Selon Michel Jambu, « le data mining client est un processus de management des données client qui opère à partir des données élémentaires pour produire de l’information, de la connaissance en vue d’une action bien déterminée vis-à-vis des clients ». Le data miningest donc un ensemble de technologies permettant d’analyser les informations d’une base de données afin de trouver des informations utiles pour de futures actions marketing. Le Data Mining fait partie intégrante du Big Data.
Le Data Mining : un avantage compétitif pour les entreprises
Ce processus permet de prélever des informations pertinentes au sein d’une immense masse d’informations. De plus, il utilise des techniques assez complexes.
Aujourd’hui, grâce notamment au Big Data, l’espace de stockage des innombrables données n’est plus vraiment un problème pour les entreprises. En effet, elles disposent de milliers d’informations sur leurs clients. Mais elles veulent désormais que leurs grands volumes de données les aident à appréhender leur environnement interne comme externe. L’environnement interne concerne les ressources humaines, l’organisation et les processus, tandis que l’environnement externe porte sur les clients et leurs parcours, ainsi que l’image de l’entreprise… Les volumes de données vont également permettre d’anticiper les actions. L’objectif du Data Mining est de permettre aux entreprises de faciliter l’exploitation de leurs données et d’en avoir une utilisation correctes en accord avec des actions pertinentes par rapport à leur finalité et leurs ambitions.
Également appelé “fouille de données”, le Data Mining mêle statistiques, intelligence artificielle et informatique. Mais qu’est-ce qu’est réellement le data mining ? Ce processus de management va permettre de stocker, traiter, et analyser les données préalablement récoltées à travers différents canaux, afin de sélectionner les informations pertinentes et utilisables pour aider les entreprises à prendre les bonnes décisions. C’est un outil d’aide à la décision, car en fonction des résultats des données, les entreprises vont devoir se fixer des stratégies et des actions pour toucher leur cible.
Les études de Data Mining menées dans les entreprises ont des objectifs très variés. Elles peuvent par exemple aboutir sur une stratégie de marketing différenciée (en fonction de la cible de clientèle visée), des actions marketing et commerciale efficace et des campagnes marketing particulièrement réussi (dû à la segmentation stratégique des cibles), un investissement commercial sur des zones stratégiques et un constat de la relation client.
L’utilisation du Data Mining
Le Data Mining utilisedes algorithmes très variés. Ces algorithmes peuvent avoir différentes finalités, ils vont permettrent d’une part, d’identifier des similitudes entre des clients afin de les segmenter dans des groupes stratégiques, qui permettront de bien cibler les actions marketing futur en fonction des attentes et des besoins des différentes cibles.
Il existe une multitude d’outils qui vont permettrent d’étudier toutes les données récoltées et ne sélectionner que les plus pertinentes. Ainsi, on compte des logiciels libres, ou sous-titre de propriété, qui vont permettrent la mise en place d’algorithmes de Data Mining. Le Data Mining est connu pour utiliser des algorithmes assez complexes. Ce qui peut différencier tous ces algorithmes sont la facilité d’utilisation, le type de technologie utilisé, le temps de traitement de l’algorithme, ou encore la possibilité de pouvoir interagir avec un environnement de Big Data.
Les logiciels de data-mining permettent une exploitation des données plus poussée que les logiciels de CRM, car ils vont permettre de décrypter le présent pour prédire les comportements futurs.