Le data mining, ou comment rentabiliser les données

Les données sont devenues une partie intégrante du monde des affaires, et le bon logiciel peut vous aider à les extraire et les décomposer en informations utiles. 

Cela fait déjà plusieurs années qu’on vous le dit : les données sont importantes ! Mais vous a-t-on déjà dit à quel point elles le sont ?

Si vous avez des doutes, demandez à Microsoft.

Le géant de l’informatique a versé la somme astronomique de 26,2 milliards de dollars ou 260 $ par client actif, pour acquérir le site de réseautage LinkedIn en 2016. Dans l’Union Européenne, les données représentent une valeur de 1 000 milliards d’euros, soit 8 % du PIB européen.

Si les données sont importantes, le data mining l’est tout autant.

Le data mining, ou exploration de données, joue un rôle important dans la business intelligence et aide à générer de précieuses informations en identifiant les motifs récurrents dans les données. Dans cet article, nous allons vous présenter les avantages du data mining, les différentes techniques utilisées et les outils logiciels les plus pratiques.

Le data mining, définition

Le data mining désigne le processus de découverte de corrélations, de motifs ou de tendances en analysant de larges quantités de données entreposées dans des répertoires tels que des bases de données et des appareils de stockage. Il s’agit d’un élément crucial des technologies avancées telles que le machine learning, le traitement du langage naturel (“Natural Language Processing” ou NLP) et l’intelligence artificielle.

Le data mining doit être réalisé soigneusement pour obtenir les meilleurs résultats. Nous allons vous aider à naviguer entre les étapes composant ce processus.

Voici les étapes du data mining : 

  • Définissez votre hypothèse ou point de départ.
  • Identifiez toutes les sources de données adéquates.
  • Distinguez les points de données des sources de données qui doivent être testés pour valider ou rejeter votre hypothèse.
  • Utilisez les techniques de data mining telles que l’analyse de corrélation pour tester les modèles statistiques qui connectent au mieux les points de données.
  • Interprétez et reportez les résultats et utilisez les informations rassemblées pour contextualiser vos décisions et actions.

Techniques de data mining les plus couramment utilisées

Les méthodes statistiques et les technologies de reconnaissance des motifs récurrents font généralement appel aux techniques d’exploration des données suivantes :

  • Détection des motifs : le suivi des motifs simples nécessite de reconnaître une déviation dans vos données à intervalles données (par exemple, un pic de trafic tôt le matin ou tard le soir). Cela peut être représenté par un simple diagramme en ligne ou en barre.
  • Classification et analyse de mise en cluster : cette technique vous aide à découvrir les groupes et les clusters dans vos ensembles de données. Par exemple, selon le nombre moyen de commandes réalisées par vos clients chaque mois, vous pouvez les diviser en clients à marge faible ou élevée, puis concevoir différentes stratégies marketing pour les différents clusters.
  • Association : cette technique vous aide à identifier les motifs qui indiquent un lien entre deux produits, comme quand des clients achètent des casques audio ou des étuis quand ils achètent un téléphone mobile.
  • Analyse de régression : cette technique aide à identifier les variables et leurs effets sur les mesures qui vous intéressent (par exemple, les achats de glace ont un lien direct avec la température).
  • Prédiction : cette technique implique l’utilisation du data mining pour élaborer des modèles de prévision indiquant à quel point les variables indépendantes pourront varier à l’avenir. Par exemple, les entreprises d’e-commerce peuvent s’appuyer sur les ventes et les données des clients pour concevoir des modèles et savoir quels produits sont susceptibles d’être renvoyés après une vente saisonnière.
  • Détection des exceptions : le data mining permet d’identifier les valeurs de données qui s’écartent de la moyenne. Éliminer ces exceptions est important pour obtenir des résultats d’analyse précis.

Avantages du data mining pour les entreprises

L’exploration des données présente de nombreux avantages pour votre organisation, mais voici quelques exemples les plus lucratifs :

  • Optimisez vos campagnes marketing : le data mining aide les entreprises à comprendre quelles campagnes sont susceptibles de générer le plus d’engagement, à classer leurs clients, à afficher des publicités ciblées et à optimiser les dépenses marketing.
  • Détectez les fraudes : le data mining aide les entreprises à détecter les activités frauduleuses et à les anticiper. Par exemple, les données d’analyse de point de vente peuvent faciliter l’identification de transactions frauduleuses dans le secteur du commerce de détail. Les banques et les compagnies d’assurance font appel aux techniques de data mining pour identifier les clients les plus susceptibles d’arrêter de payer leur police ou de faire de fausses déclarations.
  • Prenez de meilleures décisions commerciales : plutôt que de ne compter que sur votre intuition ou votre expérience, les informations générées à partir des données de votre entreprise peuvent faciliter la prise de décision. Par exemple, vous avez l’impression que votre produit ne se vend pas en raison de son prix de vente, alors que l’analyse des données révèle que c’est en fait à cause d’un manque de canaux de distribution. Ce type d’informations vous permet de redresser la barre et d’apporter une solution adaptée à vos besoins.
  • Apprenez à connaître les employés et les politiques RH : le data mining ne devrait pas seulement vous aider à améliorer les performances sur le marché externe, mais aussi à comprendre le comportement de vos employés, à prévoir la lassitude et à évaluer les politiques des ressources humaines.

Quelques exemples de data mining dans des scénarios réels

Toutes les entreprises, des multinationales aux PME, peuvent bénéficier du data mining. Les bonnes données aident les entreprises à augmenter les bénéfices, réduire les coûts et gagner des clients. 

Découvrons quelques exemples de scénarios réels où les entreprises ont pu rentabiliser les données.

  • La bonne stratégie de suivi a aidé à augmenter le taux de conversion de 40 % : Envelopes.com voyait régulièrement ses visiteurs quitter le site web sans valider leur achat, et ne savait pas exactement quand envoyer un e-mail pour leur rappeler de le faire. Une analyse des motifs des données a révélé que les e-mails envoyés dans les 48 heures suivant la visite d’un prospect avait un taux de conversion plus élevé que les e-mails de suivi envoyés dans les 24 heures.
  • Les améliorations en terme de conception produit et de marketing augmentent la part de marché : quand il s’agit de douleur due aux dents sensibles, la plupart des clients préfèrent s’occuper eux-mêmes du traitement. Une entreprise de produits de consommation emballés voulait améliorer la part de marché de ses produits dentaires anti-sensibilité. Elle a embauché une agence de data analytics pour explorer les données issues de sources multiples dont les réseaux sociaux et la propre base de données AWS de l’entreprise. Plus de 250 000 réponses clients ont été analysées et trois facteurs principaux ayant un impact sur les ventes ont été identifiés et ce à l’aide d’analyses de texte et de régression, entre autres.
  • Analyse du panier de la ménagère : l’analyse du panier de la ménagère s’appuie sur des règles d’association pour identifier quels objets ont le plus de chances d’être achetés par des clients individuels. Le moteur de recommandation d’Amazon explore les données issues de l’historique d’achat de l’utilisateur, ses paniers validés et abandonnés, ses listes de souhaits, ses sites de référence, etc., pour cibler des publicités les plus susceptibles de générer des clics et des conversions, augmentant ainsi les ventes.

Tendances et derniers développements du data mining

Bien que les simples techniques de détection des motifs et de techniques de régression ont été largement utilisées par les entreprises depuis bien des années, le volume astronomique de données non structurées, éparpillées et de qualité médiocre représente un véritable défi pour le data mining. 

Voici un aperçu des derniers développements et tendances en matière d’exploration des données 

  • Le Big Data et le data mining multimédia : les données peuvent prendre bien des formes : textes, fichiers audio, images et vidéos. Regrouper ces données, les nettoyer et exécuter des modèles requiert des outils récents comme des logiciels de text mining ou de reconnaissance vocale.
  • Les préoccupations liées à la sécurité et la confidentialité des données : le data mining réalisé en regroupant des informations sur les clients et souvent sans avoir obtenu les autorisations ou droits de partage nécessaires génère de plus en plus d’inquiétudes auprès des consommateurs. Les politiques telles que le règlement général sur la protection des données ont limité les façons dont les entreprises peuvent utiliser et stocker les données des consommateurs.
  • Le data mining distribué : alors que les données sont stockées à divers endroits et sur plusieurs appareils, des algorithmes sophistiqués sont en plein développement pour extraire ces données et générer des rapports.
  • Le data mining géographique et spatial : ce type de data mining extraie les données géographiques, environnementales et astronomiques pour révéler des informations sur la topologie et la distance. Cela s’avère particulièrement utile pour les secteurs du tourisme, de la navigation et pour les gouvernements.

Bien que Microsoft Excel prenne en charge bien des techniques de data mining, ce n’est pas un outil assez puissant pour gérer des ensembles volumineux de données ou connecter ensemble plusieurs sources de données. Il existe plusieurs logiciels de data mining qui proposent des fonctionnalités d’extraction et de visualisation.

Et maintenant ? Consultez notre catalogue de logiciels de data mining pour trouver l’outil qu’il vous faut.