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The One Infographic About the Digital Revolution You Need to Understand | LinkedIn

May 13, 2013 Leave a comment

The One Infographic About the Digital Revolution You Need to Understand | LinkedIn.

One of the challenges of the digital revolution that we’re living through today is its complexity, and the broad range of implications that companies need to wrestle with. Consumers are shopping in different channels, often hopping across them to complete a single purpose – what are the teams you need to have in place to deliver what’s needed across that journey? Consumers are creating showers of data in their wake – how should companies make sense of it, and what skills do they need?

I love this infographic we created not too long ago because it attempts to paint a complete picture of the implications of this revolution. (You can find more on our Pinterest page).

As well as being choc full of useful data, it provides a big picture of what’s going on. This kind of broad perspective is more important than ever because the array of challenges and new technologies create huge temptations to focus on narrow issues without understanding how they fit into the broader business. What this infographic really highlights is that it’s so important to get many things right. Great data insights without a great product? Big waste. Great product that your customers don’t want? Big waste. Wonderful execution of a bad product? Big waste.

How are you getting the balance across data, design, and delivery right? Who’s doing this well?

Learn more about this topic and others on the McKinsey Chief Marketing & Sales Officer Forum site, and follow us on Twitter @McK_CMSOForum. And please follow me on Twitter@davidedelman.

 

8 Marketers Doing Big Data Right

8 Marketers Doing Big Data Right.

Bigdata

There’s no need for fluff and buzzword BS when there’s rock-hard data to draw upon. Look around the business world, and you’ll see marketers who are enhancing their products with data-informed decisions. When you consider the vastness of data sets like Google searches, commercial transactions, social networks, GPS and the connected fitness trend, it’s not hard to believe that as a society, we log about 2.5 quintillion bytes of data every day.

Research from 360i found that consumers spend almost $300,000 a minute shopping online; brands garner 350,000 Likes per minute on Facebook; and Twitter users send more than 600,000 tweets per hour. The magnitude and specificity of this information has given rise to the term Big Data. But unlike a lot of the buzzwords in our 30 Days of Buzzwords series, this term is here to stay, and we’re happy about it.

Below, we’ve rounded up eight CMOs and CEOs who are doing data right, and growing their companies thanks to data-driven insights.

1. eBay CMO Richelle Parham

Richelle Parham is responsible for conecting eBay customers with the thinkgs they love through integrated marketing campaigns. One of her biggest initiatives to date is eBay’s new data-driven homepage, “the Feed.” Consumers can “follow” categories of items — from Ray Ban Wayfarers to vintage typewriters to costume jewelry — and stay on top of the newest listings, whether they’re collectors or simply in search of something specific. Its “follow what you like” feature is reminiscent of Twitter, while the gridlike presentation distinctly Pinterest. In her role as CMO, Parham keeps an eye on analytics and searches for ways in which her marketing team can optimize its efforts. “I like when I have the opportunity to understand what inspires their path to purchase and what matters to them,” Parham has said.

2. Amazon VP Marketing Neil Lindsay

amazon

Neil Lindsay is Vice President, Marketing at Amazon, a company known for using data to create customer relationships and optimize customer service, whether it’s suggesting items or resolving issues. In recent years, Amazon began selling its data on customers to third-party companies as a marketing solution — unlike other companies, Amazon doesn’t offer browsing history; it knows what people want to purchase. Despite empowering other companies to market themselves better, Amazon has traditionally invested in its own product rather than in paid marketing opportunities such as TV ads — the company would rather grow by word of mouth, Lindsay explained at ad:tech in 2012.

3. GE CMO Beth Comstock

Beth Comstock is chief marketing officer at GE. The “big startup” has a whole hub of data visualizations to reveal information such as how much energy certain appliances use, and how much it will cost you. These visualizations bring attention to GE’s products while helping people make better choices. In a CES talk last year, Comstock explained that it’s her job as a marketer to find value in and make sense of the vast data sets available. “I get breathlessly excited about data,” she said.

4. Netflix CMO Kelly Bennett

Kelly Bennett is chief marketing officer at Netflix, and was previously at Warner Bros. He’s led the digital marketing initiatives for many major recent box office hits and strategizes the promotion of Netflix’s original content, including House of Cards. Netflix has gotten much praise for its algorithm that drives recommendations and continues to turn customer actions into a better experience, most recently with real-time processing. And it appears to be working — Netflix data usage comprises one-third of North America’s Internet data consumption.

5. Walmart CMO Stephen Quinn

The summer of 2011 marked a turning point for big-box retailer Walmart — it brought on a CTO as part of a massive effort to reinvent the company’s business model and birth a more flexible, entrepreneurial identity, namely in the area of ecommerce. To succeed in this endeavor, Walmart launched the social, mobile and retail-focused @WalmartLabs in Silicon Valley, and it’s acquired a handful of tech startups, including Kosmix and Vudu. @WalmartLabs developed the search engine, Polaris, which uses semantic search algorithms to understand what someone is searching for and thus, boost sales. On top of that, the lab’sSocial Genome Product culls through millions of tweets, Facebook messages, blog postings, YouTube videos and more to detect purchase intent and drive ecommerce.

6. Rent the Runway CEO Jenn Hyman

Data has always been an invaluable asset to Rent the Runway, as its analytics team uses it to make decisions on everything from marketing to operations and inventory buys. Early on, RTR’s data illustrated that 25% of its customers were adding an accessory to their designer dress orders, so RTR jumped on the trend. “Rent the Runway actually launched an entire upsell program on the site because of this strong data,” says Hyman. Strong data has proven to be essential in monitoring customer trends, and capitalizing on new opportunities for revenue growth. Our Runway, the startup’s search engine of UGC photos, was launched in part because women who had viewed photos of dresses on real women were 200% more likely to rent than those who have viewed a dress on a model.

7. Financial Times Marketing Director Caroline Halliwell

The Financial Times has a data team of more than 30 people, spread across three groups: Data Analytics & Campaigns, Data Product Development and Data Technology. Together, they are using data — namely audience data — to push the FT‘s circulation levels to new heights, and to make the paper’s advertising products more competitive.

The FT‘s data-gathering process begins with its paywall, which it set up in 2007. The FT.com asks users to register to read up to eight articles per month for free. Registrants — there are more than 5 million of them — are required to declare their email address, zip code, industry, job responsibility and position level. The FT uses that information to deliver more targeted advertising — advertisers could, for example, target a campaign to executives in the telecoms industry, or HR department heads in Brazil. The FT also maps patterns in readers’ behavior to help convert them to full-time subscribers.

8. Birchbox VP of Marketing Deena Bahri

A beauty subscription service obviously has to tailor to various complexions, hair types and looks, but Birchbox’s utilization of data goes far beyond these physical traits. “From the beginning, data has been an essential part of Birchbox’s growth and strategy … we use it to make important company decisions, and use it to guide us towards creating the best possible new products for our customers,” explains Deena Bahri, VP of Marketing of Birchbox. Birchbox utilizes big data when they launch a new service or offering, and for Birchbox Man they used both behavioral and survey data. By surveying subscribers, Birchbox discovered that there was a high demand for male-focused products; and after careful analysis of a Limited Edition Birchbox Man release in November 2011, the company decided to launch a dedicated subscription delivery service for men in April 2012. Ever since this success, Birchbox has continued to use survey and behavioral data to improve its offerings, deliver exactly what its consumers want and stay relevant.

 

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Evolving skills of the Modern Marketer [Infographic] – Smart Insights Digital Marketing Advice

April 26, 2013 Leave a comment

Evolving skills of the Modern Marketer [Infographic] – Smart Insights Digital Marketing Advice.

The Modern Marketer is Part Scientist and Part Artist? Are you balanced?

On a daily basis, social and digital marketing platforms are evolving and developing. In the same way, Marketers are embracing these changes through upskilling or using their hidden skills.

This Infographic, from SalesForce and Pardot, visualises the new Marketer as having two sides to their skillset as an ‘Artist’ and ‘Scientist’ – balancing creativity and analytical skills. This has always been true, but the Scientist is more to the fore today? For example, Social Media = (Artist) and Manage your digital Relationships + (Scientist).

Modernmarketer

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Gartner: Top 10 Strategic Technology Trends For 2013 – Forbes

April 21, 2013 Leave a comment

Gartner: Top 10 Strategic Technology Trends For 2013 – Forbes.


Another day, another top 10 list fromGartner, which this week is playing host to 10,000 IT pro at the Gartner Symposium IT Expo in Orlando.

Yesterday, the research firm laid out “10 critical tech trends for the next five years.”

Today, Gartner took a look at a little closer in, providing a list of the “Top 10 Strategic Technology Trends for 2013.

You can see the list in the box at right.

Here are a few of their notes on each of the 10 trends, as laid out in the Gartner slides for the presentation:

  • Mobile device battles: Mobile experiences eclipse the desktop experience. Consumerization drives tablets into the enterprise. Cloud and mobile are mutually reinforcing trends. Bring your own device trend accelerates. In 2013, mobile devices will pass PCs to be most common Web access tools. By 2015, over 80% of handsets in mature markets will be smart phones. 20% of those will be Windows phones. By 2015, tablet shipments will be 50% of laptop shipments, with Windows 8 in third place behind Apple and Android. Microsoft‘s share of overall client platform will fall to 60%, and could drop below 50%. In smartphones, Windows could pass RIM to be #3 player, and could be same size as Apple in units by 2015. Windows 8 will be “relatively niche,” with mostly appealing to enterprise buyers.
  • Mobile applications & HTML 5: Through 2014, JavaScript performance will push HTML5 and the browser as a mainstream application developer environment. There will be long shift to HTML5 from native apps as HTML5 becomes more capable. But native apps won’t disappear, and will always offer best experiences.
  • Personal Cloud: Cloud will be center of digital lives, for apps, content and preferences. Sync across devices. Services become more important; devices become less important.
  • Internet of Things: Internet of things is already here. Over 50% of Internet connections are things. In 2011,  over 15 billion things on the Web, with 50 billion+ intermittent connections. By 2020, over 30 billion connected things, with over 200 billion with intermittent connections. Key technologies here include embedded sensors, image recognition and NFC. By 2015, in more than 70% of enterprises, a single exec will oversee all Internet connected things. Becomes the Internet of Everything.
  • Hybrid IT and Cloud Computing: Changes role of IT.  IT departments must play more roles in coordinating IT related activities.
  • Strategic Big Data: Organizations need to focus on non-traditional data types and externa data sources. Hadoop and NoSQL gain momentum. Big data will meet social. Five richest big data sources on the Web include social graph, intent graph, consumption graph, interest graph and mobile graph. Concept of single corporate data warehouse is dead. Multiple systems need to be tied together.
  • Actionable Analytics: Cloud, packaged analytics and big data accelerates in 2013, 2014. Can now perform analytics and simulation on every action taken in business. Mobile devices will have access to the data, supporting business decision making.
  • Mainstream In-Memory Computing: Changes expectations, designs and architectures. Can boost performance and response times. Enables real-time self service business intelligence. SAP and others will accelerate delivery of applications in 2012/2013 to leverage in memory capability.
  • Integrated Ecosystems: More packaging of software and services to address infrastructure or application workload. There will be more shipment of “appliances,” with software delivered as hardware. New trend: virtual appliances, which Gartner sees gaining in popularity over the next five years.
  • Enterprise App Stores: By 2014, there will be more than 70 billion mobile app downloads from app stores every year. Also by 2014, most organizations will deliver mobile apps to workers via private application stores.

Big Data and advanced analytics

April 3, 2013 Leave a comment

Big Data is plenty big, and it’s getting bigger. By using advanced analytics, companies are figuring out how to turn that data into value, sales, and growth to beat out the competition.

Vertigineux “big data” (source: le monde.fr)

December 27, 2012 Leave a comment

Vertigineux “big data”.

http://www.lemonde.fr/technologies/article/2012/12/26/vertigineux-big-data_1810213_651865.html

Big Data, The Moving Parts: Fast Data, Big Ana...
Big Data, The Moving Parts: Fast Data, Big Analytics, and Deep Insight (Photo credit: Dion Hinchcliffe)

Photos, vidéos, sons, chiffres, textes… Depuis la démocratisation de l’Internet haut débit, ce sont des milliards de données qui sont déversées par les particuliers, les entreprises et même l’Etat sur la Toile. Les spécialistes appellent ça le “big data”, littéralement “grosse donnée”… Ce vocable est un peu “marketing” : depuis dix-huit mois, pas une semaine ne passe sans un séminaire ou une nouvelle offre big data sur la planète high-tech. Mais il recouvre une réalité : la quantité de données envoyées, reçues, stockées toutes les secondes est devenue tellement importante qu’il est quasiment impossible de la traiter avec les outils d’analyse habituels.

Tous les jours, ce sont 118 milliards de mails qui sont envoyés à travers le monde, 2,45 milliards de contenus différents qui sont postés sur Facebook. L’opérateur de télécommunications américain AT & T transfère chaque jour 240 000 milliards d’octets de données ! Des chiffres qui donnent le vertige et qui vont encore exploser. A l’aube de l’an 2020, il y aura 10,4 zettaoctects, soit 10 400 milliards de gigaoctets de données déversés tous les mois sur Internet. 160 000 millions de milliards la capacité du plus cher des iPhone !

 

Les humains ne sont pas les seuls responsables de ce déluge d’informations. De plus en plus “connectées”, les machines contribuent aussi à faire exploser les compteurs. Les stations pétrolières, les voitures et les compteurs électriques peuvent être dotés de capteurs ou de cartes SIM. Pour communiquer des informations sur leur environnement, la température… Certaines entreprises proposent même d’équiper les réfrigérateurs et les machines à café de cartes SIM pour les connecter aux réseaux mobiles. Histoire d’être informé à temps si le lait ou les dosettes de café venaient à manquer. Il y a aussi les données “libérées” par les pouvoirs publics : horaires de transports en commun, statistiques sur les populations…

Human Face of Big Data
Human Face of Big Data (Photo credit: Jon Gosier)

“ON EXPLOITE DÉSORMAIS TOUTES LES DONNÉES SUR UN CLIENT”

 

“Cela fait quelque temps déjà que le nombre de données produites et stockées est important, note Patrice Poiraud, directeur business et analyse chez IBM. Le phénomène a pris une ampleur sans précédent ces deux dernières années.” Cette accélération est principalement due à un changement dans nos habitudes. L’apparition des réseaux sociaux mais aussi la démocratisation des smartphones avec toutes les perspectives de création et de partage de contenu qu’ils offrent ont changé la donne.

 

Ces données, de plus en plus d’entreprises cherchent à les exploiter. Car “elles représentent une mine d’informations potentiellement incroyable, à condition de pouvoir les analyser”, souligne Gilbert Grenié, analyste au cabinet de conseil PricewaterhouseCoopers (PWC). Or “les outils classiques ne suffisent plus”, explique son collègue de PWC, Zouheir Guedri. Habitués aux données dites “structurées” – textes, chiffres -, nos ordinateurs n’étaient, jusqu’à il y a peu de temps, pas aptes à analyser les vidéos, enregistrements de voix, sons, bruits et autres images que nous nous sommes mis à stocker de façon effrénée.

 

Du coup, des éditeurs de logiciels informatiques ont mis au point des techniques empruntées au calcul scientifique pour “mouliner toutes ces données” de manière exhaustive. C’est notamment le cas en marketing : “On exploite désormais toutes les données dont on dispose sur un client, en les mettant toutes au même niveau, sans les hiérarchiser : leur âge, leur profession, les boutiques autour de chez eux, cela nous permet d’établir des profils de clients totalement nouveaux”, explique Marc Atallah, directeur chez Deloitte France. Le but : “Savoir quel client viser, quel client garder, quel client est le plus rentable.”

 

RESPECT DE LA VIE PRIVÉE

 

Yann Chevalier, PDG de la société Intersec, travaille pour les opérateurs de téléphonie mobile, dont SFR. “Il dispose d’une base de données clients de 20 millions d’abonnés. Toutes les données de localisation sont collectées et stockées. Elles ne sont exploitées que si le client le souhaite”, explique-t-il. On peut, grâce au big data, lui envoyer des offres de “couponing” sur son smartphone quand il passe à côté d’une galerie commerciale. Le fait que le prix de la capacité de calcul ait beaucoup baissé compte énormément : “Certaines de ces techniques d’exploitation des données, on les possède depuis un certain temps. Mais jusqu’à présent, les opérateurs télécom ne voyaient pas l’intérêt de dépenser des millions d’euros pour envoyer des publicités ciblées”, précise Yann Chevalier.

 

De fait, le “cloud computing”, l’informatique dans les nuages, a fait beaucoup pour le big data. Aujourd’hui, il est possible de louer d’énormes capacités de calcul, parfois pendant quelques heures seulement. A moindre coût : ces serveurs en batterie sont fournis par des prestataires comme IBM ou Amazon. Le big data “permet presque de prédire l’avenir”, affirme Gilbert Grenié. En moulinant les milliards de données disponibles sur le climat, la géologie, la géothermie d’un lieu, on peut, par exemple, savoir dans quelle direction ira le vent et orienter son éolienne en fonction. D’autres exemples existent dans l’urbanisation : grâce au croisement des données de cartographie et de géolocalisation des individus, on peut prévoir où seront les embouteillages.

 

Mais la manipulation à grande échelle de ces données pose aussi le problème de la vie privée. Trouver l’équilibre entre le respect de son intimité et les bénéfices tirés du big data n’est pas simple. “Le problème s’est présenté aux Etats-Unis, raconte Roxane Edjlali du cabinet Gartner, grâce aux sites Internet visités et aux achats effectués par des jeunes femmes, une entreprise américaine a su qu’elles attendaient un bébé. Elle a donc envoyé un coupon aux domiciles des concernées et a appris à un père que sa fille adolescente était enceinte…”

 

Sarah Belouezzane et Cécile Ducourtieux

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Just 0.5% of the World’s Massive Trove of Online Data is Being Analyzed

December 20, 2012 Leave a comment

Just 0.5% of the World’s Massive Trove of Online Data is Being Analyzed.

December 18, 2012 by MarketingCharts staff

The amount of data being generated on a daily basis by people and machines (the “digital universe”) is expanding at a rapid rate, providing a mass of Big Data potential,according to a new IDC study sponsored by EMC. The study concludes that 2.8 zettabytes (ZB) of data will be created and replicated this year. (1 ZB = 1021 bytes.) Of all that data, the researchers suggest that slightly less than one-quarter would be useful were it to be tagged and analyzed. But, just 3% is tagged and only 0.5% is analyzed, leaving what the study dubs “the untapped big data gap.”

The types of data that the study suggests are useful for analysis include surveillance footage, embedded and medical devices, entertainment and social media, and consumer images. Of course, there’s a lot of data to keep up with: the amount of data in the digital universe has doubled in the past 2 years alone. By 2020, IDC predicts that the digital universe will hold an amazing 40ZB of data, of which 33% will be useful. To put that 40ZB figure in perspective, the study offers some comparative numbers:

  • “40ZB is equal to 57 times the amount of all the grains of sand on all the beaches on earth”; and
  • Saving all 40ZB onto today’s Blu-ray discs would mean that “the weight of those discs (without any sleeves or cases) would be the same as 424 Nimitz-class aircraft carriers.”

In other words, 40ZB is a lot of data – equivalent to 5,247 GB per person worldwide.

US Responsible for One-Third of the Digital Universe

The “Digital Universe” study finds that mature markets continue to account for the largest share of digital data, but that the geographic composition of the digital universe is rapidly changing. Currently, the US accounts for the largest share – 32% – of the digital universe, with Western Europe (19%), China (13%), and India (4%) accounting for another 36%, and the rest of the world the remaining 32%.

But while emerging markets accounted for only 23% of the digital universe in 2010, that share has already grown to 36% this year, and is predicted to reach 62% in 2020. In fact, that year, China alone will generate 22% of the world’s data.

Other Findings:

  • Between 2012 and 2020, the size of the digital universe will double every 2 years.
  • Machine-generated data will be a major driver of that growth, accounting for 40% of the digital universe in 2020, up from 11% this year.
  • The volume of data stored in the digital universe about individual users is greater than the amount of data that these users actually create themselves.”
  • Slightly more than one-third of the data in today’s digital universe requires some form of protection, but less than 20% actually has the necessary protections, presenting a major security threat.
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Big Data For Marketing: I Want My Real-Time Dashboard | B2B Marketing Insider

December 16, 2012 Leave a comment

Big Data For Marketing: I Want My Real-Time Dashboard | B2B Marketing Insider.

Michael Brenner on Marketing and Social Business

Big Data for marketing in real-time“Data is the new oil.” That was one of my favorite quotes from a conference I attended earlier this year.

The businesses that can harvest and take advantage of big data will prosper and win in today’s hyper-competitive, social-driven and mobile-accessed economy.

For marketers, this presents a massive challenge: first, we need to cover the cost of gathering and storing the data. Second, we need the foresight to look at new technologies and tools to access it. And third, we need to hire the knowledge and expertise required to use these insights to move our business forward.

That is why, as part of my 2013 marketing predictions, I identified data scientists in marketing as one of the emerging roles. And this is also why I want a real-time, big data marketing dashboard.

Otherwise, how will we know that our activities are moving the needle, creating business results and resonating with our customers?

Retailers Looking To Leverage Big Data

I’m not alone. Retailers are quickly realizing that big data is the new battleground in the fight for high-volume but razor-thin sales margins.  The convergence of social media, cloud computing, mobile access, location-based information and e-commerce are all combining to create a “perfect storm” of big data.

Big Data Analytics are helping these retailers shrink their supply chain costs and to determine whichproducts to sell, at what price, in which place and on what level of promotion (remember the “4 P’s” of marketing?). They are also using Big Data to understand who is shopping, and how to deliver the best experience through personalization. This is only possible by analyzing lots of Big Data.

What Is Big Data For Marketing?

One of the key metrics for marketers to determine the effectiveness of marketing activities, especially content marketing is what I call “share of conversations.”

“Share of conversations” is the percentage of time your brand shows up in online conversations.

The number by itself, probably has little meaning. But when compared relative to your product’s market share, or when compared to your competitors, or when compared over time, this metric can help you determine if your content marketing is working.

“Big Data Is Bullshit”

In a recent eBook from Big Data provider Lattice Engines called “What’s in Store for Sales, Marketing and Big Data,” Foundry Group co-founder Brad Feld says:

Big Data is bullshit…20 years from now the thing we call ‘Big Data’ will be tiny data . . . The key for 2013 with Big data is to figure out how to make a difference. Don’t let marketing noise obscure what’s real and what isn’t.

It’s easy to see how Brad is not far off. If the information created in the last 2 years is greater than the information created from the dawn of time until then, imagine what Big Data will mean to marketers in 2023 or 2033.

All I Want For 2013 Is A Real-Time Marketing Dashboard

I want to combine the powerful forces of Big Data for marketing, the “noise” of all the social conversations, the power of understanding prospect intentions in search insights with the results generated in web analytics.

Is this possible?

Here are the steps I think we need to take to get your own big data for marketing, real-time analytics dashboard:

  1. Define your keywords. You need to look at topic modeling around your own solution areas to determine which words your customers are using when they search for solutions. It all starts with the keywords.
  2. Gather search analytics using unbranded keywords on your top categories and themes. ThinkGoogle Trends on steroids. For example, you need to know how many searches happened yesterday on terms in your solution category. You need to know which terms were most used? And you need to understand what % of those searches included your brand terms?
  3. You need social analytics on how many conversations occur each day across the social web. This is where the data gets really big. You need to know what % of those conversation include mentions of your brand. You need to know what are the main topics and hashtags and titles.
  4. You need to use web analytics to understand how many of your web property visitors come organically, through search and social and what % of those visitors are from unbranded terms (visitors who didn’t already know you).
  5. It is the combination of these 3 massive big data sets that will give you share of conversations! Now you need a tool to bring them together, normalize them across dimensions and display the insights you need to run your business.
So yes, I think it is possible. And I cannot wait to get my hands on one!
About Michael Brenner

Michael Brenner is proud to be the author of B2B Marketing Insider, the co-founder of Business 2 Community and also serves as Sr. Director of Integrated Marketing and Content Strategy for SAP where he is the founding editor for the SAP Business Innovation blog. Follow Michael Brenner on Twitter @brennermichael or connect with Michael on LinkedinFacebook or Google+.

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Le Big Bang de la Big Data – INNOVATION – DOC NEWS

December 7, 2012 1 comment

Le Big Bang de la Big Data – INNOVATION – DOC NEWS.


Publié le 07 décembre 2012

 

Le Big Bang de la Big Data

 

A peine remis de la vague du digital, on doit se préparer à accueillir la seconde. La Big Data va changer les règles du marketing. Passionnants bouleversements à ne pas manquer. Interview de Bruno Walther, co-fondateur de Captain Dash. 

Comment en est-on arrivé à la big Data ?

Bruno Walther : Quand Google est arrivé avec le projet fou d’indexer l’ensemble des contenus d’Internet, Larry Page et Sergey Brin se sont heurtés à une question : comment mettre tout Internet sur une base de données sans que la réponse arrive des heures ou des jours après ? Tous les vieux systèmes d’indexation auraient imposé ce type de délais. Mais comme on a affaire à des mecs jeunes et naturellement insolents, ils se mettent comme défi de faire mieux que les modèles existants. La vieille informatique repose sur un modèle relationnel, c’est à dire qu’elle crée des relations entre les bases de données, ce qui est très long et très compliqué. Donc, Google a inventé un système qui sera théorisé par Yahoo! en 2004 et que des sites comme Facebook et Twitter continuent à améliorer. Pour faire très raccourci, la technologie du NoSQL est un système de requête de bases de données qui fonctionne sans base données et sans requêtes. C’est un peu comme si vous aviez un grand fichier xcell avec des milliers de lignes et plein de colonnes.
C’est une prouesse qui génère d’emblée plusieurs bénéfices. Le premier bénéfice est qu’on est plus rapide. Les anciens systèmes imposaient parfois des jours avant de délivrer des réponses. Vous pouvez proposer des réponses en temps réel aux utilisateurs à la façon du moteur de recherche de Google. Le second bénéfice est qu’on peut tout stocker, sans limite, ce qui va de pair avec le troisième bénéfice qui est, qu’on peut taper d’emblée dans tout pour faire ses requêtes.
Quatrième bénéfice, grâce au Cloud, on va être élastique. Au 20ème siècle, vous aviez besoin de vous doter de vos propres capacités de calcul. Quand vous aviez besoin à un moment d’atteindre un point critique pour calculer ou stocker quelque chose, vous étiez obligé d’acheter des machines et de dimensionner votre infrastructure pour pouvoir atteindre votre besoin optimum, même si ce besoin était à atteindre deux secondes dans le mois. Là, comme on va mutualiser l’effort et qu’on va utiliser une informatique en nuage, vous allez utiliser votre besoin optimum de traitement uniquement à l’instant T. Par exemple, chez Captain Dash, on va être capable de mutualiser des dizaines de milliers de serveurs pour faire un calcul. Cela nous donne une capacité de calculs quasi infinie mais qu’on peut ne mobiliser que 0.5 milliseconde. On ne paiera le coup de traitement que de cet instant T.

Ce système vous donne une agilité incroyable et vous permet de vous développer très vite. La Big Data est un truc dingue dont on ne sait pas encore tout ce qu’il va engendrer. C’est assez magique. Aujourd’hui, l’enjeu est d’amener cette technologie du NoSql dans le monde de l’entreprise.

Pour le marketing, qu’est-ce que cela change ?

B W : Cela change tout. Henri Ford disait dans les années 20 : « Je sais que la moitié de mon budget publicitaire ne sert à rien, mais je ne sais pas quelle moitié ». C’est toujours juste aujourd’hui. Mais comme la partie efficiente de la publicité est réellement efficace, on se dit que tout cela n’est pas si grave.
La première rupture vient du fait que, désormais, tous les individus produisent énormément de données, en permanence. La seconde rupture est que nous avons maintenant la capacité de traiter cette avalanche de données. On va donc pouvoir comprendre et jouer avec un certain nombre de mécanismes. 
Le marketing s’est construit sur le fait inverse. N’étant pas capable de traiter des données qui, par ailleurs, n’existaient pas forcément, pour rationaliser les démarches, on a inventé plein de théories basées sur la moyenne et les segments. Quand on réfléchit, toute la pensée marketing est basée sur la moyenne et les segments. Certes, c’est rassurant et relativement efficace bien sûr. Mais ça ne fonctionne pas.
Depuis trois ans qu’on applique les méthodes de la Big Data, on observe systématiquement que les moyennes comme les segments sont faux et qu’ils ne marchent pas.
L’analyse des moyennes de taux de clics sur les ad servers sont un très bon exemple. Quand vous prenez les moyennes, elles sont toujours mauvaises. Mais si vous prenez l’ensemble de la granularité de la donnée, vous allez vous apercevoir qu’à certains moments la campagne a fait 5% de taux de clics et à d’autres 0%. Vous observerez, et cela marche aussi systématiquement, que quand vous avez une campagne de publicité qui passe à la télévision, dans les 5mn, vous multipliez par 5, 6 ou 10 votre taux de clics. C’est normal : 40% des gens sur tablettes regardent la TV en même temps. Mais la moyenne gomme tous ces comportements.
Raisonner sur la moyenne quand on fait du marketing, c’est aussi absurde qu’un vendeur de jean’s qui dirait qu’il ne propose que des tailles 42 dans sa boutique parce que c’est la taille moyenne la plus vendue.
La Big Data vient tuer toute la pensée de la moyenne et des segments, dit autrement, 95% des théories qui fondent le CRM, les bases de données …
Ce qu’on va vivre, c’est un formidable mouvement vers l’efficience. Le budget de la publicité dans le monde pèse 3 000 milliards de dollars par an, soit une guerre en Irak. C’est quand même beaucoup d’argent. On peut penser que les annonceurs vont pouvoir en sauver un tiers. La mauvaise nouvelle, c’est qu’on va tous devoir réapprendre le monde.
Il est possible que la Big Data va être beaucoup plus radicale pour les annonceurs et les agences, que l’arrivée d’Internet. Internet était au départ un canal de plus. On va maintenant découvrir des applications dont on ne pouvait tout simplement pas avoir l’idée avant.

La Big Data permettra-t-elle de tenir compte d’emblée des facteurs exogènes qui influent sur la vie des marques ?

B W : On nous a longtemps expliqué que le secret de la réussite résidait dans la force de la répétition des messages. Cela a marché et globalement ça marche. Si je vous fais une campagne à 3000 GRP, vous achèterez mon produit à la fin de la journée sans vous en rendre compte. Comme on a fait cela, on a voulu mesurer la création et le canal qui performent le plus. En tant que marketeur, je dois regarder mes canaux, si je suis hyper agile mes clients et, si je suis vraiment très, très agile, mes créations. Mais c’est tout.
Avec la Big Data, je peux récupérer les données extérieures à l’entreprise. C’est fondamental. 
Par exemple, l’OCDE a mené une étude qui étudie la météo sensibilité. Il démontre, chiffre à l’appui, que 40% des actes de consommation sont liés à la météo. On n’achète pas les mêmes choses selon le temps. Mais demandez à un ad server d’acheter quand il fait beau … il ne sait pas le faire. Dans les calculs de performance, c’est un élément qui n’est jamais pris en compte alors qu’on sait tous que cela marche.
Donc, la première rupture c’est que nous savons faire les traitements et que toutes ces données peuvent être accessibles via des API on peut consulter toutes ces données dynamiquement alors qu’avant dans un modèle de business intelligence on était obligé de les charger, on recevait des éléments par la poste … c’était horrible, voire impossible.
Avec la big data, les marketeurs vont pouvoir prendre en compte l’ensemble des éléments qui influent sur leur marché et le comportement d’achat des individus. Et derrière, avec les outils internet d’achat en ligne de vos campagnes, vous allez pouvoir jouer des scénarios en fonction des facteurs exogènes. 
On s’est amusé à faire une étude sur les hypermarchés en province, sur les zones périurbaines. La conclusion est intéressante. On s’aperçoit que la zone de chalandise ne se calcule pas en minutes mais en euros. Quand le prix de l’essence augmente, la zone de chalandise se réduit et quand le prix de l’essence baisse, la zone de chalandise augmente. C’est logique et pourtant est-ce que vous tenez compte de cet élément quand vous faites de l’imprimé sans adresse ?
Il faut donc apprendre et pour un DSI c’est difficile à assumer; à mettre au même endroit vos tickets de caisses, la météo, le prix de l’essence, des éléments sur les actions de vos concurrents. Il faut que vous ayez une approche qui soit contre intuitive pour des gens qui font du marketing : on arrête de chercher à savoir quelles données on va choisir de traquer, on arrête ça. On a une logique de bouillabaisse : on met toutes les données au même endroit, on fait chauffer et on voit que ça donne. A la fin, on ne peut avoir que des surprises énormes.

C’est une approche de rupture. La Big Data permet d’avoir une vision beaucoup plus proche du réel.

Qu’est-ce que la Big Data va changer en terme d’organisation ?

B W : On va avoir des gens qui manipulent la donnée un peu partout. McKinsey prédit que les Etats-Unis en 2017 auront besoin de 500 000 Data Scientist supplémentaires. De nouvelles fonctions vont apparaitre.
On aura aussi une démocratisation des données. Les patrons ont toujours des dashboards, le plus souvent faux, mais c’est le règne d’xcell. Le mec qui est sur le terrain, son dashboard est dans sa tête. C’est souvent plus fiable. Là on va lui permettre un accès à des éléments qui affineront encore sa capacité à agir et réagir. Il y a un exercice intéressant à faire. Aller dans une brasserie et demander au chef de rang de vous dire combien de couverts il pense faire le soir. Il va vous le dire précisément en tenant compte du jour de la semaine, de la météo, des matchs de foot ou des embouteillages …
On va vers plus d’agilité. On va jouer avec la donnée sans même le savoir. Exactement comme on va sur Google sans se rendre de la complexité des calculs faits. Aujourd’hui dans les organisations, ce sont les plus gros salaires qui décident. Avec ces nouveaux outils, c’est la data qui aura le dernier mot. Et ce sera, de fait, plus efficace.
Derrière la pensée de la Big Data, il y a une approche qui reste assez démocratique. A la fin, c’est le consommateur qui arbitre et le bulletin de vote est l’euro investi.
Après, vous aurez toujours besoin d’intuition pour créer de grandes marques, de grandes aventures, de grandes sagas, tous ces trucs qui reposent sur la magie … On va avoir d’un côté des expériences qui créent de la magie et de l’autre côté de l’hyper rationnel. Tout le mou du milieu qui fait un peu n’importe quoi est condamné à disparaitre. C’est un gros schisme.

Les marketeurs ont-ils besoin de se mettre à la statistique ?

B W : Oui et non. Les outils deviennent de plus en plus simples et ils travaillent pour eux. On fera de la statistique sans le savoir. Ils vont par contre devoir être data centric, c’est-à-dire croire plus aux données. Ils devront être dans des logiques de tests, d’AB testing, accepter l’échec et apprendre de lui … La méthode de l’AB testing a l’avantage de dire la vérité. On teste la formule A, la formule B et on voit ce qui est le plus efficient. Google a un cas connu. Lors du lancement de leur logo, ils se prenaient la tête sur les couleurs, la formule qui marchait le mieux. Ils ont mis en ligne les différentes options et ils ont regardé la formule qui marchait le mieux. Ce sera plutôt ce genre de rupture.

Quelles sont les entreprises concernées par la Big Data ?

B W : Les infrastructures sont peu onéreuses. Pour 20 K€, vous pouvez vous offrir une première brique. Beaucoup de fonctions peuvent être concernées, les fonctions marketing mais aussi toutes les autres. Quoi qu’il en soit, la bonne pratique consiste à commencer par un petit sujet pointu qui vous empêche de dormir. Il vaut mieux commencer sur un petit périmètre, sur de petites expérimentations pour voir ce que ça donne et après on peut élargir. Le Big est l’ennemi du Data. C’est l’inverse de la méthode CRM qui veut tout gérer, tout de suite et pour très cher.
L’autre enjeu est de ne jamais se laisser dépasser par des mots compliqués. Comme sur l’internet du début, il y a eu tout un discours technique. Il ne faut pas se laisser stresser. Tout cela doit rester aussi simple que Google.
La vraie difficulté de la Big Data est qu’elle soulève beaucoup de mauvaises pratiques ou des problèmes d’organisation lourds.
Les premiers produits disponibles prouvent leur efficacité. IBM a lancé un outil qui mesure tous les bruits autours d’une marque. Ils ont fait pour vache qui rit une étude aux USA. Ils ont détecté que la marque sur ce marché était perçue comme un produit diététique. Ils l’ont déplacé dans les rayons diététiques – cela a fait progresser les ventes de + 40 %. Personne n’avait vu cela avant. Quand tout le monde utilisera ce type de solutions, les marques n’auront plus le choix, ce sera un enjeu de pronostic vital. Ça va changer la donne. L’efficience est tellement forte que c’est inévitable que cela arrive. Le premier livre blanc sur le sujet est sorti en 2005, les premiers produits matures sont sortis il y a un an et demi. On est au tout début du phénomène.

Bruno Walther est le co-fondateur de Captain Dash.

 

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Gartner Says Big Data Will Drive $28 Billion of IT Spending in 2012

November 15, 2012 Leave a comment

Gartner Says Big Data Will Drive $28 Billion of IT Spending in 2012.

Analysts to Examine Key Issues Around Big Data at Gartner Symposium/ITxpo 2012

STAMFORD, Conn., October 17, 2012—              Big data will drive $28 billion of worldwide IT spending in 2012, according to Gartner, Inc. In 2013, big data is forecast to drive $34 billion of IT spending. 

Most of the current spending is used in adapting traditional solutions to the big data demands — machine data, social data, widely varied data, unpredictable velocity, and so on — and only $4.3 billion in software sales will be driven directly by demands for new big data functionality in 2012. 

Big data currently has the most significant impact in social network analysis and content analytics with 45 percent of new spending each year. In traditional IT supplier markets, application infrastructure and middleware is most affected (10 percent of new spending each year is influenced by big data in some way) when compared with storage software, database management system, data integration/quality, business intelligence or supply chain management (SCM). 

“Despite the hype, big data is not a distinct, stand-alone market, it but represents an industrywide market force which must be addressed in products, practices and solution delivery,” said Mark Beyer, research vice president at Gartner. “In 2011, big data formed a new driver in almost every category of IT spending. However, through 2018, big data requirements will gradually evolve from differentiation to ‘table stakes’ in information management practices and technology. By 2020, big data features and functionality will be non-differentiating and routinely expected from traditional enterprise vendors and part of their product offerings.” 

Big data opportunities emerged when several advances in different IT categories aligned in a short period at the end of the last decade, creating a dramatic increase in computing technology capacity. This new capacity, coupled with latent demands for analysis of “dark data,” social networks data and operational technology (or machine data), created an environment highly conducive to rapid innovation. 

Starting near the end of 2015, Gartner expects leading organizations to begin to use their big data experience in an almost embedded form in their architectures and practices. Beginning in 2018, big data solutions will be offering increasingly less of a distinct advantage over traditional solutions that have incorporated new features and functions to support greater agility when addressing volume, variety and velocity. However, the skills, practices and tools currently viewed as big data solutions will persist as leading organizations will have incorporated the design principles and acquired the skills necessary to address big data concerns as routine flexibility. 

“Because big data’s effects are pervasive, big data will evolve to become a standardized requirement in leading information architectural practices, forcing older practices and technology into early obsolescence,” said Mr. Beyer. “As a result, big data will once again become ‘just data’ by 2020 and architectural approaches, infrastructure and hardware/software that does not adapt to this ‘new normal’ will be retired. Organizations resisting this change will suffer severe economic impacts.” 

Additional information is available in the report “Big Data Drives Rapid Changes in Infrastructure and $232 Billion in IT Spending Through 2016″. The report is available on Gartner’s website at http://www.gartner.com/resId=2195915

 

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