{"id":2308,"date":"2020-12-28T10:00:00","date_gmt":"2020-12-28T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=2308"},"modified":"2020-12-18T20:11:21","modified_gmt":"2020-12-18T20:11:21","slug":"le-data-marketing-revolution-dans-les-entreprises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/le-data-marketing-revolution-dans-les-entreprises\/","title":{"rendered":"Le data marketing : r\u00e9volution dans les entreprises"},"content":{"rendered":"\n

La notion de Big Data est d\u00e9sormais omnipr\u00e9sente dans les sciences de l’information. En effet, depuis les ann\u00e9es 1990, un nombre impressionnant de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es, g\u00e9n\u00e9r\u00e9es et r\u00e9colt\u00e9es, notamment gr\u00e2ce \u00e0 des instruments que nous utilisons quotidiennement comme Google, les cartes fid\u00e9lit\u00e9, ou encore Netflix<\/a>. Depuis, le Big Data est devenu essentiel \u00e0 la compr\u00e9hension des sciences de l’information, tout en prenant une place importante dans nos quotidiens. Si la notion de volume ressort, des auteurs soulignent \u00e9galement l’importance de la vari\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es ainsi que de la vitesse \u00e0 laquelle elles sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es et \u00e0 laquelle une entreprise doit les analyser et les utiliser (Gandomi et Haider, 2015). Ce dernier \u00e9l\u00e9ment est particuli\u00e8rement important \u00e0 appr\u00e9hender dans le cadre de notre billet de blog. Il est \u00e0 comprendre dans le contexte d’une entreprise sujette \u00e0 une grande concurrence. <\/p>\n\n\n\n

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Source de l’image : https:\/\/www.revue-risques.fr\/2013\/09\/dossier-big-data-et-assurance\/<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Le Marketing<\/h2>\n\n\n\n

Parmi les strat\u00e9gies d’entreprise visant \u00e0 am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9 et leur profitabilit\u00e9, le marketing prend une part pr\u00e9pond\u00e9rante. Sa mission principale est de cr\u00e9er de la valeur, autant pour les clients, que pour l’entreprise. Pour cela, il faut une recherche permanente de la satisfaction des besoins et des motivations des consommateurs, particuliers ou entreprises (Matthieu et Roehrich, 2005). C’est lors des ann\u00e9es 1950, que la notion de marketing appara\u00eet aux USA, avec l’explosion de la demande due \u00e0 la p\u00e9riode des Trente Glorieuses<\/a>. La concurrence appara\u00eet et le marketing devient plus agressif, mettant en avant la diff\u00e9rentiation vis-\u00e0-vis de la concurrence. Puis, avec l’arriv\u00e9e d’Internet au milieu des ann\u00e9es 1980, le marketing vit une r\u00e9volution qui s’accentue avec l’arriv\u00e9e des ordinateurs personnels puis des Smartphones (Mrhari et Dinar, 2018). Le consommateur peut, dor\u00e9navant, faire ses propres comparaisons depuis chez lui, et, plus facilement changer d’entreprises. Il est donc plus volatile. <\/p>\n\n\n\n

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source: https:\/\/blog.eminence.ch\/big-data-strategie-marketing\/<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

L’apport de l’IA<\/h2>\n\n\n\n

Avec le Big Data, le marketing prend une forme qui doit composer avec l’intelligence artificielle (IA). L’IA est une technique permettant de d\u00e9velopper des programmes informatiques complexes et de recr\u00e9er, en partie, une intelligence humaine pour traiter d’importantes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Aujourd’hui, les entreprises doivent composer avec \u00e9norm\u00e9ment de donn\u00e9es, tellement qu’il n’est d\u00e9sormais plus possible de les g\u00e9rer avec nos capacit\u00e9s humaines. Ainsi, l’IA appara\u00eet comme une bonne solution \u00e0 ce probl\u00e8me. Elle s’est ainsi incrust\u00e9e progressivement dans le domaine du marketing, cr\u00e9ant le data marketing. Trois \u00e9l\u00e9ments sont soulign\u00e9s pour montrer l’apport de l’IA pour les entreprises. Premi\u00e8rement, elle arrive \u00e0 prendre en consid\u00e9ration les pr\u00e9f\u00e9rences de chaque client, pour proposer la meilleure offre au moment opportun. Deuxi\u00e8mement, elle permet d’optimiser le service client, en l’adaptant aux sp\u00e9cificit\u00e9s de chacun, car elle se base sur l’historique des clients. Enfin, elle permet une optimisation des r\u00e9approvisionnements (Mrhari, Dinar, 2018). <\/p>\n\n\n\n

Le marketing pr\u00e9dictif<\/h2>\n\n\n\n

Finalement, l’intervention la plus efficace de l’IA dans le marketing est son r\u00f4le dans l’analyse pr\u00e9dictive et l’am\u00e9lioration remarquable qu’elle a apport\u00e9 au marketing pr\u00e9dictif. L’essor du Big Data a permis \u00e0 ce type de marketing d’\u00e9voluer. Cette optimisation est venue essentiellement de l’utilisation intensive de l’IA et des algorithmes du Machine Learning. Cela a permis d’anticiper les actions des clients avec une pr\u00e9cision impressionnante. Parmi les nombreux avantages apport\u00e9s par cette nouvelle m\u00e9thode, nous allons parler de la pr\u00e9diction de l’attrition<\/a>. Elle sert \u00e0 d\u00e9terminer en amont quand et comment les utilisateurs risquent d’abandonner un service ou un produit, afin de permettre \u00e0 l’\u00e9quipe marketing de les ”rattraper”. Les march\u00e9s \u00e9tant hyperconcurrentiels, il est davantage difficile d’\u00e9viter qu’un client parte si un service ne lui convient plus. Il faut donc pr\u00e9dire ces mouvements. Et, cette pr\u00e9diction ne peut se faire qu’\u00e0 travers une analyse minutieuse des donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

Ainsi, avec ce billet de blog, nous avons pu voir un aper\u00e7u de l’\u00e9volution du marketing. En particulier, le r\u00f4le apport\u00e9 par l’IA et le machine learning dans l’analyse des donn\u00e9es massives depuis la fin du si\u00e8cle pr\u00e9c\u00e9dent. Son apport dans le marketing pr\u00e9dictif a totalement chang\u00e9 le domaine du marketing, et des possibilit\u00e9s quant \u00e0 la gestion des donn\u00e9es restent probablement \u00e0 venir dans le futur. Cependant, m\u00eame si ce n’est pas notre propos principal, il faut tout de m\u00eame mettre en exergue l’effet potentiellement n\u00e9faste de telles m\u00e9thodes. Surtout, lorsqu’elles ne sont pas effectu\u00e9es de mani\u00e8res l\u00e9gales ou \u00e9thiques ou si elles concernent les donn\u00e9es personnelles. Notons que la justice r\u00e9gule d\u00e9j\u00e0 \u00e0 ce sujet, notamment avec le RGPD<\/a>, et cherche \u00e0 combattre ces menaces. <\/p>\n\n\n\n

Bibliographie :<\/h2>\n\n\n\n