Baignant pleinement dans l’ère du Big Data, les entreprises n’ont plus le choix si ce n’est d’analyser le flux d’informations relatives à leur clientèle et l’exploiter afin de proposer la meilleure expérience client possible. De nos jours, l’expérience client joue effectivement un rôle majeur dans le succès d’une enseigne, ce qui rend impératif la mise en place de méthodes d’analyse plus pertinentes comme la Data Science. Mais en quoi consiste réellement ce concept récent ?
Qu’est-ce que la « Data Science » ?
Répondant à la complexité et à la croissance exponentielle des données client, la Data Science est un terme qui a été inventé par William Cleveland dans un article qu’il a écrit en 2001. Elle correspond à un ensemble de méthodes d’analyses de données de masse s’appuyant sur la recherche de données, les statistiques, le traitement du signal, l’apprentissage automatique et la visualisation des données client.
Quels sont les impacts de la Data Science sur la relation client ?
Face à une clientèle qui devient de plus en plus exigeante, la Data Science permet à l’entreprise de faire face à un enjeu majeur : garantir une bonne relation client. Cela lui permettra effectivement de faire la différence par rapport à ses autres concurrents et à proposer des services et produits davantage en alignement avec les attentes et besoins des clients. La Data Science est alors le garant d’une bonne relation client sur le long terme grâce à une bonne gestion des informations récoltées. Ainsi, l’entreprise peut, non seulement, orienter son activité selon les besoins et tendances futures prédits grâce aux indicateurs fournis par cette discipline récente, mais aussi perfectionner son expérience client afin de tenir la course sur le marché.
Quelles sont les missions d’un Data Scientist ?
Le secteur de la Data Science est en pleine expansion et a de beaux jours devant lui. Il est donc sans surprise de voir l’apparition de nombreux data scientists sur le marché. En effet, ce dernier est l’un des leviers majeurs permettant à l’entreprise d’avoir accès à des données de qualités et exploitables. Son quotidien consistera à extraire des données depuis la source, à traiter ces données à l’aide de méthodes statistiques et à les remanier. En général, son travail est articulé autour de 4 grands axes : la compréhension des problématiques marketing de l’entreprise, la mise en place d’une statistique permettant de résoudre les problèmes existants, le repérage des données pertinentes à utiliser et l’analyse des données en vue de monter une stratégie efficace.