Utilisez le Big Data (et le Small Data) pour comprendre vos clients.

Quelques conseils basés sur l'utilisation du Big Data et du Small Data pour comprendre vos clients :

•         Comprendre le Big Data :
  • Le Big Data se caractérise par son volume massif, sa vitesse rapide et sa variété de sources, nécessitant des méthodes de traitement innovantes.
  • Les trois « V » (Volume, Vitesse et Variété) définissent le Big Data, avec des ajouts tels que la Veracity (exactitude des données) et la Value (utilité des données).
•         Exploiter le potentiel du Big Data :
  • Exploitez les données provenant de transactions, clics, RFID, capteurs, données financières et appareils IoT pour comprendre les actions et comportements des clients.
•         Qu'est-ce que le Small Data :
  • Les Small Data proviennent de recherches primaires, combinant des informations qualitatives (groupes de discussion, enquêtes ethnographiques) et quantitatives.
  • Défini comme des données suffisamment petites pour être compréhensibles par l'homme, le Small Data est plus gérable en termes de volume et se concentre sur les attitudes, motivations et émotions.
•         Historique des Small Data :
  • Les Small Data existent depuis longtemps, de la pierre de Rosette aux premières enquêtes sociales du XIXe siècle, démontrant leur impact dans la compréhension humaine.
•         Puissance de l'équation Big Data + Small Data :
  • Le Big Data répond au « Quoi », en analysant les actions et comportements.
  • Le Small Data explore le « Pourquoi », en révélant les motivations et émotions derrière ces actions.
  • Combiner les deux offre une compréhension complète et approfondie du client.
•         Conseils pour une compréhension approfondie du client :
  • Utilisez le Big Data pour suivre les actions tangibles des clients.
  • Intégrez le Small Data pour comprendre les motivations et émotions sous-jacentes.
  • L'analyse conjointe du Big et du Small Data offre une image globale et précise de la vérité sur vos clients.

En fusionnant ces deux types de données, vous pouvez obtenir une compréhension holistique de vos clients, allant au-delà des actions visibles pour explorer les motivations et émotions qui guident leur comportement. Cela permet une prise de décision plus informée et une meilleure adaptation aux besoins réels de vos clients.