L’analyse et la collecte de données sont devenues des éléments clés de l’activité des grandes entreprises. Cependant devant la quantité et la complexité de la data récupérée, il peut sembler difficile d’en tirer profit. Il est important de comprendre pourquoi et comment exploiter efficacement les données récoltées.
Données, big data, de quoi parle-t-on ?
Avec le développement des nouvelles technologies, d’internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus importante. Le gigantesque volume de données numériques produites combiné aux capacités sans cesse accrues de stockage et à des outils d’analyse en temps réel de plus en plus sophistiqués offre aujourd’hui des possibilités inégalées d’exploitation des informations. C’est cette masse de données et leur exploitation qui constituent ce que l’on appelle la big data.
Le terme « données » en revanche, englobe un grand nombre d’informations, qui peut prendre différentes formes, que ce soit sous forme de texte, de chiffres, de photos, etc…Cependant, les données qui nous intéressent ici, sont les données personnelles des clients.
Les données personnelles généralement collectées par les entreprises sont les données d’achats, les préférences de consommation, les habitudes de navigation sur leur site web, les interactions sur les réseaux sociaux et les commentaires laissés par leurs clients.
Pourquoi collecter ces données ?
Ces informations récoltées permettent d’améliorer à la fois les stratégies et les méthodes de l’entreprise qui les collecte, mais aussi l’expérience des consommateurs.
En analysant les données de leurs clients, les entreprises peuvent mieux comprendre les préférences et les besoins de leur clientèle, en personnalisant leur communication avec chaque client, et ainsi adapter leur offre de produits et services pour mieux répondre à leurs attentes. Par exemple, offrir des produits adaptés à des besoins ciblés, proposer des offres promotionnelles qui les intéressent réellement etc…
Outre le renforcement de l’expérience client, les données peuvent également aider les entreprises à optimiser leurs processus internes, en identifiant les points de friction et les inefficacités, et en proposant des solutions pour les améliorer. Dans la même veine, leur exploitation permet d’identifier de nouvelles opportunités de marché, et ainsi développer de nouveaux produits et services pour répondre à ces nouveaux besoins.
Enfin, les données peuvent être utilisées pour détecter et prévenir la fraude, en identifiant les comportements suspects et en mettant en place des mesures de sécurité appropriées.
Comment collecter ces données ?
Il existe quatre principales méthodes pour collecter les données des clients :
- Via des formulaires en ligne : lorsqu’un client rempli un formulaire pour s’inscrire à un service ou à une newsletter, les informations qu’il fournit peuvent être collectées et stockées dans une base de données.
- Via des cookies et des trackers : les cookies sont de petits fichiers stockés sur ordinateur ou smartphone qui permettent de suivre l’activité de leur propriétaire en ligne. Les trackers sont des outils qui permettent de suivre et d'analyser le comportement des utilisateurs sur les sites web.
- Via des applications mobiles : les applications mobiles peuvent collecter des données sur la manière dont un client utilise l'application, telles que la géolocalisation, les habitudes de navigation et d'autres informations personnelles.
- Via des réseaux sociaux : les entreprises peuvent collecter des données à partir de l’activité des clients sur les réseaux sociaux, telles que les pages suivies, les publications que aimées et les commentaires laissés.
Quelles sont les difficultés pour exploiter ces données ?
La récolte de données n’est que la première étape. Il est important, pour atteindre les objectifs mentionnés plus haut, d’analyser cette data et d’en tirer les bonnes conclusions pour élaborer des solutions pertinentes et profitables. Cette tâche n’est pas sans difficultés cependant :
- Le volume de données peut être très important, ce qui peut rendre leur traitement complexe.
- La qualité des données peut varier, ce qui peut rendre leur analyse difficile. Elles peuvent être incomplètes, incorrectes, ou encore être présentées de manière incohérente.
- Les données peuvent provenir de sources différentes et être sous des formats différents, ce qui peut rendre leur intégration complexe.
- Certaines données peuvent être générées à une très grande vitesse, ce qui peut rendre leur traitement difficile en temps réel.
- Enfin, les données peuvent contenir des informations sensibles, ce qui nécessite de mettre en place des mesures de sécurité adéquates pour éviter toute fuite ou toute utilisation malveillante.
Ces difficultés nécessitent des compétences et des outils spécifiques pour leur résolution, d'où l'importance de la formation et de l'expertise en matière de big data.
Comment tirer le meilleur parti des données collectées ?
La Business Intelligence (BI), ou « informatique décisionnelle » en français, désigne les méthodes et les pratiques de collecte, de traitement et d’analyse de données d’entreprises. Cette discipline dispose de nombreux outils de soutien pour faciliter l’exploitation des données récoltées.
Microsoft Power BI
Avec la capacité de se connecter à de nombreuses sources de données différentes, y compris les données stockées dans des systèmes distribués et des bases de données massives, Microsoft Power BI permet aux utilisateurs de visualiser, explorer et analyser rapidement des volumes importants de données. Les fonctionnalités de Power BI pour le traitement de données en mémoire, la modélisation de données et les fonctions d'analyse avancées sont particulièrement utiles pour les grandes entreprises qui doivent traiter de grandes quantités de données et en extraire des informations exploitables.
Talend Open Studio
Pour des projets d’analyse et d’intégration de données à plus petite échelle, Talend Open Studio est une plate-forme d'intégration de données open source qui permet aux utilisateurs de se connecter, de transformer et de combiner des données provenant de différents systèmes et formats. Il permet également de surveiller et de gérer les processus d'intégration de données pour garantir leur qualité et leur fiabilité. Talend Open Studio est notamment utilisé dans divers secteurs tels que les services financiers, la santé, et les télécoms.
Tableau Desktop
Tableau Desktop, l’un des outils d’analyse les plus populaires et également le plus accessible. Ce logiciel offre une interface intuitive qui permet aux utilisateurs de créer facilement des tableaux de bord et des visualisations de données interactives sans avoir besoin de compétences en programmation. Pour cela cependant, Tableau Desktop doit d’abord se connecter à une source de données comme un fichier ou une application. A partir de ces données, les utilisateurs peuvent créer des graphiques, des aides visuelles ou des tableaux pour visualiser leurs données, qu’ils peuvent ensuite exporter en PDF ou image.
Comment gérer les données collectées ?
Comme nous l’avons vu, il existe de nombreuses données pertinentes à collecter pour les entreprises. Qu’il s’agisse des préférences de consommation, les habitudes de navigation sur le site web, les commentaires laissés par les clients, tout ce qui permet d’établir un profil précis et de déterminer ce qui intéressera le client et lui proposer les produits adéquats.
La quantité de données nécessaire et récoltée peut être stockée dans leurs propres bases de données internes, hébergées sur leurs propres serveurs ou dans des centres de données privés. Cependant beaucoup d’entreprises préfèrent utiliser des services de cloud public tels qu’Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform, des services sécurisés qui permettent un meilleur partage de cette donnée entre leurs collaborateurs. Il est également possible de faire appel à des services de stockage tiers, comme des services de cloud privés proposés par des fournisseurs spécialisés dans la sécurité et la confidentialité des données.
L’analyse de données joue un rôle essentiel dans la stratégie des entreprises pour maintenir l’avantage dans un marché toujours plus compétitif et varié, mais c’est également un travail d’ampleur. Il est donc important de clairement définir les objectifs de cette collecte, de la planifier minutieusement et de s’assurer de la qualité des données récupérées sans quoi toute analyse ou interprétation pourrait s’avérer contre-productive. Il est également important pour l’entreprise de protéger la vie privée de leurs clients pour que leurs données ne soient pas exploitées par des acteurs moins scrupuleux.