Big data Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une visualisation des données créée par IBM[1] montre que les big data que Wikipedia modifie à l'aide du robot Pearle ont plus de signification lorsqu'elles sont mises en valeur par des couleurs et des localisations[2]. Croissance et Numérisation de la Capacité de Stockage Mondiale de L'information[3]. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Certains supposent qu'ils pourraient aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée. Dimensions des big data[modifier | modifier le code] Le Big Data s'accompagne du développement d'applications à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens[15]. Volume[modifier | modifier le code] Variété[modifier | modifier le code]
La connaissance client, clé d'une relation plus profitable Dans un environnement digitalisé où le consommateur a pris le pouvoir, un bon marketing produit n'est plus suffisant pour acquérir et engager ses cibles. Il s'agit désormais de converser avec chaque client pour lui proposer une expérience unique et cohérente sur tous les points de contact. Dans ce contexte, la connaissance client devient un facteur clé de différenciation. Mieux connaître son client, mieux le comprendre, c'est être capable de l'intéresser avec le bon message, au bon moment et sur le bon canal. C'est finalement alimenter un dialogue de qualité pour poser les bases d'une relation pérenne et profitable. Avec l'explosion des données disponibles (90 % des données existantes dans le monde ont été créées ces deux dernières années), cette quête de connaissance client devient un parcours complexe. Pour aller plus loin, téléchargez le livre blanc Les 10 commandements de la Connaissance Client
Le probabilisme, nouveau dogme ? Fallait-il 16 milliards de dollars pour que la perplexité gagne enfin les consommateurs quant à leur utilisation non protégée des technologies de la communication et de l’information ? Le rachat de WhatsApp, application de messagerie instantanée, par Facebook a alerté les plus naïfs. WhatsApp, c’est plus de 450 millions d’utilisateurs, chaque mois. Devant tant de ferveur non dissimulée de la part de Facebook, autre grand apôtre du big data, les groupes de défense de la vie privée ont décidé de déposer un recours contre ce rachat auprès de la Federal Trade Commission (États-Unis) pour vérifier quelles sont les protections mises en place contre « les pratiques injustes et trompeuses de collecte de données ». Big data. Explication : « Avec les big data, il ne s’agit pas d’apprendre à un ordinateur à penser comme les êtres humains, mais d’appliquer des règles mathématiques à des ensembles de données pour en inférer des probabilités (…).
Parcours client unifié : mode d'emploi en 3 étapes A vos calculettes : le panier moyen d'un client omnicanal est 2 à 3 fois supérieur à celui d'un client monocanal. La preuve par le chiffre que la clé du succès pour le commerçant traditionnel réside bien dans la création d'une logique d'achat où le consommateur interagit où il veut et quand il veut avec lui. Mais reconnaissons que proposer un parcours client unifié ne relève pas du parcours de santé ! L'heure n'est plus à tergiverser : 59% des consommateurs utilisent au moins 2 canaux pour leurs achats (Source : étude ECR- Kinali 2015). Identification du client en amont Prenons exemple sur les pures players. Adaptation à de multiples scénarii S'ouvre alors le champs des possibles. Au commerçant de s'adapter pour répondre à toutes les situations. Désilotage obligatoire Pour cela, il faut en finir avec la création de stocks par entité (magasin, web...). Manhattan Associates pousse un cran plus loin avec la fonction " Available to Commerce(TM). * Etude OCC, 2015
Pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales A l’occasion du colloque « la politique des données personnelles : Big Data ou contrôle individuel « organisé par l’Institut des systèmes complexes et l’Ecole normale supérieure de Lyon qui se tenait le 21 novembre dernier, Yves-Alexandre de Montjoye (@yvesalexandre) était venu présenter ses travaux, et à travers lui, ceux du MediaLab sur ce sujet (Cf. « D’autres outils et règles pour mieux contrôler les données » ). Yves-Alexandre de Montjoye est doctorant au MIT. Il travaille au laboratoire de dynamique humaine du Media Lab, aux côtés de Sandy Pentland, dont nous avons plusieurs fois fait part des travaux. Nos données de déplacements sont encore plus personnelles que nos empreintes digitales Faire correspondre des empreintes digitales n’est pas si simple, rappelle Yves-Alexandre de Montjoye. Image : illustration de l’unicité de nos parcours repérés via des antennes mobiles. Et Yves-Alexandre de nous inviter à retrouver un de ses collègues du Media Lab. Hubert Guillaud
Rachel Marouani (Sephora) : "L'application MySephora déploie en magasin tout notre CRM personnalisé" L'enseigne a conçu un moteur de recommandation de produits basé sur son programme de fidélité, dont disposeront bientôt les vendeuses en magasin. Sa directrice e-commerce dévoile le projet. JDN. Vous annoncez le lancement de MySephora, un dispositif de relation client totalement multicanal. En quoi consiste-t-il ? Rachel Marouani. Vous avez donc développé votre propre moteur de recommandation... Tout à fait. Quel rythme de déploiement prévoyez-vous ? Le dispositif est en test depuis fin juillet 2011 dans cinq magasins de la région parisienne. Que permet de faire cette application ? Tout d'abord, ce dispositif concerne les porteurs de la carte de fidélité de Sephora, qui sont 8 millions en France. L'application donne aussi accès à son historique d'achats. MySephora regroupe-t-il d'autres fonctionnalités ? Oui, cet outil n'a pas pour unique fonction de suggérer des produits. L'application permet aussi de modifier les coordonnées du client, donc de qualifier notre base très facilement.
Big data : l’enjeu est moins la donnée personnelle que la disparition de la personne Cet article est publié en collaboration avec TheConversation. Un nouvel « Entretien autour de l’informatique ». Antoinette Rouvroy, chercheure au Fond National de la Recherche Scientifique Belge, rattachée au Centre de Recherche Information, Droit et Société de l’Université (CRIDS) de l’Université de Namur répond à nos questions sur les algorithmes et la gouvernementalité algorithmique. Elle nous conduit aux frontières du droit et de la philosophie. Antoinette Rouvroy, site personnel Binaire : Antoinette Rouvroy, qui êtes-vous ? Le problème de la protection des données personnelles se pose aujourd’hui de façon aigüe ? Aujourd’hui, toute donnée numérique est potentiellement susceptible de contribuer à nous identifier ou à caractériser très précisément nos comportements singuliers si elle est croisée avec d’autres données même peu « personnelles ». C’est la quantité plus que la qualité des données traitées qui rend le traitement éventuellement problématique. Darpa Big data.
Sephora lance sa carte de fidélité, avec l'expertise de Soft Computing Communiqué de Presse / Press Releases Une démarche d’accompagnement, pour un programme de fidélisation sur mesure Soft Computing a mis en place une démarche pour concevoir, avec Sephora, un programme de fidélisation qui réponde aux attentes spécifiques de ses clientes et de ses points de vente, tout en respectant les valeurs essentielles de la marque. Cette démarche repose sur cinq points clés : Un renforcement de la proximité entre Sephora et ses clientes Ces actions ont permis d’aboutir rapidement à l’élaboration d’un programme basé sur des avantages financiers mais aussi qualitatifs, renforçant la différenciation de Sephora et permettant à l’enseigne de mieux connaître et fidéliser ses clientes. Un lancement en mai 2003 dans 160 magasins Soft Computing a assisté Sephora jusqu’au lancement du programme de fidélisation le 2 mai, sur l’ensemble des procédures magasin, la formation, la logistique, et en déterminant les indicateurs pour le reporting et le suivi des retours sur investissement.
Haro sur le big-data Avec le big-data, la dictature probabiliste et la tyrannie statistique, fondées sur le grégarisme et le conformisme humains, engendrent une puissance manipulatoire qui mène à l'homogénéisation des comportements. Regardons, par exemple, l'influence réciproque du big-data et des systèmes de santé. Par ses achats et ses visites médicales, le big-data sait comment s'alimente Mr X et comment évolue sa santé. Le big-data vend ces informations aux compagnies d'assurances qui relèvent la prime de Mr X si son alimentation n'est pas conforme - pour son bien - et promettent une baisse de la prime si Mr X devient conforme. Ce procédé profite peut-être aux compagnies d'assurances, mais cela profite, dans tous les cas, à l'industrie agro-alimentaire dont les lobbies contrôlent les normes de "ce qui est bon pour la santé". La suite logique de ce second comportement, sera la création de compagnies d'assurances alternatives par mutualisation des rebelles. Qui édicte la Loi ? Marc Halévy, décembre 2016
Témoignage Sephora « Nous avions décidé d’accélérer notre connaissance des clients porteurs de la Carte de Fidélité Sephora. Notre objectif était d’avoir rapidement une étude descriptive de notre clientèle et d’établir une segmentation de notre base de données de plus de 2 millions de clients. Sephora a l’expertise en interne mais nous avions une contrainte de temps pour la réalisation de cette analyse. Pour répondre aux contraintes et aux objectifs de notre entreprise, les équipes de Sephora et d’Affinity Data ont formé un binôme ce qui a permis d’allier expertise métier et compétences dans les problématiques de valeur client. Mireille Messine, Responsable connaissance clients et relation réseau Sephora
Big, open, linked data Pour avoir été le principal inventeur du World Wide Web (www), Tim Berners-Lee a reçu le prix Turing et se déclare prêt à le réinventer à l’aide de Solid (Social Linked Data) pour contrebalancer les Gafam (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft). L’objectif de Solid est de créer de nouvelles normes et formats pour le Web en y intégrant des caractéristiques propres aux réseaux sociaux et à la gestion des données, destinées à mieux les contrôler pour les usagers. Collecter des données, les transmettre, la chose est entendue depuis la tablette d’argile de Mésopotamie (comptabilité, littérature, mathématiques), qui déjà maniait deux niveaux d’inscription dans le temps, le niveau « volatil » avec la tablette séchée réutilisable par réhydratation, et le niveau « pérenne » avec la tablette cuite non réinscriptible. Cela n’entraîne-t-il pas un changement de paradigme de l’épistémologie des sciences ?