Un service client en temps réel à l’ère du Big Data

Les solutions de stockage et d’analyse classiques ne sont plus en mesure de gérer efficacement les données clients, tant leur volume et leur diversité sont grands. Le recours au Big Data devient nécessaire.

L’informatique d’entreprise vit actuellement son plus grand bouleversement depuis des décennies. Cette évolution se matérialise par la façon dont les organisations stockent, analysent et traitent les données grâce l’émergence de nouveaux systèmes d’analyse toujours plus puissants. Tous les secteurs d’activité sont concernés, et les fournisseurs de télécommunications ne font pas exception.

Un des enjeux clés de cette transformation réside dans la personnalisation du service client. La capacité à offrir une expérience client positive est essentielle. On en vient d’ailleurs vite à prendre la mesure de cet enjeu avec la popularité croissante des terminaux mobiles. Fin 2015, les Français étaient ainsi 58% à être équipés d’un smartphone (+12 points par rapport à l’année précédente) et 35% d’une tablette (+6 points)*.

Cette croissance se traduit par une expansion de la quantité, de la fréquence et de la complexité des données qui transitent sur les réseaux. Si les fournisseurs de télécommunications étaient jusqu’il y a peu habitués à collecter des données vocales, les données actuelles sont plus riches et complexes à analyser : photos, données de géolocalisations, emails ou encore réseaux sociaux. Sans compter que ces volumes vont encore se démultiplier de manière exponentielle avec les objets connectés.

Dans ce contexte, les solutions de stockage et d’analyse classiques ne sont plus en mesure de gérer efficacement ces données, tant leur volume et leur diversité sont grands. Les fournisseurs de télécommunications ont désormais tout intérêt à se tourner vers des technologies nouvelles, capables de gérer et d’analyser ces nouveaux types de données. Parmi celles-ci, Apache Hadoop et Apache Spark, deux technologies open source dont la popularité n’a cessé de croître au sein des entreprises ces dernières années.

Tirer profit de l’analyse du Big Data pour améliorer sa relation client

Alors comment démarrer un projet de ce type ? Les données doivent d’abord être stockées et traitées de manière appropriée pour pouvoir récolter les informations les plus pertinentes. Ensuite, l’utilisation du parallélisme (parallel computing) et la mise à l’échelle horizontale sur le matériel standard permettent de parvenir à des améliorations significatives en termes de vitesse de traitement ou encore de réductions du coût de stockage.

Tout d’abord, l’adoption d’une infrastructure de type Apache Hadoop permet aux entreprises de créer des data lakes où peuvent être stockées des données de tout format, qu’elles soient structurées ou non, en ligne ou archivées. Si l’on considère qu’un client a pu rester fidèle à un unique fournisseur pendant plusieurs années, tant pour ses communications filaires que mobiles, à travers de multiples terminaux et contrats d’abonnement, être capable de stocker et d’accéder rapidement à l’ensemble de ces données nécessite de toute évidence une infrastructure complète.

Une plateforme de Big Data basée sur Apache Hadoop permet au fournisseur de télécommunications de faire meilleur usage de l’énorme quantité de données qu’il est amené à traiter. L’analyse prédictive et le traitement des multiples types de données en contexte lui permettront de considérablement gagner en connaissance client et de lui fournir des services bien plus personnalisés (promotions ultra ciblées, offres basées sur une localisation précise, etc.), mais aussi de gérer plus efficacement les réseaux au service d’une meilleure performance. En termes de sécurité, cela peut également leur permettre de mieux protéger leurs clients en détectant de manière proactive des activités frauduleuses. Apache Hadoop et ses outils associés tels que MapReduce, Hive ou Pig, sont les systèmes de référence depuis quelques années pour effectuer ces types de travaux sous forme de traitement par lot (batch processing).

Cependant, les nouveaux usages et applications nécessitent une vitesse de traitement plus rapide, pour tendre vers le temps réel, raison pour laquelle Apache Spark a été créé et connaît actuellement une adoption rapide. Avec sa capacité à s’appuyer sur des briques Hadoop, notamment le stockage distribué sous forme de fichier ou base NoSQL, et la gestion des ressources distribuées, ce framework permet de traiter plus rapidement la donnée que sur Hadoop, et donne aux entreprises la capacité de fournir une meilleure qualité de service aux utilisateurs. En résumé, Spark allie une plus grande performance de traitement avec une facilité d’utilisation appréciable.

Réduire le temps de mise en œuvre et de réaction avec le Big Data peut de toute évidence conduire à une amélioration significative du service client assuré par les fournisseurs de télécommunications. Le défi consiste pour eux à disposer de l’infrastructure et des applications adaptées pour continuer à offrir toute une série d’avantages à leurs clients dans le futur. Ainsi, ces nouvelles méthodes de relation client s'appuieront à la fois sur la quantité et la qualité des données dont disposera le fournisseur, mais aussi sur l'infrastructure en place pour les exploiter.

*D’après le Baromètre 2015 du Numérique du Credoc (Centre de Recherche pour l’Etude et l’Observation des Conditions de vie).

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