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Transformation Numérique : Big Data en Communication digitale

La révolution numérique a apporté un grand changement dans de nombreux aspects de la technologie de communication humaine. Nous vivons la vie en réseau. Nous vérifions nos e-mails régulièrement, passons des appels téléphoniques depuis presque n’importe quel endroit, faisons des achats en ligne, entretenons des liens d’amitié grâce aux réseaux sociaux. Ces transactions laissent des traces de données numériques qui peuvent être compilées pour analyser les comportements individuels et collectifs. Ces données sont communément appelées Big Data. Le plus grand défi d’aujourd’hui est d’acquérir toutes ces informations cachées au sein de l’énorme quantité de données d’Internet.

Découvrir les secrets de comportements des clients. Prédire les intérêts de l’audience

Le Big Data Analytics est un processus extrêmement complexe qui consiste à examiner des ensembles de données variées et volumineuses afin de trouver des informations spécifiques, il est là pour promouvoir une révolution spectaculaire qui promet de créer une multitude d’emplois et d’opportunités pour les entreprises du monde entier. Les analystes du Big Data recherchent des corrélations inconnues, des modèles cachés, les préférences des clients et même les tendances du marché mondial qui peuvent éventuellement aider les entreprises à trouver de nouvelles solutions et à prendre les meilleures décisions.
L’une de ces analyses est l’analyse du comportement des clients. Elle aide à transformer les données massives à une grande valeur en permettant aux organisations de prédire le comportement des acheteurs, améliorant ainsi leurs ventes, l’optimisation du marché, la planification des stocks, la détection des fraudes et bien d’autres applications. Un large éventail d’approches est disponible et peut être mis en œuvre, mais celle qui se démarque est l’utilisation d’arbres de décision à des fins de classification qui peuvent être utilisées efficacement dans l’analyse des consommateurs.

De nos jours,  l’analyse comportementale est cruciale pour optimiser la conversion, l’engagement et la fidélisation des clients de votre entreprise. Avec le bon outil d’analyse comportementale, chaque membre de votre équipe devrait être en mesure d’obtenir les informations exploitables dont il a besoin pour répondre à ses propres questions et exploiter les données d’une manière qui ne semblait pas possible auparavant.

Vous pouvez utiliser les données comportementales et des analyses pour tirer le meilleur parti de vos campagnes marketing. Il est très important de savoir quelles campagnes augmentent avec succès l’engagement et les revenus. 

Par exemple, une équipe marketing qui envoie une campagne par e-mail dans le but d’augmenter le trafic d’un blog peut suivre le succès de la campagne e-mail, des visiteurs du blog et des articles qui obtiennent le plus de vues. Plus précisément, grâce au big data et l’analyse comportementale, les entreprises ont plusieurs possibilités: optimiser l’acquisition de clients en comparant et en vous concentrant sur les canaux et les campagnes les plus précieux, augmenter la Customer Lifetime Value en identifiant les comportements et les caractéristiques partagés des clients les plus fidèles, maximiser la rétention en comprenant où, comment et pourquoi les clients s’engagent tout au long de leur fidélité, créer des tableaux de bord à la volée pour surveiller et partager des KPI (Key Performances Indicators) précieux tout au long du parcours client. Tenant compte de l’information présentée, il est compréhensible que grâce à l’analyse de données et à la découverte du comportement des clients, le partage de contenu plus personnalisé et cohérent aux attentes des clients devient possible.

Aider à la transformation digitale

Il est indéniable que l’intelligence artificielle sera la frontière pour la prochaine décennie. Avec une demande croissante des clients et la nécessité d’augmenter les opérations, de nombreuses organisations déploient déjà l’intelligence artificielle dans leur système.
L’application de l’intelligence artificielle à l’analyse des données aide également à fournir des informations intelligentes pour la transformation numérique. De nombreuses organisations informatiques exploitent le Big Data pour obtenir des informations afin d’améliorer leurs opérations..  De plus, de nombreux processus qui nécessitaient auparavant un traitement manuel sont désormais automatisés, en raison de la génération du Big Data. 

Cela signifie que les organisations peuvent désormais se concentrer sur les tâches qui nécessitent des compétences humaines et de créativité. C’est un autre avantage du big data dans la transformation numérique, où l’objectif des organisations s’aligne sur les données générées.
La conciliation du big data avec le marketing digital, qui est l’un des facteurs primordiaux de la transformation digitale, donne l’opportunité de mieux comprendre et cibler les clients, connaître leurs intérêts et désirs.
Pour toutes les entreprises, la réussite de la transformation numérique dépend de l’utilisation des données appropriées. Par exemple, dans la chaîne mondiale de l’offre et de la demande, l’analyse de données aidera à identifier les failles au sein des opérations ou les statistiques de différents produits. Cela aidera les organisations à pivoter si nécessaire et à définir une stratégie qui pourrait combler les lacunes.

Optimiser la fidélisation clients

Il est beaucoup plus coûteux d’acquérir de nouveaux clients que de fidéliser les clients existants. Pour vous assurer que les clients restent chez vous, vous devez vous concentrer sur un excellent service client, des offres attirantes, une personnalisation efficace, des récompenses et des prévisions de comportement. En outre, il existe quelques outils d’analyse du Big Data qui pourraient aider à réduire le taux de roulement de clients. Adopter une approche intégrative et utiliser l’analyse comme un outil stratégique clé de croissance peut conduire à l’obtention des résultats souhaités. L’analyse de données permet d’évaluer quels clients doivent être ciblés, combien d’entre eux ont besoin d’offres personnalisées ou combien d’argent l’entreprise doit investir dans la publicité. De plus, l’apprentissage automatique (Machine learning) et les algorithmes basés sur l’IA se concentrent sur l’utilisation des statistiques, des mathématiques et des probabilités pour trouver des relations entre les variables. De telles solutions peuvent être appliquées pour faire des prédictions et pour donner des résultats significatifs – tel que, par exemple,  le taux de désabonnement.
De l’autre côté, les informations basées sur les données peuvent être obtenues en analysant les réponses des clients aux questionnaires, les commentaires, les messages etc. Enfin, les outils d’analyse du Big Data permettent une parfaite segmentation clients. Il donne l’opportunité aux entreprises de découvrir comment chaque segment interagit avec leurs produits ou services. Le moyen le plus simple de procéder à une segmentation consiste à analyser les données sur le style de vie des clients, leurs données démographiques, le produit acheté, sa valeur et la fréquence des achats. Une telle analyse, utilisant le bon type de variables, divise les clients en groupes de clients ayant des intérêts et des comportements similaires. Après avoir effectué la segmentation des clients, les entreprises peuvent choisir le groupe qui génère le plus de revenus. Ensuite, toute la stratégie marketing peut être adaptée à leurs besoins. Communications personnalisées, offres spéciales ou remises – tout cela peut améliorer la prévision du taux de désabonnement et augmenter la fidélisation des clients les plus recherchés. Maintenant vous pouvez imaginer l’importance et les possibilités du Big Data et de l’utilité de l’analyse. Notre équipe est là afin de vous aider à améliorer vos habitudes d’utilisation de données et vous proposer une meilleure expérience dans le monde des merveilles de données. De plus, l’apprentissage automatique (Machine learning) et les algorithmes basés sur l’IA se concentrent sur l’utilisation des statistiques, des mathématiques et des probabilités pour trouver des relations entre les variables. De telles solutions peuvent être appliquées pour faire des prédictions et pour donner des résultats significatifs – tel que, par exemple,  le taux de désabonnement.
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