Le Data Lab, une stratégie de fidélisation et de notation au cœur de votre business model

Le Data Lab, une stratégie de fidélisation et de notation au cœur de votre business model

Qu’est-ce que le Data Lab ?

Le datalab est une stratégie de marketing qui permet d’améliorer sa relation et la fidélisation de sa clientèle. Cette technique prend en considération l’ensemble du comportement des clients en analysant ses habitudes de consommation vis-à-vis d’un produit en particulier. L’objectif de cette stratégie est d’apporter des solutions et réponses concrètes face à la demande qui se diversifie et qui augmente en même temps. Le datalab est une solution marketing que l’on peut utiliser seul ou coupler avec d’autres stratégies s’inscrivant dans le même champ.

L’objectif premier est de gagner du temps et de réaliser de bons scores. Pour avoir une visibilité sur les habitudes des consommateurs, le datalab évalue chaque client sur son intérêt pour un produit en particulier, sur ses fréquences d’achat et anticipe son comportement sur le court, moyen et long terme face à un produit de la même catégorie.

Comment fidéliser sa clientèle avec le Data Lab ?

Un client sera fidèle à un produit ou à une marque non pas parce qu’il l’aime, mais plutôt par habitude. Lorsque le client est satisfait et trouve son intérêt dans l’usage d’un produit en particulier, il s’instaure une routine qu’il ne souhaite pas briser. En effet, pourquoi changer ses habitudes lorsque l’on a toujours agi ainsi et que cela nous convient ?

Néanmoins, on ne peut qualifier cette démarche comme de la véritable « fidélité ». On parlera plutôt d’inertie et de réticence à l’idée de briser une routine.

L’une des meilleures stratégies pour fidéliser un client consiste à se mettre à leur place. Un client pense, réfléchit et sera fidèle à ce qui lui paraît simple et utile. Il peut être intéressant de mettre en place de manière ponctuelle et modérée, en plus de l’achat de son produit préféré, une offre de fidélité (sous forme de promotion ou de cadeau).

Quels sont les métiers les plus importants du Big Data aujourd’hui ?

Quels sont les métiers les plus importants du Big Data aujourd’hui ?

De nos jours, le traitement des données est devenu vital pour de nombreuses entreprises et ne cesse de se développer. C’est donc très logiquement que les métiers du Big Data sont apparus. Découvrez quels sont les métiers les plus importants pour gérer et exploiter les masses de données.

Chief Data Officer

Le Chief Data Officer (CDO) a pour mission de gérer la data. En pratique, il est amené à trier de très grandes masses de données de manière à faciliter l’accès aux informations pertinentes pour l’entreprise. Pour cela, il établit et met en application des protocoles de gestion des données qui permettent de trier les données et vérifier leur fiabilité.

Un bon Chief Data Officer doit :

  • savoir travailler en équipe et disposer de compétences en management ;
  • être orienté business ;
  • disposer d’un bon esprit d’analyse ;
  • maîtriser les technologies de l’information (IT).

Pour prétendre au poste de Chief Data Officer, il est nécessaire de disposer de plusieurs années d’expérience en tant qu’informaticien ou data miner.

Data Engineer

Le Data Engineer (ingénieur de données) est spécialisé dans la gestion de données. En pratique, il doit récolter, croiser et trier l’ensemble des données dont dispose l’entreprise. Il se charge également du stockage et de l’exploitation de ces données à l’aide de modèles de calcul puissants.

Un bon Data Engineer doit :

  • avoir une excellente maîtrise des techniques de gestion de données ;
  • connaître les langages de programmation ;
  • avoir un bon esprit analytique et de synthèse ;
  • savoir travailler en équipe.

Data Scientist

Le Data Scientist intervient juste après le Data Engineer. En pratique, il se charge de valoriser les données qui ont été triées par le Data Engineer. Autrement dit, il retire des informations pertinentes des données afin que l’entreprise puisse prendre des décisions stratégiques. C’est à l’aide d’algorithmes qu’il est capable de traiter de très grandes quantités de données et de prévoir certains comportements.

Un bon Data Scientist doit :

  • avoir un bon sens de l’organisation ;
  • avoir un excellent esprit de synthèse ;
  • avoir de bonnes connaissances en informatique ;
  • être orienté business ;
  • savoir travailler en équipe.

L’IA pourrait-elle devenir un meilleur Product Owner que les humains ?

L’IA pourrait-elle devenir un meilleur Product Owner que les humains ?

Le rôle crucial du Product Owner

Le choix d’une méthode agile de développement, comme Scrum, change complètement le cycle d’un projet. Les itérations sont beaucoup plus rapides que celles qui étaient possibles avec les méthodes traditionnelles, comme le cycle en V. Il est ainsi possible d’avoir très rapidement une première version utilisable. Cette réduction appréciable du temps avant mise sur le marché (“time to market“) s’accompagne cependant d’un nouveau risque, celui de la non-convergence vers une version stabilisée : la facilité de multiplier les itérations peut faire perdre la nécessité d’objectifs à long terme. Le Product Owner est en principe responsable d’éviter cet écueil, en garantissant la maximisation de la valeur résultante de chaque itération au regard des objectifs métiers : il doit assurer que les versions successives se rapprochent d’un idéal à un temps T, sans multiplier les “faire et défaire” consommateurs de ressources. L’une des plus grandes difficultés de la méthode agile est de trouver ce Product Owner idéal, à la fois disponible pour la réussite du projet et porteur des vrais besoins.

Le réseau de neurones au service de l’agilité

Le recours à l’intelligence artificielle, et en particulier à un réseau de neurones, peut pallier ces insuffisances humaines, qui sont souvent le talon d’Achille d’une méthode agile. Alors que le Product Owner humain n’est pas toujours disponible quand on aurait besoin de lui, par manque d’implication sur le projet ou par surcharge de travail par ailleurs, le réseau de neurones répond toujours présent. Il ne se lasse pas au fil des itérations et il améliore au contraire la qualité de ses propositions au fur et à mesure de sa courbe d’apprentissage. Il n’est pas influencé par l’humeur du moment ou la dernière personne qu’il a croisée mais uniquement par les priorités sous-jacentes. L’intelligence artificielle (IA) peut ainsi devenir un précieux allié des entreprises recourant au développement agile, en leur permettant de soulager notablement les PO humains.

Data Mining, comment analyser les sources de données dans un processus de Big Data ?

Data Mining, comment analyser les sources de données dans un processus de Big Data ?

À l’ère moderne où le Big Data est devenu un enjeu de prime importance, l’exploration de données se présente comme un processus qui permet de définir des modèles utiles à partir d’une grande quantité de données. Dans les lignes à suivre, découvrez quelques techniques employées dans le Data Mining.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data se présente comme une solution technologique qui offre la possibilité de faire à la fois la collecte, l’analyse, la comparaison, la reconnaissance, la classification et l’utilisation de différentes données telles que des discussions ou commentaires sur les sites sociaux, des images, des documents et autres types de fichiers. On désignera plus généralement par Big Data des ressources d’informations structurées ou non structurées qui, selon leurs qualités et leurs quantités, peuvent servir à apporter de la valeur ajoutée d’une manière ou d’une autre. L’exploitation de ces ressources va ainsi imposer l’utilisation d’outils analytiques de différents types.

Méthode du Data Mining dans un processus du Big Data

Extraction de données

Le développement des technologies de l’information a généré une quantité énorme de données dans divers domaines, données qu’il faut capter et stocker.Il a fallu donc imaginer des technologies et architectures massivement parallèles pour répondre au volume de données à capter en temps réel. Les moyens de stockage ont eux aussi évolué pour répondre à la volumétrie et la rapidité de manipulation sous l’impulsion des acteurs influenceurs du net qui ont fait naître le No SQL (Not Only SQL) pour digérer une information qui peut être un texte, une image, une vidéo, etc …L’idée est bien de permettre de stocker, de filtrer et de manipuler ces données précieuses afin de procéder à des prises de décision pointues. L’exploration de données se présente donc comme un processus d’extraction d’informations et de modèles utiles à partir de données précédemment stockées.

Exploration de données : un processus en plusieurs étapes

L’exploration de données est un processus logique qui est utilisé, comme le nom l’indique, pour parcourir une grande quantité de données afin de trouver des éléments utiles. Un objectif, entre autres, de cette technique est de mettre en place ou de trouver des modèles analytiques qui étaient auparavant inconnus. Une fois ces modèles trouvés, il peut en être fait usage pour prendre certaines décisions stratégiques afin de booster le développement des activités d’une entreprise ou autre entité. Les trois étapes impliquées dans le processus peuvent être listées comme suit :

  • Exploration : dans la première étape de l’exploration, les données sont nettoyées et transformées sous une autre forme. Par la suite, les variables importantes et la nature des données en fonction du problème sont déterminées.
  • Identification des modèles : une fois que les données ont été explorées, affinées et définies pour les variables spécifiques, la deuxième étape consiste à identifier des modèles. Il s’agira d’identifier et de sélectionner les modèles qui permettent la meilleure prédiction.
  • Déploiement : les modèles sont déployés pour obtenir le résultat souhaité.