"Big" ou "bad" data : faites le choix entre rêve et réalité.

A l'heure où la "big" data fait rêver, les besoins des entreprises sont plus prosaïques : traiter la "bad" data, pour améliorer leur connaissance client et optimiser leur marketing relationnel. Un investissement rentable à très court terme et un prérequis pour éviter de la "big bad data"…

La presse spécialisée, les blogs, les plaquettes commerciales fourmillent d'articles évoquant la "big data", cette masse presque incommensurable d'informations générées par les internautes.
A lire les "spécialistes", la big data va révolutionner bien des domaines, dont le marketing, grâce à une analyse des comportements : les clics effectués au Pérou, les "like" du Vietnam, le contenu sémantique des tweets des seniors comparé aux navigations des juniors, j'en passe et des meilleurs…
A bien des égards, la big data ressemble à une nouvelle invention de l'industrie de l'informatique, toujours prompte à créer de nouveaux concepts permettant de vendre des solutions, en particulier lourdes et coûteuses. Seul l'avenir nous dira si ce déluge de données constitue le nouvel eldorado de la data marketing.
Mais, à court terme, les besoins des entreprises que je côtoie depuis plus de dix ans, sont bien plus prosaïques.
Au lieu de collecter de nouveaux gigaoctets de données, elles cherchent plutôt à :
•    Éliminer des doublons de leurs bases marketing,
•    Traiter des informations incohérentes,
•    Séparer les  clients des prospects,
•    Segmenter efficacement,
•    Mieux personnaliser les messages…

Plutôt que de rêver à la big data, l'urgence est de donc s'intéresser à la "bad" data, ces informations de mauvaise qualité qui coûtent si cher aux entreprises (jusqu'à 700 milliards de dollars rien qu'aux Etats-Unis selon le cabinet Ovum).
Traiter la bad data,  c'est mettre en œuvre un projet de "data quality" en mobilisant de nombreuses expertises tout au long de la chaine de la connaissance client. En effet, la data quality impacte bien plus que les seuls flux et bases de données : ce sont de nombreux process qu'il faut améliorer, des personnes qu'il faut former, des adresses postales à normaliser, des données à mettre en cohérence…  et un long projet qu'il faut gérer.

Mais au final, cet investissement est des plus rentables avec des bénéfices court terme pour les marketeurs et toute l’entreprise:
•    Vision unique du client,
•    Mise en place de stratégies cross canal efficaces,
•    Optimisation des résultats des campagnes,
•    Reporting et datamining précis,
•    Réduction des coûts et augmentation du ROI des actions…

Et si la big data devient réalité, ces données nettoyées, cohérentes et dédupliquées permettront d'agréger facilement ces nouvelles informations comportementales et calculer des indicateurs statistiques inédits.
Inversement, sans ces saines fondations, c'est de la "big bad data" qui encombrera les mégabases de données et les marketeurs ne sont pas prêts de s'en servir.

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