La Smart data est un terme informatique liée à la Data Science et au Big Data. Il s’agit d’analyser très rapidement les données pour le compte d’une société. Pour cela, on cherche à avoir des données de qualité et seulement celles qui nous intéresse pour notre recherche de solutions.
La Smart Data est de plus en plus utilisée dans les entreprises dans différents services, notamment en marketing.
1. Comprendre la Smart data
La Smart data opère l’analyse et le traitement de données dans un temps très court pour qu’elles soient utilisées rapidement dans les campagnes marketing des entreprises. La Smart data peut être vue comme une évolution logique du Big Data.
Le Big Data récupère un grand nombre de données non structurées provenant, par exemple, des réseaux sociaux ou des informations de géolocalisation. La Smart data, quant à elle, effectue une recherche et le tri intelligent des données afin qu’elles soient plus facilement exploitables. Ainsi, la stratégie marketing de l’entreprise peut être adaptée.
A. Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive consiste à réduire les pannes d’une entreprise avant même qu’elles n’arrivent, ceci en faisant l’analyse de l’historique des données.
La collecte d’informations et l’analyse des données permettent la mise en place, par le data scientist, d’une stratégie de traitement de l’obsolescence et une programmation d’entretiens réguliers sans arrêt de l’activité.
B. Qu’est-ce que le taux d’attrition et comment le réduire ?
Le taux d’attrition est un indicateur qui permet aux dirigeants de société de calculer la perte de clients que subit l’entreprise sur des périodes données, généralement d’un an. La relation mathématique pour obtenir le taux d’attrition est la division du nombre de clients perdus par le nombre de clients total.
Plus le taux d’attrition est faible, plus les clients sont satisfaits de la qualité du service rendu. Il faut toutefois noter que le taux d’attrition dépend du secteur d’activité et du type de service proposé. Le Big Data et l’intelligence artificielle permettent de réduire le taux d’attrition en déterminant les raisons du désengagement des clients, en améliorant la relation avec les consommateurs et l’expérience client, ainsi qu’en fidélisant la clientèle grâce à des attentions marketing pertinentes.
2. La Smart data au cœur de notre quotidien
La Smart data est au cœur de la création des Smart City qui émergent et de notre quotidien, avec la prédiction de vente dans notre domaine d’activité et la gestion des risques, notamment dans le secteur des banques et assurances.
A. Qu’est-ce que la Smart City ?
Une Smart City est une solution idéale aux problèmes des villes modernes, tels que la pollution et le gaspillage énergétique. Elle repose sur une stratégie de gestion globale et une intelligence grâce à l’exploration et à l’exploitation des données des entreprises au service des villes et de leur gestion.
Le Big Data peut être utilisé pour mesurer et analyser, par exemple, l’état en temps réel des réseaux de transport ou le système de collecte et la gestion des déchets. Pour être smart, les villes optent pour la mise en place de l’open data et la possibilité d’utiliser les données en temps réel.
En France, Paris est classée 19e à l’échelle mondiale et Nantes est précurseur en matière d’open data.
B. Comment utiliser l’IA pour la prédiction des ventes ?
Les applications de l’intelligence artificielle sont nombreuses et s’adaptent à chaque domaine d’activité. Les entreprises doivent faire l’analyse et le traitement des données issues des milliards d’informations qui circulent chaque jour.
Les dirigeants d’entreprise utilisent par exemple les informations clés de navigation des clients et leurs réactions sur les réseaux sociaux pour adapter leur stratégie marketing et optimiser les ventes.
L’intelligence artificielle permet également de faire de la prédiction de ventes et d’estimer la probabilité d’achat d’un client ainsi que la valeur de son panier, pour que l’entreprise ait une vision de son chiffre d’affaires à court ou moyen terme.
C. Quels sont les enjeux du Big Data dans l’assurance et la banque ?
L’émergence du Big Data a profondément transformé la façon dont les entreprises utilisent les données au quotidien et repensent leur approche client, particulièrement dans le secteur banque et assurances. Grâce à la collecte et à l’analyse minutieuse des données, les entreprises du secteur banque et assurances ont une meilleure compréhension de la demande et peuvent ainsi proposer une offre de solutions adaptées aux besoins du client.
Les enjeux du Big Data pour le secteur banque et assurances sont d’améliorer l’expérience client, de minimiser les risques financiers et de proposer une offre adaptée à ces différentes typologies de clients.
La Smart Data est donc une évolution dans le domaine de la Data Science pour pouvoir analyser rapidement des données qui permettront la recherche de solutions pour les besoins d’une société. Elle peut être utilisée pour la maintenance prédictive ou le taux d’attrition, et se place au cœur des enjeux actuels de la Smart City, la prédiction des ventes et la gestion des risques.
