7 Manières dont la big data affectera les entreprises dans le futur

Plusieurs études ont montré le changement et l’évolution du comportement et de la façon dont les consommateurs passent leurs achats. Chacun de nous comprend et admet que nos habitudes d’achat ont changé. Aujourd’hui, par exemple, si nous avons besoin d’articles ménagers, nous nous tournons vers Amazon. Si nous voulons du divertissement, nous nous tournons vers Netflix. Si nous voulons planifier des vacances fantastiques, nous nous tournons vers TripAdvisor ou Google.

Les consommateurs recherchent entre 1 et 4 heures en ligne avant de prendre toute décision d’achat. Ce n’était pas le cas il y a dix ans lorsque Android n’existait pas, et quand Apple vient de lancer l’iPhone.

Après un certain moment, les préférences d’achat de votre public cible auront sans aucun doute changé à nouveau. Encore une fois, le comportement des consommateurs subira des changements à cause des catastrophes naturelles, de crise économique ou encore une pandémie.

Comprendre comment le big data est utilisé et traité aidera les spécialistes du marketing à bien préparer leurs décisions marketing pour leur changement et futur succès. Voici sept manières qui révèlent comment la culture des données affectera les organisations au futur.

Indice

1. Délivrance ou verrouillage de Big Data
2. L’acceptation de la science des données
3. La culture de Big Data nécessite une adhésion totale
4. Mise en place d’une équipe de marketing en croissance
5. Vision-Casting des objectifs de Big Data
6. Comprendre correctement chaque canal marketing
7. Engagement d’une culture de participation 

1. Délivrance ou verrouillage de Big Data

Le traitement d’un tas de données pour pouvoir comprendre une chose particulière. Le Big Data a toujours été disponible, mais n’a pas été utilisé efficacement en raison de sa grande quantité. Les analystes de données n’utiliseraient qu’une fraction du big data pour effectuer une analyse prédictive. Donc soit ça passe ou ça casse.

Mais avec l’intelligence artificielle et le Machine Learning, Le Big Data peut être traité, et un algorithme peut en résulter. L’algorithme produira une analyse prédictive beaucoup plus précise. La précision dépendra de la quantité de données qui ont été alimentées et entraînées via l’algorithme.

En conséquence, cette information serait bénéfique pour prendre des décisions rapides sur les tendances du marché à venir, ou non découvertes que l’analyse a pu prédire. Cette information aidera également les consommateurs en les informant de choix similaires liés à ce qu’ils ont pu rechercher, regroupés à partir du comportement des clients en ligne, ou par l’analyse de leur historique de navigation.

Mais ils peuvent quand même utiliser ces informations à mauvais escient. La culture des données peut produire l’effet inverse en amenant les dirigeants à dissimuler des informations à leur équipe. Différents départements d’une entreprise peuvent devenir trop compétitifs les uns avec les autres que y aura des difficultés de communication de mesures essentielles aux autres départements et équipes.

Il peut même y avoir des cadres supérieurs qui hésiteraient à se former et à transmettre les connaissances et les compétences relatives aux opérations avancées liées aux données. La motivation de ces types de comportement demeure la crainte et la protection de leurs intérêts.

Le problème de la rétention de données et d’informations, telles que les métriques, les analyses et les informations, provoque des goulots d’étranglement dans le flux de données pour l’ensemble de l’organisation. Dans une méthode idéale, chaque membre de l’équipe peut accéder aux données pertinentes dont il a besoin. Le flux de big data ne se termine pas par l’analyste de données, mais atteint également les membres de l’organisation sur tous les niveaux.

 

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2. L’acceptation de la science des données

La « science des données » peut être utilisée dans de nombreux aspects de l’entreprise, du développement de logiciels aux opérations commerciales. Certaines des organisations les plus performantes au monde emploient une combinaison de scientifiques data et de spécialistes du marketing pour attirer plus de clients, et d’améliorer la fidélisation des clients et réduire les coûts d’acquisition. En principe, les équipes marketing connaîtront un plus grand succès lorsqu’elles adoptent les principes de la science de données.

Il y a un intérêt croissant parmi tous les chercheurs pour la science des données. L’exploration des ensembles de mégadonnées pour obtenir des informations sur les clients aide beaucoup les organisations à trouver les bonnes réponses beaucoup plus rapidement qu’en s’appuyant sur des techniques traditionnelles.

Les grandes entreprises de différentes industries comme Amazon, Uber et MailChimp, par exemple, ont toutes adopté la science de données comme un moyen de découverte des opportunités cachées et des stratégies marketing.

 

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3. La culture des Big Data nécessite une adhésion totale

La culture des données repose sur une adhésion collective de l’ensemble du personnel à tous les niveaux pour bien mesurer les résultats. L’ensemble de l’organisation doit agir sur la base des données disponibles et s’appuyer sur les connaissances existantes. Les membres de votre organisation devraient être convaincus pour soutenir cette culture des données. Tout le monde dans l’organisation doit reconnaître l’importance d’embrasser les données et inclure cette approche analytique dans la prise de décision.

Les dirigeants de l’organisation (les décideurs) doivent montrer l’exemple en montrant qu’ils reposent sur l’utilisation des mégadonnées – et pas seulement sur l’expérience ou l’instinct – pour façonner la stratégie.

Par conséquent, tout le monde devra participer aux meilleures pratiques, à la formation et au suivi pour réussir la transition. C’est ainsi que les données peuvent s’intégrer pleinement dans la culture globale de votre organisation, et pas seulement une corvée qui doit être accomplie. Les protocoles qui font partie de la culture sont plus faciles à mettre en œuvre et à suivre.

Cela ne signifie pas que votre graphiste doit devenir statisticien, mais cela signifie que les membres de l’équipe ne rechigneront pas devant les chiffres et statistiques, ou ne s’écarteront pas du sujet lorsque l’analyste de données fait sa présentation. Les employés n’ont pas besoin d’être des experts, mais ils doivent avoir une compréhension approfondie et adopter les données, contester les normes conventionnelles et les utiliser pour prendre des décisions bien informées et fondées sur la big data.

4. Mise en place d’une équipe de marketing de croissance

Les équipes marketing chargées d’alimenter la demande aident essentiellement à développer l’entreprise. En raison de cette focalisation, le marketing de croissance est devenu une nouvelle tendance populaire utilisée par des entreprises comme Hubspot et Dropbox.

Une bonne équipe de croissance peut inclure un responsable marketing, un ingénieur, un chef de produit et un scientifique des données. Un spécialiste du marketing de croissance doit avoir une connaissance approfondie des domaines clés liés à la croissance, tels que la publicité SEO (Search Engine Optimization) et PPC (Pay-Per-Click).

Votre équipe de marketing de croissance peut vous aider à stimuler une croissance évolutive et durable en intégrant des stratégies de croissance dans de nombreux domaines différents de votre entreprise.

 

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5. Vision-Casting des objectifs de Big Data

La création de la composante humaine de votre culture mégadonnées doit se faire en même temps que l’établissement de la vision. La communication efficace de la mission de votre entreprise et l’impact à long terme de l’utilisation de l’analyse digitale conformément à cette mission contribuerait grandement à avoir un impact sur ceux que vous dirigez.

En effet, créer un chevauchement entre vos objectifs et le changement organisationnel que vous essayez de mettre en oeuvre est essentiel pour créer une adhésion réussie. À un niveau de base, cela vient de l’idée de présenter un argumentaire convaincant en faveur d’un changement qui correspond aux objectifs organisationnels déjà existants.

Par exemple, connaître le comportement et la manière dont un nouveau donateur a entendu parler de votre site Web peut vous aider à atteindre les bonnes cibles pour augmenter vos futurs objectifs de collecte de fonds. Si vous recherchez de nouvelles inscriptions à la newsletter ; vous pouvez augmenter ce nombre de manière exponentielle si vous connaissez la source des conversions précédentes. La data-driven culture serait important pour ces détails spécifiques qui apporteraient de gros rendements pour l’entreprise.

 

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6. Comprendre correctement chaque canal marketing

Par ailleurs, dans le but de réussite des équipes marketing, les indicateurs clés doivent être mesurés, suivis, et intégrés à la culture d’entreprise. Les mises à jour de l’équipe doivent mettre l’accent sur les performances liées aux KPI, tout comme les évaluations de performances individuelles.

Malheureusement, certains domaines du marketing, tels que PPC dont les performances ou le marketing par e-mail – sont souvent surévalués tandis que d’autres techniques sont sous-évaluées. La mesure des nouvelles plateformes de médias sociaux n’est pas toujours incluse, même si des données pertinentes peuvent être mesurées à partir de celles-ci. Par exemple, Owlmetrics est une plateforme d’analyse Instagram qui peut aider votre équipe à tirer le meilleur parti de l’un des réseaux de médias sociaux à la croissance le plus rapide au monde.

7. Engagement d’une culture de participation

Le changement au sein d’une organisation, lié à l’acceptation de la culture des données, découle d’une participation réussie à tous les niveaux du personnel. La direction de votre organisation pourrait donner un exemple significatif de la manière dont le reste du personnel devrait suivre et adopter le changement.

Vous devez avoir au moins un analyste de données à bord. Demandez à la personne d’héberger des heures de bureau hebdomadaires avec le groupe, là où n’importe qui dans l’organisation peut avoir des consultations pour tout ce qui concerne les mégadonnées. Finalement, l’analyste de données doit avoir de bonnes relations de travail avec les membres d’une organisation, et ne pas simplement être un numéroteur.

Une façon de favoriser la participation commence par des discussions ouvertes permettant au personnel de poser des questions et d’organiser des enquêtes pour en savoir plus sur les attitudes et les niveaux de compétence préexistants. La transformation des informations et réunions en formation à l’échelle du personnel peut aboutir à un apprentissage continu et un renforcement davantage des capacités de l’équipe. Nous vivons peut-être à une époque « socialement éloignée », mais nous pouvons trouver des moyens d’encourager cet esprit de participation.

 

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Conclusion

Pour conclure, le marketing continuera à évoluer à mesure que les prospects, ainsi que les événements mondiaux tels qu’une pandémie, changent les habitudes d’achat et par la suite découvrir de nouveaux points de repère. Pour les équipes marketing, il est essentiel de se concentrer sur l’embauche d’individus ayant une expertise de driven-data culture.

Il est rentable pour les entreprises d’investir dans des plates-formes d’analyse pour s’assurer que leurs équipes marketing sont capables de prévoir des performances avec succès. Créer un programme de formation est également un bon moyen de préparer l’avenir. Il peut informer les employés actuels des dernières meilleures pratiques. Cela peut être un défi de le faire à ce stade, mais l’information est là, et nous devons l’interpréter et la traiter pour avoir une meilleure perspective de la façon dont le marché évolue et se comporte. 

Plus que jamais, la culture du big data joue un rôle essentiel parce que nous ne devrions pas nous fier à la peur ou simplement à notre instinct pour prendre nos décisions concernant notre prochain mouvement.