Comment le big data permet-il d’optimiser les campagnes de retargeting ?

Dans le monde dynamique du marketing digital, saviez-vous que près de 70% des clients abandonnent leur panier d'achat avant de finaliser leur transaction ? Ce chiffre souligne l'importance cruciale du retargeting. Le retargeting, lorsqu'il est stratégiquement alimenté par le Big Data, se positionne comme un outil puissant pour reconquérir ces prospects, augmenter les taux de conversion et les inciter à revenir sur votre site. Il ne s'agit plus simplement de leur rappeler les produits ou services qu'ils ont consultés, mais de leur proposer une expérience d'achat personnalisée, engageante et pertinente qui répond à leurs besoins spécifiques. Les entreprises peuvent ainsi transformer des prospects hésitants en clients fidèles grâce à une meilleure compréhension de leur parcours d'achat.

Le retargeting, également connu sous le nom de remarketing, dans sa forme la plus basique, est une technique marketing qui consiste à cibler les internautes ayant déjà interagi avec votre site web ou votre application mobile. L'objectif principal est de les ramener sur votre plateforme pour les convertir en clients, que ce soit par un achat, une inscription, un téléchargement de contenu, ou toute autre action souhaitée, améliorant ainsi le retour sur investissement (ROI) de vos campagnes. Il se décline sous différentes formes, incluant le display (bannières publicitaires ciblées), le search (annonces sur les moteurs de recherche), l'email (campagnes de relance personnalisées), la vidéo et les réseaux sociaux. Chaque type de retargeting utilise des données pour adapter le message et l'offre à l'utilisateur.

Le big data : un moteur pour le retargeting intelligent

Le retargeting moderne est intrinsèquement lié au Big Data. Sans l'analyse et l'interprétation massive de données, il serait impossible d'atteindre le niveau de précision, de granularité et de personnalisation requis pour une campagne efficace et performante. Le Big Data permet une segmentation plus fine et plus précise des audiences cibles, une personnalisation accrue des messages publicitaires et des offres promotionnelles, une optimisation en temps réel des enchères et des budgets publicitaires, et une mesure précise de l'attribution des conversions aux différents points de contact du parcours client. Le Big Data transforme ainsi le retargeting en une stratégie de marketing digital data-driven capable de générer des résultats significatifs.

Le Big Data se caractérise non seulement par un volume colossal de données (plusieurs téraoctets, voire pétaoctets), mais également par une vélocité de traitement très rapide, une grande variété de sources d'information (données structurées, non structurées et semi-structurées), et une exigence de véracité pour garantir la qualité et la fiabilité des analyses. Enfin, la valeur ajoutée de ces données réside dans leur capacité à révéler des insights pertinents, des tendances cachées et des opportunités d'amélioration des performances marketing, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et d'optimiser leurs stratégies en conséquence. Le coût du big data continue de baisser ce qui le rend accessible à plus d'entreprises.

Sources de données clés pour le retargeting

Les données utilisées pour le retargeting proviennent d'une multitude de sources, chacune apportant des informations spécifiques et complémentaires sur le comportement, les préférences, les intentions et les caractéristiques des internautes, offrant une vue à 360 degrés du client potentiel.

Données First-Party

Les données First-Party, considérées comme l'or du marketing digital, sont collectées directement auprès des visiteurs de votre site web ou de votre application mobile, offrant un aperçu direct de leur interaction avec votre marque. Elles représentent une source d'information précieuse et de grande valeur car elles sont collectées avec le consentement explicite de l'utilisateur et sont généralement considérées comme particulièrement fiables et précises.

• Comportement sur le site web/application : pages vues, produits consultés, temps passé sur chaque page (indicateur d'intérêt), actions réalisées (ajout au panier, inscription à la newsletter, téléchargement de documents).
• Données CRM (Customer Relationship Management) : informations démographiques (âge, sexe, localisation géographique, niveau de revenu), historique d'achats, interactions avec le service client (e-mails, chats, appels), préférences déclarées.
• Données d'email marketing : taux d'ouverture des e-mails (indicateur d'engagement), taux de clics sur les liens (indicateur d'intérêt pour l'offre), réponses aux sondages et aux formulaires d'inscription.

Données Second-Party

Les données Second-Party sont des données First-Party appartenant à une autre entreprise avec laquelle vous avez établi un partenariat stratégique. Le partage de ces données doit impérativement se faire dans le respect strict des réglementations en vigueur en matière de protection des données personnelles et avec le consentement explicite des utilisateurs concernés, garantissant la transparence et la conformité.

Par exemple, une compagnie aérienne pourrait partager des données agrégées (non identifiables) sur les destinations fréquemment recherchées par ses clients avec un site de réservation d'hôtels. Ce dernier pourrait alors utiliser ces informations pour cibler les internautes ayant montré un intérêt pour une destination particulière et leur proposer des offres d'hébergement personnalisées, augmentant ainsi la pertinence de ses campagnes et le taux de conversion. Les informations démographiques sont cruciales. On estime que 45% des consommateurs sont plus enclins à acheter quand les offres sont personnalisées.

Données Third-Party

Les données Third-Party proviennent de sources externes, telles que des agences spécialisées dans la collecte et l'agrégation de données, des ad exchanges (plateformes d'achat et de vente d'espaces publicitaires en temps réel) ou des réseaux sociaux. L'utilisation de ces données est soumise à des règles strictes, notamment en matière de conformité au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) et aux autres réglementations en vigueur concernant la protection de la vie privée des consommateurs.

Il est essentiel de vérifier rigoureusement la qualité, la pertinence, la précision et la provenance des données Third-Party avant de les intégrer et de les utiliser dans vos campagnes de retargeting. Privilégiez les sources transparentes, réputées et respectueuses de la vie privée des utilisateurs, afin d'éviter tout risque de non-conformité et de préserver la confiance de vos clients.

Données contextuelles

Les données contextuelles fournissent des informations précieuses sur l'environnement immédiat dans lequel l'utilisateur interagit avec votre site web ou votre application mobile, ajoutant une couche de pertinence supplémentaire à vos campagnes de retargeting. Ces données peuvent inclure l'heure de la journée (pour cibler les utilisateurs pendant leurs moments de shopping privilégiés), la localisation géographique (pour proposer des offres spécifiques à une région), le type d'appareil utilisé (ordinateur, smartphone, tablette), ou même les conditions météorologiques locales (pour adapter les publicités en fonction du temps qu'il fait).

Par exemple, si la météo annonce de fortes pluies dans une région donnée, un site de vente en ligne de vêtements pourrait cibler les internautes de cette région avec des publicités pour des imperméables et des bottes de pluie, augmentant ainsi la probabilité de conversion. L'exploitation judicieuse des données contextuelles permet de rendre les publicités encore plus pertinentes, personnalisées et engageantes, améliorant significativement leur impact sur les utilisateurs. Les campagnes basées sur des données contextuelles affichent une augmentation moyenne de 20% du taux de clic.

Techniques d'analyse du big data pour optimiser le retargeting

L'analyse approfondie du Big Data permet de débloquer des insights précieux, souvent cachés dans les données brutes, qui optimisent chaque aspect du processus de retargeting, depuis la segmentation des audiences jusqu'à la personnalisation des messages et l'optimisation des enchères publicitaires.

Segmentation avancée

La segmentation avancée, rendue possible grâce à la puissance du Big Data et des algorithmes de machine learning, représente une évolution significative par rapport aux méthodes de segmentation traditionnelles. Alors que la segmentation classique se basait souvent sur des critères démographiques basiques et statiques, tels que l'âge et le genre, la segmentation alimentée par le Big Data offre une granularité, une précision et une flexibilité inégalées, permettant de créer des segments d'audience beaucoup plus pertinents et dynamiques.

Imaginez la différence fondamentale entre segmenter les utilisateurs uniquement par tranche d'âge (par exemple, les 25-35 ans) et les segmenter en fonction de leurs centres d'intérêt spécifiques, de leurs habitudes d'achat détaillées, de leur niveau d'engagement sur les différents réseaux sociaux, de leurs interactions passées avec votre site web et de leurs intentions d'achat probables. L'utilisation d'algorithmes de machine learning permet d'identifier des groupes d'utilisateurs avec des comportements et des motivations d'achat similaires, même si ces groupes ne sont pas immédiatement évidents ou intuitifs, révélant ainsi des opportunités de ciblage insoupçonnées.

Critères de segmentation traditionnels vs. segmentation basée sur le big data

Un exemple concret : la segmentation traditionnelle pourrait cibler l'ensemble des personnes âgées de 25 à 35 ans résidant dans une zone géographique donnée. En revanche, le Big Data permet de cibler spécifiquement "les personnes intéressées par le sport, ayant visité des pages web sur la nutrition sportive, ayant déjà acheté des compléments alimentaires en ligne, ayant liké des pages de marques de sport sur Facebook et ayant recherché des informations sur des événements sportifs locaux". Cette précision accrue se traduit par une augmentation significative de la pertinence des publicités et, par conséquent, du taux de conversion.

Utilisation du machine learning pour la segmentation

Les algorithmes de clustering (regroupement de données), alimentés par le Machine Learning, peuvent regrouper automatiquement les utilisateurs en fonction de leurs caractéristiques communes, de leurs comportements similaires et de leurs affinités partagées, révélant ainsi des segments d'audience insoupçonnés et particulièrement intéressants pour le retargeting. Un site de vente en ligne spécialisé dans les produits biologiques et durables pourrait, par exemple, découvrir un segment d'utilisateurs "éco-responsables" qui achètent régulièrement des produits biologiques, privilégient les marques engagées dans le développement durable et sont sensibles aux arguments écologiques, même s'ils n'ont pas explicitement indiqué qu'ils étaient particulièrement préoccupés par l'environnement.

Exemples de segments personnalisés

• Utilisateurs ayant abandonné un panier contenant des produits similaires à ceux qu'ils ont déjà achetés, mais avec une promotion limitée dans le temps et un code de réduction exclusif pour les inciter à finaliser leur commande.
• Visiteurs ayant regardé des vidéos de démonstration d'un produit spécifique mais n'ayant pas encore contacté le service client, auxquels on propose une assistance personnalisée et proactive par chat en direct pour répondre à leurs questions et les guider dans leur processus d'achat.
• Clients ayant effectué un achat récemment et ayant exprimé leur satisfaction, auxquels on propose un programme de parrainage avec des récompenses attractives pour encourager leurs amis à découvrir la marque.

Personnalisation dynamique du contenu publicitaire

Le Big Data permet de dépasser la simple personnalisation basée sur le nom de l'utilisateur, offrant une expérience client véritablement individualisée. Il offre la possibilité d'adapter dynamiquement le contenu publicitaire en temps réel, en fonction du contexte spécifique de chaque utilisateur, de son comportement passé, de ses préférences déclarées et de ses intentions d'achat probables, rendant chaque interaction plus pertinente et engageante.

A/B testing amélioré

Le A/B testing, qui consiste à tester différentes versions d'une même publicité (variations de l'accroche, des images, des couleurs, des appels à l'action) pour déterminer laquelle est la plus performante en termes de taux de clics et de conversions, est considérablement amélioré et accéléré grâce à la puissance du Big Data. Au lieu de tester des versions génériques et standardisées pour l'ensemble de l'audience, le Big Data permet de tester des variations personnalisées et adaptées à chaque segment d'utilisateurs, maximisant ainsi l'impact de chaque campagne.

Par exemple, on peut tester différentes accroches, différentes images, différentes offres promotionnelles et différents appels à l'action pour chaque segment d'utilisateurs, ce qui permet d'optimiser considérablement le taux de conversion et le retour sur investissement. Si le segment des "éco-responsables" est plus sensible aux arguments écologiques et aux valeurs durables, on pourra leur proposer une publicité mettant en avant les aspects écologiques du produit, les certifications environnementales, les labels de commerce équitable et l'engagement social de la marque.

Recommandations personnalisées de produits

Les algorithmes de recommandation, alimentés par le Big Data, analysent en profondeur l'historique de navigation et d'achat de chaque utilisateur, ses préférences implicites et explicites, ses centres d'intérêt déclarés et ses comportements d'achat similaires, pour lui proposer des produits pertinents, complémentaires ou alternatifs, qui correspondent à ses besoins et à ses envies. Si un utilisateur a acheté un livre de cuisine italienne, on pourra lui recommander d'autres livres de cuisine italienne, des ingrédients spécifiques à la cuisine italienne (huile d'olive, pâtes, parmesan), des ustensiles de cuisine adaptés (machine à pâtes, moule à pizza) ou des cours de cuisine italienne en ligne.

Amazon, leader mondial du e-commerce, rapporte que près de 35% de ses ventes proviennent des recommandations de produits personnalisées, un chiffre impressionnant qui témoigne de l'efficacité redoutable de cette technique. Ces recommandations intelligentes non seulement augmentent les ventes, mais améliorent également l'expérience client, fidélisant ainsi les clients à long terme.

Messages publicitaires dynamiques

Le texte et les images des publicités peuvent être adaptés dynamiquement en fonction du contexte spécifique de chaque utilisateur, de son historique d'interaction avec la marque et de son parcours d'achat. Si un utilisateur a déjà interagi avec une précédente campagne de retargeting, on peut lui proposer une publicité différente et plus personnalisée, par exemple une offre spéciale réservée aux clients fidèles, un témoignage client pertinent, une invitation à un événement exclusif ou un code de réduction personnalisé.

Si un utilisateur a consulté une page produit spécifique mais n'a pas finalisé son achat, on peut lui afficher une publicité mettant en avant les caractéristiques clés de ce produit, les avis positifs des clients qui l'ont déjà acheté, une garantie satisfait ou remboursé, ou une offre de livraison gratuite pour l'inciter à franchir le pas.

Optimisation des enchères en temps réel (Real-Time bidding - RTB)

Le Real-Time Bidding (RTB), également connu sous le nom d'enchères en temps réel, est un processus automatisé d'achat et de vente d'espaces publicitaires en ligne qui se déroule en quelques millisecondes, permettant aux annonceurs d'enchérir sur chaque impression publicitaire en fonction du profil de l'utilisateur et du contexte dans lequel il se trouve. Le Big Data joue un rôle absolument crucial dans ce processus en permettant d'évaluer avec une précision inégalée la valeur de chaque impression publicitaire, en analysant en temps réel une multitude de données (données démographiques, données comportementales, données contextuelles) et en prédisant la probabilité de conversion de l'utilisateur.

Des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique (Machine Learning) analysent en permanence les données disponibles pour prédire la probabilité de conversion de chaque impression et optimiser automatiquement les enchères en conséquence, maximisant ainsi le retour sur investissement. Par exemple, si un utilisateur a déjà visité plusieurs fois la page d'un produit spécifique, l'a ajouté à son panier et a consulté les avis clients, la probabilité qu'il achète ce produit est considérablement plus élevée. L'algorithme RTB pourra alors enchérir plus haut pour afficher une publicité ciblée à cet utilisateur, augmentant ainsi les chances de finaliser la vente. Près de 60% des spécialistes du marketing utilisent la méthode RTB pour optimiser leurs campagnes.

En utilisant le RTB, les entreprises allouent donc des budgets publicitaires plus importants aux segments d'utilisateurs les plus performants et les plus susceptibles de convertir, maximisant ainsi l'efficacité de leurs campagnes de retargeting et réduisant le gaspillage de ressources. C'est un avantage concurrentiel majeur.

Analyse de l'attribution

L'analyse de l'attribution est un processus essentiel qui permet de comprendre et de mesurer le rôle joué par chaque point de contact (publicité, e-mail, réseau social, article de blog) dans le parcours client, depuis la première interaction avec la marque jusqu'à la conversion finale (achat, inscription, téléchargement). Il s'agit de déterminer avec précision quelle campagne publicitaire, quel canal marketing, quel message a contribué le plus à la réalisation de l'objectif, permettant ainsi d'optimiser l'allocation des budgets et d'améliorer l'efficacité des stratégies marketing.

Le Big Data permet d'aller bien au-delà des modèles d'attribution traditionnels et simplistes (premier clic, dernier clic), qui attribuent la totalité de la conversion à un seul point de contact, ignorant ainsi l'influence des autres interactions. Des modèles d'attribution avancés, basés sur des données et des algorithmes sophistiqués (e.g., Markov Chain Attribution, Modèle de Shapley), prennent en compte l'ensemble du parcours client, en analysant les séquences d'interactions et en attribuant une valeur pondérée à chaque point de contact, en fonction de son influence réelle sur la conversion. Cette analyse fine et précise permet d'identifier les campagnes et les canaux les plus performants, d'optimiser les budgets et de mieux comprendre le comportement des clients, améliorant ainsi le retour sur investissement des efforts marketing. Environ 40% des entreprises utilisent des modèles d'attribution avancés.

Avantages concrets du retargeting optimisé par le big data

L'optimisation des campagnes de retargeting grâce à la puissance du Big Data se traduit par des avantages significatifs, mesurables et concrets pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d'activité, améliorant leur performance marketing et leur rentabilité.

Augmentation du taux de conversion

Une étude menée par Criteo, leader mondial du retargeting, a révélé que les campagnes de retargeting personnalisées, basées sur l'analyse des données et l'utilisation du Big Data, génèrent un taux de conversion 50% plus élevé que les campagnes de retargeting non personnalisées et génériques. Les utilisateurs sont beaucoup plus susceptibles de cliquer sur une publicité et de finaliser un achat s'ils estiment que le message est pertinent, adapté à leurs besoins et répond à leurs attentes. Cela confirme l'importance de la personnalisation dans le marketing digital.

Des données récentes indiquent qu'un utilisateur qui a été exposé à une campagne de retargeting a environ 70% plus de chances de convertir qu'un utilisateur qui n'a pas été exposé à cette campagne, soulignant l'efficacité du retargeting pour ramener les prospects vers le site web et les inciter à passer à l'action.

Amélioration du ROI (return on investment)

La personnalisation poussée et l'optimisation continue des campagnes de retargeting, rendues possibles grâce à l'analyse du Big Data, permettent de réduire significativement les coûts d'acquisition de clients et d'augmenter considérablement les revenus, améliorant ainsi le retour sur investissement global des efforts marketing. Un ciblage plus précis et pertinent permet d'éviter de gaspiller des budgets publicitaires sur des audiences non intéressées ou peu susceptibles de convertir, concentrant les ressources sur les prospects les plus prometteurs.

Les entreprises qui investissent dans l'optimisation de leurs campagnes de retargeting avec le Big Data constatent en moyenne une augmentation de 30% de leur ROI, un chiffre qui justifie pleinement l'investissement dans cette approche data-driven du marketing digital.

Renforcement de la fidélisation client

Le retargeting ne sert pas uniquement à reconquérir les clients potentiels qui ont abandonné leur panier ou qui ont visité le site web sans effectuer d'achat. Il peut également être utilisé avec succès pour fidéliser les clients existants, en leur proposant des offres personnalisées, des récompenses exclusives, des informations pertinentes sur les nouveautés et les promotions, et en les encourageant à revenir régulièrement sur le site pour effectuer de nouveaux achats.

Proposer des remises exclusives aux clients fidèles, les inviter à des événements spéciaux réservés aux membres, leur offrir un accès anticipé aux nouvelles collections ou leur envoyer des recommandations de produits basées sur leurs précédents achats sont autant de stratégies qui renforcent leur engagement envers la marque et les incitent à rester fidèles à long terme.

Amélioration de l'expérience client

Un retargeting bien ciblé, pertinent et personnalisé peut être perçu par les utilisateurs comme une valeur ajoutée et un service utile, plutôt que comme une intrusion publicitaire agaçante. En proposant des produits et des offres qui correspondent réellement à leurs besoins, à leurs envies et à leurs centres d'intérêt, les entreprises peuvent améliorer significativement l'expérience client et renforcer leur image de marque positive auprès des consommateurs.

À l'inverse, un retargeting mal ciblé, intrusif, répétitif et non pertinent risque d'agacer les utilisateurs, de nuire à l'image de marque et de les inciter à bloquer les publicités ou à se désinscrire de la newsletter.

Exemples de succès

De nombreuses entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d'activité ont réussi à transformer leurs campagnes de retargeting en véritables moteurs de croissance grâce à l'utilisation stratégique du Big Data et de l'analyse des données. Par exemple, une entreprise de vente en ligne de chaussures de sport a réussi à augmenter son taux de conversion de 40% en personnalisant ses publicités en fonction des modèles de chaussures consultés par les utilisateurs, de leur historique d'achats et de leurs préférences en matière de sport.

Une autre entreprise, spécialisée dans la vente de voyages et de séjours à thèmes, a augmenté son ROI de 25% en ciblant les utilisateurs ayant abandonné leur réservation d'hôtel ou de vol avec des offres spéciales, des réductions exclusives, des recommandations personnalisées et des garanties de meilleurs prix, les incitant ainsi à finaliser leur réservation.

Défis et considérations éthiques

Si le Big Data offre des opportunités considérables et des avantages indéniables pour optimiser les campagnes de retargeting et améliorer les performances marketing, il soulève également des défis importants et des considérations éthiques cruciales en matière de confidentialité des données personnelles, de complexité technique et de transparence envers les consommateurs.

Confidentialité des données et RGPD

La collecte, le traitement, le stockage et l'utilisation des données personnelles des utilisateurs sont soumis à des règles strictes et à des réglementations rigoureuses, notamment en matière de conformité au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe et aux autres lois en vigueur concernant la protection de la vie privée des consommateurs. Les entreprises doivent impérativement obtenir le consentement explicite des utilisateurs avant de collecter leurs données et leur garantir le droit d'accéder à leurs données, de les rectifier, de les supprimer ou de s'opposer à leur utilisation à des fins commerciales.

La transparence est absolument essentielle et les entreprises doivent informer clairement et simplement les utilisateurs sur la manière dont leurs données sont collectées, utilisées, stockées et protégées, en leur fournissant une politique de confidentialité claire, concise et accessible. Une enquête a révélé que 65% des consommateurs sont plus susceptibles de faire confiance à une marque qui affiche clairement sa politique de confidentialité.

L'utilisation de techniques d'anonymisation et de pseudonymisation des données permet de réduire considérablement les risques pour la vie privée des utilisateurs, en empêchant l'identification directe des personnes concernées et en protégeant leurs informations sensibles.

Complexité technique et coût

La mise en place et la gestion d'une infrastructure Big Data performante, capable de collecter, de traiter, de stocker et d'analyser de grandes quantités de données en temps réel, peuvent s'avérer complexes et coûteuses. Elles nécessitent des compétences techniques pointues, des connaissances approfondies en matière d'analyse de données et des investissements importants dans des outils, des logiciels et des plateformes spécialisées.

Pour les petites entreprises et les startups, qui ne disposent pas toujours des ressources financières et humaines nécessaires, il existe des solutions alternatives plus abordables et plus accessibles, telles que l'utilisation de plateformes de marketing automation avec des fonctionnalités de Big Data intégrées. Ces plateformes permettent d'accéder à des outils d'analyse et de segmentation avancés, sans avoir à investir massivement dans une infrastructure complexe.

Risque de publicité intrusive et répétitive

Un retargeting trop agressif, trop insistant et trop répétitif risque d'agacer les utilisateurs, de nuire à l'image de marque et de les inciter à bloquer les publicités ou à se désinscrire de la newsletter. Il est donc important de définir des limites de fréquence d'affichage et d'utiliser des listes d'exclusion pour éviter de cibler les utilisateurs qui ont déjà acheté le produit, qui ont explicitement indiqué qu'ils ne souhaitaient plus voir la publicité ou qui ne correspondent pas au profil de la cible visée.

Il est également essentiel de proposer un contenu publicitaire pertinent, de qualité, informatif et engageant, qui apporte une réelle valeur ajoutée à l'utilisateur et qui ne se limite pas à une simple répétition du même message.

Biais algorithmiques

Les algorithmes de machine learning, utilisés pour analyser les données et personnaliser les publicités, peuvent reproduire ou amplifier des biais existants dans les données d'entraînement, conduisant à des discriminations involontaires et à des résultats inéquitables. Si les données utilisées pour entraîner l'algorithme contiennent des biais liés au genre, à l'âge, à l'origine ethnique ou à d'autres critères sensibles, l'algorithme risque de prendre des décisions discriminatoires, en affichant par exemple des publicités différentes à des personnes ayant le même profil mais appartenant à des groupes différents.

Il est donc impératif d'auditer régulièrement les algorithmes, de vérifier la qualité des données d'entraînement et de corriger les biais éventuels. La diversité des équipes et des données utilisées, ainsi que la transparence des algorithmes, permettent de réduire considérablement le risque de biais algorithmiques et de garantir des résultats plus justes et équitables.

De plus, un suivi attentif et régulier des performances des campagnes, ainsi que des retours des utilisateurs, est indispensable pour détecter et corriger rapidement les problèmes éventuels.

• Environ 52% des entreprises utilisent activement le Big Data dans leurs stratégies marketing.
• Les entreprises qui utilisent le Big Data voient une augmentation de 8 à 10% de leurs bénéfices en moyenne.
• Le secteur de la santé peut économiser jusqu'à 300 milliards de dollars par an grâce à l'utilisation du Big Data.