Big Data : pourquoi avons-nous besoin de données en temps réel ?

septembre 3, 2013

On a souvent tendance à ne pas utiliser correctement les bon mots faute de maitrise des différents concepts qui en découlent. Ainsi, un mot ou une expression devient à la mode et on la place n’importe où. La notion de temps réel en fait partie. On en use et abuse.

Alors que la majorité des professionnels du marketing digital estime avoir besoin de données en temps réel, il n’en demeure pas moins difficile de s’accorder sur une définition commune du concept de « données en temps réel ». Dans notre environnement en perpétuelle évolution les données explosent. Le défi quotidien de chaque organisation est de trouver les bons talents, les processus les plus efficaces et les technologies les plus innovantes afin de rester compétitives. Mais le niveau de maturité pour tout ce qui touche à la donnée varie d’une industrie à l’autre, et la capacité de le faire fructifier d’une personne à l’autre.

Le problème est pourtant là : les données en temps réel n’ont de sens que si l’entreprise est capable d’en faire quelque chose. L’écoute en « real time » du consommateur n’a de sens que si on est en mesure de lui répondre de façon quasi-instantanée. C’est le cas lorsque les données en temps réel viennent nourrir des leviers marketing capables de s’adapter à ces informations en temps réel. A quoi cela sert-il de collecter de la donnée en temps réel, si ensuite, il faut des jours ou même des semaines pour être capable d’en tirer profil de manière opérationnelle ?

La bonne nouvelle, c’est que beaucoup d’entreprises françaises possèdent les capacités d’utilisation de ces données en temps réel. Le secteur du commerce électronique est certainement le plus avancé. Depuis des années les sites B2C utilisent les données en temps réel pour proposer des offres personnalisées, pour proposer un prix dynamique, afin de proposer un service client personnalisé ou bien afin de suivre la livraison d’une commande. Amazon mais aussi la Fnac ou encore La Redoute disposent depuis des années d’algorithmes qui permettent de répondre de façon efficace aux interactions que l’on peut avoir avec un visiteur au moyen par exemple de recommandations personnalisées. Chez eBay, le temps réel est au cœur du système d’enchères. D’ailleurs l’entreprise génère chaque jour plus de 100 petabytes de données émanant de plus de 100 millions d’utilisateurs actifs. Pour ce faire, eBay s’appuie sur des milliers de serveurs représentant un investissement de plusieurs dizaines de millions d’euros.

Dans un secteur qui nous est familier, celui de la ePub, les ad-exchanges s’appuient sur les enchères en temps réel. Le marché devrait dépasser les 7 Mds $ en 2016 et représenter plus du quart du display. Plus une large quantité d’inventaires est proposée, plus les prix de marché deviennent dynamiques. Quand on connait le volume de ventes généré le premier jour des soldes, la capacité d’adapter le mix marketing en temps réel a une influence directe sur la rentabilité.

Dans le secteur des médias aussi, le temps réel permet d’améliorer la monétisation de son inventaire. En effet, plusieurs sites proposent plusieurs versions d’un même article (on le limite au titre et au chapeau, rassurez vous on ne demande pas encore a 2 journalistes d’écrire le meilleur papier) afin de savoir lequel fonctionne le mieux, c’est-à-dire celui qui est le plus lu, partagé et commenté. C’est le cas au Huffington Post, propriété d’AOL. Le site du New York Times voit sa page d’accueil modifiée en permanence en fonction des données générées par la navigation et la « consommation » d’articles des visiteurs.

Dans le secteur du voyage (chez Expedia), de l’hôtellerie (chez Accord) et du transport aérien (chez Air France), l’analyse des données clients est entrée dans la norme depuis des années. L’objectif de ces entreprises est de gérer les taux de remplissage et d’optimiser la rentabilité. C’est donc de la donnée en temps réel qui se connecte à des outils de gestion du revenu.

Les exemples ne manquent pas. Aussi, peu importe la manière dont on a pu définir le concept de données en temps réel il y a quelques années, le concept ne cesse d’évoluer. On peut s’accorder sur le fait qu’il s’agit d’un domaine où l’on contrôle, analyse et agit en fonction d’un volume important de données hétérogènes et qui changent très rapidement. Toutes les industries ne s’y sont pas encore mises mais ce n’est qu’une question de temps.


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