Article par Neo4j APAC Vice-président du marketing, Daniel Ng. Les spécialistes du marketing ont accès à plus de données que jamais auparavant – et leur croissance est exponentielle. L’accélération de la numérisation provoquée par la pandémie a créé de vastes référentiels de données sur les consommateurs, les produits et les achats. Selon Statista, la création mondiale de données – la quantité totale de données créées, capturées, copiées et consommées – devrait atteindre plus de 180 zettaoctets d’ici 2025 dans le monde. Le défi est de savoir comment passer au crible et identifier les tendances et les modèles qui peuvent être utilisés pour générer des informations précieuses. En tant que flux massif de données, il n’a que peu ou pas de valeur pour les spécialistes du marketing sans contexte ni pertinence. Comment les spécialistes du marketing peuvent-ils transformer les domaines de l’information et rendre les données significatives et utiles ?
La puissance des graphes de connaissances
Dans le monde riche en données d’aujourd’hui, les spécialistes du marketing peuvent convertir les données en une plus grande intelligence marketing grâce aux graphes de connaissances. Contrairement à une base de données traditionnelle sous forme de tableau, avec des lignes et des colonnes de données, les graphes de connaissances stockent les données sous forme de nœuds liés et les relations entre eux. Ces données peuvent ensuite être affichées visuellement, sous forme de couleurs et de formes, ce qui facilite la détection de modèles et d’anomalies. Par exemple, dans une feuille de calcul Excel, vous pouvez assez facilement connecter un ensemble de données (clients) à un autre (leur historique d’achat). Mais essayer d’ajouter un contexte supplémentaire tel que des informations démographiques, le chemin d’achat, l’heure et la date d’achat et les conditions météorologiques dans une localité est difficile, peu maniable et impossible à faire dans une seule feuille. Cependant, ce contexte peut être essentiel pour repérer les modèles de qui achète quoi, quand et comment. Les graphes de connaissances sont conçus pour découvrir des informations sur les besoins des clients, les produits et les tendances du marché, en atténuant les défis des ensembles de données en croissance constante et hautement interconnectés. Ils excellent dans la connexion et la gestion de masses de données sur les acheteurs et les produits pour répondre à des requêtes complexes.
Analyse de l’efficacité marketing
Par exemple, supposons que nous voulions analyser l’activité du site Web et suivre la façon dont les gens trouvent différentes pages sur un site Web : par exemple, en cliquant sur une publicité, via un moteur de recherche, à partir des médias sociaux ou dans un lien de courrier électronique. Cela nous aidera à comprendre si une campagne marketing en cours est efficace et à mieux comprendre le comportement des visiteurs du site qui deviennent des clients. Dans un graphe de connaissances, toutes les pages et tous les canaux marketing deviennent des nœuds liés les uns aux autres. En ajoutant du contexte aux liens (relations), nous pouvons commencer à faire des requêtes complexes. Par exemple, si nous disposons de données sur les temps de visite, nous pouvons analyser l’évolution des performances des canaux marketing individuels et l’intérêt pour des pages spécifiques. Ensuite, en ajoutant des données sur la localisation des visiteurs, nous pouvons analyser si certains canaux fonctionnent mieux pour certains marchés géographiques.
Recommandations en temps réel
Les moteurs de recommandation en temps réel sont essentiels pour les détaillants en ligne. L’objectif est de faire apparaître des suggestions de produits pertinents et d’inviter les acheteurs à ajouter des extras de dernière minute à un panier en ligne. Cela profite aux deux parties : le vendeur peut proposer des articles à marge élevée, des surstocks et des promotions, tandis que l’acheteur découvre des articles utiles et pertinents, améliorant ainsi son expérience client. Générer des recommandations pertinentes implique de corréler instantanément les données sur les produits, les clients, les stocks, les fournisseurs, la logistique et même les sentiments sociaux, ainsi que de capturer instantanément tout nouvel intérêt manifesté lors de la visite actuelle du client. Passer au crible toutes ces données en temps réel dépasse les capacités d’une base de données relationnelle conventionnelle. Cependant, faire correspondre les données historiques et de session est trivial pour un graphe de connaissances. Un graphe de connaissances peut également utiliser et pondérer plusieurs méthodes de recommandation, telles que la recommandation basée sur des utilisateurs ou des produits similaires, sur l’historique et le profil de l’utilisateur, ou sur la stratégie commerciale (promotions, marge, inventaire).
Connaître vos clients
Dans le monde post-cookie, les graphes de connaissances offrent un moyen de connecter d’énormes quantités de données sur les acheteurs et les produits pour générer des informations sur les tendances des produits et les besoins des clients. Les graphes de connaissances sont beaucoup plus rapides à faire cela que les moyens traditionnels. Ils peuvent être utilisés pour analyser le trafic Web et les données de flux de clics et créer des profils clients uniques. Le conglomérat médiatique américain Meredith Corporation a utilisé des algorithmes de graphes pour transformer des milliards de pages vues en millions d’identifiants pseudonymes avec des profils de navigation riches. Il a ensuite consolidé 350 millions de profils qui auraient été considérés comme des individus uniques avec des intérêts et des modèles différents en 163 millions de profils plus riches et plus précis. Cela lui a permis de mieux comprendre les clients et le marché. Gartner prévoit que d’ici 2025, les technologies graphiques seront utilisées dans 80 % des innovations en matière de données et d’analyse, contre 10 % cette année. En fin de compte, les graphes de connaissances permettent aux spécialistes du marketing d’atteindre leurs objectifs et de générer un avantage concurrentiel et un succès global pour l’entreprise.