grand-dataAt le temps de l’entreprise 3.0, les solutions de gros volumes de données grâce à l’automatisation des échanges de données sont un excellent moyen de connaître précisément les goûts, les besoins, les comportements et la satisfaction du client avec un produit ou face à un service.

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grille de lecture créé en 2001 par des modèles Doug Laney Gartner ce paradigme en tant que données 3V Big. 3V représentent un problème (commerce plus massive), la variété (plusieurs types de contenu) et Vee locité (collecte et le traitement en temps réel).

La micro-segmentation du marché conduit à un à un paradigme de marketing pour « construire une relation avec un consommateur et trouver les bons produits pour le consommateur. »

collecte et le suivi en ligne des données

Je vous ai dit dans mon précédent article de mauvais buzz et leurs effets néfastes sur l’image de marque d’une entreprise. Les données Big peuvent être utilisés pour réduire le risque de mauvais buzz et certaines entreprises ont compris! À partir des données recueillies auprès de leurs clients, ils optimisent leurs services et de personnaliser leurs relations clients, en réduisant considérablement le risque d’insatisfaction généralisée qui pourrait nuire à la réputation de l’entreprise.

Gestion CRM (gestion de la relation) de données Big sera, par conséquent, utiliser la richesse de l’ information qui représente le commerce via Twitter, Facebook, Google+ et tous les réseaux sociaux. Cette micro-segmentation va connaître le sentiment de clients face à un produit ou service et anticiper leurs besoins afin de répondre de façon personnalisée et individualisée.

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L’analyse des données variées et de suivre les tendances permettent d’avoir des clients de manière détaillée et personnelle. Cette explosion de données est une mine d’or pour les marques et les entreprises et de proposer des produits et services qui répondent aux attentes de leurs perspectives. Dans cette logique, les données Big améliore la satisfaction des utilisateurs par le biais d’une approche cognitive de la relation client.

Afin de mieux gérer la réputation en ligne d’une entreprise et accroître la notoriété et la visibilité d’une marque afin d’augmenter sa base de clients, il est essentiel d’interagir par les parties prenantes crowdsourcing. Pour cela, rien, comme la mise en place d’ une stratégie de marketing entrant afin de mieux identifier les besoins des utilisateurs et de transformer le client satisfait visiteur de fidélité … l’objectif principal d’une entreprise ou une marque est d’augmenter son taux de conversion et de transformer les visiteurs en clients.

stratégie de marketing micro-segmentation

grand-data-socialePour anticiper les besoins et les actions des clients, il ne peut plus se contenter d’une approche de segmentation classique B2C (CSP, géographie, …). Nous devons maintenant construire sur une segmentation fine après une vision holistique de l’individu.

D’un point de vue marketing, les données Big permet la génération de prospects (en français « détection des pistes ») pour détecter les signaux d’intérêt des clients potentiellement intéressés par les produits ou services d’une entreprise enregistrée ou une. L’identification en temps réel des prospects et des canaux de vente permet un ajustement de l’offre de l’entreprise aux besoins de ses clients. Ainsi, il est possible de prédire les attentes des clients et répondre à rencontrer et stimuler les ventes.

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Constatant que tous les clients ont des attentes différentes en même temps, il est possible grâce à de grandes données pour traiter un produit ou d’un service à chaque individu et d’améliorer l’impact de ses campagnes publicitaires à travers la micro-segmentation. Renforcer le marketing et les activités de vente ciblant observeront le client dans sa valeur globale en adoptant une stratégie d’analyse sémantique et des attitudes.

Les données pour optimiser l’expérience client

L’optimisation de l’expérience client peut construire une relation avec elle à long terme, mais aussi d’ augmenter la valeur de l’entreprise ou de la marque , par l’ amélioration de sa position concurrentielle. S’appuyant sur les connaissances des clients de communiquer de façon plus appropriée et un gain de compétitivité est le défi qui lie toutes les entreprises qui souhaitent optimiser l’expérience client grâce à des données Big.

BigData

Anticipant les plaintes de mécontentement et des clients et assurer la transparence et le dialogue au maximum lors de situations de crise, les données Big peuvent augmenter les performances de la relation client et ainsi mieux satisfaire et conserver!

Les clients aiment être la porte de l’ attention, mais chaque individu est unique et, par conséquent, a des attentes spécifiques en fonction de leur identité, l’ âge, les goûts … En comparant les données recueillies auprès de leurs clients, les entreprises peuvent désormais offrir une publicité personnalisée (comme le fait Facebook en utilisant ces données indiquées dans les statuts de ses utilisateurs) , mais aussi d’ affiner et de personnaliser le contenu offert aux perspectives sur leurs sites Web.

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En optimisant l’expérience utilisateur, les données Big permet la vision globalisante de l’individu dans sa relation avec l’entreprise en identifiant les comportements et les attitudes à travers ses interactions avec les partenaires et les intermédiaires et en leur offrant des produits et des services sur mesure.

Vous comprendrez les données Big a le vent en poupe et toute entreprise souhaitant augmenter les ventes et d’améliorer l’expérience client verra un réel intérêt que peut être bénéfique à la fois en termes de compétitivité sur la gestion et l’anticipation de son e-réputation.

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