Le Big Data est un phénomène marqué par l’explosion de la volumétrie des données notamment sur internet.

Là où l'on nous a dit qu'il faut analyser a posteriori les attentes des clients pour adapter des scénarios préétablis, l'analyse situationnelle, et sa volonté très opérationnelle, nous commande de faire l'inverse. Cela est d'autant plus pertinent sur le web que la fugacité des visites et l'instantanéité des comportements imposent d'agir en temps réel.

Une des principales missions que s’est fixé le marketing relationnel est de segmenter en classes de plus en plus fines clients et prospects, représentatives de potentiel de croissance rentable différenciés. Malgré un raffinement grandissant d'un datamining omniprésent, la segmentation ne semble pas pouvoir atteindre ce graal nommé « one-to-one ». Et en tout état de cause, personne ne peut se vanter de savoir pas définir et mettre en œuvre des scenarios d'actions tout à la fois pérennes et adaptés à chaque individu. Sauf à prendre son interlocuteur pour un faible d’esprit.

L’apparition actuelle des moteurs de psychologie artificielle permettant de délivrer immédiatement un sens commercialement exploitable et de définir automatiquement l’interaction la plus productive de valeur en temps réel repose sur l’émergence de technologies alternatives d’acquisition de la connaissance et gestion automatisée des interactions.

Depuis quelques mois, nous entendons parler de Big Data et Splinternet comme deux phénomènes majeurs du digital marketing. Que cela signifie-t-il concrètement pour les e-marchands et quelles solutions ont-ils pour y faire face ?

Comprendre les attentes d’un client en temps réel pour lui proposer des suggestions personnalisées : tout site e-commerce en rêve ! Pour autant, il n’est pas évident de savoir quelles caractéristiques prendre en compte pour personnaliser l’expérience client. Faut-il privilégier les signaux forts ? Les signaux faibles ? Comment les prendre en compte ? … Décryptage.

En pleine confusion fiscale, les chefs d’entreprise de DigitalPlace, le cluster IT de la Région

WebSAles Booster comprend la situation et les attentes du visiteur, en tire des conclusions immédiatement opérationnelles et interagit avec le visiteur pendant sa navigation comme le fait un vendeur en magasin. Cela permet :
- D’augmenter la satisfaction des internautes
- Le taux de conversion, donc la rentabilité du site
- Le tout sans intervention humaine

Visiblement, nous ne partageons pas le même avis que certains acteurs du marché à ce sujet (Cf. VAD N°226 – Dossier Cross Canal « Les acteurs prennent la parole »). Une opinion qui semble répandue est que « les entreprises n’y sont pas prêtes ». Et ce, essentiellement parce qu’elles « empileraient » des outils divers sans intégration réelle des données. La solution serait chez les prestataires, prêts à bâtir les architectures d’intégration et d’analyse des données issues du cross chanel.

L’analyse en temps réel procure un réel avantage concurrentiel face aux analyses statistiques. Elle permet de reconnaître, comprendre et, surtout, d’interagir efficacement avec un internaute tant qu’il est encore sur le site marchand.