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Il y a tellement de données qui naissent aujourd’hui que de nombreux marketeurs risquent de passer à côté des opportunités liées aux petites données. Alors que de nombreux articles suggèrent que le big data est surestimé, il s’agit plutôt d’un malentendu sur le fait que la valeur ne réside pas dans les données elles-mêmes mais dans les idées extraites de ces données. Si plus ne signifie pas nécessairement meilleur, le big data ne doit pas être négligé – il a le potentiel d’apporter un avantage concurrentiel et des opportunités énormes.
Cependant, si le big data ouvre les portes à de nouvelles possibilités, le small data ouvre les portes à ce que vous avez déjà et à ce qui peut être extrait et analysé pour une action immédiate. Les petites données sont des données dans un volume et un format qui les rendent accessibles, informatives et exploitables.
Le Small Data Group propose l’explication suivante : Les petites données connectent les gens avec des aperçus opportuns et significatifs (dérivés de big data et/ou de sources « locales »), organisés et conditionnés – souvent visuellement – pour être accessibles, compréhensibles et actionnables pour les tâches quotidiennes.
Un différentiateur clé entre les big data et les petites données est que les petites données sont plus personnelles et ciblées et peuvent être facilement et rapidement, actionnées. Plutôt que d’utiliser le big data pour repérer une tendance, les entreprises peuvent utiliser le small data pour optimiser l’expérience client avec un contenu personnalisé.
Communications ciblées
Les consommateurs sont plus aptes à prêter attention aux messages qui leur sont pertinents. Les spécialistes du marketing qui parviennent à se détacher du bruit et à entrer en contact avec les consommateurs à un niveau plus personnel sont en mesure de mieux comprendre ces derniers et de leur fournir les produits et services qu’ils recherchent. L’accent est mis sur l’individu par rapport aux clients en tant que masse.
Par exemple, un détaillant peut combiner des données sur les clients, telles que les données démographiques, les achats passés et le montant des dépenses. En comprenant la probabilité d’achat d’un client, des offres ciblées peuvent être faites aux consommateurs en fonction de ce qu’ils sont le plus susceptibles d’acheter ensuite, quels achats transversaux peuvent être les plus attrayants, et quel type d’incitation incitera le client à acheter.
Médias sociaux
Les médias sociaux sont également riches en insights de petites données. Nous savons tous que les médias sociaux génèrent d’énormes quantités de données. Cependant, une entreprise n’a pas besoin d’investir dans d’énormes plateformes de scraping social pour identifier les opportunités de se connecter personnellement avec les consommateurs. Les consommateurs sociaux d’aujourd’hui ont le pouvoir d’influencer des réseaux entiers de pairs, simplement en aimant une entreprise sur Facebook, en exprimant une plainte sur un forum d’évaluation de produits ou en postant une photo sur Instagram. Tout aussi important, les consommateurs cherchent activement à s’engager avec leurs marques préférées par le biais des sites de médias sociaux.
Selon une étude de NM Incite, près de la moitié (47%) des utilisateurs de médias sociaux recherchent aujourd’hui activement un service client par le biais des médias sociaux. Une attention rapide aux plaintes, questions ou commentaires des clients sur les sites sociaux offre une excellente occasion de construire de meilleures relations avec les adeptes des réseaux sociaux.
Data-as-a-Service
Le concept de Data-as-a-Service (DaaS) commence également à se développer. Plutôt que de se concentrer sur la collecte d’un maximum de données aussi rapidement que possible, le DaaS réduit le Big Data à sa plus simple expression en fournissant aux entreprises des données « juste ce qu’il faut », déjà extraites de l’écosystème Big Data. Le nombre de sources de données uniques disponibles est plus important que ce qu’une organisation peut faire. DaaS est une approche innovante pour sourcer cette personne unique qui émet des signaux d’achat et la livrer aux entreprises pour des initiatives de marketing en temps réel.
Les spécialistes du marketing intelligents reconnaissent que les clients ne sont pas des numéros ou des groupes anonymes de personnes. Ils doivent fournir un contenu pertinent basé sur les besoins, les préférences, les goûts et les aversions d’un client individuel. Plutôt que de se concentrer sur la taille des données, il faut se concentrer sur les bonnes données.
