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Data science : entre nécessité et importance !

Data science : entre nécessité et importance !

Aujourd’hui, nous remarquons une grande révolution scientifique qui décrit une augmentation exponentielle des données de nature diverse, citons les réseaux sociaux, les images, les vidéos, les audios, des transactions de l’e-commerce, de l’internet des objets, de l’analyse des données etc.

C’est la « data science » !

La « data science » est à la croisée des chemins entre la technique, les algorithmes et les sciences dites pures comme les mathématiques et plus précisément les statistiques dans l’optique de réaliser des modèles probabilistes ou de l’apprentissage statistique.

Les «data scientistes » associent, ainsi, plusieurs compétences, notamment des connaissances en informatique, statistiques et commerce pour analyser des données collectées auprès des clients ou bien d’autres sources à l’aide de capteurs, de leurs « Smartphones », de leurs habitudes de navigation sur internet etc.

Cette discipline s’est consacrée à mettre à jour des tendances afin de fournir des informations précieuses aux entreprises qui peuvent alors s’en servir pour prendre les décisions les plus appropriées ou bien concevoir de meilleurs produits et services plus innovants.

Est-il vrai que cette révolution a marqué dans le monde professionnel ?

Bien évidemment, beaucoup d’entreprises souhaitent tirer avantages de cet océan de données et l’intégrer dans leurs domaines d’expertises. C’est pour cela, elles faisaient recours à la « data science ».

D’une part, cette dernière figure au secteur marketing. Elle permet de proposer les produits et les services adaptés aux préférences des consommateurs en se basant sur leurs achats précédents, mais également sur des facteurs tels que l’âge, la classe sociale, la profession, le sexe, etc. D’autre part, au secteur de santé où les entreprises s’en appuient pour analyser les données issues de tests médicaux afin d’aider les médecins à établir des diagnostics au plus tôt, permettant de traiter plus efficacement les patients. Aussi, Nous pouvons trouver les sociétés de logistiques qui se servent également de la data science pour analyser les tendances du trafic, les conditions météorologiques et autres facteurs, afin d’améliorer les vitesses de livraison et réduire ainsi les coûts.

Venez découvrir avec nous ce que le monde a pu récolter grâce à la data science !

En fait, cette discipline a réussi à réaliser des miracles au sein des entreprises qui ont subi des changements radicaux sur maints domaines. Elle leur permet d’évaluer les risques potentiels, de booster leurs ventes, d’optimiser leurs logistiques ou encore d’anticiper leurs problèmes de production. C’est dans ce cadre que la data science va pouvoir aider l’entreprise à améliorer son efficacité et récupérer des « insights » métiers qui font la différence.

Également, au niveau des ressources humaines, l’utilisation de la « data science » devient un enjeu grâce à une vision de l’ensemble de l’entreprise.

En effet, l’analyse des données la plus pertinente permet de mieux accompagner les collaborations et de perfectionner le recrutement, d’où cette amélioration de la connaissance de l’entreprise est un véritable atout pour les responsables des ressources humaines qui peuvent améliorer leurs décisions stratégiques et par la suite ça pousse l’entreprise à développer ses outils et ses logiciels analytique les plus adaptés à son activité.

Prenons l’exemple de « Nike ».

« Ce que le design informatique et les données peuvent offrir est là où réside l’avenir du design », explique le concepteur Matthew Williams.

Cette entreprise vise à dominer le marché grâce à la personnalisation dont font l’expérience les acheteurs et les utilisateurs de ses plateformes.

Ceci dit que grâce aux données collectées à partir de son application « Nike+ », la société a échantillonné et analysé les préférences des athlètes pour créer une nouvelle collection de vêtements. Elle s’intéressait non seulement aux pistes numériques, mais elle enregistrait également la chaleur, la transpiration et les mouvements à travers des vêtements grâce à des capteurs.

Par conséquent, elle a pu augmenter le volume des ventes d’une ligne de vêtements polyvalente, idéale pour le style de vie actuel. En 2019, leur chiffre d’affaires a augmenté de 7%, ce qui a incité « Nike » à racheter une société spécialisée dans la data science.

Une autre grande entreprise qui sait comment vous recommander ce que vous allez acquérir.

«Amazon » continue d’explorer de nouveaux secteurs d’activité grâce aux données de ses millions d’utilisateurs.

Vous vous souvenez surement de la liste des produits recommandés et complémentaires à ce nouveau gadget que vous avez acheté sur « Amazon ». Cette analyse prédictive basée sur la data science constitue la base idéale pour les magasins et les « marketplaces » numériques.

Ce qui explique qu’au cours du dernier exercice 2018, elle a triplé ses ventes.

Vous allez être surpris ! La « data science » a même touché le secteur d’industrie des films.

En fait, les chercheurs ont collecté des données sur des milliers de films et d’émissions de télévision à la recherche d’indicateurs prédictifs viables. Des corrélations ont été trouvées dans de nombreuses catégories, y compris les types de personnages, la complexité de l’intrigue, la puissance des étoiles, le budget et le « buzz », ou le bavardage social et la présence marketing entourant un film particulier.

Le buzz est remarquable en ce sens que les informations sur le phénomène peuvent être obtenues à partir de nombreuses sources, telles que les médias sociaux et les critiques. Par ailleurs, le buzz autour d’un film n’est cependant qu’un petit morceau de l’image analytique plus grande. Et par la suite l’analyse des données doit être utilisée à chaque étape du cycle de vie du film, du développement à la post-production et à la distribution.

Le challenge de la « data science » dans l’industrie des films se manifeste dans l’analyse prédictive qui peut aider les producteurs, les sociétés de production et les dirigeants à éclairer la prise de décision stratégique, à prévoir les tendances et à mieux comprendre les habitudes des téléspectateurs. La prise de décision éclairée est indispensable au processus de production de films, et l’acquisition de haute qualité, des données très utile est la clé de la fidélisation des clients et les profits. Les scientifiques des données devraient prendre note des innombrables façons dont l’industrie cinématographique utilise l’analyse prédictive et les méga données et apporter ces connaissances à d’autres industries et milieux d’affaires.

Il est à noter que la data science n’a pas seulement touché l’entreprise elle-même mais aussi elle a été un bon intermédiaire pour améliorer l’expérience client.

En effet, les données clients représentent un enjeu commercial.

Et pour qu’il sera possible d’améliorer le service et d’optimiser l’expérience client pour mieux comprendre les clients et leurs besoins dans le but d’anticiper les différentes tendances du marché, nous avons recours à l’analytique qui a pour objectif de connaître avec plus de précisions les besoins et les attentes du client afin de proposer un service optimisé l’analytique et les différents outils de traitement des informations clients deviendraient des réels atouts commerciaux pour se démarquer. Nous en déduisons alors que la mise en place d’une base analytique solide est un exploit pour faire évoluer sa stratégie commerciale.

C’est pour cela, Nous remarquons que, désormais, l’expérience client se base sur cinq principaux points :

1. Créer des profils clients : pour fidéliser ses clients, il fallait les comprendre. Et pour les comprendre, il fallait récolter des données à leur sujet dans le but de créer un profil qui sera mis à jour en compte réel.
2. Déterminer les caractéristiques communes des acheteurs : il fallait catégoriser les clients et calculer le cost-to-serve ce qui permettait de proposer une stratégie marketing et un service client plus adaptés à chacune des catégories de clients.
3. Vérifier l’état du service client : la fidélisation du client se crée aussi grâce à bon service client. En effet, les clients sont moins susceptibles de se tourner vers la concurrence s’ils bénéficient d’un bon service client.
4. Ecouter les clients : recueillir le feedback des clients pour mieux comprendre leurs attentes et leurs expériences. L’écoute des clients peut aussi passer par l’étude de ce qu’ils disent en ligne grâce à un outil de gestion de l’e-réputation par exemple.
5. Repérer les clients récurrents : s’assurer de comprendre en profondeur les besoins et les motivations des clients fidèles pour qu’ils le soient davantage. Grâce à la data science, nous pouvons repérer qui sont ces clients récurrents et ce qui les distingue des clients moins fidèles.

Certainement, en lisant toutes ces informations, vous vous demandez comment la « data science » a procédé pour pouvoir créer de tels résultats et telles merveilles ! Bien évidemment, rien ne se crée sans un processus bien déterminé et bien structuré.

En effet, le processus d’analyse et d’exploitation de données sur lequel se fonde la « data science »est plutôt itératif que linéaire, c’est-à-dire qu’il s’appuie sur un ensemble de phases répétées plusieurs fois, appelé la modélisation prédictive. Le flux de travail standard d’un projet de modélisation de données se déroule en général de la manière suivante :

• La planification: la définition du projet et des potentiels résultats attendus
• La préparation : la préparation de l’environnement de travail des « data scientists », leurs outils de travail, leurs accès aux données pertinentes et aux autres ressources
• L’ingérence : le chargement des données appropriées dans l’environnement de travail
• L’exploration : l’analyse, l’exploration et la visualisation des données
• La modélisation : la conception, la formation et la validation des modèles ainsi définis
• Le déploiement : le déploiement des modèles en phase de production

Vous pensez tout savoir par rapport au data science ?

Bref, la « data science » vous ouvre de nouvelles portes… comme elle vous permet d’acquérir des informations plus approfondies sur vos clients et des recommandations concrètes sur la meilleure voie à suivre pour que les utilisateurs des ventes, des services, du marketing et de l’IT puissent prendre des décisions plus intelligentes. Cela vous « plonge » dans un autre phénomène intéressant qui est « L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ».

Alors, qu’en savez-vous par rapport à ce terme qui a transformé le monde ?

L’article est clos avec cette image… Les recherches ? C’est à vous !

Cet article est rédigé par ISG Gabes Junior Entreprise


Présentation ISG Gabes Junior Entreprise:

 

ISG Gabes Junior entreprise est un cabinet de conseil fondé en Septembre 2017 implanté au sein de l’Institut Supérieur de Gestion de Gabes qui a comme prestations de service les études des marchés, des applications mobiles, des sites Internet et des campagnes marketing.

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