de ne pas être sur les médias sociaux ne se pose pas longtemps pour les entreprises, car indépendamment de leur volonté, les médias sociaux s’intéressent à elles. Dans ces conditions peuvent-elles raisonnablement ignorer cet espace fréquenté par leurs clients, prospects, partenaires et concurrents ?

La plupart des systèmes décisionnels sont inadaptés au Big Data. Mieux, les technologies sur lesquelles ils sont construits ne permettront jamais de les traiter

La plupart des systèmes décisionnels sont inadaptés au Big Data. Mieux, les technologies sur lesquelles ils sont construits ne permettront jamais de les traiter

Une entreprise ne doit pas se lancer sans réflexion sur les médias sociaux, car être simplement présent est sans valeur si cela ne permet pas d’atteindre quelques objectifs métiers. Les entreprises doivent donc se fixer des objectifs. Augmenter les revenus, avoir plus de nouveaux clients, proposer de nouveaux services, faire des économies, réduire les coûts… ? Les objectifs sont forcément spécifiques aux modèles d’affaires et au contexte, et il est bien qu’ils soient définis avec précision. Les médias sociaux influencent par exemple la notoriété, l’image, la perception de la valeur, de la vocation, de l’ancrage professionnel et social de l’entreprise. Tout cela a un impact sur les résultats, le chiffre d’affaires, le recrutement de nouveaux clients, la fréquence des transactions, le succès des promotions, la fidélisation de la clientèle et la perception de la qualité des services.

Habituellement des objectifs non financiers sont fixés : un nombre de visiteurs web, de pages vues, d’abonnés, de commentaires plus ou moins positifs, d’e-mails délivrés, de textes repris par d’autres, de nombre d’abonnés, de visites générées dans les points de vente… Tout cela est fort bien mais est sans intérêt pour mesurer le retour sur investissement des actions. Il faut donc privilégier des mesures financières comme par exemple l’augmentation du nombre de clients, de la fréquence d’achat, du montant de la dépense moyenne. Il convient donc avant de lancer ses premières actions sur les médias sociaux, de fixer les références des métriques d’activité choisies, afin de pouvoir les comparer après et de mesurer les impacts. Il faut ensuite planifier et conduire les multiples activités sur les médias sociaux, mesurer les éléments non financiers précurseurs de chiffres d’affaires, comme la polarité des conversations, et enfin mesurer les impacts financiers.

La plupart des systèmes décisionnels sont inadaptés au Big Data

Michel Bruley, Directeur Marketing Teradata Europe de l'Ouest

Michel Bruley, Directeur Marketing Teradata Europe de l'Ouest

Au niveau du système d’information, il faut concrètement rapprocher des données des systèmes décisionnels classiques avec des données des médias sociaux (textes, réseaux de personnes, web logs par exemple), et chercher les liens pouvant exister entre des actions diverses sur les médias sociaux et des résultats financiers mesurés. Ceci n’est pas trivial et amène les entreprises dans le monde du Big Data. C’est-à-dire à gérer de grands volumes de données, une variété de données (données structurées, non structurées ou multi structurées) et répondre à des exigences de vélocité inhabituelles pour la plupart des entreprises.

La plupart des systèmes décisionnels sont inadaptés au Big Data. Mieux, les technologies sur lesquelles ils sont construits ne permettront jamais de les traiter. En effet les serveurs et les bases de données classiques rencontrent des problèmes pour prendre en charge ces ensembles de données, et les moyens de capture, de stockage, de recherche, de partage, d’analyse et de visualisation des données doivent être spécifiques. Concrètement il s’agit de s’appuyer sur des solutions du type serveurs et base de données MPP, architectures logicielles MapReduce, etc. Dans ces conditions pour répondre aux besoins du Big Data il convient d’intégrer un mix de solutions adaptées. C’est ainsi que certains de nos clients utilisent à la fois des systèmes MPP Teradata (Active Entreprise Data Warehouse, Extreme Data appliance, Extreme Performance Appliance) et des systèmes Hadoop ou Teradata Aster. Voir les cas d’eBay, de Myspace, de Barnes & Nobles, de Mzinga, etc.

Auteur : Michel Bruley, Directeur Marketing Teradata Europe de l’Ouest

Pour aller plus loin sur ce sujet du Big Data, vous pouvez participer au Congrès Big Data Paris 2012.

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