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Le tri de la donnée d’un point de vue métier

Le tri de la donnée d’un point de vue métier

Aux difficultés rencontrées par les entreprises confrontées à la montée en puissance du Big Data, traiter la donnée avec une orientation business est la seule réponse... Identifier le besoin final et paramétrer ses outils de traitement dans cette optique pourra rendre la data digeste et la transformer en insight efficace.

La masse des données, le nombre des bases de données à disposition des entreprises ne cesse de grandir et les flux d’informations explosent en nombre de façon exponentielle. Cette sur information demande aux entreprises une redéfinition de leurs besoins réels, sous peine d’être englouties sous les données, dont l’inutilité ou la non-exploitabilité est souvent grande. Dans un univers professionnel de plus en plus numérisé il s’avère aujourd’hui contre-productif de “stocker pour stocker” la donnée. Indépendamment des limites techniques qui ne cessent de reculer, les risques dinfosité exigent le tri des données très en amont, dès les opérations de collecte.

Ces opérations sont essentielles pour l’obtention de données de qualité

L’objectif est de créer des dispositifs et des algorithmes de tri en capacité de détection de l’information pertinente et exploitable par les opérationnels. Pour cela, il est nécessaire de savoir précisément à quel l’usage l’information collectée est destinée et donc privilégier une approche métier, sachant que la valeur d’une information diffère d’une personne ou d’un service à l’autre. Lorsqu’il s’agit de mettre en place une nouvelle stratégie de marketing conversationnel, au coeur de laquelle se trouve une personnalisation des échanges avec ses clients et prospects, savoir capter leurs intérêts précis passe par l’assainissement et la structuration de ses données CRM, avant d’en effectuer le croisement avec celles issues de son site et de ses réseaux sociaux. 

Ces opérations sont essentielles pour l’obtention de données de qualité et le bénéfice d’analyses pertinentes, d’autant plus si vous envisagez l’intégration d’une solution de marketing automation pour développer le lead management, via un dispositif d’inbound marketing. La prolifération des données demande donc lucidité et pragmatisme. Il est strictement nécessaire d’avoir des objectifs bien définis et une stratégie marketing précise. Cette définition permettra une structuration des donnéespertinente, une mise en place d’un datamining efficace et la mise au point d’une organisation en capacité d’exploitation optimale des bases de données, selon leur valeur business.

Vers une donnée “micro-packagée”

L’utilisateur final n’a en réalité pas besoin de beaucoup d’informations pour valoriser son activité. Il lui faut une donnée consommable, micro-packagée selon ses usages. L’IA et le machine learning vont progressivement optimiser la détection d’une information plus raffinée, et la transformer en smart data, pour des résultats in fine plus rapides et plus pertinents.