Les données big data ont toujours existé, mais leur valeur réelle pour les marques devient évidente à l’ère du numérique, en raison de la capacité de calcul accrue des ordinateurs. Bien que de nombreuses suggestions aient été faites et que des cadres aient été développés pour montrer aux marques comment elles peuvent réussir grâce à l’intelligence des applications du big data, un bon nombre d’entre elles traversent encore les difficultés liées au passage à une prise de décision basée sur les données.
L’incapacité des entreprises à utiliser les données trouve son origine dans des décennies de pratique de l’intuition pour prendre des décisions. Certaines entreprises n’ont pas non plus la capacité financière d’investir dans le big data, tandis que d’autres n’ont pas l’expertise nécessaire pour effectuer des analyses complexes. Les environnements professionnels chargés qui exigent que les décisions soient prises dans des délais serrés peuvent également considérer les données comme un obstacle inutile à l’action, ce qui les relègue au second plan lors de la prise de décision. La conséquence malheureuse de l’ignorance des données est une mauvaise performance du produit et l’effondrement éventuel d’une marque.
Qu’est-ce qui peut causer l’effondrement d’une marque ? Les marques qui ont ignoré les faits concrets et qui se sont effondrées.
Les big data sont importantes pour soutenir la prise de décision objective dans la plupart des industries, sinon toutes. En médecine, par exemple, poser un mauvais diagnostic ou prescrire un mauvais traitement, ont été à l’origine de nombreuses poursuites pour faute professionnelle. Le Dr Gidi Stein, cofondateur de MedAware, une entreprise spécialisée dans le big data, affirme que les erreurs de médicaments ne sont pas « inévitables », mais qu’elles peuvent être évitées grâce à des logiciels capables de détecter les erreurs de prescription avant qu’elles ne se produisent. Les hôpitaux qui utilisent le big data sont également connus pour donner un diagnostic plus précis.
Les grands géants de la vente au détail, de la technologie et du commerce, dont Dell, Kodak, blackberry, best buy, entre autres, doivent leur effondrement en partie à l’incapacité d’adapter leurs méthodes à l’ère numérique du big data. Au lieu d’utiliser des informations pour comprendre le comportement des clients, les dirigeants de ces marques ont pris leurs décisions en se basant sur des hypothèses et des décennies d’expertise dans leur domaine. Kodak, par exemple, n’a pas vu que le marché était prêt pour une technologie nouvelle et avancée. Ils ont supposé qu’il y aurait toujours de la place pour l’impression. Ils n’ont pas non plus vu qu’à travers leur marché cible était initialement les femmes, l’ère de l’appareil photo numérique signifiait l’inclusion d’autres groupes.
En 2001, Dell était au sommet de son succès en tant que plus grand fournisseur mondial de systèmes informatiques. Mais comme la préférence des consommateurs pour les appareils portables, y compris les ordinateurs portables, les tablettes et les smartphones a continué à croître par rapport à la préférence pour les PC, Dell ne s’est pas adapté assez vite et cela a nui aux résultats de l’entreprise. Blackberry est une autre entreprise qui a adopté une stratégie rigide pour desservir les marchés des entreprises, même si les données suggéraient que la plus grande opportunité se trouvait sur le marché des consommateurs. C’était manifestement la mauvaise décision puisque Blackberry, pionnier dans l’espace des smartphones, n’est plus qu’un simple bip dans les tableaux de parts de marché.
Comment le big data peut sauver votre marque
L’actif le plus important d’une entreprise est sa marque. Une marque forte est une indication de la reconnaissance de la marque par les clients, de leur confiance et de leur fidélité. Des entreprises comme Google, Amazon, eBay, Facebook et d’autres, utilisent le big data pour comprendre le comportement des consommateurs et prédire les futures tendances du marché, ce qui a entraîné la force de ces marques.
Amazon, par exemple, a vu que la pénétration d’Internet, exacerbée par la croissance des téléphones mobiles, a fait évoluer le comportement des consommateurs, qui sont passés des achats dans les magasins physiques aux achats en ligne. Amazon a immédiatement sauté sur l’occasion et a également investi dans des systèmes d’analyse capables de collecter de nombreuses données sur les visiteurs du site Web, facilitant ainsi le ciblage des clients potentiels avec des opportunités futures.
Toute marque peut connaître ce même succès, mais cela commence par l’utilisation du big data de la bonne manière. Le numéro de novembre 2015 du HBR suggère les points suivants comme des moyens judicieux d’utiliser le big data pour protéger votre marque :
- Ayez un mélange sain d’indicateurs de réussite à court et à long terme. Lorsque l’analytique n’est utilisée que pour des tactiques de récupération et de survie à court terme, cela peut interférer avec la vision à long terme d’une entreprise, qui consiste à construire une image de marque. Lorsque le capital de la marque s’érode, l’effondrement de toute une entreprise peut suivre très rapidement. Pour survivre, les marques doivent utiliser le big data pour atteindre un bon équilibre entre la recherche de revenus à court terme et la défense de l’image de marque à long terme.
- Utiliser les données pour comprendre les nouveaux marchés. Les données vous permettront de savoir qui est votre concurrent sur un marché. Votre marque peut être largement acceptée sur certains marchés, mais ce n’est pas forcément le cas sur tous les marchés que vous pénétrez.
- Utilisez le Big data pour mesurer les réactions des gens à l’activité marketing.
- Avant de signer une promotion des ventes – découvrez le site United Wardrobe – ou un programme de campagne, remettez en question son objectif et son alignement sur la vision de la marque.
- Investissez dans des programmes de marketing qui non seulement stimuleront une action immédiate mais mettront également l’accent sur la construction de la marque.
- Créez une structure organisationnelle qui permette aux équipes marketing et techniques/analytiques de collaborer et de prospérer ensemble.
