Data Analysis, L’intelligence marketing

Les amis, voilà que je retourne avec un article intéressant sur (the marketing intelligence) en français, l’intelligence marketing.

L’intelligence marketing est un système conçu afin de collecter, stocker, analyser et interpréter des données marketing dans le but d’en faire un outil efficace dans la prise de décision.

De nos jours, les informations sont disponible quasiment partout dans l’environnement de l’entreprise, mais reste à les analyser.

Cet article, les amis, nous aide ensemble à comprendre ce système et de bien présenter les résultats.

Avant de commencer, prenons le temps d’expliquer quelques mots clés.

Marketing : un ensemble des actions ayant pour objectif l’analyse d’un marché actuel ou potentiel d’un bien ou d’un service afin de mettre en œuvre des moyens permettant de satisfaire la demande.

Données : Nombres, mots, événements existant en dehors d’un cadre conceptuel de référence ayant pour objet la détermination d’une solution à un problème en relation avec ces données.

Informations : L’information est un ensemble de données validées et confrontés qui commencent à avoir un sens après être mis dans un contexte.

Intelligence Marketing

Nous allons ensemble expliquer brièvement les 4 étapes du Système de l’Intelligence Marketing.

Collecter les Données

La première étape consiste à collecter les données. Il y a plusieurs méthodes de recherche et de collecte de données (recherche qualitative, quantitative, comparative….). Nous allons nous concentrés sur les recherches qualitatives et quantitatives parce que elles sont les plus utiles pour nous.

La recherche quantitative, comme son nom l’indique, porte sur la quantité de données que nous pouvons collecter. La recherche quantitative se base sur des variables mesurables (sous forme de nombre) utiliser ensuite pour effectuer une analyse statistique menant à une conclusion. Ce qui donne à la fin un aperçu numérique à notre problème.

La recherche qualitative est lorsque nous répondons à la question (pourquoi), nous recherchons dans ce cas des données de qualité. Nous ne mesurons pas des variables mais plutôt, nous travaillons d’une manière plus interprétative.

Stocker les Données

En combinant les deux types de recherches, nous aurons un grand nombre de données mais aussi des données de qualités. L’étape qui suit est le stockage des données.

Les données doivent être stockées dans des bases de données et doivent être bien sécurisées, comme disent les américains, la donnée est le nouvel or noir  » Data is the new oil  » et posséder la donnée procure des avantages certains, donc faudra penser à stocker les données collectées dans des bases de données bien sécurisées et disponible à tout moment, sinon nous risquons d’avoir des problèmes avec les hackers.

Analyser les données

Les données sont bien stockées dans des bases de données et en sécurité, mais nous devons les utiliser un jour, ce qui nous ramène à la troisième étape qui consiste à l’analyse de ces données.

Le Data-Analyst (un mot qui pèse lourd) parce que l’analyse des données, de nos jours, est considéré comme un des métiers les plus importants.

Le Data Analyst traite les extractions de bases de données. Il les analyse et se chargera ensuite de les interpréter. Nous y reviendrons à l’interprétation à la suite de cet article.

Sa mission principale est de donner vie aux données et pour le faire il a besoin de différents outils.

Parmi les outils utilisés, nous pouvons citer le fameux Microsoft Excel, SPSS. Ainsi que des outils de web Analytics (comme Analytics de google, Matomo ou encore Open Web Analytics).

Interpréter les données

L’interprétation des résultats ne doit pas être confondue avec leur analyse. L’interprétation consiste à en livrer le sens par rapport à notre problème.

Certes, nous devons conclure avec une solution, un résultat, une hypothèse qui nous aide et aide notre entreprise à prendre une décision, à générer plus de revenu.

L’interprétation de données est l’étape finale, c’est l’étape où nous rendons, par magie, les données collectées en solutions et résultats.

Nous pouvons dire que c’est l’étape la plus difficile de ce système parce que comme elle peut générer des revenus et des bénéfices en terme financiers et décisionnels à l’entreprise comme, parfois, une mauvaise interprétation génère la faillite et l’échec de l’entreprise.

Finalement, les amis, l’intelligence marketing comme son nom l’indique doit se travailler intelligemment.

Afin d’aboutir à un résultat prometteur, nous devons prendre notre temps afin de travailler chaque étape parfaitement.

J’espère que l’article vous à plu et n’hésitez pas à partager avec vos amis et me laissez vos feedbacks.

PEACE

2 commentaires sur “Data Analysis, L’intelligence marketing

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