Un guide pour comprendre les différents types de données disponibles pour les marketeurs

Vos clients interagissent avec votre entreprise à travers un nombre croissant de points de contact : sites Web, médias sociaux, en magasin, mobiles et tablettes. Mais quelle que soit la façon dont ils s'engagent, ils s'attendent à une expérience personnalisée, personnalisée et cohérente.

Cette attente continue d'être un défi pour les entreprises, qui doivent manipuler d'énormes quantités de données pour essayer de comprendre comment impliquer efficacement chaque individu.

À l'ère du big data, les marques doivent être en mesure d'exploiter pleinement toutes les sources de données et de contenu pour obtenir des informations. Mais avec autant de données disponibles, comment faites-vous la différence entre les différents types ?

Bases de données relationnelles versus magasins Big Data

Les solutions Big Data offrent un moyen d'éviter les limitations de stockage ou de réduire les coûts de stockage pour des quantités massives de données.

Les bases de données relationnelles ne peuvent pas uniquement fournir une solution contextuelle en temps réel. Cela entravera la capacité d'un spécialiste du marketing à obtenir des informations exploitables, ainsi que la capacité de réagir en temps réel.

Le Big Data est un outil précieux lorsque vous devez gérer des données qui arrivent rapidement et que vous pouvez traiter plus tard. Vous stockez les données dans leur format d'origine, puis les traitez si nécessaire à l'aide d'une requête qui extrait le jeu de résultats requis et le stocke dans une base de données relationnelle.

En termes simples, une base de données relationnelle fonctionne comme quelqu'un qui trouve un livre dans une bibliothèque - en choisissant d'abord sa catégorie, puis en recherchant le texte choisi par ordre alphabétique.

Une solution Big Data trouvera immédiatement le résultat, de la même manière que Google le fait lorsque vous saisissez une requête dans sa barre de recherche.

En tant que framework open source pour le stockage et le traitement distribués de grands ensembles de données sur du matériel de base, les solutions basées sur Hadoop, par exemple, permettent aux entreprises d'obtenir rapidement des informations à partir de quantités massives de données structurées et non structurées.

Structuré / Non structuré / ERP

Les marques doivent être en mesure d'extraire des informations non seulement à partir de données structurées (généralement un enregistrement ou un fichier de champ fixe), mais également à partir de données non structurées (tout ce qui ne réside pas dans une base de données de colonnes de lignes traditionnelle).

Les données non structurées comprennent à la fois du texte et du contenu multimédia. On estime que 80% des données organisationnelles sont non structurées et ce chiffre croît deux fois plus vite que les données structurées . Il a toujours été très difficile d'analyser des données non structurées.

Cependant, certains outils le font efficacement - en extrayant du sens des grands volumes d'informations trouvés sous ces deux formes. ERP (Enterprise Resource Planning) est plus traditionnellement connu sous le nom de « logiciel de comptabilité ».

Il reflète une capacité de solution plus fondamentale qui peut gérer la chaîne d'approvisionnement, les opérations, les rapports et les RH. Encore une fois, certains outils peuvent également trouver du sens et capitaliser sur les opportunités trouvées dans les précieuses données ERP.

ETL

ETL (extraction, transformation et chargement) fait référence à un processus d'utilisation de la base de données et d'entreposage de données. Ce sont les trois fonctions nécessaires pour obtenir des données d'un environnement Big Data et les placer dans un autre environnement de données.

Le processus de transformation des données est rendu beaucoup plus complexe en raison de la croissance vertigineuse de la quantité de données non structurées.

Compte tenu de la croissance et de l'importance des données non structurées dans la prise de décision, les solutions ETL proposent désormais des approches standardisées pour transformer les données non structurées afin qu'elles puissent être plus facilement intégrées aux données structurées opérationnelles.

ETL peut désormais prendre en charge des solutions pour fournir une extraction de données volumineuses par des informations et d'autres plateformes de gestion de données

PNL

En utilisant les médias sociaux, les marques ont une opportunité sans précédent d'entendre ce que leurs clients et clients potentiels pensent et ressentent à leur sujet, en recueillant des informations et des informations.

Les approches actuelles du traitement du langage naturel (TAL) combinent à la fois des approches linguistiques ou grammaticales ainsi que des techniques d'apprentissage automatique.

Le Saint Graal de la PNL a été de convertir des données non structurées (texte et multimédia) en données structurées. Cela conduit à des solutions d'insights telles que la segmentation sociale et donc des campagnes marketing plus ciblées.

La PNL doit être utilisée pour générer des informations, offrant des fonctionnalités telles que des e-mails personnalisés, des recommandations et des applications mobiles.

Les informations proviennent de sources de données nombreuses et variées, notamment :

• Comportement de navigation
• Renseignements sur le recensement
• Historique d'achat
• Activité sociale
• Influenceurs sociaux
• Activités de campagne précédentes
• Réponses au sondage
• Tests multivariés
• Appareils de navigation
• Regroupement de similarité
• Préférence d'apprentissage de la langue
• Préférences de couleur
• Activité de point de vente
• Comportement de navigation
• Renseignements sur le recensement
• adresse IP

Dans le monde connecté d'aujourd'hui, les données doivent être collectées et analysées en temps réel, et toutes les données doivent être immédiatement exploitables, de préférence de manière prédictive. Sans ces capacités, les messages marketing sont moins convaincants et les taux de réponse chutent.

À l'inverse, les marques qui adoptent la contextualisation en temps réel grâce à des mégadonnées puissantes et flexibles constatent une augmentation considérable des réponses aux campagnes.

Les marketeurs reconnaissent désormais l'impératif de ces communications multicanales et contextualisées avec leurs prospects et clients. Plus l'expérience est personnalisée, plus le client est heureux.

Le client satisfait n'est pas seulement un client qui souhaite acheter plus, c'est un client qui est fidélisé, vendu plus haut et – peut-être le plus important – le client qui devient un défenseur de votre marque.

Qu'y a-t-il pour moi ?

1. Débarrassez-vous des conjectures. Essayer de donner un sens aux pages et aux pages de résultats d'un programme de marketing n'est une idée amusante pour personne. Insights élimine cela. Son intelligence d'affaires vous indique clairement sur quels canaux marketing vous concentrer sans qu'aucune interprétation ne soit requise. Vous pouvez donc économiser du temps et de l'argent en faisant plus de ce qui fonctionne et moins de ce qui ne fonctionne pas.

2. Créer la fidélité. Faire venir des primo-accédants est une chose, les amener à acheter à nouveau est une autre histoire. Éliminez le taux de désabonnement des clients en sachant ce qu'ils veulent avant même de le faire. Insights vous aide à comprendre le comportement passé et prévu des clients, vous permettant de trouver davantage de vos meilleurs clients et d'aider à réengager ceux qui sont périmés.

3. Donner du sens aux mégadonnées. La technologie Insights est conçue pour les spécialistes du marketing et non pour les scientifiques des données. Il est conçu pour être facile à utiliser. Avec des tableaux de bord prêts à l'emploi et des analyses/rapports personnalisés, les informations vous offrent tout ce dont vous avez besoin pour transformer les données en revenus et en fidélisation de la clientèle, plus rapidement et plus efficacement que jamais.