Les grands domaines d’utilisation de la Data

L’émergence du Big Data est une révolution à bien des titres. Véritable bouleversement technologique, elle transforme de nombreux secteurs et de nombreux métiers.  Le Big Data dépasse dorénavant  largement le seul cadre de l’Internet, qui  a vu son émergence. Il s’agit de faire un tour d’horizon des applications de la Data, afin de se rendre compte de la diversité des applications de la Data.

L’industrie

L’industrie est un des tous premiers secteurs qui se voit transformé par l’émergence du Big Data.

La maintenance prédictive, permise par le Big Data permet ainsi d’anticiper les risques de pannes et de défections de certaines pièces ou composants. On peut ainsi positionner des capteurs sur les machines pour avoir des informations en temps réel sur leur usure et éviter la casse

La Data permet également d’optimiser les dépenses : on peut optimiser la consommation d’énergie d’un point de vente, optimiser les coûts de transport, de stocks notamment en croisant plusieurs données entre elles.

La publicité

Il s’agit probablement du  domaine le plus touché par la Data.

La Data permet notamment d’améliorer le Real time bidding, la technologie d’enchère pour l’achat d’espace publicitaires en ligne et en temps réel, entre éditeurs et annonceurs. Grâce aux données collectées (cookies, localisation,…) on peut affiner le ciblage des publicités de façon beaucoup plus précise qu’avant.

La Data améliore également la prévision du traffic multicanal. En croisant les données, on peut affirmer quel média génère le plus de traffic (téléphone, ordinateur …), à quel moment et affiner les campagnes en fonction.

Le retargeting publicitaire est un autre élément du marketing qui est transformé par l’émergence du Big Data. Grace aux données de navigation de l’internaute, on est capable de proposer des publicités adaptées en fonction des sites consultés. Tout cela se fait en temps réel grâce au système de real time bidding, une technologie d’enchère pour l’achat d’espaces publicitaires en ligne entre éditeurs et annonceurs.

Le marketing

Là aussi, l’émergence de la Data révolutionne le secteur.

On est désormais capable d’identifier de façon beaucoup plus précise les groupes de consommateurs d’un produit ou de visiteurs d’un site. En croisant les données liées aux clients, on peut établir des clusters (groupes de clients types) qui s’appuient sur une multitude de données (âge, sexe, utilisation d’un terminal plus qu’un autre, localisation parfois en temps réel,…).

Grâce aux multiples données établies, la connaissance client en est renforcée et permet d’améliorer grandement le développement d’un produit, d’un service, adapté aux besoins et aux attentes des utilisateurs. On peut personnaliser l’expérience utilisateur, à l’image de promotions personnalisées selon le profil du client.

 Le pricing est lui aussi complètement bouleversé par l’émergence du Big Data. La définition des prix de vente, notamment en grande surface ou sur les boutiques en ligne, se  base désormais sur l’ensemble des données de la concurrence afin de permettre le prix optimal.

Le commerce

Le Big Data ouvre de nouvelles façons d’acquérir du traffic. Les données générées par un client peuvent être analysées en temps réel afin de lui proposer un service en fonction.  Un magasin physique peut ainsi proposer des réductions aux clients alentours grâce à une notification sur portable envoyée grâce aux données de localisation fournies parles téléphones des clients.

La connaissance de l’historique de consommation d’un client permet aujourd’hui de faire des recommandations personnalisées d’achat très précises. Amazon peut ainsi établir que si un personne achète un article, elle a un certain pourcentage d’acheter tel autre article et donc lui proposer immédiatement.

La banque/assurance

Les avancées de la Data profitent grandement au secteur bancaire. La prévision de fraude est ainsi  transformée par l’arrivée du Big Data. En croisant de multiples données sur un emprunteur ou un assuré, avec d’autres données externes, on peut prédire avec une grande acuité le risque de fraude que présente un client.

Dans la même idée, le Big Data permet de prédire avec une précision renouvelée ce que l’on appelle le risque de churn. Il s’agit d’identifier les profils clients qui présentent un fort risque de résiliation ou d’attrition. On peut alors identifier les sources d’insatisfaction et lancer une campagne de fidélisation pour récupérer ces clients, une fois qu’on les a ciblés.

Ces évolutions ont grandement amélioré l’automatisation des processus ; notamment en ce qui concerne les processus de gestions des sinistres ou bien d’accord de prêt.

Le métier d’actuaire est également transformé par le Big Data, la tarification des contrats d’assurance se faisant grâce à un ensemble de données massif composé d’informations sur la concurrence, le contexte économique et l’évaluation des risques.

La finance n’est quant à elle pas en reste. Elle fut l’un des premiers secteurs à bénéficier du Big Data, notamment pour la question de la diversification des portefeuilles , en croisant une multitude de données en temps réel pour estimer les risques de chacun des titres financiers, afin de minimiser le risque global d’un portefeuille grâce à la diversification .

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