Science des données dans le marketing et les affaires

Date: 2022-03-10 | Temps de lecture: 11 minutes (2027 words)

En une seconde, Google traite plus de 99 000 requêtes de recherche et des milliers de photos sont publiées sur Instagram. La quantité de données sur l'internet monte en flèche. En tant que ressource pour les entreprises et le marketing, les données sont omniprésentes. La science des données permet de traiter et d'analyser les données. Elle aide également à traiter les questions commerciales dans le commerce de détail, l'industrie, la banque et d'autres domaines.

Lorsque la science des données est apparue dans les années 70 du siècle dernier, elle étudiait le cycle de vie des données. Dans les années 2010, les ordinateurs pouvaient traiter une multitude d'informations. La science des données a alors pris de l'importance et a commencé à figurer dans les programmes des universités du monde entier.

Aujourd'hui, la science des données aide les entreprises et stimule l'innovation. Dans cet article, vous apprendrez ce qu'est la science des données et comment l'appliquer aux entreprises et au marketing.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine de connaissances qui étudie et analyse les données et recherche des modèles pour prendre des décisions dans la pratique.

En fait, la science des données n'est pas exactement une science. Les données ne sont pas un sujet de la science des données, mais une ressource multidisciplinaire (analyse commerciale, mathématiques, statistiques, programmation, planification stratégique, analyse des systèmes) permettant d'acquérir des connaissances. La science des données est étroitement associée à l'intelligence artificielle, à l'apprentissage automatique, au big data et à l'apprentissage profond.

Science et technologie des données

La science des données reçoit des données provenant d'Internet, de smartphones et d'autres appareils intelligents, de capteurs spéciaux. D'autres sources sont les fichiers journaux des entreprises, les archives, l'historique des transactions. Le logiciel est l'outil principal des scientifiques des données. Il traite, structure, analyse les données et les visualise dans un format compréhensible pour l'utilisateur final.

La science des données est tournée vers l'avenir - elle fournit des prévisions basées sur des données. Elle prédit la demande de biens, le comportement des utilisateurs dans l'application, la progression des maladies, les catastrophes climatiques, etc.

Comment fonctionne la science des données

La science des données traite les données pour les analyser : les organise, les agrège et les arrange pour les utilisateurs non professionnels. Les scientifiques des données extraient des informations à partir de tableaux de données traitées pour trouver des modèles, construire des hypothèses et modéliser une image de l'avenir.

Étapes de la science des données :

Scène	Description
Perspective	Se fixer un objectif et un problème à résoudre. Que voulons-nous des données ?
Collecte et traitement des données	Recherche et extraction de données brutes à partir de sources disponibles.
Préparation des données	Stockage et nettoyage des données. Les champs vides des bases de données et les informations non pertinentes sont supprimés. Les données brutes sont transformées en une forme qui peut être analysée plus avant.
Traitement des données et modélisation	Regroupement, modélisation et classification, recherche de modèles. Cette étape révèle ce qui s'est passé dans le passé (analyse descriptive) et quel scénario est possible dans le futur (analyse prédictive). Les méthodes statistiques, l'analyse intelligente des données et l'apprentissage automatique "regardent" vers l'avenir. À ce stade, la modélisation est appliquée — « et si » et « si… alors quoi ».
Analyse des données	Les types d'analyse suivants sont utilisés : régression, exploratoire, confirmatoire, prédictive, confirmatoire qualitative, etc.
Formatage des données	Les données sont présentées à l'utilisateur final sous forme de rapports et de visualisation : tableaux, graphiques, etc.
Prise de décision	Les décisions commerciales sont prises sur la base des données.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de la science des données

La science des données répond à des questions commerciales spécifiques en testant des hypothèses et des idées. Science des données :

prend en compte la quantité d'informations qu'une personne ne peut traiter pour prendre des décisions ;
exclut l'opinion subjective dans la prise de décision.

Une réponse impartiale à une question commerciale protège des erreurs et des idées fausses. L'essentiel n'est pas l'autorité du chef, mais les faits.

La science des données en entreprise aussi :

Étudie le public cible. Une entreprise qui connaît parfaitement le client propose les bons produits et surpasse ses concurrents.
Tendances des prévisions (insights pour les nouveaux services et produits).

Comment la science des données est-elle appliquée aux entreprises ?

Industrie

La science des données permet de prévoir la demande et d'optimiser les chaînes d'approvisionnement. Elle réduit également les risques de surplus de marchandises lorsque la demande est faible et de pénurie lorsque les commandes sont importantes. Sur la base des données, la production alloue efficacement les ressources, contrôle les dépenses et les recettes et détecte les vulnérabilités - les causes des défauts. L'analyse prédictive montre quand les équipements vont tomber en panne à cause de l'usure et indique quand effectuer des réparations pour éviter cela.

Logistique et transport

Optimisation des chaînes d'approvisionnement : réduction des délais de livraison, recherche d'itinéraires optimaux et réduction des coûts d'exploitation. Comme dans l'industrie, l'examen des données prévoit la demande de services des entreprises de transport. La science des données optimise l'espace d'entrepôt et réduit le risque d'erreurs dans le stockage et le déplacement des marchandises.

Dans les transports, la science des données prévoit le volume de trafic de passagers et d'occupation des véhicules et assure la sécurité - prédit les pannes et les accidents.

Exemple. Les chemins de fer russes ont mis en œuvre des technologies de science des données pour prévoir les défaillances dangereuses des installations ferroviaires. Les algorithmes simulent des situations avec plus de 50 facteurs, évaluent l'état des voies ferrées, l'état technique des trains et indiquent les zones nécessitant des réparations urgentes pour éviter les accidents et les accidents de train.

Détail

Dans le commerce de détail, la science des données fournit :

prévisions de la demande pour les groupes de produits ;
contrôle du stock;
un aperçu des tendances et des besoins du public sur la base des données des médias sociaux et des informations sur les concurrents ;
des offres sur mesure : quel produit proposer en alternative ou en complément de vente ;
les prévisions de prix.

Opérateurs de téléphonie mobile

Les télécommunications confient à la science des données la tâche de personnaliser les services et les produits. Les données mettent en évidence ce qui est important pour le client et permettent d'optimiser les offres de services. Les opérateurs de téléphonie mobile utilisent également les données pour déterminer où il est préférable de placer leurs points de vente et leurs antennes-relais.

Les entreprises de télécommunications ont leurs propres départements de science des données qui créent des solutions numériques non seulement pour les besoins internes de l'entreprise.

Exemple. MTS propose à ses clients un service de développement du tourisme qui analyse plus de 5 000 paramètres pour la segmentation de l'audience.

Banque

Dans les banques, les data scientists examinent les données pour déterminer la capacité de crédit des clients. Les prêts non remboursés à temps constituent un risque pour les banques. La science des données prévoit le comportement du client en fonction de la situation du marché et évalue la fiabilité de l'emprunteur. Les données aident les banques à personnaliser leurs services. Les algorithmes identifient les intérêts de l'utilisateur en fonction de son activité et proposent des services que les clients eux-mêmes ne recherchaient pas.

Une tâche importante de la science des données consiste à rechercher les actions des escrocs. Dans le cas de transactions importantes, le système peut suspendre la transaction et demander une confirmation au client. Les achats atypiques, plusieurs comptes avec des données similaires seront suspectés.

Immobilier

Dans ce domaine, la recherche de données ne se limite pas à proposer des options immobilières adaptées à l'acheteur. La science des données analyse la documentation des objets : bâtiments, terrains d'atterrissage. Les données prévoient la demande de biens immobiliers, le prix dans une zone donnée, et les investisseurs décident dans quelles propriétés valent la peine d'investir.

Les données accélèrent l'hébergement locatif dans les services. Exemple. Airbnb analyses informations des utilisateurs : options qu'ils ont consultées et celles qu'ils ont finalement choisies. La science des données prévoit la probabilité de réservation dans certaines zones de la ville.

Une carte avec la probabilité de réservation à San Francisco selon les données Airbnb

Comment la science des données est utilisée dans le marketing

Optimisation des plateformes

La science des données montrera comment les utilisateurs se comportent sur différentes plateformes Internet : sites Web, applications, réseaux sociaux. Sur la base des données, l'entreprise comprend comment simplifier le processus d'achat et quels éléments ajouter pour rendre le produit plus attrayant pour le client. Quelles fonctionnalités utiliser pour améliorer le service. La science des données indique un contenu réussi et inefficace sur les ressources de l'entreprise : quels matériaux sont lus jusqu'au bout et lesquels sont simplement parcourus.

Recherche d'audience et personnalisation

La science des données étudie les clients en détail : intérêts, canaux de communication préférés, comportement en ligne et hors ligne. La connaissance de l'audience favorise la personnalisation des offres : l'entreprise sait où le client répond le mieux aux annonces, à quelles annonces il répond, comment organiser ventes croisées et ventes additionnelles.

Exemple. Facebook stocke une énorme quantité de données utilisateur. Il garantit l'exactitude de la publicité ciblée. Tout le monde sur Facebook peut configurer les publicités qu'il souhaite voir et supprimer les sujets qui ne sont pas intéressants.

La science des données aide les spécialistes du marketing à segmenter le public en détail en fonction de dizaines de paramètres de manière ciblée. *Par exemple, proposer un produit lorsqu'il est pertinent. Si vous savez quand votre client manque d'un produit (nourriture pour animaux, produits chimiques ménagers, liquide de refroidissement pour voiture, etc.

Analytique

La science des données aide le marketing à obtenir des analyses en temps réel et à s'adapter rapidement à de nouvelles situations (elle modifie la stratégie). Elle accélère la planification des campagnes futures. Les prévisions basées sur les données permettront de savoir comment la tarification fonctionnera et quel prix choisir pour maintenir et augmenter les ventes.

Optimisation du budget

Des analyses précises et la prévisibilité du comportement des consommateurs permettent à l'entreprise d'économiser de l'argent. Les publicités sont bénéfiques pour le budget de l'entreprise lorsqu'elles sont diffusées à temps et sur la bonne plateforme. La science des données aide les spécialistes du marketing à comprendre quel contenu intéresse le public, de sorte qu'ils ne gaspillent pas leurs ressources en créant des contenus inutiles. Il existe toujours des données permettant de prévoir les campagnes futures et d'optimiser les campagnes actuelles.

Fidélisation et rétention des clients

Attirer un nouveau client coûte plus cher que de garder un client existant. La science des données montre quand le client commence à être moins actif ou cesse de communiquer avec l'entreprise. Lorsque l'entreprise connaît le cycle de vie du client, elle envoie des offres personnalisées ou du contenu utile à temps pour la fidélisation.

Conclusion

La science des données examine les données et répond aux questions commerciales et marketing pour tester des hypothèses, des idées et lancer de nouveaux produits et services.

Dans le monde des affaires, la science des données est un outil qui permet de prendre des décisions objectives plutôt que des actions intuitives ou des expériences subjectives. La science des données analyse les informations sur le public pour créer de nouveaux services et produits. Dans le domaine du marketing, la science des données permet d'optimiser les plateformes et les budgets, de personnaliser les offres. C'est un outil d'analyse.

Les scientifiques des données travaillent dans l'industrie, la logistique, la banque, les télécommunications et d'autres domaines où il est possible de collecter et d'analyser des données, puis de les appliquer à des fins commerciales.