Les enjeux de la Big Data à l’heure des médias sociaux

Les données sont la base de toute compréhension d’un marché. Etudes, analyses, statistiques, business plans, autant de chiffres et de de données autour d’attentes de clients, de maturité d’un marché. On retrouve les données à l’autre bout de la chaîne de valeur : mesurer ses dispositifs pour optimiser ses démarches et comprendre si les investissements portent leurs fruits ou pas.

L’analyse et l’exploitation de grandes masses de données adressent deux défis : celui de la collecte des données, que ce soit les données produites par les individus, les organisations et toutes parties prenantes liées à l’entreprise, et ce que l’on va appeler les données inconscientes qui sont des données issues d’actions de notre part et non d’une volonté directe de créer une information / contenus / avis. Je pense ici à toutes les “traces” enregistrées de nos actions et transactions réalisées. Ces deux types de données issues du client doivent être des informations exploitables efficacement par l’entreprise. Les médias sociaux constituent un des principaux gisements à exploiter (et surtout un gisement supplémentaire et multi-modal), mais la grande question est la suivante: les entreprises réussiront-elle à intégrer ces nouvelles sources dans leurs organisations ?

L’approche actuelle du Social CRM comme il est malheureusement trop souvent présenté par certains éditeurs ou consultants résument le besoin à la seule Relation Client déportée sur des réseaux sociaux comme Twitter ou Facebook. Je vous garantis qu’il n’y aurait pas besoin d’autant de littérature sur le sujet si le Social CRM se résumait à produire des commentaires sur Facebook et des tweets sur Twitter pour répondre aux demandes clients. Comme je vous le présentais en fin d’année dernière dans Votre marque n’est pas communautaire, le Social CRM, tout comme le CRM repose sur 3 piliers.

social_crm_objectifs

On présente souvent la data comme lʼor noir du 21eme siècle, en 2011, l’humanité a créé environ deux zetta octets (Zo) de données numériques, soit deux millions de To. Aussi étourdissant soit-il ces chiffres ne sont qu’un début. Ce n’est pas une masse figée mais l’information se crée tous les jours de manière de plus en plus dense compte tenu de la dématérialisation renforcée. Après avoir été multiplié par neuf entre 2005 et 2010, une étude récente d’IDC s’attend à ce que ce volume soit encore multiplié par sept dans les cinq ans à venir. Toujours plus de tweets, de messages, de commentaires, de partages, de reprises qui multiplient les informations, leurs reprises, partages et détournements.

Au-delà du «buzzword» de Big Data que l’on entend à tout va depuis quelques mois, le sujet mérite l’attention des entreprises en réponse à deux enjeux de plus en plus sensibles et jusque-là non totalement maîtrisés :

  • l’enjeu technologique : la question ici n’est pas de savoir quel outil utiliser même s’il est vrai que les éditeurs leaders du CRM vendent le fait que désormais ils sont “sociaux” grâce à une brique “magique” ou de nouveaux entrants issue de d’autres marchés (veille, e-reputation, crowsdsourcing…) et marketent leur outil comme composante indispensable d’une stratégie Social CRM. Donc ne parlons pas des outils. L’enjeu technologique, c’est bien la question de savoir comment récupérer des données issues des médias sociaux qui à 85% sont aujourd’hui détenues par des entreprises comme Facebook, Google et Twitter et qui définissent (chaque jour) des règles (changeantes) d’un jeu dont les entreprises peinent à comprendre les différents usages, opportunités et risques. L’origine des données, leur pertinence, leur influence sont également un enjeu majeur de la mesure. Un commentaire d’internaute n’égale par un article de blog, un tweet sur votre nouvelle application iPhone d’une personne qui n’est pas suivie sur ce média n’est pas équivalent du même tweet produit ou tout simplement retweeté par Robert Scobble.

  • l’enjeu économique : offrir la bonne offre à chaque client et la personnaliser en fonction de ses requêtes sur les moteurs de recherche, en fonction de ses affinités, de ses amis, de sa situation géographique à lʼinstant T est le fantasme de chaque entreprise. En dʼautres termes, transformer la Big Data et «toute petite data» adressée à la bonne personne, au bon service pour pouvoir servir le client… et ses propres objectifs. Mesurer pour mesurer, archiver pour archiver, écouter pour écouter n’a aucun sens. La vision est bien d’être tournée vers le client (rappelez-vous ce que je vous dis depuis 3 ans sur le passage d’une approche 360° à une vision 37,2°)

Au delà de ces deux enjeux, la question centrale est ce chiffre qu’IBM nous donne : 90% des données de l’entreprise seraient inexploitables. On ne dit pas ici que les données ne sont pas exploitées, faute de temps ou de ressources mais que des données noyées, ou une approche macro des informations font que la plupart des technologies en place n’apportent une vraie exploitation des données, au delà du fait que ces données sont partielles, beaucoup d’informations restant informelles ou non consolidées.

IBM met en garde les entreprises contre ce déluge informationnel en invoquant une nouvelle “loi” de l’informatique : “Plus la puissance de calcul des ordinateurs progresse et plus les entreprises deviennent bêtes.” Jeff JONAS, directeur scientifique du département Analytics de IBM estimait en 2011 que “les entreprises les plus chanceuses sont capables d’analyser 7% de leurs données tout au plus.”

L’approche 37,2° du marketing entend avoir une approche “humaine” des démarches aujourd’hui à mener auprès de ses cibles, et notamment sur les médias sociaux. Or, les infrastructures décisionnelles des entreprises ne sont plus dimensionnées pour analyser des quantités toujours plus importantes de données, à 80% non structurées parce qu’elles prennent le sujet comme des mathématiciens plutôt que de les traiter comme des sociologues. Une donnée n’a de sens que si on la prend comme une variable et non comme une donnée brute en tant que telle. A des mêmes chiffres, on peut leur faire dire tout et son contraire en fonction du contexte dans lesquelles on les place et par rapport à l’orientation et objectif final que l’on recherche, notamment dans une démonstration ou argumentation.

Le principal défi que rencontre les entreprises avec les médias sociaux et l’explosion des données ne réside pas dans la capacité à traiter des volumes toujours plus importants et complexes de données, “le principal défi est celui de la “logistique de l’information” : comment transmettre la bonne information aux bonnes personnes, au bon format, au bon moment, pour éclairer les actions à mettre en place pour servir les objectifs business de l’entreprise sur Internet et dans le monde réel.” selon Alan Mitchell, expert britannique de la question des données.

De vastes chantiers qui ne peuvent pas être traités grâce à l’outil magique, super calcultateur de la “Big Data”.

11 commentaires pour “Les enjeux de la Big Data à l’heure des médias sociaux”

  1. Merci pour cet article très bien expliqué ! Je comprends mieux les enjeux !

  2. Article au top ! Merci Cédric

  3. Excellente mise en perspective des enjeux de la Big Data ! Je garde précieusement cet article

  4. Toujours plus de datas, mais comment la traitons nous? Il y a un véritable engouement ces derniers temps, pour le datamining… et cela se comprend!
    Merci pour l’article!

  5. Bonjour,
    Quelques remarques :
    Je vous cite :
    “Ces deux types de données issues du client doivent être des informations exploitables efficacement par l’entreprise.” ‘doivent” ?? j’aurais dit ‘peuvent’ selon le besoin et l’objectif de la marque, de l’enseigne en question.
    “Les médias sociaux constituent un des principaux gisements à exploiter (et surtout un gisement supplémentaire et multi-modal), mais la grande question est la suivante: les entreprises réussiront-elle à intégrer ces nouvelles sources dans leurs organisations ?”
    “réussiront-elles” : mais le doivent-elles au moins?
    (en dehors du fait que vous deviez prêcher pour titiller votre marché de clients et prospects.)

    Mais je reconnais qu’en fin d’article vous semblez tendre vers le pragmatisme MAIS sans pour autant apporter des pistes de solutions ou même des débuts de démarches qui vont dans le bon sens.
    et pour un point de vue anglosaxon argumenté ET pragmatique, je me permets ce lien :
    http://www.chiefmartec.com/2013/01/the-big-data-bubble-in-marketing.html

    Bonne continuation.

  6. Merci pour cet article intéressant qui a le mérite de “dégrossir” le phénomène Big Data.
    Pour répondre au principal défi : celui de la logistique de l’information, il existe la data visualisation, qui couplée au High Performance Analytics, permet de servir les objectifs business de l’entreprise à travers la restitution visuelle et rapide de l’information sous la forme que l’on veut, à qui l’on veut, sur le canal que l’on veut. Cela permet ainsi de prendre des décisions rapides non plus basées sur l’intuition mais sur la data.

    Je travaille pour une société qui sort la version 6.1 de son produit ultra performant de visualisation des données. Je ne ferai pas la publicité directe de ce produit, mais si cela vous intéresse, je pense que mediassociaux.fr peut transmettre mon adresse mail.

    Encore merci pour les articles de qualité diffusés sur ce blog.

  7. Article très intéressant sur ce phénomène à la mode.
    J’ai toutefois l’impression que l’on revient au point de départ.
    Finalement c’est la veille qui permet de monitorer les réseaux sociaux et d’avoir cette approche macro pour ainsi analyser avec précision le point de vue des communautés de la marque…
    cette fonction pourtant vitale est largement sous-estimée dans les agences, seuls quelques cabinets se dotent de personnes compétentes en la matière.
    à débattre donc !

  8. Bonjour,
    Merci pour cet article qui présente simplement les enjeux et les difficultés rencontrées par les entreprises face aux montagnes de données à analyser mais aussi face à la multitude d’outils, d’agences… qui leur promettent monts et merveilles à partir d’une API Twitter.
    Je travaille pour une société qui propose de combiner l’analyse humaine à la technologie mais de façon spécifique pour chaque client. Notre objectif, chaque, jour, est justement de présenter la bonne information, à la bonne personne, au bon moment… pour faciliter la prise de décision.
    Du coup j’adhère particulièrement à votre discours autour de la “Logistique de l’Information” car une même information peut avoir une valeur très différente suivant que l’on analyse selon un angle produit, marque, Com, Marketing, Relation Client…
    Nous avons opté pour la mise en oeuvre d’indicateurs, de scores, de Dashboards, d’alertes sur seuil… qui vont être très spécifiques d’un client à l’autre mais aussi d’un département à l’autre.
    Au plaisir d’en discuter.
    Michel et merci encore pour l’article.

  9. Merci Cédric pour cet article en forme de constat, ou l’on retient une nouvelle fois que les outils ne sont pas la solution mais doivent etre mis au service d’une stratégie d’exploitation de ces données. C’est le point est bien sur de choisir un axe, une direction vers laquelle aller (dans les fait c’est plus facile a dire qu’a faire…) et de selectionner les informations necessaires au service de cette vision. Le dernier point est l’excécution de la stratégie… Et la il faut etre pragmatique car comme disait Winston Churchill ”Que la stratégie soit belle est un fait, mais n’oubliez pas de regarder le résultat”.

  10. Excellent article qui vient briser un mythe encore naissant.
    La solution se trouve peut-être dans l’analyse sémantique de ces “Big data”…

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