7 exemples concrets de la façon dont les marques utilisent Big

L’entreprise recueille les interactions des clients et les réponses à une émission de télévision. Par exemple, Netflix peut trouver la date et l’heure auxquelles un utilisateur a regardé l’émission, si elle a été interrompue et reprise, ou si les gens ont terminé l’épisode entier. Ils peuvent stocker des captures d’écran de scènes que les gens ont visionnées à plusieurs reprises, la note attribuée, le nombre de recherches et les termes recherchés.

Avec ces informations, Netflix prend toutes les décisions possibles, de la prédiction de ce que les utilisateurs veulent regarder ensuite au développement de son contenu original.

Netflix utilise même le big data pour un marketing personnalisé. Ils comprennent ce qu’un spectateur aimerait voir et créent des campagnes avec des supports marketing qui leur montrent exactement cela. De plus, Netflix suit cette même approche avec ses illustrations d’émissions de télévision, affichant une image différente en fonction des préférences de contenu des abonnés recueillies grâce au big data.

3. pomme

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La liste de la façon dont les marques utilisent l’analyse de données volumineuses serait incomplète sans mentionner la plus grande entreprise technologique au monde. Apple est toujours en avance sur son temps en matière de technologie, il est donc clair qu’il s’appuie fortement sur le Big Data.

À l’aide du Big Data, l’entreprise apprend comment les consommateurs utilisent les applications dans la vie réelle et modifie les conceptions futures pour répondre aux besoins des clients.

De plus, Apple utilise le Big Data avec sa technologie portable, l’Apple Watch, pour mieux collecter des informations sur les consommateurs à des taux record afin de mesurer la santé et d’améliorer les modes de vie. Ces informations seront utilisées pour prévenir l’augmentation rapide de la maladie, traiter les conditions médicales et même soutenir une meilleure protection contre la maladie. En fait, Apple s’est associé à IBM pour utiliser les informations de santé numériques collectées via l’Apple Watch.

Le partenariat Apple-IBM vise également à mettre en œuvre le Big Data pour développer des applications liées à la santé pouvant être utilisées avec les appareils Apple.

4.Google

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Google est un autre nom clé à mentionner dans la manière dont les entreprises utilisent l’analyse de données volumineuses. Le moteur de recherche populaire a développé plusieurs techniques et outils open source dans l’écosystème du Big Data. Ainsi, ils peuvent analyser des millions de sites Web et fournir aux utilisateurs les bonnes informations en quelques secondes.

Comment se déroule exactement tout ce processus ?

• Tout d’abord, Google utilise l’analyse de données volumineuses pour comprendre les besoins des utilisateurs en fonction de divers paramètres tels que l’historique de recherche, les tendances, les emplacements, etc.
• Ensuite, il passe par un algorithme où des calculs complexes sont effectués. Il vise à comparer les questionnaires saisis avec l’ensemble des données disponibles.
• L’algorithme de Google détermine ensuite si l’utilisateur recherche des personnes, des faits, des actualités ou des statistiques, et récupère les données nécessaires à partir du flux approprié.
• Le moteur de recherche affiche finalement les résultats de recherche classés ou ordonnés en fonction de l’autorité et de la pertinence conçues pour répondre aux exigences de l’utilisateur.

5. American Express

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L’analyse de mégadonnées est au cœur du processus décisionnel d’American Express. Il se déploie précisément dans deux domaines clés : la détection des fraudes et l’abandon potentiel.

L’entreprise utilise de grandes quantités de données qu’elle recueille auprès des commerçants et des titulaires de carte pour effectuer des évaluations de fraude en quelques secondes. Ces données incluent les informations d’adhésion du titulaire de carte, les détails du commerçant et les tendances de dépenses pour déterminer si l’activité de transaction est légitime ou non.

Réalisant que le modèle commercial traditionnel ne suffisait plus pour les vastes quantités de données et d’analyses qu’elle souhaitait traiter, l’entreprise est entrée dans l’ère du Big Data. Déploiement de bases de données NoSQL pour prendre en charge des applications d’apprentissage automatique à grande échelle.

Amex ou American Express ont utilisé le ML dans divers cas d’utilisation, y compris la prévision de l’attrition des clients. En analysant les transactions historiques et plus de 100 variables (qui définissent le comportement des clients), Amex a développé un modèle ML pour déterminer le taux de désabonnement potentiel et la fidélité des clients pour son service.

6. Starbucks

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Starbucks est une marque mondiale avec une chaîne de réservations de cafés et de torréfacteurs, utilisant l’analyse de données volumineuses pour soutenir la personnalisation et offrir une meilleure expérience client.

Leur application mobile et leurs programmes de récompenses leur permettent de collecter des données auprès des clients, leur en disant encore plus sur leurs habitudes d’achat. Starbucks utilise ensuite ces données pour recommander des produits aux clients réguliers, développer de meilleures stratégies de marketing et modifier les menus et les offres de produits pour répondre aux préférences des clients.

Grâce à l’analyse de données volumineuses, ils proposent également aux clients des produits basés sur la météo, la saison et même leur emplacement actuel. De plus, cela leur permet d’envoyer des e-mails personnalisés avec des offres aux clients qui n’ont pas visité leurs magasins depuis quelques jours pour renouer avec eux.

En particulier, l’analyse des mégadonnées joue un rôle crucial dans la réussite de vos magasins. Le géant du café utilise des données pour déterminer le résultat potentiel de l’ouverture de magasins dans de nouveaux emplacements, en tenant compte du trafic, de la démographie et du comportement des clients de l’emplacement. Grâce à cette évaluation, Starbucks peut estimer avec précision le taux de réussite et choisir les emplacements qui indiquent une croissance.

7.Spotify

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Spotify est un fournisseur de services de streaming audio et multimédia en plein essor qui s’est plongé dans les pratiques et les outils d’analyse de données volumineuses. La société de streaming musical est fière d’abriter 210 millions d’utilisateurs et dispose d’une mine de données à utiliser et à analyser. Ils collectent des données relatives au temps de lecture de la musique, aux appareils utilisés pour jouer de la musique, ainsi qu’à des données régionales et démographiques.

Avec toutes ces informations, Spotify peut proposer des idées solides pour affiner l’expérience de l’auditeur et améliorer les revenus.

Spotify a lancé l’application « Spotify for Artists » qui utilise l’analyse de données pour fournir des informations précieuses sur son public. Les artistes peuvent comprendre les comportements et les préférences de leurs auditeurs, y compris les principales villes où leur musique est stockée ou diffusée en continu. Cela leur permet de prendre des décisions éclairées lors de la planification de tournées en fonction de l’endroit où ils ont le plus d’abonnés.

résumant

Nous avons examiné comment les marques utilisent l’analyse du Big Data pour améliorer leurs stratégies marketing. Les grandes marques vont des grands noms du commerce électronique à l’industrie de la musique, des affaires financières, de l’alimentation et des boissons et du divertissement, prouvant que le big data joue un rôle clé partout.

Aujourd’hui, afin de générer de la croissance et des revenus, les entreprises doivent écouter les points faibles de leurs consommateurs et collecter des données pertinentes pour aider à résoudre ces problèmes. Et avec les progrès technologiques et le développement rapide de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, les mégadonnées sont facilement disponibles pour que les organisations puissent les utiliser à leur avantage.