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Big SEO Data, une collecte que Seolius exploite à présent "Seolius'Labs"


Cet article a été revu et mis à jour la dernière fois le 30 Août 2017 à 21:56

La scalabilité ou passage à l'échelle facilite le traitement parallèle et la distribution des données sur différentes machines. Elle se révèle indispensable en marketing où les données manipulées sont relativement importantes.

Big SEO Data Seolius

La réussite d'une campagne publicitaire dépend de la quantité d'information à disposition des équipes marketing. Plus les données sont nombreuses, plus la communication peut être ciblée pour atteindre les objectifs. Facebook propose par exemple à ses annonceurs des outils leur offrant la possibilité de prospecter en fonction de différents paramètres : âge, situation matrimoniale, intérêt, religion ou origine ethnique. En marketing, le principe est le même. Faire passer un message est beaucoup plus facile si l'on sait à qui on s'adresse puisque les annonces sont dans ce cas personnalisées. Facebook n'est cependant pas la seule source de données exploitables puisque les informations peuvent être collectées par différents moyens. Il est possible de créer sa propre base de données par téléprospection comme nous le réalisons au sein de l'agence, emailing ou en achetant une base de données déjà existante.

Quelle que soit la méthode utilisée pour constituer une base de données, le Big SEO Data facilite le stockage ainsi que la gestion des informations collectées. Il permet, par l'intermédiaire du passage à l'échelle, de traiter en parallèle les données nécessaires à la mise en oeuvre de la campagne – le parallel computing - et de les partager sur différentes machines – le clustering. Le passage à l'échelle offre également la possibilité de stocker des données volumineuses. Avec le Big Data, les informations sont ainsi plus accessibles et il est beaucoup plus facile de lancer une campagne. Toutes les équipes affiliées au marketing ont accès aux données et peuvent les modifier ou les enrichir en fonction des besoins.

Avant d'envisager la scalabilité des données du Big Data, différentes questions doivent être posées. La première consiste à s'interroger sur l'origine des données. Si l'on sait d'où proviennent les informations, il est plus facile de les utiliser pour atteindre un objectif spécifique. Les données de géolocalisation en provenance des applications mobiles sont par exemple utiles dans le cadre d'une campagne publicitaire en temps réel ou locale. Celles collectées via un sondage – quelles sont les habitudes alimentaires d'une personne ? Quel moyen de transport utilisent les cibles ? etc. - peuvent être utilisées pour une communication ciblée ou dans le cadre d'un lancement de produit. Il faut ensuite s'interroger sur la nécessité des données collectées : vont-elles être revendues ou servir à convertir les prospects ?

Il ne faut pas oublier que la vente reste la finalité d'une action marketing. Le passage à l'échelle est inutile s'il ne permet pas d'orienter la cible. Enfin, il faut se demander si les infrastructures répondent aux exigences du Big Data. Elles doivent permettre le suivi des impressions, des taux de clics, de la quantité de trafic en provenance du site web ainsi que du taux de conversion. Si le taux de clics reste le seul élément pris en compte par certaines entreprises, la scalabilité des données permet la gestion simultanée de plusieurs informations pour affiner le ciblage et atteindre les objectifs de vente. La scalabilité répond au final à deux objectifs : assurer la montée en puissance d'un serveur ou d'une machine pour augmenter la capacité d'exploitation d'un système et répartir la montée en charge ainsi que le stockage des données sur un plus grand nombre de machines.

Dès le mois de juin 2015, Seolius proposera de traiter le Big SEO Data à travers nos outils de mesure de marché "Seolius'Labs". Nos données permettrons de réaliser des études de marché très complètes par ségmentation de produits (taille du marché, compétitivité, concurrent, notoriété, opportunité, ...).

Big SEO Data Seolius Analysis'Pro


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