14Mar14 Tendances big data HEC - v1.2

Les tendances Big Data

Et comment le marketing peut en prendre avantage

14 mars, 2014

Marc-Eric LaRocquemarc-eric@ProcimaExperts.com514 316 8833

DÉMO: MAP-D

LE DÉLUGE DE DONNÉES

L’ère des Zettabits

• Plus de données créées dans les dernières 3 années que dans les 40,000 années qui les ont précédé

• Le total des données existantes ont QUADRUPLÉ dans les 3 dernières années

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

Total info (EB)

Total storage (EB)

Ère ExabitsTransactions Ère Zettabits

Interactions

Données de capteurs “générées”

2 à 5 fois l’ordre de grandeur du volume de données à

CAPTER,

ANALYSER

et auquel RÉAGIR

Les vaches intelligentes

• Capteurs dans les oreilles• Une vache crée 200 MB

de données par an• Suivre leur état de santé• Suivre leurs mouvements• Suivre la température• Suivre le processus de nutrition

Médias sociaux

La valeur des données

• Vieux paradigme– Déploiement de technologie pour

améliorer productivité– Des données sont créées

• Nouveau paradigme– Les données sont maintenant

les matières premières du monde des affaires– La valeur des données et l’analyse de

celles-ci ne sont plus remises en question

Alors?

• Des tendances et interactions intéressantes se trouvent dans les données volumineuses

• Produits et services Big Data grandissent 7 fois plus vite que le reste du marché des TI

• Technologie existe pour éliminer l’échantillonage et regarder toutes les données

• Hadoop et le matériel commodité rendent ceci possible• Offres SaaS aussi (ex. Google Alerts, Dow Jones news

Analytics)

Provenance de la valeur du Big Data

Utilisation analytique pourdécouvrir des tendances

Faciliter la création ou l’amélioration de produits

Amélioration de produit

• Netflix, Amazon–pour leur engin de recommandation

• Netflix– pour améliorer la robustesse du téléchargement en ligne sur

différentes plates formes

• Campagne Obama 2008– pour identifier à qui parler et quoi dire aux gens pour obtenir un

vote Obama, selon le collège électoral

• Macy’s– Mets à jour 73M d’items en presque temps réel, basé sur

demande et inventaire

Analyse et découverte de tendances• Facebook

– en analysant les données de transactions, sociales et géographiques– analyse des actions + actions des amis = expérience

très personalisée et un nouveau modèle d’affaires de publicité

• American Express– Prédiction de 24% des détenteurs Australiens qui vont quitter la

compagnie dans les prochains 4 mois basé sur 115 variables

• Sojern– Consolide données de lignes aériennes, hôtels, locations d’autos

et cartes de crédit– quand les gens vont, où ils vont, combien de personnes voyagent,

les marques préférées, les temps de déplacement et la classe de service

Applications du Big Data

• Changer la stratégie de publicité• Mieux segmenter le marché• Augmenter le montant dépensé moyen par client• Prochaine offre, meilleure offre• Réduire la fraude• Améliorer système de sécurité dans les voitures• Optimiser l’utilisation des coupons promotions• Rétention

Le futur appartient aux compagnies qui traduiront les données en produits – Mike Loukides

PROLIFÉRATION DES APPAREILS MOBILES

Marché des appareils mobiles

• 2013 – 1.3 millards d’unités vendues– téléphones intelligents + tablettes = 85%– 1.7 milliards en 2017

• 6 milliards dans le monde (75% pén.)• Un boom pour l’accès internet mobile• Prolifération d’applications mobiles• Intégration OS + services internet

– ex. Google Now

• Trafic internet mobile > trafic desktop

La prolifération des appareils mobile aurait un impact similaire à l’arrivée de l’internet?

Données générées téléphone intelligent

• Mouvement• Achat• Furetage• Médias sociaux• Toute activité combinée avec le

positionnement• Données de transaction et de

comportement• Jeux de données disponibles pour achat

– ex. Telco: nombre de gens dans un endroit à un moment de la journée, leur sexe, leur âge, leur niveau salarial, etc.– Microsoft HDInsight = 300 flux de données disponibles

Un téléphone intelligent est en fait plusieurs capteurs en un appareil

Objectifs qu’on tente d’atteindre

• Procurer une meilleure expérience– Pertinence– Engagement avec notre brand

• Résonance émotionnelle et loyauté– Livrer un produit dans la même journée– Une recommandation qui fait du sens

• Penser à Amazon et son engin de recommandations, mais plus large– Basé sur le moment de la journée– Positionnement– Comportement passé

• Comprendre le sentiment et agir

Attentes des consommateurs mobiles

• Consommateur TOUJOURS branché• Réponse à l’expression d’intérêt vis à vis une marque doit

être très rapide• Interactions instantanées• Pour répondre

– meilleurs modèles de prédiction– automatisation– créer un “feedback loop” pour continuer de s’ajuster– le Big Data devient critique pour permettre tout ceci

Sommaire

• Plus en plus de capteurs – on mesure tout• Données de médias sociaux• D’ici 2020, les données totales vont doubler aux 2 ans• Technologie permet de regarder plus large, sans

échantilloner– Écosystème Hadoop– SaaS (Google Alerts, etc.)

• Des pépites d’or se trouvent dans les données, mais il faut bien définir le problème qu’on tente de résoudre

Sommaire (suite)

• Applications– Amélioration de produit ou service– Analytique pour découvrir les tendances et de nouvelles

opportunités

• Téléphone mobile = générateur et consommateur de big data

• Procurer un meilleure expérience client et augmenter l’interaction positive avec la marque

• Les consommateurs vont s’attendre à avoir des interactions instantanées, sans quoi la marque sera impactée

POSSIBILITÉS MARKETING ET BIG DATA..ET COMMENT S’Y PRENDRE

Besoin: marketing mobile

• Utilisateur mobile toujours en ligne = canal idéal pour le rejoindre– furetage– comparent prix des produits– achètent, payent

• Utilisateur mobile répond positivement aux offres géo-adaptées

• Utile de s’intégrer aux fonctions natives– Cartes– Calendrier– Une “app”

• Favoriser l’interaction, obtenir le feedback

Livrer bon message, au bon moment

1. Écouter via les médias sociaux, les CRMs et autres sources pertinentes

2. Combiner les bonnes données (big data?) dépendant des objectifs et les analyser pour identifier le bon message pour chaque consommateur

3. Assembler le message

4. Livrer le message à l’appareil pertinent, comme le téléphone ou la tablette, au bon moment

Besoin: optimiser le “marketing mix”• Comment attribuer les $$ marketing aux bons “canaux”?• Éviter l’exercice budgétaire

– Concours de beauté– Pré-défini– Basé sur les ventes– Inertie

• $ investis vs impacts sur profits (court, moyen et long terme)

• Analyse doit inclure– médias sociaux, influences– conversations, activités– les résultats (chiffres de vente et profits)

Requis: approche structurée

1. Demander les bonnes questions• On peut se perdre facilement• Deux questions:

– Combien investir en marketing– Dans quels canaux, véhicules et messages

2. Soyez créatifs avec les données que vous avez déjà• Cas d’un telco qui s’est impliqué dans le secteur financier

3. Optimiser dépenses pour tous les canaux• Équilibre: prix vs. volume, coût inventaire vs.

chance de backorder• Impact: pub télé, centre d’appel, Facebook?

4. Garder les choses simples• Trop d’information devient ingérable et inutile

Autres besoins futurs

• Anticiper les besoins– Amazon veut faire ceci, vous envoyer un livre avant que vous ne

le commandiez

• Ciblage précis et marketing en temps-réel– Combinaison de l’historique d’achat et le positionnement

• Combiner information pour améliorer la santé– DNA– Fuel band– Calories

• Faciliter l’éducation en ligne en limitant les tricheurs

Requis pour dénicher la perle

1. Arrêter de rapporter le passé, se concentrer sur la prédiction

• Combiner les données avec la connaissance du secteur

2. Regarder le “big picture”• Monde est complexe• Gens qui regardent la télé ont une tablette dans les mains

3. Évaluer où les gains arrêtent• Pas linéaire, plutôt des courbes• Investir où ça peut grandir

4. Inclure la valeur de la marque• Utiliser jugement quand les données sont incomplètes• Après 12 mois, la marque a un effet plus que tout modèle

5. S’impliquer dans l’analyse

Requis pour dénicher la perle (suite)

6. Cibler les trajets clés• Ne pas analyser absolument tout• Il existe 3 à 5 trajets clés, comme installation du câble, résolution d’un

appel pour un nouveau cellulaire

7. Oubliez la perfection• Organisations qui ont du succès sont plus action• SWAT teams

8. Cibler les analyses des trajets, pas des rapports• Cause et effet a plus de valeur• La valeur ne vient pas des données autant que

des gens avec du talent analytique

Enjeu: la vie privée

• Investissement dans l’éducation• Les plus jeunes sont moins soucieux

– Comprennent que tout est connecté– Que le prix pour des services gratuits est un peu de pub– Aussi bien que ne soit pas n’importe quoi, tout le temps

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