14mar14 tendances big data hec - v1.2

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  • 1. Les tendances Big Data Et comment le marketing peut en prendre avantage 14 mars, 2014 Marc-Eric LaRocque marc-eric@ProcimaExperts.com 514 316 8833

2. DMO: MAP-D 3. LE DLUGE DE DONNES 4. Lre des Zettabits Plus de donnes cres dans les dernires 3 annes que dans les 40,000 annes qui les ont prcd Le total des donnes existantes ont QUADRUPL dans les 3 dernires annes 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Total info (EB) Total storage (EB) 5. Donnes de capteurs gnres 2 5 fois lordre de grandeur du volume de donnes CAPTER, ANALYSER et auquel RAGIR 6. Les vaches intelligentes Capteurs dans les oreilles Une vache cre 200 MB de donnes par an Suivre leur tat de sant Suivre leurs mouvements Suivre la temprature Suivre le processus de nutrition 7. Mdias sociaux 8. La valeur des donnes Vieux paradigme Dploiement de technologie pour amliorer productivit Des donnes sont cres Nouveau paradigme Les donnes sont maintenant les matires premires du monde des affaires La valeur des donnes et lanalyse de celles-ci ne sont plus remises en question 9. Alors? Des tendances et interactions intressantes se trouvent dans les donnes volumineuses Produits et services Big Data grandissent 7 fois plus vite que le reste du march des TI Technologie existe pour liminer lchantillonage et regarder toutes les donnes Hadoop et le matriel commodit rendent ceci possible Offres SaaS aussi (ex. Google Alerts, Dow Jones news Analytics) 10. Provenance de la valeur du Big Data Utilisation analytique pour dcouvrir des tendances Faciliter la cration ou lamlioratio n de produits 11. Amlioration de produit Netflix, Amazon pour leur engin de recommandation Netflix pour amliorer la robustesse du tlchargement en ligne sur diffrentes plates formes Campagne Obama 2008 pour identifier qui parler et quoi dire aux gens pour obtenir un vote Obama, selon le collge lectoral Macys Mets jour 73M ditems en presque temps rel, bas sur demande et inventaire 12. Analyse et dcouverte de tendances Facebook en analysant les donnes de transactions, sociales et gographiques analyse des actions + actions des amis = exprience trs personalise et un nouveau modle daffaires de publicit American Express Prdiction de 24% des dtenteurs Australiens qui vont quitter la compagnie dans les prochains 4 mois bas sur 115 variables Sojern Consolide donnes de lignes ariennes, htels, locations dautos et cartes de crdit quand les gens vont, o ils vont, combien de personnes voyagent, les marques prfres, les temps de dplacement et la classe de service 13. Applications du Big Data Changer la stratgie de publicit Mieux segmenter le march Augmenter le montant dpens moyen par client Prochaine offre, meilleure offre Rduire la fraude Amliorer systme de scurit dans les voitures Optimiser lutilisation des coupons promotions Rtention Le futur appartient aux compagnies qui traduiront les donnes en produits Mike Loukides 14. PROLIFRATION DES APPAREILS MOBILES 15. March des appareils mobiles 2013 1.3 millards dunits vendues tlphones intelligents + tablettes = 85% 1.7 milliards en 2017 6 milliards dans le monde (75% pn.) Un boom pour laccs internet mobile Prolifration dapplications mobiles Intgration OS + services internet ex. Google Now Trafic internet mobile > trafic desktop La prolifration des appareils mobile aurait un impact similaire larrive de linternet? 16. Donnes gnres tlphone intelligent Mouvement Achat Furetage Mdias sociaux Toute activit combine avec le positionnement Donnes de transaction et de comportement Jeux de donnes disponibles pour achat ex. Telco: nombre de gens dans un endroit un moment de la journe, leur sexe, leur ge, leur niveau salarial, etc. Microsoft HDInsight = 300 flux de donnes disponibles Un tlphone intelligent est en fait plusieurs capteurs en un appareil 17. Objectifs quon tente datteindre Procurer une meilleure exprience Pertinence Engagement avec notre brand Rsonance motionnelle et loyaut Livrer un produit dans la mme journe Une recommandation qui fait du sens Penser Amazon et son engin de recommandations, mais plus large Bas sur le moment de la journe Positionnement Comportement pass Comprendre le sentiment et agir 18. Attentes des consommateurs mobiles Consommateur TOUJOURS branch Rponse lexpression dintrt vis vis une marque doit tre trs rapide Interactions instantanes Pour rpondre meilleurs modles de prdiction automatisation crer un feedback loop pour continuer de sajuster le Big Data devient critique pour permettre tout ceci 19. Sommaire Plus en plus de capteurs on mesure tout Donnes de mdias sociaux Dici 2020, les donnes totales vont doubler aux 2 ans Technologie permet de regarder plus large, sans chantilloner cosystme Hadoop SaaS (Google Alerts, etc.) Des ppites dor se trouvent dans les donnes, mais il faut bien dfinir le problme quon tente de rsoudre 20. Sommaire (suite) Applications Amlioration de produit ou service Analytique pour dcouvrir les tendances et de nouvelles opportunits Tlphone mobile = gnrateur et consommateur de big data Procurer un meilleure exprience client et augmenter linteraction positive avec la marque Les consommateurs vont sattendre avoir des interactions instantanes, sans quoi la marque sera impacte 21. POSSIBILITS MARKETING ET BIG DATA..ET COMMENT SY PRENDRE 22. Besoin: marketing mobile Utilisateur mobile toujours en ligne = canal idal pour le rejoindre furetage comparent prix des produits achtent, payent Utilisateur mobile rpond positivement aux offres go- adaptes Utile de sintgrer aux fonctions natives Cartes Calendrier Une app Favoriser linteraction, obtenir le feedback 23. Livrer bon message, au bon moment 1. couter via les mdias sociaux, les CRMs et autres sources pertinentes 2. Combiner les bonnes donnes (big data?) dpendant des objectifs et les analyser pour identifier le bon message pour chaque consommateur 3. Assembler le message 4. Livrer le message lappareil pertinent, comme le tlphone ou la tablette, au bon moment 24. Besoin: optimiser le marketing mix Comment attribuer les $$ marketing aux bons canaux? viter lexercice budgtaire Concours de beaut Pr-dfini Bas sur les ventes Inertie $ investis vs impacts sur profits (court, moyen et long terme) Analyse doit inclure mdias sociaux, influences conversations, activits les rsultats (chiffres de vente et profits) 25. Requis: approche structure 1. Demander les bonnes questions On peut se perdre facilement Deux questions: Combien investir en marketing Dans quels canaux, vhicules et messages 2. Soyez cratifs avec les donnes que vous avez dj Cas dun telco qui sest impliqu dans le secteur financier 3. Optimiser dpenses pour tous les canaux quilibre: prix vs. volume, cot inventaire vs. chance de backorder Impact: pub tl, centre dappel, Facebook? 4. Garder les choses simples Trop dinformation devient ingrable et inutile 26. Autres besoins futurs Anticiper les besoins Amazon veut faire ceci, vous envoyer un livre avant que vous ne le commandiez Ciblage prcis et marketing en temps-rel Combinaison de lhistorique dachat et le positionnement Combiner information pour amliorer la sant DNA Fuel band Calories Faciliter lducation en ligne en limitant les tricheurs 27. Requis pour dnicher la perle 1. Arrter de rapporter le pass, se concentrer sur la prdiction Combiner les donnes avec la connaissance du secteur 2. Regarder le big picture Monde est complexe Gens qui regardent la tl ont une tablette dans les mains 3. valuer o les gains arrtent Pas linaire, plutt des courbes Investir o a peut grandir 4. Inclure la valeur de la marque Utiliser jugement quand les donnes sont incompltes Aprs 12 mois, la marque a un effet plus que tout modle 5. Simpliquer dans lanalyse 28. Requis pour dnicher la perle (suite) 6. Cibler les trajets cls Ne pas analyser absolument tout Il existe 3 5 trajets cls, comme installation du cble, rsolution dun appel pour un nouveau cellulaire 7. Oubliez la perfection Organisations qui ont du succs 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 donnes autant que des gens avec du talent analytique 29. Enjeu: la vie prive Investissement dans lducation Les plus jeunes sont moins soucieux Comprennent que tout est connect Que le prix pour des services gratuits est un peu de pub Aussi bien que ne soit pas nimporte quoi, tout le temps 30. WWW.PROCIMAEXPERTS.COM Prsentation disponible sur le site de Procima Experts, section blogue