Big data, commerce, donnée, avancées technologique, aide à la prise de décision, signal numérique, approche marketing, révolution technologique, internet des objets, data analytics, RPA Robotic Process Automation, gouvernance, enjeu stratégique, lead, expérience client, marketing de LEAD, lead scoring, méthode de vente, business developer, collecte de données, canal de vente, fidélité client, personnalisation des communications publicitaires, stratégies cross et omnicanal, facteur humain, inbound marketing, outbound marketing
À l'heure où l'on parle volontiers d'« économie de l'information » pour qualifier la place centrale qu'occupent désormais les informations dans la création de valeur, la question se pose de savoir quel rôle le big data — ou mégadonnées — joue désormais dans nos économies. Perçu par beaucoup comme la concentration massive d'informations sur des ordinateurs afin de procéder à leur analyse par des algorithmes complexes, le big data recouvre une réalité plus nuancée, et présente surtout des potentialités majeures dans de nombreux domaines : médecine, commerce, sécurité, ...
Généralement employé pour désigner l'inflation quantitative de données disponible dans le cadre de la révolution numérique, le big data recouvre une réalité récente mais complexe. Forgée par les anglosaxons à la fin des années 1990 pur désigner le phénomène de massification des données intervenu progressivement dans les technologies de l'information, le big data se signale avant tout par ses manifestations dans le domaine du stockage des données. Or si le big data désignait à l'origine une quantité de données nécessitant le recours à un supercalculateur, les progrès informatiques ont progressivement rendu possible leur traitement par des équipements de bureau classiques. Une telle évolution explique notamment l'accélération du phénomène big data à partir de la fin des années 1990.
Par conséquent, la définition par l'approche technologique garde sa pertinence mais ne suffit pas à circonscrire le big data. Ainsi, Quéméner (2018) définit le big data comme « la collecte et le traitement de données massives, grâce à des supercalculateurs, capables d'obtenir des résultats que les moyens classiques de gestion de bases de données ne permettent pas d'atteindre » . Autrement dit, cette définition permet de souligner la dimension technique inhérente au big data : l'inflation des données disponibles correspond à des avancées technologiques majeures, liées à la fois à la miniaturisation des dispositifs techniques et à des bouleversements techniques tels que le passage d'un signal analogique à un signal numérique .
[...] Le répondant 2 estime toutefois qu'à ce stade, le big data constitue encore un « outil d'appoint » et non pas l'essentiel de la stratégie de pilotage. Le répondant 1 quant à lui précise que la dimension stratégique du big data en termes de pilotage est encore fonction de « la taille et de l'activité de l'entreprise ». Sur le plan des perspectives de développement du big data pour les fonctions commerciales, les répondants expriment des points de vue différents : le répondant 1 estime que le big data est « loin d'être un marché mature » et que les innovations à attendre son nombreuses, impliquant pour les entreprises d'adopter des postures agiles pour en bénéficier au maximum. [...]
[...] ] Il s'agit de calculer les ratios en pourcentage de transformation à chaque niveau à partir du niveau précédent, par exemple, pour le premier niveau, « nombre de prospects / nombre de suspects » . En d'autres termes, ces ratios permettent de rendre objectives les données relatives aux conversions de prospects en ventes effectives afin de disposer de données fiables sur les réactions des clients face à l'offre proposée par l'entreprise. À cet égard, l'amélioration du tunnel tient à la capacité d'une entreprise à transposer la réflexion rationnelle du client dans un cadre irrationnel, en mettant l'accent sur la loyauté du client grâce à un attachement de ce dernier à l'entreprise (Spiess et al., 2014). [...]
[...] Encore une fois tout dépend la taille et l'activité de l'entreprise mais globalement, tout comme les autres fonctions de l'entreprise, l'impact du big data redéfinie effectivement en profondeur la fonction commerciale. On l'a vu, pour mieux vendre il faut être capable de comprendre son client pour lui faire une proposition commerciale sur-mesure. Cette compréhension du client et la personnalisation qui en découle doivent se nourrir de la collecte et l'analyse d'une quantité toujours plus importante d'informations à structurer. Grâce au big data, la mesure de l'impact de chaque action commerciale est désormais plus fine, ce qui influence toujours plus en amont les orientations stratégiques et les prises de décision. [...]
[...] Moulinier R. (2015), Prospection commerciale : stratégie et tactiques pour acquérir de nouveaux clients, Eyrolles, Ed Potage J., (2016), Maturité des services achats et relation client-fournisseurs : nouveaux modèles et nouveaux outils de gestion des ressources externes, Maxima. Rey C., (2008), Nouveaux outils en ligne pour la fonction achat : savoir utiliser les outils internet et e-négociation, Maxima. Rissoan R. & Jouin R., (2018), La boîte à outils de la Stratégie big data, Dunod. Spiess J., T'Joens Y., Dragnea R., Spencer P., Philippart L., (2014), Using big Data to improve Customer Experience and Business Performance, Bell labs technical journal, vol Tillon S., (2016), Je veux vendre mieux : petit guide à l'usage des entrepreneurs qui veulent être plus efficaces, Eyrolles. [...]
[...] Par conséquent, le paradoxe consiste pour les fonctions commerciales à allier la dimension scientifique de l'approche fondée sur les données clients et la dimension humaine inhérente à toute transaction. De ce point de vue, le positionnement à adopter semble se situer dans la demi-mesure : une attention croissante accordée aux possibilités techniques et commerciales liées au big data, et une capacité à traduire ces possibilités en expérience client privilégiant personnalisation des parcours d'achats, convivialité de l'interface et confiance dans le vendeur. [...]
Référence bibliographique
Source fiable, format APALecture en ligne
avec notre liseuse dédiée !Contenu vérifié
par notre comité de lecture
