Les médias tels que les canaux mobiles, les réseaux sociaux, les blogs et Twitter ont conduit à un accroissement de la demande en matière de mesures d'audience Internet dépassant largement le cadre du Web analytique « classique ». Les évolutions mobiles et l'importance accordée à une approche marketing holistique et multicanal ont des conséquences sur les entreprises. Cela va des nouvelles mesures en question jusqu'à l'intégration de solutions d'analyse de la clientèle. Sans oublier l'impact sur la quantité de données que les sociétés centrées sur le client et pilotées par des données ont désormais à leur disposition. Le livre blanc de Bloor Research (publié il y a quelques mois) que j'ai lu récemment aborde le sujet suivant : comment gérer l'ensemble de nos données Web « pour obtenir des informations utiles à l'entreprise » (c'est ce qui importe en fin de compte) dans un monde où l'on est de plus en plus « submergé par les données en ligne ».

Comme nous l'avons écrit précédemment dans ce blog (lire ici), les données jouent un rôle de plus en plus important dans l'approche marketing cross-canal que les entreprises doivent adopter pour servir le client omnicanal. Les données clients, si elles sont bien utilisées, apportent des informations et des éclairages qui aident les entreprises à répondre aux besoins de leurs clients et à optimiser le nurturing de leurs leads. Mais, comme vous avez pu le lire précédemment sur ce blog, une vision unique du client (et donc des données) est cruciale pour offrir au client une expérience intégrée et une approche d'interaction personnalisée adaptée à son empreinte numérique.

Selon Bloor Research, il existe essentiellement deux types différents de données Web intéressantes à analyser.

La première est l'analyse du flux de clics, qui est, comme l'indique Bloor, « généralement associée au comportement de l'utilisateur et au remplissage de son chariot sur les sites Web de vente au détail » ; et la seconde, toujours d'après la société d'étude, est « le type d'analyse qui intervient dans les environnements Web 2.0 lorsqu'il s'agit plutôt de comprendre les intérêts du client ».

Des analyses complexes devront être déployées en temps réel à mesure que les sites de socialisation gagneront en sophistication

Mais l'aspect qui, selon l'étude, est rarement traité concerne les « complications qui surviennent lorsque vous voulez intégrer le type de données Web en question au sein des environnements d'analyse classiques ».

Le rapport examine cet enjeu sous différents angles, parmi lesquels la connectivité, la latence et les volumes de données. Pour ce qui est des réseaux sociaux, où l'identification des « influenceurs » est importante, Bloor affirme qu'ils « ont tendance à avoir des exigences assez simples en termes de requête en temps réel (par exemple, les 'personnes que vous connaissez peut-être') et/ou une analyse plus complexe dans laquelle une faible latence est peu nécessaire ».

Et Bloor Research de conclure : « il semble probable qu'à l'avenir il faudra déployer des analyses en temps réel plus complexes à mesure que les sites (de socialisation) gagneront en sophistication et en compétitivité ».

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