Pratiques et processus

L intelligence de la donnée, c est le Google de la data

Publié le 29 mars 2013

Comment développer la qualité des données Big Data ?

Comment faire pour extraire de ces masses incroyables d’informations celles qui vont réellement nous être utiles et être exploitables à des fins marketing et commerciales ?

2012 a clairement été l’année de la donnée en matière marketing. Boosté par le médiatique phénomène du Big Data, l’an dernier a permis de remettre au premier plan le sujet de la connaissance clients. Ainsi, selon une récente étude du cabinet Markess International, 44 % des décideurs placent l’exploitation et l’utilisation des données dans les trois premiers enjeux liés à la gestion de leurs informations décisionnelles.

Comment faire pour extraire de ces masses incroyables d’informations celles qui vont réellement nous être utiles et être exploitables à des fins marketing et commerciales ?

J'ai un job dans la com', par Serge-Henri Saint-Michel

Nous sommes arrivés à une nouvelle étape dans cette réflexion : nous savons que nous ne pouvons plus ignorer cette problématique, et la dimension technique est dépassée tant il existe désormais nombre de solutions efficaces pour récupérer, homogénéiser et structurer la donnée. La vraie question qui doit désormais nous préoccuper est celle de l’intelligence de la donnée : comment faire pour extraire de ces masses incroyables d’informations celles qui vont réellement nous être utiles et être exploitables à des fins marketing et commerciales ?

C’est à ce moment que le titre de ce billet va devenir plus explicite ! Pour expliquer de façon imagée en quoi consiste l’intelligence de la donnée, je fais l’analogie avec le travail de référencement que fait Google. Google a emmagasiné des milliards et des milliards de liens vers des sites internet, des blogs, des forums, des vidéos, des articles de presse etc. Aussi impressionnant que ce travail puisse paraître, la vraie valeur ajoutée de Google n’est pas dans l’agrégation de tous ces contenus. Elle repose dans le secret des algorithmes qui permettent de faire ressortir les résultats les plus pertinents en premier. Si Google nous déversait sans les hiérarchiser des milliers de résultats pour chacune de nos requêtes, nous nous en lasserions rapidement et finirions même pas ne plus l’utiliser !

Guillaume Chollet, PDG de Loyalty Expert

Google source d’inspiration…

C’est en cela que la démarche de Google est proche d’une démarche d’intelligence de la donnée faite par une entreprise lambda. On ne peut plus se contenter de stocker dans un coin quelques millions d’informations laissées en libre-service pour le marketing et le commercial. On l’a vécu dans les années 2000 avec des solutions CRM qui se sont révélés peu performantes : oui, ils permettent de regrouper dans un même outil toutes les données clients. Mais comment un commercial, par exemple, peut-il déchiffrer tout seul les tableaux de centaines de lignes reçus chaque jour ? Est-ce à lui de faire ce travail de « traduction » de la donnée ou à la direction marketing ? On comprend bien que mettre simplement de la donnée à disposition ne suffit pas. Il faut la hiérarchiser, en faire ressortir les éléments les plus importants pour que l’on puisse réellement en faire un élément de décision marketing.

La problématique de la donnée ne se résume donc pas à un sujet structurel et technique. Il faut dépasser l’outil et en avoir une vision beaucoup plus opérationnelle et même business. Pour ce faire, il faut mettre la question de l’exploitation statistique de la donnée au même niveau que la problématique marketing. C’est en effet seulement à cette condition que la donnée deviendra intelligente parce que analysée, décryptée et finalement « prête à l’emploi ».

Pour conclure, je finirai sur les résultats d’une étude du MIT Sloan Management qui montre que les entreprises ayant adopté la data comme processus de décision enregistrent un niveau de productivité 6% plus élevé que les autres. Alors oui, l’intelligence de la donnée mérite que l’on s’y intéresse.