7 exemples d’utilisation du big data en entreprise

Aujourd’hui à la portée de n’importe quelle structure professionnelle, les mégadonnées ou plus communément la Big Data devient une valeur sûre en matière de développement et de croissance. Sa bonne gestion et son exploitation permettent de mettre en lumière des issues à différentes sortes de problématiques liées aux efforts de prospérité de l’entreprise.

On attribue à l’utilisation des mégadonnées une grande variété d’applications dans le domaine entrepreneurial, que l’on parle de TPE-PME, de grands groupes, d’industries, etc. Presque tous les secteurs se ruent dessus : tourisme, commerce et e-commerce, médecine et pharmacologie, aéronautique, automobile, ainsi de suite. Donc concrètement, à quels genres d’utilisations a-t-on affaire lorsqu’on parle de Big data en entreprise ? La liste est longue. Voici une liste des applications phares de la big data.

  • Le Big Data en entreprise pour faire de la publicité ciblée

Dans une optique d’optimiser leur visibilité sur internet, les entreprises optent pour la méthode du retargeting, afin de mieux intervenir là où le consommateur potentiel se trouve. Précisément, cela consiste d’abord à cibler des consommateurs clés. Il s’agit ensuite d’utiliser les données pour définir et modéliser les comportements des consommateurs, puis mieux les comprendre à travers leurs historiques de navigation. Un système de web tracking ou pistage permettra ensuite de suivre l’internaute sur d’autres sites internet. On lui propose sur place des publicités et des bannières promotionnelles qui correspondent à son intérêt pour un produit, un service ou une marque. 

  • Le ciblage marketing

Les mégadonnées sont fortement impliquées dans les stratégies de marketing comportemental. L’étude des traces de navigation des internautes permet de dégager des tendances souvent impossibles à identifier avec des méthodes d’analyse de marché traditionnelles. Cela permet ainsi de mettre en lumière des clients potentiels auxquels les marques n’ont jamais pensé. C’est le cas par exemple au Japon à propos d’une entreprise de cosmétique. Après analyse des données du web, elle a découvert qu’une de ses gammes de protections solaires a été largement adoptée par une frange de clientèle masculine, composée principalement d’amateurs et de joueurs de golf… la marque en question s’octroie une nouvelle cible.

  • Le big data en entreprise pour la stratégie dynamic pricing 

La dynamic pricing vise à faire varier ou ajuster le prix d’un produit ou d’un service à la volée, en fonction des conditions réelles du marché. Plus précisément, il permet de vendre le même produit à des prix différents à des panels différents de consommateurs. Le machine learning ou apprentissage automatique permet donc d’utiliser les mégadonnées pour comprendre et agir sur un certain nombre de variables du marché, tout en modélisant l’effet précis des changements sur les ventes. La tarification « algorithmique » qui s’ensuit se base sur le comportement des clients, le pouvoir d’achat, entre autres facteurs. On peut prendre pour exemple la compagnie aérienne qui fait évoluer le prix d’un même vol en tenant compte des tendances, des profils des voyageurs et de leurs habitudes : le prix d’un même billet peut ainsi passer d’un niveau plus abordable en faveur d’un nouveau client à un tarif premium pour un client « business ».

  • Optimisation de sites internet e-commerce

Il s’agit d’une des plus grandes utilisations de la Big data dans le monde du business. L’analyse des mégadonnées a permis de faire évoluer le marketing comportemental au niveau d’internet. Aujourd’hui, grâce à la data science, l’intelligence artificielle du web ou encore le cloud computing, les sites internet des enseignes d’e-commerce ou de grande distribution en ligne affichent des pages d’accueil qui correspondent davantage aux goûts, aux intérêts, aux historiques de recherches des internautes, etc. Une grande majorité de sites permettent aujourd’hui une navigation fluide et adaptative.

  • Amélioration de services

Certaines entreprises perdent en performance tout simplement parce qu’il n’y a pas assez de recherche, de clairvoyance, de vélocité et de réactivité en matière d’amélioration de relation client. L’utilisation et l’exploitation à bon escient de la data permettent de visualiser ce qui peut compromettre la satisfaction des usagers et ce lien avec les clients. Chez les banques et les assureurs par exemple, le manque de dynamisme dans la mise en place de services mobiles personnalisés a créé du mécontentement chez la clientèle. En étudiant leurs propres données à la data science ou à la data visualisation, les différents établissements ont pu identifier cet accroc, et mis en route des innovations constituées d’offres mobiles et de l’environnement approprié.

  • Amélioration des processus de recrutement et RH

La data science a permis l’émergence de nouvelles stratégies RH et principalement en matière de recherche de compétences. Les entreprises en quête de CV de qualité n’ont plus aujourd’hui qu’à se servir chez de nombreux job-boards. Mais elles peuvent aussi compter sur de nombreuses solutions basées sur l’analyse de la data, permettant par exemple d’évaluer rapidement les compétences des candidats, de cibler les offres d’emploi, de contacter des candidats actifs ou des professionnels passifs, etc. Et cette approche par la Big data ne permet pas seulement de minimiser les coûts et les délais d’embauche. Grâce à un algorithme, elle permet de mettre en route ce qu’on appelle recrutement prédictif : anticiper la fidélité ou la capacité de réussite au poste d’une personne recrutée. Big Data en entreprise

  • Maintenance et sécurité

L’analyse prédictive est parmi les principales prouesses dans l’utilisation de la Big data et du machine learning. Elle est principalement importante dans le secteur des industries et principalement en matière de maintenance prédictive (aéronautique, transport aérien et auto, etc). Apparentée à de la maintenance préventive en beaucoup plus poussée et tenant compte de la réalité, cette approche consiste à anticiper une panne ou un dysfonctionnement. La disposition des mégadonnées et leur analyse grâce au machine learning permettent effectivement aux industries de prévoir le délai de vie réel des pièces. On peut déterminer leur niveau d’usure et les moindres défauts de fonctionnement grâce à des capteurs et autres dispositifs connectés. Cela donne lieu à une prédiction de pannes et détermine une date où la machine va nécessiter une réparation.

Comment tirer profit de la Big data en entreprise ?

Les mégadonnées ne sont tout simplement plus l’apanage des grands groupes et des multinationales. Les TPE-PME sont même en première ligne pour pouvoir tirer tout le bénéfice de la big data, étant donné leur structure humaine permettant un flux d’informations et de données plus véloce et plus accessible. Nul besoin d’avoir un système de data science sophistiqué. Il suffit parfois de miser sur les données issues des pages de réseaux sociaux, des utilisateurs de son site web, de son outil CRM, de toutes les informations qui sont stockées ou qui transitent dans ses services, etc. La combinaison de ces datas avec celles en provenance de sources tierces (sites d’emploi ou de recrutement, réseaux sociaux et professionnels, etc) constitue déjà une énorme source de solutions aux différentes problématiques de performance et de croissance. 

Mais pour passer le cap de l’utilisation de la data science, il faut déjà assurer une mise en place et une mise en fonctionnement efficace : justifier l’utilisation la Big data pour l’entreprise, mettre en place un dialogue avec les métiers et donner un cadre aux travaux de data science, s’entourer de spécialistes confirmés en datas pour le montage et la mise en œuvre du projet. A noter surtout que la réalisation d’un tel projet nécessite un délai important. Aussi, pour pouvoir tirer profit d’une exploitation efficace de la big data science en temps voulu, il faut agir dès maintenant !

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