A l'heure où les études de comportements classiques sont régulièrement remises en cause pour leur manque de précision ou d'impartialité, l'explosion des données collectées à la fois en grand nombre et en continu semble être une aubaine pour les marketeurs. En effet, quoi de moins biaisé et de plus parlant que des informations de navigation sur Internet, de paiement électronique ou de déplacement géographique?
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Le modèle d'un géant comme Netflix illustre parfaitement la promesse de la richesse des datas liée à l'utilisation d'algorithmes très fins et puissants qui permettent de créer une hypersegmentation des audiences. De même, le chercheur Alex Pentland, directeur du Human Dynamics Laboratory du MIT, est persuadé que la big data peut permettre de régler d'innombrables problèmes de société en l'abordant par le prisme de ce qu'il appelle les «social physics». Cette discipline consiste tout simplement à réduire les comportements des populations à des séries de variables certes complexes, mais parfaitement prévisibles…
Grandeur et décadence des datas
C'est ainsi que se multiplient depuis plusieurs années les «obsédés» de la big data. Qu'ils soient chantres du ciblage parfait du consommateur, de l'optimisation de budget ou de la réduction des crimes et maladies à grande échelle, ils partagent tous une foi inébranlable dans le pouvoir des chiffres. Il est d'ailleurs intéressant de noter l'impact de la big data sur certaines directions marketing, qui ont su prendre conscience de la richesse de leurs propres données. Comportements d'achat, informations CRM, données de fréquentation, baromètres d'image, etc. C'est un véritable inventaire à la Prévert qui est aujourd'hui en cours!
Reste que l'effet big data tarde un peu à se faire désirer dans les faits. Même les ténors des données semblent s'y casser les dents. Par exemple, Google Flu Trends, un service de Google se targuant de déterminer avec précision l'explosion et la progression annuelle de l'épidémie de grippe, s'est trompé dans ses estimations cinq années d'affilée!
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Prévoir le résultat de l'Eurovision est possible, comme l'a fait David de Rothschild, économiste de Microsoft Research, car les usages de vote des pays sont linéaires (ce qui n'excuse qu'en partie le résultat de la France!). Prévoir les résultats de championnat de football américain est plus ardu, malgré un nombre de datas disponibles sur les performances des joueurs très élevé.
Plus proche de nos métiers: le retargeting vise de plus en plus juste mais, du fait de nos comportements en temps réels, nous pouvons entrer et sortir des clusters très rapidement et souvent être exposés à des publicités contextualisées hors sujet… Clairement, l'homme n'est pas toujours réductible à quelques ensembles de chiffres!
