Une nouvelle ressource, apparue il y a quelques années, a bouleversé les habitudes de consommation à travers le monde poussant de nombreuses entreprises à s’adapter et favorisant l’émergence de géants technologiques tels que Google, Facebook ou encore Amazon. Cette nouvelle ressource s’appelle le Big Data. Le Big Data, parfois aussi appelé métadonnées en français, est un terme désignant un large volume de données variées. Souvent qualifiée de ‘’nouvel or noir’’, cette ressource précieuse a par exemple permis à Amazon de capter plus de la moitié des revenus liés aux dépenses en ligne aux Etats Unis en 2017. Non seulement le Big Data a permis à certaines entreprises de s’ériger en géants du numérique, grâce à la collecte intelligente de données et à la mise en pratique rapide de ces informations, mais elle a aussi permis d’améliorer la qualité de vie de l’humanité. Après tout, est-ce que vous vous rappelez de la vie avant Google? Enfin, l’émergence du Big Data a aussi permis de procurer une meilleure expérience shopping aux consommateurs dans nombre de domaines grâce notamment à la personnalisation des services. Alors, quelles sont certaines de ces expériences innovantes et comment sont-elles mises en place par les entreprises?

Dans cet article, nous détaillerons 5 innovations que des entreprises de tous domaines confondus ont mises en place grâce au Big Data.

Spotify – algorithme d’apprentissage appliqué au domaine musical

Spotify est l’une des entreprises au monde qui a su le mieux s’adapter et exploiter les opportunités dans le secteur émergent du Big Data. Le Big Data a en effet permis à Spotify, en utilisant un certain nombre de techniques innovantes, de révolutionner la façon dont nous consommons et apprécions la musique. Le fournisseur de service de musique en streaming a désormais plus de 100 millions d’utilisateurs à travers le monde et sa stratégie repose entièrement sur le Big Data. La plateforme utilise un certain nombre d’informations comme le temps d’écoute d’une chanson favorite, le moment de la journée pendant lequel les utilisateurs écoutent le plus de la musique ou encore sur quels appareils les chansons sont écoutées. Toutes ces informations fournissent à l’industrie de la MusicTech un aperçu unique et précieux leur permettant de mettre en place des solutions spécifiques et personnalisées pour améliorer l’expérience musicale des utilisateurs. Cette personnalisation a fait le succès de Spotify. 

L’un des outils principaux utilisés par Spotify afin de collecter de précieuses données utilisateurs est la fonctionnalité ‘’Discover Weekly’’ qui fut lancé en 2012 et propose aux consommateurs de musique de découvrir de nouveaux morceaux chaque semaine, basés sur les goûts et préférences de chacun. Cette fonctionnalité est rapidement devenue l’une des options les plus utilisées puisque, grâce à un algorithme d’apprentissage automatique, elle crée une playlist personnalisée. Le rôle de l’algorithme est d’analyser les playlists d’autres utilisateurs et de trouver des points communs entre morceaux, puis de développer une nouvelle playlist spécifique qui correspond aux goûts uniques de la personne. Finies les heures passées à shazamer ou encore à écouter des centaines de morceaux sur youtube avant de trouver une chanson que l’on aime! L’algorithme analyse également les interactions entre l’utilisateur et les différents morceaux suggérés. Si l’utilisateur change de chanson après 30 secondes, l’algorithme considère ça comme un négatif et adapte alors les prochaines playlists en fonction.

eHarmony – Le Big Data au service de l’amour

Les sites de rencontre tels que eHarmony utilisent le Big Data pour augmenter les chances de leurs clients de trouver l’amour. Il y a quelques années, les sites de rencontre utilisaient le bon vieux questionnaire ainsi que des tests de personnalité poussés afin de déterminer les préférences de chacun. De nos jours, nombre de ces plateformes utilisent des algorithmes afin de mettre en relation deux personnes. En se basant sur les habitudes de ces deux personnes grâce, notamment, aux appareils connectés qui collectent de précieuses informations ou data, comme par exemple le nombre d’heures de sommeil ou encore le niveau d’activité physique, l’algorithme peut prédire quelles sont les personnes susceptibles de s’entendre le mieux. Une personne peut répondre à un questionnaire se considérant très active alors que les données collectées par sa montre fitbit dévoilent qu’elle est en fait en dessous de la moyenne pour son âge. L’utilisation de la Big Data par les sites de rencontre permet donc de trouver le partenaire parfait et plus rapidement!

Le Big Data au service des animaux – Le fond pour le léopard des neiges

Une autre innovation née de l’avènement du Big Data est le pistage et la capture des braconniers. En effet, le Big Data est aujourd’hui utilisé par nombre d’organisations de protection de la nature afin de sauver des espèces en voie de disparition. Les braconniers se déplacent souvent en petit groupe pistant leur proie. Par exemple, les os de tigres sont très recherchés pour leur utilisation dans la médecine traditionnelle chinoise, ce qui pousse les braconniers indiens à chasser les tigres puisque leurs os s’échangent sur le marché contre des sommes faramineuses. Le fonds de protection des léopards de neige et le fonds de protection de la nature se sont associés afin d’endiguer le phénomène. Ils ont collecté et analysé des données remontant jusqu’à 1962 et à travers plus de 600 districts. Grâce à l’utilisation du Big  Data, ces organisations peuvent désormais prédire où et quand le braconnage est le plus à même de se produire.

Starbucks – le serveur connaît vos préférences

A l’ère des prouesses technologiques, la personnalisation est très appréciée et même particulièrement recherchée des consommateurs. Pourquoi? Parce que cela signifie que le consommateur peut se voir offrir une expérience unique, basée sur ses goûts propres et plus rapide. Le Big Data, en permettant de collecter une quantité et variété incroyable de données en temps réel a ainsi permis l’émergence et le succès rapide des services personnalisés. Starbucks, chaîne de café américaine au succès fulgurant, est d’ailleurs l’un des pionniers de la personnalisation! L’application mobile et les programmes de fidélité Strabucks permettent à l’entreprise de rassembler quantité d’information sur les habitudes de consommation y compris les préférences de ces clients en fonction des régions, des quartiers, des âges ou encore du moment de la journée. Comment les barmen de Strabucks savent-ils déjà quels types de café nous aimons et quels types de pâtisserie nous sommes le plus susceptible de vouloir consommer avec notre café? Lorsqu’un consommateur se rend dans un Starbucks différent de celui qu’il a l’habitude de fréquenter et du moment qu’il transporte son téléphone avec lui, le barman sait quelles sont ses préférences grâce aux système de reconnaissance de données via smartphone. Ces informations permettent ensuite à Strabucks de développer sa stratégie marketing basée sur les comportements et préférences de sa clientèle (dans quel quartier ouvrir de nouveaux cafés, quelles boissons proposées sur de nouveaux menus etc…)

Jeux interactifs et personnalisés

Les innovations dans le domaine des jeux vidéos qui découlent de l’apparition du Big Data sont nombreuses. En effet, en tant qu’utilisateur et grâce à la combinaison entre le Big Data et l’intelligence artificielle, nous pouvons désormais directement agir sur le cours d’un scénario.  Plus l’utilisateur joue et plus l’ordinateur ou l’appareil connecté utilisé est capable de rassembler des informations sur sa façon de jouer et d’anticiper ses choix. Le Big Data est, ainsi, de plus en plus utilisé par les créateurs et fournisseurs de jeux vidéos afin d’adapter le jeu au niveau de chacun et de le rendre plus intéressant en terme de challenge. La collecte de données permet aux créateurs de jeux vidéos de concevoir le jeu idéal pour chaque utilisateur. En effet, le Big Data leur permet de savoir quelles sont les fonctionnalités ou expériences appréciées et celles qui s’avèrent source de frustration pour le joueur. La société de jeux sociaux Zynga (qui a notamment développé FarmVille) utilise, par exemple, régulièrement les données intelligentes qu’elle collecte  afin de vérifier en temps réel les interactions des utilisateurs avec ces jeux. Cela lui permet de les adapter et de les améliorer rapidement en fonction du comportement de ses joueurs. Proposer au féru de jeux vidéos des histoires ou intrigues originales ainsi que des graphiques époustouflants, n’est désormais plus suffisant pour assurer la popularité d’un jeu. La recette du succès implique, de nos jours, que le jeu soit également interactif et adapté aux préférences personnelles du consommateur.

L’émergence de la Big Data a donc permis d’améliorer la performance et l’efficacité des entreprises tout en modernisant l’expérience du consommateur. Le haut degré de personnalisation que certaines entreprises, dans le domaine de la beauté ou même comme nous l’avons vu des services de streaming, arrivent à atteindre représente seulement la partie émergée de l’iceberg. Alors que nous débutons à peine notre voyage dans l’ère du tout numérique, le Big Data et ses applications semblent presque infinis. Nous avons donc hâte de voir ce que l’avenir nous réserve dans ce domaine, pas vous?