Big Data et Marketingdes études à l'action
Christophe @Benavent
Pr at Université Paris Ouest – http://benavent.fr
The internet Stratification
● 1990 : Data-based Marketing● 1995 : The encyclopedic Web● 2000 : e-commerce blossom and CRM● 2005 : Social Media turn and Network analysis● 2010 : Apps and Mobile : ● 2015 : Big data and IOT : machine learning
surge
1850 : Navier-stokes
WAVEWATCH III™ (Tolman 1997, 1999a, 2009) Based on of the model WAVEWATCH, as developed at Delft University of Technology (Tolman 1989, 1991a)
A world of data
BIG DATA
OPEN DATA
SELF DATASMALL DATA
Device DATA
API
DEVICE
TEXT DATA
WEB
Camera
GIT HUB
rVISUAL DATA
TAL
Dashboard ERP DATA
Network DATA
Le problème de la qualité Le problème clé des biais de sélection.
– L'exemple des avis de consommateurs
Le mensonge et la dissimulation
– Les réseaux sociaux
Censure, troncature et interruption
– Le problème des séries chronologiques
– Le traitement des cohortes
=> Les données brutes ça n'existe pas !
Politics of algorihm
Une seule fois Occasionellement Plutôt fréquemment Très souvent-1,5
-1,0
-,5
,0
,5
1,0
1,5
,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
50,0
Motivation par fréquence de publication
Proportion
Egoisme
Vengeance vs encouragement
Espérance de Réciprocité
Alternative à une autre solution
A l'issue d'un de vos voyage avez-vous publié un commentaire en ligne?
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Les algorithmes n'apprennent pas des données mais des catégories que leurs fournissent les superviseurs : espérons qu'ils ne soient pas fous
Nudging
● Default (pre-filled formulas) → autocompletion
● Simplification → contextualisation
● Use of social norms → building Norms
● Increase in ease and convenience ...
● Disclosure (component of a price)... → price modeling
● Warning and graphics → notification
● Precommitment strategies
● Reminder
● Elicit intention
● Feed back → 100% #IOT
●
Need Recognition
Information search
Evaluation
Decision
Purchase
Post Purchase reaction
Consumer Experience
Relationship : Commitment, Trust and self efficacy
Environment : Cultural and material condition
48% search on mobile several time aday
82% Use their phone is the street
40% have madesome consumer reviews
45% use comparaison engine
Relationship, interactions et privacy
Brand Relationship(Trust and Commitment)
Touch Points(Customer Experience
Management)
Sociale Prsence
Légitimacy
Satisfaction
Appropriation
Data
Personnalization
La spécificité de l'information et l'abondance des données
Opinion BB Interactions Experience Volume des données
Faible : → Information structurelle
(connaissance)
Degré de Spécificité
De l'exploitation de l'information
Forte : → Information
Factuelle(intelligence)
Etudes & recherche
Panels et baromètres
CRM
Big data