L'usage du Big Data dans la segmentation du marché et le ciblage des clients : une analyse de son effet sur la performance des campagnes marketing

Extraits

[...] Par exemple, "Comment le Big Data est-il utilisé dans la segmentation du marché "Quel est l'impact de l'usage du Big Data sur le ciblage des clients et "Comment l'usage du Big Data affecte-t-il la performance des campagnes marketing Hypothèses de recherche Cette section énonce les hypothèses ou les prédictions que le chercheur a faites avant de commencer la recherche. Pour le mémoire intitulé "L'usage du Big Data dans la segmentation du marché et le ciblage des clients : une analyse de son effet sur la performance des campagnes marketing", voici quelques exemples d'hypothèses que vous pourriez formuler : Hypothèse 1 : L'usage du Big Data améliore la précision de la segmentation du marché. Cette hypothèse suggère que l'utilisation du Big Data permet de définir des segments de marché plus précis et personnalisés. [...]

[...] Cette hypothèse suppose que le Big Data permet un ciblage des clients plus précis et personnalisé, en offrant des informations approfondies sur le comportement et les préférences des clients. Hypothèse 3 : L'utilisation du Big Data dans la segmentation du marché et le ciblage des clients a un effet positif sur la performance des campagnes marketing. Cette hypothèse suppose que l'application du Big Data dans ces domaines conduit à des campagnes marketing plus réussies, mesurées par des indicateurs tels que le taux de conversion, le taux d'engagement ou le retour sur investissement. [...]

[...] F Big data analytics in E-commerce: a systematic review and agenda for future research Electronic Markets Provost, F., & Fawcett, T Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making Big Data Tamaddoni, A., Stakhovych, S., & Ewing, M Targeting customers for profit: An ensemble of regression trees for improved marketing segmentation Decision Support Systems Lambrecht, A., & Tucker, C When Does Retargeting Work? [...]

[...] Veuillez noter que ces hypothèses devront être testées et validées (ou infirmées) à travers votre recherche et plus précisément à travers une étude quantitative ou qualitative. Structure du mémoire Cette section donne un aperçu de la structure du mémoire, en décrivant brièvement ce qui sera présenté dans chaque chapitre ou section du document. Cela donne aux lecteurs une idée de ce à quoi ils peuvent s'attendre au fur et à mesure qu'ils progressent dans le mémoire. Revue de la littérature Aperçu du Big Data Définition et caractéristiques du Big Data Importance du Big Data à l'ère numérique Les défis et les opportunités du Big Data Utilisation du Big Data dans le marketing Applications générales du Big Data dans le marketing Études de cas d'utilisation réussie du Big Data dans le marketing Les avantages et les limites de l'utilisation du Big Data dans le marketing L'importance de la segmentation du marché et du ciblage des clients Définition et importance de la segmentation du marché Rôle du ciblage des clients dans le marketing Avantages de la segmentation du marché et du ciblage des clients pour les entreprises Impact du Big Data sur la segmentation du marché et le ciblage des clients L'influence du Big Data sur la segmentation du marché : méthodes et études de cas L'impact du Big Data sur le ciblage des clients : méthodes et études de cas Évaluation des avantages et des inconvénients de l'usage du Big Data pour la segmentation du marché et le ciblage des clients Effet de l'usage du Big Data sur la performance des campagnes marketing Définition et mesures de la performance des campagnes marketing Influence du Big Data sur la performance des campagnes marketing : théories et études de cas Évaluation de l'efficacité de l'usage du Big Data dans l'amélioration de la performance des campagnes marketing Méthodologie Choix du paradigme de recherche Présentation des différents paradigmes de recherche (positiviste, interprétatif, etc.) Justification du paradigme choisi pour cette recherche Implications du paradigme choisi pour la conception de la recherche et l'analyse des données Conception de la recherche Description de l'approche de recherche (qualitative, quantitative, ou mixte) Justification de l'approche de recherche choisie Explication de la façon dont la conception de la recherche répond aux questions de recherche Échantillon de recherche Description de la population de l'étude et des critères de sélection de l'échantillon Explication de la méthode d'échantillonnage (par exemple, échantillonnage aléatoire, échantillonnage par convenance) Taille de l'échantillon et justification de cette taille Collecte de données Description des méthodes de collecte de données utilisées (par exemple, enquêtes, interviews, analyses de données) Explication de la façon dont les données ont été collectées et enregistrées Mesures prises pour assurer l'éthique et l'intégrité de la collecte de données Analyse des données Présentation des méthodes d'analyse de données utilisées (par exemple, analyse statistique, analyse de contenu) Explication du processus d'analyse des données Mesures prises pour assurer la fiabilité et la validité de l'analyse des données Analyse des résultats Présentation des données Description générale des données collectées Présentation des statistiques descriptives ou des caractéristiques principales des données Visualisation des données à l'aide de graphiques, de tableaux, de cartes de chaleur, etc., si pertinente Analyse des données Présentation détaillée de l'analyse des données, en utilisant les méthodes décrites dans la section méthodologie Présentation des résultats de l'analyse, y compris tous les modèles statistiques, les tests d'hypothèses, ou les analyses qualitatives réalisées Interprétation initiale des résultats de l'analyse Discussion des résultats Interprétation détaillée des résultats de l'analyse dans le contexte des questions de recherche et des hypothèses de recherche Comparaison des résultats avec les recherches précédentes et les théories existantes Identification des implications, des surprises, ou des problèmes rencontrés dans les résultats Conclusion Résumé des résultats Synthèse des principales découvertes de l'étude Récapitulation de la manière dont ces résultats répondent aux questions de recherche Implications théoriques Discussion sur comment les résultats contribuent à la théorie existante dans le domaine du Big Data et du marketing Réflexion sur l'impact de l'étude sur l'interprétation et la compréhension des théories existantes Implications pratiques Explication de la manière dont les résultats peuvent être utilisés par les professionnels du marketing Proposition de recommandations pour les entreprises ou les décideurs en fonction des résultats de l'étude Limitations de l'étude Reconnaissance et discussion des limites de l'étude, comme le biais potentiel, les problèmes d'échantillonnage, ou les problèmes de mesure Explication de la manière dont ces limitations pourraient avoir affecté les résultats Suggestions pour des recherches futures Proposition d'idées pour des recherches futures basées sur les résultats de l'étude Suggestion de questions non résolues qui mériteraient d'être explorées dans des études futures Références Voici quelques références qui peuvent être utiles pour votre recherche : Auteur(s) Année Titre de l'Article Journal Bughin, J How Big Data Can Improve Marketing McKinsey Quarterly Davenport, T. [...]

[...] H., & Storey, V. C Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact MIS Quarterly Kumar, V., Anish, D., & Song, H Customer data and analytics on cloud-based marketing platforms Journal of Marketing Wedel, M., & Kannan, P. K Marketing analytics for data-rich environments Journal of Marketing Xu, Y., & Li, Y The antecedents of customer satisfaction and dissatisfaction toward various types of hotels: A text mining approach International Journal of Hospitality Management Akter, S., & Wamba, S. [...]