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Post-Bac
3

Le Big Data et les études de marché

Etude de marché

Définition

ressources d'information / meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.
Les Big Data sont des ressources d'information à haut volume, à haute vélocité et/ou de grande variété qui nécessitent de nouvelles formes de traitement pour permettre une meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.

Les 5V du Big Data

  • Volume : augmentation de la taille des données
  • Vélocité : augmentation de la vitesse des données
  • Variété : augmentation de la diversité des données
  • Véracité : validité et fiabilité des données
  • Valeur : utilité des données

Pourquoi le big data est essentiel ?

La typologie d'analyse de données

A retenir :

De plus en plus, en matière de recherche en marketing, les projets d’études de marché se concentrent sur un problème de marketing spécifique, par exemple : Comment segmenter les acheteurs chez Carrefour ? Comment construire un produit optimal en utilisant l’analyse conjointe ? Combien une entreprise devrait-elle facturer pour un produit avant que les ventes ne commencent à chuter ?

Une raison importante pour laquelle le Big Data ne remplacera pas l’étude de marché est son manque de spécificité lorsqu’il s’agit de répondre à ces objectifs étroits. Bien que l’on puisse avoir une idée générale de ce que dit une marque en utilisant l’analyse des sentiments sur des tweets ou des messages Facebook, ou en extrayant des données d’une immense base de données clients (et produire un rapport, en utilisant des techniques d’exploration de données). Il faut comprendre que les questions marketing les plus ciblées qui ne peuvent être résolues que par des méthodes ciblées telles que les enquêtes.

Ce type de recherche en marketing ne va pas disparaitre de sitôt. Malgré ses limites, nous suggérons que les deux aspects du Big Data peuvent améliorer la recherche marketing. L’analyse prédictive, en particulier dans les entreprises qui possèdent de grands entrepôts d’informations sur les clients, peut ajouter des informations aux données d’enquête pour ajouter une valeur de segmentation. 

En outre, les chercheurs peuvent utiliser l’exploration de données à partir de tels entrepôts pour créer des rapports personnalisés ou des segmentations. Les outils conventionnels d’exploration de données, tels que l’analyse de régression, ou les réseaux neuronaux, sont utilisés par l’analytique prédictif et l’étude de marché. L’analyse des sentiments, l’analyse de texte et la visualisation de données des réseaux sociaux sont des outils précieux pour ajouter de la texture à un rapport de l’étude de marché complet.

Nous voyons cela à certains égards comme un mélange de la relation qualitative/quantitative trouvée dans les études de marché. A bien des égards, cela est déjà accompli avec des discussions en ligne effectuées après un sondage quantitatif. Les tweets, les groupes Flickr et Facebook peuvent ajouter de précieuses informations à un projet de branding bien construit, mais ne peuvent pas le remplacer complètement. Pour conclure, les Big Data avec des techniques analytiques peuvent améliorer les études de marché. Ainsi, les Big Data et la recherche marketing représentent ensemble une formidable boite à outils pour ceux qui savent comment et quand exploiter pleinement leur potentiel.

Définitions

ressources d'information / meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.
Les Big Data sont des ressources d'information à haut volume, à haute vélocité et/ou de grande variété qui nécessitent de nouvelles formes de traitement pour permettre une meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.
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Le Big Data et les études de marché

Etude de marché

Définition

ressources d'information / meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.
Les Big Data sont des ressources d'information à haut volume, à haute vélocité et/ou de grande variété qui nécessitent de nouvelles formes de traitement pour permettre une meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.

Les 5V du Big Data

  • Volume : augmentation de la taille des données
  • Vélocité : augmentation de la vitesse des données
  • Variété : augmentation de la diversité des données
  • Véracité : validité et fiabilité des données
  • Valeur : utilité des données

Pourquoi le big data est essentiel ?

La typologie d'analyse de données

A retenir :

De plus en plus, en matière de recherche en marketing, les projets d’études de marché se concentrent sur un problème de marketing spécifique, par exemple : Comment segmenter les acheteurs chez Carrefour ? Comment construire un produit optimal en utilisant l’analyse conjointe ? Combien une entreprise devrait-elle facturer pour un produit avant que les ventes ne commencent à chuter ?

Une raison importante pour laquelle le Big Data ne remplacera pas l’étude de marché est son manque de spécificité lorsqu’il s’agit de répondre à ces objectifs étroits. Bien que l’on puisse avoir une idée générale de ce que dit une marque en utilisant l’analyse des sentiments sur des tweets ou des messages Facebook, ou en extrayant des données d’une immense base de données clients (et produire un rapport, en utilisant des techniques d’exploration de données). Il faut comprendre que les questions marketing les plus ciblées qui ne peuvent être résolues que par des méthodes ciblées telles que les enquêtes.

Ce type de recherche en marketing ne va pas disparaitre de sitôt. Malgré ses limites, nous suggérons que les deux aspects du Big Data peuvent améliorer la recherche marketing. L’analyse prédictive, en particulier dans les entreprises qui possèdent de grands entrepôts d’informations sur les clients, peut ajouter des informations aux données d’enquête pour ajouter une valeur de segmentation. 

En outre, les chercheurs peuvent utiliser l’exploration de données à partir de tels entrepôts pour créer des rapports personnalisés ou des segmentations. Les outils conventionnels d’exploration de données, tels que l’analyse de régression, ou les réseaux neuronaux, sont utilisés par l’analytique prédictif et l’étude de marché. L’analyse des sentiments, l’analyse de texte et la visualisation de données des réseaux sociaux sont des outils précieux pour ajouter de la texture à un rapport de l’étude de marché complet.

Nous voyons cela à certains égards comme un mélange de la relation qualitative/quantitative trouvée dans les études de marché. A bien des égards, cela est déjà accompli avec des discussions en ligne effectuées après un sondage quantitatif. Les tweets, les groupes Flickr et Facebook peuvent ajouter de précieuses informations à un projet de branding bien construit, mais ne peuvent pas le remplacer complètement. Pour conclure, les Big Data avec des techniques analytiques peuvent améliorer les études de marché. Ainsi, les Big Data et la recherche marketing représentent ensemble une formidable boite à outils pour ceux qui savent comment et quand exploiter pleinement leur potentiel.

Définitions

ressources d'information / meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.
Les Big Data sont des ressources d'information à haut volume, à haute vélocité et/ou de grande variété qui nécessitent de nouvelles formes de traitement pour permettre une meilleure prise de décision, une découverte et une optimisation des processus.