Trip à trois interactif
Qu’est-ce qui unit le marketer, le publicitaire et le statisticien ? Aujourd’hui, la relation la plus évidente est celle entre le marketer et le publicitaire, mais si je vous disais que dans un avenir plus ou moins rapproché, le statisticien risque de devenir le meilleur ami du marketer…
De nos jours, le marketer voulant acquérir des consommateurs contacte son publicitaire pour élaborer sa stratégie de communication afin de faire rayonner sa marque ou son produit à travers différents médias. Parmi ces médias, le Web devient un incontournable, voir même de plus en plus, le pilier sur lequel il fondera sa promesse.
Les données brutes
Je ne vous apprends rien en vous disant que la force principale du Web est de pouvoir collecter des données sur les consommateurs visitant un site Internet. Comme par exemple, sa source d’acquisition, les produits qu’il compare et évalue, son réseau social (via Facebook Connect), l’information qu’il consulte, la date où il s’inscrit à une infolettre, etc.
Par contre, que peut faire le marketer de toutes ces données ? En fait, rien s’il ne les modélise pas et c’est pourquoi, le statisticien deviendra certainement un acteur dont l’importance augmentera énormément au cours des années à venir au sein des entreprises.
Les modèles prédictifs derrière les engins de recommandation
Bien que le succès du modèle d’affaires d’Amazon, de Netflix ou de TiVo soit fondé principalement sur le concept d’une distribution réduisant au maximum les inefficacités, ces trois compagnies recommandent des produits à leurs consommateurs pouvant potentiellement correspondre à leurs besoins. Comment font-ils ? Ils utilisent des modèles prédictifs analysant les données que laissent ces derniers sur leur plateforme numérique et parviennent ainsi à extraire des suggestions personnalisées pour chaque individu. [Avis à tous, Netflix offre 1 million de dollars à celui ou celle qui améliorera son modèle prédictif de 10%.] La marque créée ainsi une relation privilégiée avec son consommateur à un point tel qu’aucune campagne publicitaire ne pourra rivaliser avec ce niveau de proximité.
Le paradoxe du choix
Avec le phénomène décrit par Barry Schwartz dans son livre le “Paradoxe du choix“, où il décrit ue la surabondance de produits n’aide pas nécessairement le consommateur à faire un meilleur choix, rendra le travail du statisticien crucial pour le marketer et ce, pour deux raisons.
Dans un premier temps, le marketer aura bientôt l’obligation de faciliter le choix de leurs consommateurs lorsque ces derniers visiteront leur site Internet et ce, même s’ils n’ont pas l’ambition d’être Amazon ou Netflix.
Et aussi, le statisticien aidera le marketer lors de diverses décisions d’investissement comme par exemple la création de nouveaux produits ou l’offensive média pour le lancement de produit. Pourquoi ? Le statisticien détiendra de l’information à propos du comportement des consommateurs qui pourra minimiser le risque et les dépenses associés à ces décisions.
Compagnies à surveiller
- ATG
Compagnies utilisant les modèles prédictifs
- Amazon
- Netflix
- Digg
- Last.fm
- Publié le : 7 Février 2009
- Catégorie : Datamining
- Tags : Amazon, Marketing interactif, Modèle prédictif, Netflix, TiVo.
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Commentaires
Il y a (2) commentaires.
Puyi
7 Février 2009
En fait, pour ce genre d’étude, je pense qu’il s’agit plus de data-mining que de statistiques. La définition générale de l’article de Wikipédia sur le Datamining http://fr.wikipedia.org/wiki/Data_mining présente certaines des différences qui existent entre ces deux mondes.
Du point de vue du marketer la différence peut sembler infime, mais du point de vue mathématiques il s’agit de deux mondes relativement différents. L’un des aspects limitant des statistiques pour les études marketing, de mon point de vue, est la faiblesse des modèles utilisés. En effet, les données recueillies sont extrêmement bruitées. Lorsque des études sur des décisions humaines sont effectuées, de nombreux aspects qui expliquent le comportement d’un individu ne sont pas captés par la collecte d’informations. De ce fait les modèles trop simplistes (ceux utilisés en statistiques) ne permettent pas d’obtenir une modélisation fiable de la réalité.
Julie Lemonde
7 Février 2009
Merci Puyi pour cette précision et cet éclairage nouveau! Je rêve du jour où les compagnies comprennent la valeur financière des données que leurs consommateurs laissent via Internet…