« Dites au revoir aux boules de cristal, voici venu le temps du big data. »
Certains disent que la « révolution du big data » nous permettra de prédire l’avenir, tandis que d’autres le voient comme le pire cauchemar de la protection de la vie privée. En Chine, où l’accès aux données secondaires est difficile à cause du manque de transparence, le Big Data permet de collecter de grandes masses de données numériques pour mieux comprendre et prédire le comportement des consommateurs. Grâce à ces mégadonnées, les entreprises seront plus proches que jamais de leurs clients.
Qu’est-ce que le grand méchant big data ?
Big data est un terme qui désigne des ensembles de données tellement volumineux, complexes ou divers que les outils classiques de gestion de l’information deviennent inadéquats pour les produire, les récolter et les analyser. Bien que le terme ne soit pas clairement défini, une définition communément acceptée est celle du modèle des « 3 V » de Doug Laney, analyste chez Gartner, qui correspondent à volume, vélocité et variété. Le big data, selon la définition de Gartner, représente des données informatives de gros volumes, d’une vélocité élevée et/ou d’une grande variété qui nécessitent de nouvelles formes de traitement pour permettre une meilleure prise de décision, conception d’idées et optimisation des processus. Le volume équivaut à une accumulation de données ou à des quantités en constante augmentation, la vélocité correspond à la vitesse de la donnée, et la variété désigne le type de données et de sources. Ces mégadonnées sont accessibles en temps réel et peuvent être au format texte, image, audio ou vidéo.
Le big data permet aux entreprises de collecter un volume important de données internes et externes, issues de sources digitales (web, forums, réseaux sociaux, mails…) comme traditionnelles (enquêtes de satisfaction, transcript de call centers…). Le potentiel est particulièrement intéressant dans un pays comme la Chine, ou l’on dénombre 721 millions d’internautes, deux fois plus qu’aux États-Unis, qui génèrent en permanence des données comportementales. Pour se faire une idée du volume considérable de ces mégadonnées, la Banque industrielle et commerciale de Chine (BICC, en chinois 中国工商银行) seule a amassé 4,9 pétaoctets (ou 4900 téraoctets qui équivalent à 4 900 000 giga-octets) de données en mars 2014. L’industrie du big data en Chine devrait croitre de plus de 60 % dans les prochaines années, atteignant un revenu total de 46,29 milliards de yuans en 2019 (environ 6,35 milliards d’euros). Puisque les Chinois sont habitués à partager leurs informations personnelles avec le gouvernement, bien plus que la plupart des Occidentaux, pourquoi les entreprises privées ne le feraient-elles pas ?
Pourquoi le big data en Chine est utile pour votre entreprise ?
La technologie du big data est en train de révolutionner la façon dont les entreprises exploitent les données comportementales des consommateurs, qui sont analysées et transformées en précieuses informations. À l’heure actuelle, la première utilisation des données sur les consommateurs par les entreprises est d’identifier les préférences et habitudes d’achat dans le but d’offrir des produits et services spécialisés à forte valeur ajoutée.
Mais le phénomène big data peut également aider les entreprises à répondre aux questions cruciales telles que :
- Profilage du public cible : Comment se comporte notre public cible en ligne ?
- Évaluation du parcours client : Comprenons-nous suffisamment notre parcours client et l’impact de celui-ci sur nos ventes ?
- Dépenses en digital : Avons-nous créé la stratégie adéquate pour atteindre un taux maximum de pénétration de marché ?
- Analyse des opinons et du sentiment : Comment notre produit est-il perçu en ligne et pouvons-nous améliorer cette perception ?
- Analyse du contenu : notre campagne attire-t-elle l’attention et génère-t-elle des ventes ?
- Analyse concurrentielle : sommes-nous suffisamment compétitifs ?
- Analyse comparative de produits : nos produits ou services ont-ils du succès par rapport à ceux de nos concurrents ?
- Analyse de pénétration du marché : existe-t-il de nouvelles opportunités sur notre marché ?
Toutes les industries peuvent exploiter le big data pour accroitre leur avantage concurrentiel, et notamment le secteur bancaire, les nouvelles technologies, les assurances, le e-commerce, la publicité, et la logistique. Par exemple, les données sur les préférences des consommateurs et sur leurs activités peuvent être collectées par le biais de WeChat Wallet, le service de paiement mobile propre à WeChat. Une fois extraites et analysées, ces données peuvent aider les industries traditionnelles telles que la finance et la logistique, comme l’explique Pony Ma (MA Huateng 马化腾), le cofondateur et PDG de Tencent Holdings. JD.com utilise le big data pour gérer ses stocks et mettre en place des moyens de distribution plus efficaces. La plateforme ODPS d’Alibaba (Open Data Processing Service) analyse des millions de transactions effectuées via ses différentes plateformes et a permis de mettre en place un service de prêt hautement efficace aux petites entreprises en ligne. Pour une petite commission, les distributeurs peuvent également utiliser la plateforme ODPS d’Alibaba pour identifier les tendances et planifier leurs futures campagnes afin de répondre au mieux aux besoins spécifiques de leurs clients.
Comment les données sont-elles collectées et traitées pour obtenir des informations actionnables par les entreprises ?
Pour extraire les insights consommateurs grâce au big data, il existe trois étapes principales :
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Collecte des données
En Chine, les données des consommateurs sont collectées depuis
- Les moteurs de recherche : Baidu 百度, Sogou 搜狗, 360 Search 360搜索
- Les sites de e-commerce : JD.com 京东, yihaodian.com 一号店, dangdang.com 当当网, amazon.cn 亚马逊
- Les réseaux sociaux : WeChat 微信, Weibo 新浪微博, Zhihu 知乎, QQ
- Les plateformes de vidéos en ligne : IQIYI 爱奇艺, Tencent Video 腾讯视频, Letv 乐视网, Youku 优酷
- Les sites Internet officiels des entreprises et des organisations
- Les applications mobiles
Les données peuvent être récoltées via les ordinateurs, les téléphones portables, les tablettes et les boitiers de téléviseurs. Les entreprises spécialisées en traitement des données travaillent la plupart du temps avec les entreprises de télécommunication telles que China Unicom, China Telecom, et China Mobile. Celles-ci fournissent des masses de données sur le comportement de recherche et d’utilisation des applications mobiles de leurs clients, collectées via les réseaux 3G, 4 G et WIFI en Chine. La protection de la vie privée ne permet pas d’extraire des informations personnelles comme le nom et l’adresse, mais les données telles que l’âge, le genre, le statut professionnel, et le niveau de salaire sont accessibles.
Les trois plus grands acteurs de l’Internet chinois, connu sous le nom des « BAT » (Baidu, Alibaba et Tencent) dominent l’industrie du big data en Chine. Leurs écosystèmes limitent la collecte de données par d’autres entreprises : aucune donnée ne peut être extraite de Tmall (Alibaba), et sur WeChat, seules les données des comptes publiques peuvent être utilisées.
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Extraction de données (data mining)
Cette étape a pour objectif d’extraire les informations d’une série de données et de les transformer en une structure cohérente prête à être analysée. Les données sont tout d’abord triées afin d’éliminer toutes les erreurs et d’assurer l’uniformité de l’ensemble, avant d’être exploitées.
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Analyse des données
Selon Li Yang, professeur adjoint de marketing à l’école de commerce chinoise Cheung Kong Graduate School of Business (CKGSB), les entreprises chinoises ont tendance à réfléchir à court terme lors de l’étape de l’analyse des données, et de l’identification des informations utiles pour améliorer la stratégie de leur business.
Cela peut s’expliquer par le fait que les entreprises ont du mal à recruter des profils scientifiques (data scientists), qui sont très recherchés sur le marché de l’emploi en Chine. De plus, l’extraction de données implique que les entreprises doivent ajuster leurs processus et passer à l’échelle du big data en créant de nouvelles solutions permettant de traiter de grandes masses de données. C’est une adaption majeure, qui se fait sur la durée, ce qui explique les freins et difficultés rencontrées par les entreprises pour l’adoption du big data.
Les informations obtenues par le biais de ce processus sont ensuite validées par des méthodologies de recherche traditionnelles telles que les études, les tables rondes, les entretiens qualitatifs que Daxue Conseil peut organiser pour votre entreprise.