Qu’est-ce que l’analyse du Big Data ? 

L’analyse du Big Data est le procédé de collecte, de stockage, de traitement et d’analyse d’ensembles vastes et complexes de données. 

L’objectif de l’analyse du Big Data est de dévoiler des tendances cachées, des corrélations et d’autres informations pouvant être utilisées pour prendre des décisions éclairées et générer de la valeur pour l’entreprise. Ce procédé nécessite l’utilisation de technologies avancées, d’algorithmes et de méthodes statistiques. Le volume, la variété et la vitesse du Big Data peuvent présenter des défis pour les méthodes traditionnelles de traitement de données, mais les informations acquises grâce à l’analyse du Big Data peuvent conduire à d’importants avantages concurrentiels et à de meilleurs résultats. 

Quatre façons d’utiliser l’analyse du Big Data pour améliorer l’expérience client 

1. L’hyper personnalisation 

Grâce à la croissance de plates-formes telles qu’Amazon et Netflix, qui offrent à leurs utilisateurs une expérience profondément personnalisée, les clients s’attendent à ce que les entreprises prennent en compte leurs préférences, leurs besoins et leurs goûts dans leurs interactions. Avant l’avènement de l’analyse du Big Data, cette tâche s’avérait particulièrement difficile, car les humains étaient simplement incapables de relier tous les points de données des clients. 

Aujourd’hui, les outils du Big Data peuvent récolter et analyser automatiquement de grandes quantités de données souvent disparates et fournir des informations exploitables au personnel ou répondre automatiquement et directement aux attentes du client. Toutes les données, des transcriptions d’appels aux commentaires sur les réseaux sociaux, en passant par les informations démographiques, peuvent être prises en compte par ces outils innovants pour répondre rapidement aux questions des clients et leur donner ce dont ils ont besoin avant qu’ils ne le sachent eux-mêmes. 

2. La prédiction des tendances 

Quel que soit son secteur d’activité, toute entreprise est confrontée à un défi majeur : celui d’anticiper les futures tendances. Autrefois, la prévision de l’évolution de la demande se faisait généralement de manière approximative, mais l’avènement de l’analyse du Big Data permet d’analyser des ensembles de données massives afin de dévoiler le plus rapidement possible les tendances cachées chez les clients et de leur offrir une expérience positive. 

Dans la pratique, les entreprises peuvent se préparer aux changements majeurs de la demande et garantir que le stock d’un produit spécifique est suffisant afin de réduire ou d’éliminer les ruptures. La prévision des tendances peut devenir une science grâce aux énormes volumes de données pouvant être traitées. 

3. Le ciblage de la prochaine génération de clients 

L’acquisition de nouveaux clients peut s’avérer difficile. Les campagnes marketing dispersées et non ciblées peuvent être onéreuses et se traduire par des taux de conversion faibles. Pourtant, que ce soit dans les domaines du B2B ou du B2C, l’analyse du Big Data permet de dégager des profils de clients complets qui augmentent les chances de convertir des prospects en nouveaux clients. 

En acquérant une compréhension claire du comportement des prospects, les gestionnaires de comptes et les professionnels du marketing peuvent adapter leurs approches afin d’atteindre les taux de conversion les plus élevés possibles, moyennant peu de temps et d’efforts humains. 

4. La suppression des frictions 

Le moindre obstacle rencontré lors de l’accueil ou du parcours d’achat peut entraîner la perte d’un client. Par exemple, une erreur de paiement en ligne peut rapidement transformer un client satisfait en un ex-client. En déployant des outils de Big Data, les obstacles les plus importants peuvent être identifiés et le travail pour les éliminer peut commencer. 

En comprenant quelles étapes du parcours client voient le plus d’usagers abandonner, les équipes peuvent améliorer ces sections dans l’espoir d’augmenter le taux de conversion. Les agents d’assistance à la clientèle peuvent, eux aussi, s’appuyer sur des données exhaustives concernant les clients qu’ils assistent, ce qui facilite leur travail.