Le Big Data est devenu l’un des mots clés à la mode pour les entreprises du monde entier au cours des dernières années. Avec des données de toutes sortes produites en quantités record chaque année, la collecte et l’analyse de ces informations donneront aux entreprises plus d’informations que jamais sur leurs clients, leurs industries dans leur ensemble et peut-être même leur permettront de prédire ce qui pourrait arriver à l’avenir.

Voici l’une des nombreuses statistiques incroyables du Big Data : CHAQUE MINUTE, nous envoyons 204 millions d’e-mails, partageons 2,5 millions de contenus sur Facebook, envoyons 277 000 Tweets et publions 216 000 photos sur Instagram.

Qu’il suffise de dire qu’il existe une énorme quantité de données. Mais donner un sens à des millions (peut-être des milliards) de points de données peut prendre du temps et être difficile sans une technologie puissante, en particulier lorsque ces données ne sont pas structurées, comme c’est le cas avec les données textuelles en ligne sous forme d’articles de presse, de publications sur les réseaux sociaux, de commentaires sur les forums. et bien plus encore.

En fait, la complexité de ce processus est telle qu’il y a eu un certain contrecoup contre les mégadonnées dans la mesure où il y a maintenant des idées sur l’importance des mégadonnées qui sont surestimées parce qu’elles sont trop « volumineuses » et indisciplinées.

Dans un sens, ce point de vue est correct. Sans structure, le big data est inutilisable. Il ne s’agit que d’une masse d’informations sans rapport qui prendrait des années à comprendre et qui, même dans ce cas, pourrait ne pas donner d’informations. Mais si la structure peut être superposée rapidement et efficacement, puis analysée, c’est à ce moment-là que le Big Data commence à devenir des données intelligentes. Ici, chez Talkwalker, nous voulions expliquer exactement comment cela se passe et comment ce processus peut être un peu comme chercher un partenaire dans la vie, comme vous le verrez…

1. Recherche : Au début

Au début, du point de vue d’un ordinateur, toutes les données sociales ne sont que des mots sur une page provenant de différentes sources telles que des publications Twitter, des publications Facebook, des articles de presse, des commentaires de blogs et de forums. La première étape consiste bien sûr à rechercher un certain sujet dans ces données, comme vous diriez sur Google. Disons donc que nous tapons « Talkwalker » dans notre plate-forme d’analyse de données sociales. À ce stade, sans aucun autre paramètre ou filtre, nous n’aurions qu’une très longue liste d’URL ou de titres de publication sans ordre particulier.

Comme vous pouvez l’imaginer, avec un filtre aussi limité, les informations que nous pouvons tirer de ces informations sont également assez limitées. Tout ce que nous serions vraiment en mesure de savoir, c’est combien de fois un certain terme a été mentionné en ligne. Ce n’est en aucun cas une information non pertinente. Pour les entreprises qui cherchent à accroître la notoriété de leur marque, cela peut en fait être une information importante.

Mais pour que nos données sociales chantent vraiment, nous avons besoin de plus.

2. Filtre : Réduire vos données à la taille

La prochaine étape serait d’ajouter une variété de filtres potentiels. Un élément de base, par exemple, serait le délai. Voulez-vous des résultats de la semaine dernière seulement ou des 2 dernières années ? Ou peut-être même juste pour la dernière heure.

Nous voulons également savoir de quels canaux médiatiques proviennent ces « mentions » en ligne. S’agit-il de publications Twitter, de vidéos YouTube, d’articles de presse ou de blogs ? Et combien y en a-t-il de chacun ?

Pour les entreprises mondiales, il est également essentiel de connaître le pays d’origine des messages et la langue dans laquelle ils sont rédigés. Y a-t-il plus de messages de Grande-Bretagne ou des États-Unis ? Existe-t-il plus de contenu en ligne sur la marque en espagnol ou en portugais ?

Avec juste l’ajout de quelques filtres, notre océan indiscipliné de données sociales a été divisé en rivières plus gérables.

Ces rivières peuvent ensuite être combinées et divisées à volonté pour créer de multiples flux de données vous permettant d’isoler réellement les informations dont vous avez besoin. Par exemple, pour une marque britannique qui vient de lancer un nouveau produit et de lancer une grande campagne Twitter, vous pouvez créer un flux de données en regardant simplement les résultats Twitter du Royaume-Uni au cours des 2 dernières semaines.

À ce stade, vous avez déjà fait une grande différence dans la convivialité de vos données. Avec ces multiples filtres, vous pouvez maintenant avoir une idée plus claire de la provenance et de l’origine exactes des mentions sur un sujet particulier.

Il y a beaucoup d’informations à recueillir à ce stade, mais pour vraiment rendre vos données sociales intelligentes, vous devez aller plus loin.

3. Analyser : ajouter une pincée d’analyse

Si le filtrage de ces informations nous permet de créer des flux de données gérables, l’analyse nous aide à les transformer en de véritables informations que nous pouvons utiliser pour aider une entreprise à se développer.

Grâce à des analyses avancées, nous pouvons maintenant regarder les thèmes les plus importants qui apparaissent dans ces données et voir par exemple quels mots sont les plus associés à certaines marques. Nous pouvons également voir quels influenceurs sur Twitter ou Facebook ont ​​le plus d’impact sur une marque, positivement ou négativement. Ou voyez qui a été le plus influent, que ce soit des hommes ou des femmes qui parlent d’un sujet ou analysent le sentiment envers une campagne ou un produit particulier.

C’est ce processus de recherche, de filtrage et d’analyse de gros volumes de données négligées qui leur donne vie en tant que source d’informations exploitables pour les entreprises. Savoir que votre marque a été mentionnée 2 millions de fois au cours du mois dernier n’est pas sans importance, mais savoir que votre marque a été mentionnée 2 millions de fois avec un quart de ces mentions provenant d’hommes basés aux États-Unis utilisant Twitter le soir du mois de mai 1er en raison d’un article de presse publié dans le New York Times, est infiniment plus informatif.

À chaque niveau de filtrage et d’analyse, vous pouvez obtenir des informations clés à partir de vos données sociales, mais chaque fois que vous allez plus loin, vos données deviennent plus intelligentes.

Bien sûr, être capable d’utiliser et d’intégrer de telles informations dans la stratégie commerciale incombera (pour l’instant au moins !) aux personnes de l’entreprise ayant une expertise dans chaque domaine, mais les données intelligentes permettent aux professionnels de passer rapidement d’un point A à un point B.

Et une fois que vous avez réussi à affiner les données à ce niveau, elles peuvent être utilisées de multiples façons.

4. Utilisation des données : des informations pour tous les besoins

Alors que de plus en plus de personnes utilisent les réseaux sociaux, les blogs et les forums pour discuter des problèmes qui les concernent, les informations qui peuvent être recueillies à partir de ces sources deviennent plus représentatives du point de vue du grand public et donc plus précieuses et précises.

Par exemple, en cas de crise, une marque peut surveiller toutes les mentions de sa marque sur plusieurs canaux médiatiques, puis rechercher les hashtags les plus associés à sa marque pour trouver des sources potentielles de négativité sur les réseaux sociaux et y réagir.

Pour les campagnes de produits, les données sur les niveaux de buzz dans des pays ou des langues particuliers peuvent être combinées avec des données de vente pour obtenir une image précise de la façon dont le public réagit à une campagne particulière.

Pour la publicité, les mots-clés les plus utilisés autour d’un sujet particulier peuvent être examinés pour trouver les bonnes cibles pour la messagerie.

Les utilisations des données sociales affinées à ce niveau sont vraiment potentiellement illimitées et ne cessent de croître avec des entreprises et des organisations dans tous les domaines, des détaillants et des télécommunications aux partis politiques et aux ONG, trouvant la valeur des données sociales pour leur secteur.

La dernière étape cruciale du processus consiste à distribuer ces données aux bonnes personnes, dans les bons formats et au bon moment. Les informations issues des données sociales peuvent être utilisées dans tous les départements, de la C-Suite au service client. Par conséquent, fournir rapidement les informations pertinentes à chaque département vous permet de tirer le meilleur parti des informations que vous avez découvertes.

5. Données + données = meilleures décisions

Un avantage parfois peu médiatisé des mégadonnées sociales est leur potentiel à être combinés avec d’autres sources de données. À l’aide d’API ou simplement en exportant les résultats, les données sociales peuvent être combinées avec d’autres données client ou des données provenant de la gamme croissante d’appareils portables ou d’autres appareils « intelligents ». La combinaison de ces puissants ensembles de données crée une vue encore plus précise et nuancée des activités de votre entreprise à la fois en ligne et hors ligne, tout en fournissant une image plus détaillée de vos clients.

Les discussions sur les mérites des mégadonnées existent depuis un certain temps, certains pensant qu’elles sont en train de disparaître. Mais en réalité, c’est un chemin improbable. Au fur et à mesure que la technologie progresse et que notre expérience dans la gestion d’ensembles de données géants augmente, notre capacité à manipuler ces informations ne devrait qu’augmenter. En convertissant les mégadonnées en données intelligentes, les entreprises continueront à trouver des informations clés pour leur entreprise et à prendre des décisions basées sur des données meilleures et plus pertinentes.