Cinq exemples d’entreprises qui utilisent le big data pour mieux vous connaître

Des séries adaptées au goût des utilisateurs, des vêtements adaptés aux différents types d’athlètes, des garde-robes gérées individuellement à partir de vos paramètres de style… Nous analysons cinq stratégies du big data :  

 

Netflix : le roi du streaming audiovisuel

Elle devait être la première. Son modèle commercial fait de la plateforme un leader incontesté du streaming audiovisuel. Plus de 130 millions de clients proposent la matière première afin que Netflix puisse savoir à l’avance quel type de contenu fonctionnera le mieux.

Comment fait-elle ? Elle juge le succès de ses produits en notant quand vous vous arrêtez, si vous remontez de quelques secondes dans certaines scènes, quand vous arrêtez ou si vous continuez, sur quel type d’appareil vous regardez, sur quels jours et à quelles heures, quelles sont vos recherches … Et grâce à tout ce mélange, elle génère jusqu’à 33 des millions de versions différentes de Netflix en fonction de chaque profil d’utilisateur. La personnalisation en arrive même au point d’offrir différentes images d’affiche du même produit.

Quels sont les résultats obtenus ? Les recommandations, principal attrait de la plateforme, représentent 85 % de la consommation de Netflix. La marge de succès d’une série est de 70 %, tandis qu’à la télévision traditionnelle, elle n’atteint pas 35 %.

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Nike : des vêtements qui vous vont parfaitement

« Ce que le design informatique et les données peuvent offrir est là où réside l’avenir du design », explique le concepteur Matthew Williams. La société de produits de sport vise à dominer le marché grâce à la personnalisation dont font l’expérience les acheteurs et les utilisateurs de ses plateformes.

Comment fait-elle ? 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.

Quels sont les résultats obtenus ? Augmentation du 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 le big data.

Finery : votre garde-robe décide pour vous

La fintech Finery a quantifié le fait que certains passent deux ans et demi de leur vie à décider ce qu’ils vont se mettre et huit à faire leurs courses. Cela devait changer.

Comment fait-elle ? Elle utilise l’intelligence artificielle afin de mieux connaître le style vestimentaire de chaque client. Leur système d’exploitation leur permet de savoir tout ce que vous avez dans le placard et de créer des catalogues à partir des achats effectués. Elle ne tombe pas dans le consumérisme, car elle vous encourage à utiliser les vêtements qui font déjà partie de votre garde-robe.

Quels sont les résultats obtenus ? 100 000 abonnés au cours de sa première année d’existence.

Amazon : pas sans mes big data

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. Tel est l’exemple d’une application similaire à Finery : Echo Look, un assistant qui met à jour notre armoire. L’innovation et son large spectre sont ses signes forts.

Comment fait-elle ? Vous vous souvenez sûrement de la liste des produits recommandés et complémentaires à ce nouveau gadget que vous avez acheté sur Amazon. Cette analyse prédictive basée sur l’intelligence artificielle constitue la base idéale pour les magasins et les marketplaces numériques.

Quels sont les résultats obtenus ? Au cours du dernier exercice 2018, Amazon a triplé ses ventes.

Starbucks : mon café préféré avec des bits

Nous finissons notre analyse par un café, celui que Starbucks sélectionne à partir des données démographiques de ses clients.

Comment fait-elle ? Elle étudie les modèles de trafic, les arrêts de transport en commun et les types d’entreprises existant dans les environs pour déterminer le meilleur emplacement possible pour ses établissements. En outre, elle propose des offres personnalisées en fonction de l’historique des achats et des préférences (avec du lait, sans sucre …).

Quels sont les résultats obtenus ? 10 % de revenus en plus grâce à ses coupons personnalisés générés sur son portail client.