comment passer des big data aux smart data ?
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Club Big Data, smart du 28 Mars 2014TRANSCRIPT
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Club Big Data, Smart Data
La Poste
28 mars 2014
Comment passer des Big Data aux Smart Data ?
Partenaire :
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L’équipe d’animation du Club Big Data / Smart Data (Ex Club Marketing Direct)
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 2
Vincent Fournout
Président de Message Business
www.message-business.com
Application Email Marketing
Christophe Cousin
Président de Camp de Bases
www.campdebases.com/
Conseil et solutions techniques Big Data Marketing
En partenariat avec
Bienvenue !
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Pour twitter en live
#adetemclubs
28/03/2014 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 3
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Le Club MD devient le club Big Data / Smart Data
• Big et surtout Smart
– Quels bénéfices pour le consommateurs ?
– Quels bénéfices pour le marketers ?
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 4
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Objectifs du club Big Data / Smart Data
• Lieu de partage sur les bonnes pratiques
– Gestion intelligente de la données
– Exploitation efficace des canaux
• Lieu de réflexion sur les enjeux
– Organisation des équipes marketing
– Impact sociétal
• Lieu de veille sur les innovations
– Stratégique, technologique, opérationnelle.
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 5
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Agenda des prochains clubs
• Comment passer des Big Data aux Smart Data
• Cahier de tendances Big Data
• Données personnelles : législation, théorie, pratiques.
• CRM, Big Data et Web analytic
• Emailing 2014
• B to B et data marketing
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 6
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Les intervenants & déroulé
du club
• Introduction
• Le sourcing : comment utiliser les ressources de
l’Open Data avec Data Publica
• L’analyse des données : les nouvelles techniques de
datamining avec Quinten
• L’utilisation des données : comment rajouter une
intelligence métier avec LSF Interactive
• La visualisation des résultats : quelles sont les
nouveaux formats de datavizualisation avec Camp de
Bases
• Questions & réponses
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Introduction
Christophe Cousin
Camp de Bases
twitter.com/chcousin
28/03/2014 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 8
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Camp de Bases
10/09/10 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 9
Data base marketing
Data management
CONSEIL MÉTIER
Stratégie et organisation
Accompagnement dans la mise
en œuvre
Une prise en compte de toutes les dimensions de la data : marketing, technique, organisation, juridique...
UTILISATION DES DONNÉES
SOLUTION TECHNIQUE
Gestion de campagnes
Quintessence, une DMP (Data Management Platform) pensée par, et pour des marketeurs pour vos données multicanal.
Une équipe expérimentée pour exploiter vos données au quotidien.
Notre mission : vous permettre d'exploiter les (Big) Data Marketing
Datamining Moteur de
recommandations
Data quality
Sourcing
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Avant première : les 5S des Smart Data!
10/09/10 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 10
A télécharger ici
: http://datamanageme
nt-le-
blog.com/category/inf
ographies-cdb/
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Avant première : les 5S des Smart Data!
10/09/10 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 11
Stratégie
Sourcer
Sélectionner
Signifier
Symboliser
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Sourcing : comment
utiliser les
ressources de
l’open data
François Bancilhon
Data Publica
twitter.com/fbancilhon
28/03/2014 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 12
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Sources
Web
Editeurs
Données Internes
Open Data
Réseaux Sociaux
Crawl Scraping ETL, etc.
Text Mining Formatage
Enrichissement, etc.
Livraison Visualisation
Data Publica Sur
mesure Sur
étagère
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Extraction
manuelle de
données
Extraction
automatique et
actualisée de données
Production
de rapport Rapport sur
mesure
Visualisation
Générique
Data
Publica
Tableaux de bord des territoires
Processus
manuel
Mise à jour
automatisée
Votre
rapport
Autres Sources Sources Processus
industriel
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Tableau de bord de l’emploi
• INSEE
• Pole emploi
• Banque de France
• Geonames
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Tableau de bord des communes
• INSEE
• Développement Durable
• Banque de France
• Eurostat
• Statistiques base
« Marchés » (800 sources
différentes)
• Geonames
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Objectifs marketing & vente B2B
• comprendre son marché
• scorer des prospects existants
• identifier de nouveaux prospects
• suivre des prospects et des clients
• identifier fournisseurs, concurrents et
partenaires
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Données sociétés
Analyse et
classificatio
n
Sites
Web des
sociétés
Réseaux
sociaux
Identificate
ur de site
Web
Média
Données
officielles
sociétés
Extracte
ur de
données
entrepris
es
Détection
de
signaux
faibles
Moteur de
recerche
Architecture
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C-Radar - Cartographie
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C-Radar - Recherche
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C-Radar - Recherche
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C-Radar - Signaux
![Page 23: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/23.jpg)
L’analyse des
données : les
nouvelles techniques
de datamining
Guillaume Bourdon
Quinten
28/03/2014 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 23
![Page 24: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/24.jpg)
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 24
3 pôles d’expertises : Conseil - R&D – BI
25 Data Scientists ORGANISATION
Croissance moyenne de CA de +40%
+80% du CA réinvesti en R&D
Depuis 2008, plus de 100 missions et +25 clients
CHIFFRES CLÉS
Reconnue par le Ministère de la Recherche comme Entreprise Innovante et soutenue par la Banque Publique d’Investissement (BPI France)
Membre actif des pôles de compétitivité Cosmétic Valley et MEDICEN
INNOVATION
UNE SOCIÉTÉ INDÉPENDANTE DE CONSEIL EN VALORISATION STRATÉGIQUE DE DONNÉES
![Page 25: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/25.jpg)
Le smart data : un parti pris assumé par quinten
• Rompre avec la culture de la moyenne et des segments
• Décrire simplement les faits avec les données disponibles
• Sans a priori – sans pré-découpage – sans hiérarchisation
• En réalisant une analyse combinatoire exhaustive
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 25
A l’aide d’un Algorithme d’Intelligence Artificielle,
le Q-finder®, développé par les équipes R&D quinten
![Page 26: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/26.jpg)
Comment faire du Smart data à partir des
données brutes issues d’une étude d’image ?
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 26
Innovation méthodologique quinten
![Page 27: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/27.jpg)
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 27
507 femmes Profil 1 18 % Fan
530 femmes profil 2 20% Fan
808 femmes Profil 3 23% Fan
Analyse classique “non supervisée”: Le clustering
( Clustering ) (ACP, K-Means ...)
27
Y a t-il différents profils de Fan dans cette base de données ?
Est ce que ces profils montrent des differences au regard de leur attachement à la marque Y ?
Database : 2000 femmes / 120 variables
Femme Fan
de la marque Y Femme Fan
de la marque Y
20% des femmes sont Fan de la marque Y
ADP - 24 Mars 2014
![Page 28: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/28.jpg)
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 28
Analyse “supervisée’’ : le Q-Finder Identification et qualification de profils stratégiques que les outils conventionnels ne peuvent pas détecter
• Résultats vérifiables, lisibles et opérationnels
• Optimalité et exhaustivité des recommandations garantie
Femme non Fan
de la marque Y
Femme Fan
de la marque Y
20% des femmes sont fan de la marque Y
Q-Finder +
Méthodologie Quinten
ADP - 24 Mars 2014 28
Quels sont les profils des Fan ?
Qu’est ce qui les caractérise ?
Comment augmenter leur nombre ?
Habite en centre ville
Âge entre 28 et 35 ans
Vivant en couple
470 femmes 35% Fan
210 femmes 70% Fan
Age > 50 ans
Salaire annuel > 50 000€
Satut : célibataire
320 femmes 42% Fan
Age < 40 ans
Budget vêtement > 1000€/an
Vont > 1fois/mois en parfumerie
Database : 2000 femmes / 120 variables
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PAS OU PEU D’INFLUENCE GLOBALE
DES 3 FACTEURS INDIVIDUELLEMENT
Autre exemple de bénéfice Q-finder®
ACTION : CIBLER EN PRIORITÉ LES CLIENTS RÉPONDANT À CE PROFIL PAR LA CMD VALENTINA
44% 44%
Augmentation Diminution
Taille base :
4204 clients
(100%)
Effet de la campagne VALENTINA
sur le chiffre d’affaire :
11% 79%
Taille règle :
1463 clients
(34,8%)
SEXE : HOMME
69%
Taille règle :
999 clients
(23,8%)
NOMBRE D’ENFANT ≥ 2
14%
74%
Taille règle :
942 clients
(15,4%)
PANIER MOYEN ANNUEL ≤ 58,6€
15%
POURTANT, Q-FINDER A DÉTECTÉ L’INFLUENCE
COMBINÉE DE CES 3 FACTEURS
100% en augmentation
Taille règle :
654 clients
(15,6%)
Les clients ayant l’ensemble des caractéristiques:
Augmentent 2.3 fois plus le chiffre d’affaire.
SEXE : HOMME
NOMBRE D’ENFANT ≥ 2
PANIER MOYEN ANNUEL ≤ 58,6€
Présentation commerciale 2014 29
Détection de facteurs d’influence invisibles par les méthodes
classiques
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Top 5 mondial de la cosmétique
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 30
Optimiser le programme de fidélité des
clientes et augmenter significativement le
panier moyen
NOTRE MISSION
NOTRE DÉMARCHE
RÉSULTATS
Augmentation de 40% du panier moyen sur les profils identifiés
Taux de retour des campagnes de 32% sur les cibles optimisées
Gains de 1,8M€ la première année
Segmentation des clients en 5 profils
Identification des profils les plus sensibles aux campagnes MD
Pour chaque campagne MD, chiffrage du ROI attendu par cible recommandée
Mesure des gains réalisés
MARKETING & COMMERCIAL
![Page 31: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/31.jpg)
L’utilisation des
données : comment
rajouter une
intelligence métier
Antoine Ruff
LSF Interactive
28/03/2014 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 31
![Page 32: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/32.jpg)
Présentation de LSFinteractive
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 32
Un groupe franco-américain indépendant
Créé en 1999 dans la Silicon Valley par Daniel LAURY
Revente de l’activité LuckySurf en 2008
Un développement accéléré en 2012 aux USA par les rachats de Geary 15miles et
Meltwater
4e agence américaine en PPC/SEA
Le groupe Geary LSF aujourd’hui : plus de 250 collaborateurs dans le monde
(San Francisco, San Diego, Philadelphie, St Louis, Chicago / Paris)
LSFinteractive France
Créée en 2000
80 personnes
7,2 M de Marge Brute en 2012
![Page 33: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/33.jpg)
Une approche bi-polaire
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 33
Stratégie digitale Notoriété, visibilité, trafic, acquisition, conversion, fidélisation
Métiers Conseil & Pilotage Stratégique
Référencement naturel
Référencement payant
Display Branding
Display performance / Ad-exchange
E-mailing, jeux-concours
Collecte naturelle d'opt-in
Réseaux sociaux
Mobile
e-CRM
Web Analytics
Marchés
Médias
Luxe - Beauté
e-Tourisme
Industrie
Distribution
Banques - Assurances
Grande consommation
![Page 34: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/34.jpg)
L’exploitation des big datas dans le tourisme
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 34
La démarche exploratoire
1. Identifiez toutes les sources de données
2. Sélectionnez celles qui ont de la valeur
3. Définissez les scénarios pour exploiter au mieux ces données
4. Créez vos tableaux de bord et définissez vos KPI
La démarche pragmatique
4. Identifiez où vous pouvez les récupérer
3. Listez les données dont vous allez avoir besoin
2. Imaginez vos scénarios sans vous brider, en étant disruptif
1. Définissez vos KPI et vos tableaux de bord idéaux
Deux démarches possibles :
![Page 35: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/35.jpg)
La méthode pragmatique appliquée au tourisme
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 35
4. Identifiez où vous pouvez les récupérer
3. Listez les données dont vous allez avoir besoin
2. Imaginez vos scénarios sans vous brider, en étant disruptif
1. Définissez vos KPI et vos tableaux de bord
idéaux
Cela permet de vous poser la bonne question - « Pourquoi
faites-vous ça ? » - et de suivre dans le temps le résultat de
vos actions.
Structurez votre réflexion autour de deux axes :
- La mesure du business (ROI)
- Transformer X% de prospects en clients
- Réduire le délai de réachat de X jours
- Augmenter le nombre de commandes par client de X%
- Augmenter le panier moyen de X%
- La mesure de la satisfaction client (ROE)
- Augmenter le taux d’ouverture de X points
- Augmenter le temps de lecture des e-mails de X%
- Augmenter le taux de clic de X points
- Augmenter la durée de vie dans le programme de X jours
![Page 36: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/36.jpg)
La méthode pragmatique appliquée au tourisme
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 36
4. Identifiez où vous pouvez les récupérer
3. Listez les données dont vous allez avoir besoin
2. Imaginez vos scénarios sans vous brider, en étant disruptif
1. Définissez vos KPI et vos tableaux de bord
idéaux
Laissez libre cours à votre imagination : avec la big data
quasiment rien n’est impossible !
Voila le scénario que nous allons étudier :
SCÉNARIO TEST
Je souhaite pousser à mes inscrits des e-mails personnalisés selon leur localisation. Les offres relayées dans cet e-mail porteront sur des WE (court séjour) dans
des destinations où il fera beau et où il se passera des évènements exceptionnels, deux arguments susceptibles
de favoriser la conversion.
![Page 37: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/37.jpg)
La méthode pragmatique appliquée au tourisme
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 37
4. Identifiez où vous pouvez les récupérer
3. Listez les données dont vous allez avoir besoin
2. Imaginez vos scénarios sans vous brider, en étant disruptif
1. Définissez vos KPI et vos tableaux de bord
idéaux
De quelles données vais-je avoir besoin pour mettre en place
ce scénario ?
Identification de l’aéroport
de départ
Météo selon la destination
Activités selon
la destination
Identification de l’offre adéquate dans votre catalogue
Identification de la gare de départ
Personnalisa-tion selon le profil
![Page 38: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/38.jpg)
La méthode pragmatique appliquée au tourisme
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 38
4. Identifiez où vous pouvez les récupérer
3. Listez les données dont vous allez avoir besoin
2. Imaginez vos scénarios sans vous brider, en étant disruptif
1. Définissez vos KPI et vos tableaux de bord
idéaux
Le moment est venu de faire l’inventaire de vos données.
Pour récupérer les données dont vous ne disposez pas, il existe trois méthodes principales :
- La méthode déductive : vous déduisez une nouvelle information à partir d’une information dont vous disposez déjà
- La méthode probabiliste : vous supposez une information à partir de résultats statistiques
- La méthode par rapprochement : vous récupérez une information dans une autre table grâce à une clé d’identification commune
Nous supposerons que nous ne disposons à ce stade que de l’e-mail de l’inscrit.
![Page 39: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/39.jpg)
Etape 1 : Déterminer le profil de l’inscrit
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 39
Le point de départ : [email protected]
Méthode par rapprochement
Vous retrouvez dans vos systèmes d’information cette même adresse e-mail avec les données suivantes : Civilité : M. Prénom : Antoine Nom : RUFF Code postal : 86000
Méthode déductive
Vous analysez l’e-mail pour en extraire : Prénom : Antoine Nom : RUFF Une fois le prénom connu, vous lui affectez une civilité : Civilité : M. Vous exploitez l’IP de connexion / d’ouverture pour lui affecter un code postal : Code postal : 86300
Etape suivante : L’affectation de la gare / aéroport de départ
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Etape 2 : Lui affecter sa gare / son aéroport
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 40
A partir du code postal de l’inscrit, nous
arrivons à identifier de manière probabiliste :
- son aéroport de départ
- sa gare de départ
Nous allons maintenant pouvoir étudier les
destinations desservies par ces deux points
de départ.
Le point de départ : Code postal
Etape suivante : L’identification de toutes les destinations potentielles
![Page 41: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/41.jpg)
Etape 3 : Lister les possibilités
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 41
En exploitant les tables de références du réseau ferré et aérien, nous obtenons :
2 destinations desservies en avion :
- Ajaccio
- Barcelone
3 destinations desservies en train :
- Bordeaux
- Tarbes
- Bayonne
Le point de départ : La gare / l’aéroport de départ
Etape suivante : L’identification des offres disponibles sur ces destinations
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Etape 4 : Vérifier que les offres sont bien disponibles
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 42
Le point de départ : Les destinations
Etape suivante : L’identification de la météo du prochain WE sur les destinations disposant d’une offre
Ajaccio
Barcelone
Bordeaux
Tarbes
Bayonne
Samedi Dimanche En appelant votre catalogue
produit, nous voyons que toutes
les destinations disposent d’une
offre de transport et d’héberge-
ment, à l’exception de Bordeaux
qui sera donc exclue des offres
proposées.
![Page 43: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/43.jpg)
Etape 5 : S’assurer que la météo sera au RDV
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 43
Le point de départ : Les destinations disposant d’une offre
Etape suivante : L’identification des activités dans les destinations ensoleillées
Ajaccio
Barcelone
Tarbes
Bayonne
Samedi Dimanche En exploitant une API météo,
nous voyons que Barcelone et
Bayonne sont les deux
destinations à privilégier en
termes d’ensoleillement.
![Page 44: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/44.jpg)
Etape 6 : Identifiez des raisons supplémentaires
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 44
Le point de départ : Les destinations ensoleillées
Etape suivante : L’envoi d’un e-mail one to one à tous ceux qui remplissent ces conditions, quelques jours avant le WE
Barcelone
Bayonne
Evènement du WE En exploitant une API partenaire,
nous récupérons la liste des
évènements ayant lieu ce WE sur
ces deux destinations ensoleillées.
L'affiche mêle le meilleur de la
pop, du rock et des sons
electro, toujours sous un
regard indépendant... Avec en
tête d’affiche ARCADE FIRE
et PIXIES ! Mélange savant de culture, de
tradition, de passion, d'art et
de sport, la tauromachie fait
partie de l'histoire et du
patrimoine de Bayonne et du
Pays basque.
![Page 45: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/45.jpg)
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 45
Les bon plans voyage
Sautez dans le train à destination de BAYONNE !
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M. RUFF, laissez vous tenter par un WE au soleil ! Nous
avons sélectionné pour vous les meilleures offres au départ de POITIERS, il ne vous reste plus qu’à faire votre valise !
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sport, la tauromachie fait partie de
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indépendant... Avec en tête
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°C
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Et voila comment à partir d’un simple
e-mail – brut – nous avons mis en place
cette newsletter ultra personnalisée grâce
à la bonne exploitation de la data.
En plus de générer du business, cet e-mail
sera perçu par l’inscrit comme un e-mail
serviciel.
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additionnel sans aucun coût (hormis celui
du routage).
![Page 46: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/46.jpg)
Non, ce n’est pas un fantasme !
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 46
Des informations
personnalisées
selon votre réservation
La météo
durant le séjour
Les activités
à faire sur place
Une version
en responsive design
pour la lecture sur
les mobiles
Un bloc dynamique
selon votre statut client
![Page 47: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/47.jpg)
La Datavizualisation :
les nouvelles
représentations
Nadia Belnet
Camp de Bases
28/03/2014 Le premier réseau des Professionnels du Marketing 47
![Page 48: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/48.jpg)
Dataviz : Une définition
La datavisualisation est la science/l’art de
représenter des données de façon visuelle
afin de les rendre plus lisibles et compréhensibles
Thématique 48
![Page 49: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/49.jpg)
Data Visualisation : Autre définition
"Un schéma vaut mieux qu'un long discours"
Mois CA Services CA Produits CA Divers
Janvier 460 240 95
Février 529 247 39
Mars 608 294 274
Avril 669 335 303
Mai 736 396 151
Juin 681 278 60
Juillet 576 408 376
Août 766 485 284
Septembre 827 558 115
Octobre 835 630 187
Novembre 969 719 223
Décembre 1085 769 216
0
400
800
1 200
CA Total
CA Services
CA Produits
CA Divers
![Page 50: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/50.jpg)
Un peu d'histoire
50 Source : http://en.wikipedia.org/wiki/File:Minard.png
![Page 51: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/51.jpg)
Les cartes
Représenter des données
géographiques
51
![Page 52: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/52.jpg)
Revenu fiscal des ménages, INSEE
Source : http://coulmont.com/blog/2011/12/11/ah-36-000-communes/
![Page 53: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/53.jpg)
Où courent les gens à Paris ?
Source : http://www.slate.fr/life/83217/ou-courent-gens-villes-cartes
![Page 54: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/54.jpg)
Carte des vents aux USA, National Digital Forecast Database
Source : http://coulmont.com/blog/2011/12/11/ah-36-000-communes/
![Page 55: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/55.jpg)
Source : http://www.lemonde.fr/municipales/visuel/2014/03/10/paris-comprendre-les-enjeux-electoraux_4379954_1828682.html
![Page 56: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/56.jpg)
Rséeaux & Noeuds
Représenter des connections
56
![Page 57: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/57.jpg)
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![Page 58: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/58.jpg)
Schéma des connections sous LinkedIn
Source :
![Page 59: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/59.jpg)
Mouvements mondiaux d'argent (envoyés par les migrants vers leur pays d'origine
Source : http://www.torre.nl/remittances/#menu
![Page 60: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/60.jpg)
Analyse des retards TGV, SNCF
Source : http://blog.censio.fr/bi/microstrategy-bi/widget-visualisation-
reseau-microstrategy/
![Page 61: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/61.jpg)
Pa rallel / Bump Chart
Comparer des attributs
61
![Page 62: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/62.jpg)
Infant death rate, New York Times
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![Page 63: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/63.jpg)
Exemple de BumpChart
Source : http://coulmont.com/blog/2011/12/11/ah-36-000-
communes/
![Page 64: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/64.jpg)
Sankey
Représenter des flux
64
![Page 65: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/65.jpg)
Qui paie quoi ? Transferts fiscaux de l'état Belge
Source :http://www.datavisualization.fr/blog/data-journalism/page/2/
![Page 66: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/66.jpg)
Exemple de Sankey
Source : http://fineo.densitydesign.org/custom/
![Page 67: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/67.jpg)
Traffic d'un site web, Google Analytics
Source : http://www.impactvisuel.net/2014/02/06/dataviz-visualiser-les-flux-de-traffic-sur-vos-sites-webs.html
![Page 68: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/68.jpg)
Sunburst & Dendogram
Représenter des répartitions /
compositions
68
![Page 69: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/69.jpg)
Navigation au sein d'un site web
Source : http://bl.ocks.org/kerryrodden/raw/7090426/
![Page 70: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/70.jpg)
Source : Source : http://www.hqlo.com/content/2/1/35/figure/F1?highres=y
Health and Quality of Life Outcomes, HQLO
![Page 71: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/71.jpg)
Source :http://www.marketwatch.com/tools/stockresearch/marketmap
Market Watch, Wall Street Journal
![Page 72: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/72.jpg)
Heatmap / Candlesticks
Représenter des données
sur une longue période
72
![Page 73: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/73.jpg)
Source : http://www.zerohedge.com/news/2013-07-
01/five-years-global-pmi-data-one-heatmap
Manufacturing heatmap, JPMorgan
![Page 74: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/74.jpg)
Forex trading, DailyFX
Source : http://www.dailyfx.com/forex/education/trading_tips/post_of_the_day/2010-05-12-2332-The_Hammer_Candlestick.html
![Page 75: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/75.jpg)
Wordcloud
Représenter des données textuelles
75
![Page 76: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/76.jpg)
App Store reviews
Source :http://blog.appfigures.com/data-bits-app-reviews-are-warmer-and-fuzzier-than-you-may-think/
![Page 77: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/77.jpg)
BulletChart
Replacer les données
dans leur contexte
77
![Page 78: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/78.jpg)
Exemple de Bullet Chart
Source : http://data-analytics.github.io/Bullet/
![Page 79: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/79.jpg)
Cascade
Expliquer
79
![Page 80: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/80.jpg)
Source : http://www.impactvisuel.net/2013/10/17/rendre-visible-les-cycles-economiques.html
![Page 81: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/81.jpg)
Source : http://www.waterfall-chart.com/FAQEN.html
Exemple de Waterfall Chart
![Page 82: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/82.jpg)
Source : http://www.waterfall-chart.com/FAQEN.html
Exemple de Waterfall Chart
![Page 83: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/83.jpg)
En conclusion
• La datavisualisation est au service des données afin :
– De permettre de visualiser un ensemble très conséquent
de données
– De comprendre des relations, des connections, des
corrélations
– D'appréhender la complexité des données et de
visualiser simultanément plusieurs axes d'analyse
– D'expliquer, de présenter… de communiquer !
83
![Page 84: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/84.jpg)
Ressources
• Outils utilisables pour les Marketeurs :
– ManyEyes : www.manyeyes.com
– Sparklines for Excel : http://sparklines-excel.blogspot.fr
– RAW : http://app.raw.densitydesign.org/#/
– Infogram: http://infogr.am
• Les librairies d'exemples :
– Datavisualisation Catalogue : www.datavizcatalogue.com
– Outils ExpoViz : http://outils.expoviz.fr
• Les dataviz présentées :
– http://www.scoop.it/t/marketing-dataviz
84
![Page 85: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/85.jpg)
Le Club Big Data / Smart Data
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 85
Vincent Fournout
Président de Message Business
www.message-business.com
Application Email Marketing
Christophe Cousin
Président de Camp de Bases
www.campdebases.com/
Conseil et solutions techniques Big Data Marketing
En partenariat avec
C'est le moment des questions !
![Page 86: Comment passer des Big Data aux Smart Data ?](https://reader034.vdocument.in/reader034/viewer/2022042623/547ec157b379593f2b8b5571/html5/thumbnails/86.jpg)
Le Club Big Data / Smart Data
Le premier réseau des Professionnels du Marketing 86
Vincent Fournout
Président de Message Business
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