Memoire Online - Le big data et les réseaux sociaux pour le marketing.

« Les opinions exprimées dans ce mémoire sont propres à leur auteur et n'engagent pas l'Institut d'Etudes Politiques d'Aix-en-Provence »

Les remerciements

Je tiens tout d'abord à remercier Monsieur Mathias Naudin, mon tuteur de mémoire, qui a su se rendre disponible et qui a su me donner de nombreux conseils afin de réussir ce mémoire, ainsi que Céline Le Corroller, Responsable Pédagogique Pôle Intelligence Economique et Information Stratégique de Sciences Po Aix pour son aide dans ma réflexion autour de ma problématique.

D'autre part, je remercie toutes les personnes qui se sont rendues disponible dans le cadre des interviews à savoir, Monsieur Frédéric FOSCHIANI, fondateur de CEO QSN Digital et Directeur général et associé de JDL Technologies, Monsieur Sylvain CHAUSSARD, responsable produit digital chez Digital Virgo, Monsieur Xavier LEONETTI, chef d'escadron à la Direction de la gendarmerie Nationale, section Intelligence économique et Intervenant à Sciences Po Aix, Madame Stéphanie LEVOYE, directrice marketing chez Cegid, Monsieur Yoann GAUTHIOT, chef de projet internet et réseaux sociaux à l'office de tourisme de Beaune, Monsieur Emmanuel BAPT, consultant expert en Big Data chez Cegid et Monsieur René-François MENNECIER, consultant chez VMware.

Enfin, je voudrais remercier toutes les personnes qui de près ou de loin m'ont apporté leur aide dans ce travail de recherche.

Sommaire

1.3 Le Big Data : un outil d'aide â la recherche d'information numérique_: pour tine meilleure

Introduction

Le Big Data est un sujet d'actualité qui est en pleine évolution. Passionné par les nouvelles technologies, je me suis penché sur les interconnexions entre Big Data, réseaux sociaux et marketing, en me posant la question suivante : Qu'est-ce que le Big Data peut apporter au marketing à travers les réseaux sociaux?

L'informatique a bouleversé notre quotidien notamment avec l'apparition d'internet dans les foyers. Nous sommes aujourd'hui 2,7 milliards à être connectés constamment au web, ordinateurs, Smartphones, tablettes, objets connectés et nous émettons en permanence un nombre incalculable de données à la seconde. Les nouvelles technologies ont totalement chamboulé les fondements de nos manières de penser et de produire. L'apparition des réseaux sociaux a accéléré cette cadence. Mais qu'est-ce qu'un réseau social ? Un réseau social est constitué par un ensemble de personnes réunies entre elles par des liens élaborés lors d'interactions sociales. En marketing,, réseau social signifie un ensemble de sites internet permettant d'établir un réseau de proches (personnel ou professionnel) et qui fournit à leurs membres des outils et des interfaces d'interactions, de présentation et de communication.

A l'heure actuelle, 1,5 milliards de personnes sont sur les réseaux sociaux dont 20 millions en France. Les données que nous produisons sur les réseaux sociaux sont une source de revenu pour les sociétés exploitant ces données. Quelle est par exemple la valeur pécuniaire de nos comptes Facebook ? C'est une des questions que nous pouvons nous poser quand on connaît les sommes pharaoniques investies par les géants du web. Le rachat de WhatsApp par Facebook à hauteur de 19 milliards de dollars en est un bel exemple. Cette solution revendique 450 millions d'utilisateurs dans le monde. Facebook a acquis avec cette opération une quantité massive de données sur les habitudes des consommateurs à travers le monde¹

Le nombre de données augmentant de jour en jour, il est difficile pour les réseaux sociaux comme Facebook d'analyser l'ensemble de celles-ci. En effet, chaque jour 2200 pétaoctets de données sont créées. Ce gigantesque volume constitue 2 millions de recherches examinées par

¹Grégory Raymond, Quelle est votre valeur sur les réseaux sociaux ?,Huffpost ,23 Février 2014 ² Will Garside, Brian Cox, « Le stockage Big Data », Pour les nuls. EMC P7-9

Google chaque minute, 4000 heures de vidéos téléchargées sur Youtube par heure et 144 milliards d'e-mails envoyés dans le monde.

On appelle cette masse de données du Big Data, appelé « grosse donnée » .C'est un ensemble de données dites massives. Le Big data est caractérisé par un nombre volumineux de données difficiles à traiter. Cet ensemble de données une fois traité se caractérise par un ensemble d'informations.

Le marché du Big Data est estimé à 23,8 milliards de dollars sur 2016. (D'après ICD mars 2013). C'est un marché en pleine croissance et encore souvent méconnu des entreprises. Le Big Data concerne tous les secteurs d'activités pour différents usages mais principalement pour le marketing, notamment grâce aux réseaux sociaux qui sont des gros producteurs de données.

Face au marché naissant du Big Data et des réseaux sociaux qui font partie intégrante de notre vie, nous avons voulu axer nos recherches sur ce sujet.

Comment les données des réseaux sociaux sont elles exploitées ? Comment évaluer l'importance d'un réseau social ?

Quels sont les enjeux technologiques, économiques, mais aussi éthiques pour les entreprises ?

Nous essaierons de répondre à l'ensemble de ces questions en structurant notre pensée avec une partie théorique appelée revue littéraire dans laquelle nous étudierons ce qui a pu être déjà rapporté et écrit sur ce sujet récent.

A la fin de cette revue littéraire, nous mettrons en évidence deux hypothèses dont l'objectif sera de répondre à la problématique posée.

Dans une seconde partie, nous réaliserons des enquêtes terrain afin d'exposer le point de vue des personnes interrogées lors d'interviews réalisées dans le cadre de ce mémoire.

Ces enquêtes terrain nous permettrons de confronter les hypothèses évoquées à la fin de la première partie.

Les outils d'intelligence économique nous permettrons de confirmer nos hypothèses.

Nous exprimerons par la suite des préconisations par hypothèse avec des méthodologies qui nous aiderons à dénouer notre problématique.

Enfin, nous mettrons en oeuvre une conclusion dans le but de synthétiser notre écrit.

Partie 1 : La revue littéraire

Chapitre 1 : Le Big Data et le marketing

1.1 De la donnée à l'information

Aujourd'hui, avec l'informatique et le développement d'internet, nous disposons d'un nombre incalculable de données. Mais qu'est-ce qu'une donnée ? Une donnée peut être constituée de différentes manières, tel que des sons, des vidéos, des images, des vidéos, des codes-barres etc

Elles sont réparties en plusieurs critères : données structurées, données non structurées, qualitatives, quantitatives, discrètes ou continues.

Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de modèle prédéfini, c'est à dire qu'elles sont compliquées à être intégrées dans des tableaux ordonnés ou des tableurs. Les données non structurées représentent dans l'univers des affaires des dates, des chiffres et des faits. Les fichiers image, audio et vidéo sont nommés la plupart du temps non structurés. Il est de ce fait difficile de les analyser du fait d'un manque de structure. Ces données sont facilement identifiables par les êtres humains.

Les données structurées quant à elles représentent des informations organisées comme les informations reprises sur un code barre. Ces informations peuvent paraître incompréhensibles pour l'oeil humain mais elles sont structurées et compréhensibles par les ordinateurs. Ces données sont facilement identifiables pour les ordinateurs et elles peuvent s'organiser sur la fondation de plusieurs critères : chiffre d'affaires, nombres de clients ...

- Les données quantitatives sont quant à elles des informations numériques et qui se distinguent de deux types :

? Les données discrètes, exemple : « les données relatives à Bernard Dupont sont qu'il a deux bras et qu'il est le fils de Gilbert Dupont ». Il s'agit ici de données que l'on peut compter.

? Les données continues, exemple : « les données continues sont que Bernard Dupont

pèse 70 kilos et mesure 1m 72 ». Il s'agit ici de données que l'on peut mesurer.

Les informations engendrées par les systèmes informatiques sont la plupart du temps produites à la suite d'une tâche réalisée. Par exemple : « dans votre supermarché, le caissier scanne les codes-barres de chaque article, collecte des données sur des codes-barres, qui sont lues par le scanner laser placé sous la caisse enregistreuse. Ce processus est relié à un système informatique à distance récupérant les prix et les descriptions, qui sont renvoyés vers la caisse enregistreuse pour impression sur le ticket de caisse. Enfin, le total est calculé et d'autres données, comme celles relatives aux cartes de fidélité, peuvent à leur tour être traitées par la caisse enregistreuse pour calculer les réductions éventuelles »².

Dans certains domaines d'activité comme le marketing, le design et le journalisme le visionnage des données est important. Ce visionnage des données s'alimente à partir de la croissance et des possibilités qu'offrent les dispositifs informatiques et graphiques mais aussi de l'augmentation des sources et de l'ensemble des flux de données.

D'autre part, il ne faut pas confondre données et information. « Les données sont des unités élémentaires d'informations et c'est leur structuration qui permet la production d'une information faisant sens »³.

Aujourd'hui la moitié des 7 milliards d'habitants du monde es sur le web. Il y en aura encore plus demain. Cela génère à l'heure actuelle un volume astronomique de données et va croitre rapidement à l'avenir. Les informations classiques conservées sur des médias physiques tels que pellicules de film, livres, radiographie sont de nos jours transformés en format numérique et peuvent être utilisées par les ordinateurs via les réseaux de communications.

Sans arrêt des données sont engendrées, traitées et stockées, par exemple : « Facebook intègre plus de 500 téraoctets de nouvelles données chaque jour »⁴.

Une énorme quantité de données doit être stockée pour des recherches antérieures. Par exemple, des agences de presse qui veulent retrouver des vieux articles et les rediffuser.

Par ailleurs, certains supports ont besoin d'une analyse plus développée. Par exemple, des études géologiques, des images satellites sont présentes en masse sur les réseaux. Ces données contiennent des informations qui permettent d'aider les entreprises à rechercher de nouvelles réserves naturelles. On appelle cela du Big Data car on englobe à la fois le stockage et le traitement des ensembles de données brutes essentielles pour en tirer parti.

L'énorme augmentation de la quantité de données ouvre une nouvelle ère dans la sphère scientifique, de l'environnement, de l'industrie mais aussi du marketing !

1.2 Le Big Data, un outil d'avenir pour le marketing

Le monde est rempli de données numériques, qui une fois métamorphosées en informations, peuvent nous aider dans notre quotidien. Il s'agit du Big data, qui est constitué d'un ensemble de données volumineuses que les systèmes de traitement informatique de nos jours

³ Laurène Barrau, Alexandre Tessonneau, Isabelle Renard, « Les enjeux des données numériques », Economie et management, 2013 P8

⁴ Will Garside, Brian Cox, « Le stockage Big Data », Pour les nuls. EMC P10-11

parviennent à traiter. Leurs applications potentielles sont gigantesques : analyse financière, connaissance des clients, identification des tendances ...

De plus, il faut savoir que 90 % des données dans le monde ont été créées durant les deux dernières années. Les sources provenant du Big Data sont larges : données issues du web, données issues des objets communicants, données commerciales, données publiques ... Il s'agit de données de types non structurées.

Dans le secteur du marketing,, la visualisation des données est essentielle. « Alors que la construction de la statistique traditionnelle s'est appuyée sur un ensemble de techniques destinées à reproduire une représentation catégorielle du monde, le monde du Big Data ne cherche pas à représenter le social mais à l'aspirer ».⁵

Les sociétés apprennent à exploiter l'analyse de données à grande échelle dans un but stratégique. La finalité de celle-ci est de trouver une nouvelle barrière de différenciation concurrentielle.

Des analystes de Technology Research Gartner ont identifié 3 dimensions principales pour qualifier le Big Data. :

- Le volume : Masse de données conséquentes ou en croissance permanente. - La vélocité : La rapidité d'entrée et de sorties des données.

L'ensemble de ces 3V forme le Big Data. Cependant, il faut auparavant vérifier si ces données peuvent être traitées pour procurer des informations précises afin de prendre des décisions dans des délais respectables. Par exemple : « un cabinet d'avocats travaillant sur un important recours collectif doit non seulement récolter d'énormes quantités de documents électroniques (e-mails, calendriers électroniques et formulaires) mais également les classer en fonction des éléments du dossier. La capacité à trouver rapidement des modèles, des

⁵ Cardon Dominique, « Regarder les données », Multitudes, 2012/2 n°49, P 138-142

chaînes de communications et des liens est vitale pour prouver les responsabilités des parties ».⁶

Les entreprises vont pouvoir optimiser la façon dont leurs opérations sont conçues, organisées et gérées.

- Le fait de trouver une réponse à une requête à l'intérieur d'une seule base de données et que cela prenne quelques minutes et non plusieurs jours.

Pour qu'un projet Big Data réussisse, il faut savoir identifier les ressources et les manques. Pour cela, il faut réussir à se projeter. Quel est l'enjeu de réaliser un projet Big Data pour mon entreprise ? Par exemple, pour un opérateur télécom, la question qui se pose est de connaître la façon d'exploiter les flux continus des discussions en ligne. Les dirigeants doivent alors réaliser un inventaire précis de l'ensemble des informations pertinentes en interne comme en externe. Cet audit va apporter une conception plus réaliste de la capacité de l'entreprise à réaliser son projet par rapport à ses besoins. La question principale pour l'opérateur télécom était de savoir comment utiliser le flux montant de discussions en ligne sur les sociétés et leurs produits. C'est à dire les millions de blogues, les échanges et partages sur les médias

⁶ Will Garside, Brian Cox, « Le stockage Big Data », Pour les nuls. EMC P15-20

sociaux, les mots clés frappés dans les moteurs de recherches, les réactions des clients vis à vis des marques sur le net. L'objectif est de mieux appréhender l'avis des consommateurs sur une marque. Avant de se lancer dans un projet Big Data, il faut avoir bien réfléchi à son potentiel stratégique. En effet : « Les implications liées au traitement des masses de données concernent directement la direction de l'entreprise, car elles sont transversales ».⁷ Il faut donc que les différents services en interne acceptent de coopérer ensemble.

Les entreprises recherchent à prendre part au Big Data notamment grâce aux données textuelles qui sont générées par des outils utilisateurs via des applications bureautiques ou web. Les analystes qui sont spécialisés sur le sujet envisagent que 70 % des informations intéressant les sociétés se trouvent au sein des documents word, excel, les couriels etc ...

Les équipes marketing utilisent des outils de Big Data afin d'analyser les opinions et sentiments des utilisateurs des services web. On analyse les sentiments et émotions exprimés dans les textes laissés sur le web par les consommateurs. L'analyse des opinions consiste à reconnaître l'orientation d'une opinion exprimée au sein d'un texte (forum, blog, site de partage etc ...) Ceci permet d'identifier si une phrase ou un document manifeste un sentiment positif, neutre ou négatif par rapport à un objet défini. L'analyse des opinions permet de caractériser l'opinion de quelqu'un via des mots et des phrases. Cette analyse sert aussi à confronter les avis de différents individus ou groupes. L'étude des opinions et des sentiments permet d'apporter énormément d'informations sur les populations étudiées et les directeurs marketing en tirent partis. Le marketing est en train de se redéfinir via l'évolution des habitudes des consommateurs. L'objectif pour les marketeurs est de comprendre le parcours sur le web effectué par le client avant que celui-ci achète. Le Big Data contribue à aider les équipes marketing dans cette démarche. Des études démontrent que des actions classiques comme l'achat de mots clés par le biais de moteurs de recherches, l'augmentation des bannières, le moyen aux plateformes d'affiliation et les campagnes d'emailing sont des solutions favorisées dans l'objectif de stimuler les ventes en ligne. Les investissements

⁷ Bughin jacques et al, « Exploiter le potentiel du Big Data », L'expansion Management Review, 2012/3 n° 146 P52-58

réalisés auprès des média sociaux sont très secondaires. Ils sont souvent utilisés pour faire le buzz et très peu utilisés dans le but de générer des revenus.

L'enjeu pour les équipes marketing est de comprendre les leviers qui poussent les consommateurs à acheter mais c'est aussi de savoir comment ils découvrent les offres. En effet, de plus en plus d'entreprises veulent davantage comprendre la totalité du parcours de leur client avant que celui achète. Il s'agit de mettre en oeuvre un programme d'évaluation des nombreuses actions qui ont impacté le client avant qu'il achète. Pour cela il faut mettre en place une gestion et une analyse appropriées du Big Data.

D'autre part, le Big Data permet de mieux identifier les produits qui se vendent et de ce fait utiliser cette information dans le but définir certains programmes marketing. Par exemple, on peut améliorer les assortiments, les communications ainsi que les offres promotionnelles. On appelle cela l'analyse des « affinités produits ». Cette analyse par le Big Data permet aux départements marketing des entreprises de mieux connaître les habitudes des acheteurs et d'améliorer les analyses traditionnelles comme le nombre de paniers ou panier moyen ou la variété des achats. On peut imaginer faire des propositions plus pertinentes aussi bien sur le fond que sur la forme. Cette analyse des « affinités produits » prend part à la découverte des tendances d'achat et permet d'augmenter le chiffre d'affaires.

Avec cette analyse, on peut par exemple faire des analyses de panier en mettant au point des suggestions comme : « Les clients ayant acheté le livre A ont aussi acheté le livre B ». Ces analyses permettent au marketing de réaliser des analyses prédictives comme par exemple découvrir parmi les prospects ceux qui ont le plus de chance d'acheter les produits/services ciblés et ainsi mettre en place des campagnes spécifiques de ventes croisées. Ces analyses réalisées par des solutions de Big Data permettent d'accroitre les revenus et de baisser les coûts en ciblant de manière plus précise les clients et ou prospects qui envisagent de répondre favorablement aux campagnes. Cette solution de Big Data est un gain considérable pour les équipes marketing des entreprises.

Le Big data va transformer notre quotidien et la manière d'échanger des informations. Les informations vont être capitales pour les entreprises afin d'orienter leur stratégie marketing, Par exemple, on peut prochainement imaginer que la frontière entre l'homme « réparé » (exemple de prothèse auditive pour pouvoir mieux entendre) et l'homme « augmenté »

(solutions qui permettent d'augmenter nos capacités) n'existera plus. En effet, le projet de Google concernant les Google glass va dans ce sens. Il s'agit de lunettes connectées permettant d'apporter de l'information en temps réel et ainsi faciliter notre quotidien. Google va dès lors pouvoir suivre notre quotidien et ainsi récupérer un maximum de données afin d'analyser le comportement des utilisateurs. Les réseaux connectés évolueront vers des machines intelligentes, des véhicules et des objets qui communiquent entre eux. Ceci va engendrer d'avantage de données qui pourront être exploitées par les entreprises dans le but de faire des analyses affinées des consommateurs et créer des produits ou solutions qui correspondent au plus près de leurs besoins. Nous sommes aujourd'hui dans une transformation numérique.

Les utilisateurs sont renfermés dans une implication passive face au fonctionnement des systèmes mit en place par Facebook, Google ... Ils transmettent de l'information de manière gratuite et sans aucun retour qui est un gain énorme pour les équipes marketing des entreprises.

Cependant le Big Data révolutionnera t'il le marketing ? La fonction marketing a été l'une des première à se lancer dans le Big data afin de faire face à un contexte de plus en plus complexe du fait en autre de la globalisation des activités à l'international et du développement de nouvelles attitudes des clients. Le Big data donne l'opportunité de mieux appréhender les conditions du jeu des affaires dans l'objectif d'agir de manière plus pertinente pour par exemple mettre en place des positionnements, des promotions ...

Pour Michel Bruley, directeur marketing Teradata Europe, le Big Data n'apporte pas de nouveaux concepts mais il permet de mieux mettre en place des actions comme en perfectionnant la connaissance du client.

1.2.1 Créer une démarche Big Data

Afin de créer un projet Big Data au sein d'une entreprise pour le département marketing, plusieurs acteurs interviennent. Les sociétés de conseils sont l'un des premiers acteurs à

intervenir lors d'un projet Big Data. Leur démarche est essentielle pour cadrer un projet de cette envergure.

Par la suite, les éditeurs vont proposer leurs solutions de Big Data. Ces solutions vont permettre de collecter, traiter et analyser des données non structurées afin d'en tirer des informations.

Enfin, les constructeurs informatique vont intervenir dans le projet. Le Big Data repose sur une quantité de données gigantesque. Les constructeurs informatiques proposent des solutions de stockage spécifiques afin de collecter, traiter, analyser et stocker ce gigantesque flux d'informations. Les données sont hébergées dans des Datacenters, appelé aussi centre de données. On appelle ces entrepôts de données des Data Warehouse.

L'ensemble de ces acteurs sont essentiels aux entités marketing des entreprises afin qu'une démarche Big Data au sein d'une entreprise soit menée à bien.

1.3 Le Big Data : un outil d'aide à la recherche d'information numérique, pour une meilleure prise de décision

La recherche d'information a pour but d'aider à rechercher des informations dans un corpus de données numériques dans l'objectif de répondre à un ensemble d'informations précis. La recherche d'information est un domaine qui s'est étendu avec l'expansion du Web. Cette expansion a provoqué une demande conséquente des utilisateurs vers une meilleure accessibilité des données. La recherche d'information est apparue aux Etats-Unis avec l'arrivée des premiers ordinateurs. General Electric un grand constructeur, fut l'un des premiers à commercialiser un système de recherche d'information pour des données bibliographiques en 1958. La recherche d'information a par la suite évolué avec l'indexation de données pour retrouver des documents pertinents. Cooper en 1971 s'est alors posé la question de qu'est-ce que la pertinence et de l'évaluation qualitatives des systèmes de recherches d'informations. En 1980, les systèmes d'informations ont commencé à intégrer des données structurées et pertinentes.

Les systèmes de recherche d'information ont changé les usages de chercher de l'information en s'affranchissant de l'ensemble des intermédiaires pour accéder directement aux sources d'information.

Le développement des systèmes de recherche d'information s'est développé grâce à la masse de données en ligne qui est de plus en plus conséquent grâce à Internet et l'avènement des moteurs de recherches à partir de 1991. On parle ici de recherche d'information multimédia. Cependant, cette croissance des données en ligne et de la demande d'accéder aux informations de manière de plus en plus rapide, a entraîné une complexification à traiter des données dans l'objectif d'avoir des informations pertinentes. C'est là que le Big Data est apparu et intervient car il traite une masse de données non structurées.

La recherche d'information multimédia a pour objectif d'améliorer la qualité de l'interaction avec les systèmes d'informations et les utilisateurs. 8

La recherche d'information s'est complexifiée avec le temps et les nombres de données de différents types présents sur internet. Le Big Data est une évolution de la recherche d'information qui aide les départements marketing à améliorer la recherche de par les systèmes d'information.

D'autre part, le volume de données à traiter s'est développé avec la croissance des applications mobiles, des objets connectés ainsi que des expériences web. Les données sont présentes en quantité sur Internet. Il faut alors se poser la question de savoir si ces données sont de qualité et exploitables en tant que telles ou alors de savoir si elles sont d'une qualité variable et imbriquées au sein d'une masse d'autres informations non pertinentes. L'objectif pour les départements marketing est de disposer d'une information fiable et pertinente de par la recherche d'information et une démarche Big Data.⁹

C'est alors que la recherche d'information devient une aide à la prise de décision pour les entreprises et celle-ci entre en compte dans leurs stratégies.

⁸ Chiaramella Yves et Mulhem Phillipe, La recherche d'information de la documentation automatique à la recherche d'information en contexte, Document numérique, 2007/1 Vol. 10, P11-38

⁹ Gaëlle Recourcé, Florian Douetteau, Big Data où en est'on ?, Journal du Net, 2014

1.4 Conclusion

Comme nous avons pu le voir ci-dessus, le Big Data correspond à un ensemble de données non structurées que les systèmes informatiques arrivent désormais à traiter. Les données issues du Big Data sont de tous types et sont des éléments essentiels pour le marketing afin d'en tirer des informations pertinentes. Le Big Data est un élément différenciateur pour les entreprises, qui leur permet de développer des avantages concurrentiels. Les fonctions des outils de Big Data vont permettre de stocker, traiter, analyser, indexer, rechercher et explorer les données. Ces outils vont aider les équipes marketing à mieux comprendre les attentes des clients notamment avec la croissance permanente des données.

Chapitre 2 : Les réseaux sociaux et le marketing

1.5 Les réseaux sociaux : une mine d'or pour le marketing

Un réseau social est une structure qui rassemble des acteurs entre eux, qu'ils soient des entreprises ou des individus. Les réseaux sociaux ont une place importante pour le marketing car ils permettent d'obtenir des informations sur notre appartenance, nos activités.

Les réseaux sociaux permettent de réaliser des analyses pour les marketeurs à partir d'informations extraites de ceux-ci. C'est une opportunité qui permet de connaitre davantage, de cibler et d'approcher des clients et prospects afin de vendre d'avantage et de se différencier de la concurrence en développant un avantage concurrentiel, en utilisant des outils de Big Data.

D'ailleurs, des sociétés tel que Myspace ou LinkedIn intègrent déjà cette approche à leur stratégie marketing dans le but de lancer, tester des nouvelles offres et ainsi améliorer l'expérience de leur clients afin de les satisfaire d'avantage.¹⁰

Les réseaux sociaux sont une partie intégrante de la communication ainsi que du Web marketing qui est en constante évolution. Les usages et les pratiques évoluent rapidement, ce qui rend obsolète de manière rapide certaines tactiques opérationnelles. L'émergence du web social provient de la construction en plusieurs étapes du web marketing ainsi que de la communication. Cette construction comprend les usages des utilisateurs mais aussi des enjeux commerciaux des services web comme Google et Facebook. Ceux-ci répondent à la demande des utilisateurs et des sociétés, notamment des services marketing en mettant à disposition des outils spécifiques. Ils ont aussi changé la donne en permettant aux internautes d'accéder à l'information sur internet d'une autre façon. Aller sur les réseaux sociaux est désormais l'une des activités principales des internautes lorsqu'ils sont sur le web. La croissance fulgurante des réseaux sociaux a changé la façon de concevoir la communication web. Les internautes se sont mis à la recherche d'informations qu'ils souhaitent trouver mais aussi à produire de l'information en masse qui engendre de nombreuses données pour le Big Data, qui sont sujettes à analyse pour le marketing.

Avec le Web 2.0, les internautes créent eux-mêmes les tendances et changent la donne dans l'interaction avec les entreprises. Ces éléments qui se traduisent sous forme de données, sont essentiels pour les services marketing des entreprises, afin d'adapter leur stratégie.

Le Web social se définit par la relation qui existe entre les contenus et les utilisateurs à l'intérieur d'une plateforme. L'une des plus connues d'entre elles et qui génère le plus de contenu est Facebook.

La manière de consommer de l'information sur les réseaux sociaux et d'y en déposer évolue rapidement. On peut notamment évoquer l'ouverture des données de la sphère privée des utilisateurs sur les réseaux sociaux. On appelle cela le marketing de permission. C'est un

¹⁰ Michel Bruley, « L'utilisation des Big Data va-t-elle révolutionner le marketing ? » Decideo 2012 p4

concept élaboré par Seth Godin¹¹ et qui met en évidence l'importance d'avoir l'accord de la cible avant d'établir un lien « d'échange marketing ». Cette manière de déposer de l'information vient du fait des utilisateurs et de l'évolution des plateformes qui incitent à remplir un maximum d'informations les concernant. Ces informations vont constituer une manne financière pour les réseaux sociaux qui vont monétiser l'ensemble des données récoltées afin de les revendre à des sociétés. Ces données seront exploitées par les entités marketing afin d'améliorer le ciblage et de mieux catégoriser les clients/prospects.

D'autre part, les réseaux sociaux sont des outils qui favorisent la communication interpersonnelle. On constate qu'ils sont des sources d'information riches pour tous les consommateurs car énormément de prescripteurs émettent leur avis sur une marque, un produit ou un service. En effet, les individus vont chercher de l'information et des conseils auprès des personnes qui ont un centre d'intérêt commun. Des messages peuvent par exemple être postés et ensuite reçus par des personnes qui partagent des passions communes. Ces personnes partagent leurs impressions à propos des marques et des produits existants ainsi que de leurs expériences et impressions. De ce fait, les réseaux sociaux sont des sources de communications interpersonnelles riches pour les marketeurs car ils permettent d'obtenir à l'aide de l'ensemble des données récoltées, de l'information avec des avis détaillés de la part des utilisateurs. Selon J.Goldenberg , cette forme de communication interpersonnelle prend le pas sur les formes de communications traditionnelles. D'où l'importance du développement des réseaux sociaux. Le Big Data va permettre d'analyser l'ensemble des données laissées par les utilisateurs.¹²Selon Alan Mitchell, le défi principal auquel sont confrontées les entreprises avec les Big Data et les réseaux sociaux, « est celui de la logistique de l'information : Comment transmettre la bonne information aux bonnes personnes, au bon format, au bon moment, pour éclairer les actions à mettre en place pour servir les objectifs business de l'entreprise sur Internet et dans le monde réel ».¹³

¹¹ Loukouman Amidou, « Marketing des réseaux sociaux » MA Editions, 2012 P 9-35

¹² Cécile Maunier, » Les communications interpersonnelles, fondement des nouvelles techniques de communication en marketing ? », La revue des Sciences de Gestion, 2008/6 n°234, P 85-95

¹³ Cédric Deniaux, « Les enjeux de la Big Data à l'heure des médias sociaux » Mediassociaux.fr

1.6 Réseaux sociaux et veille économique

La veille économique a une place importante dans la mise en place d'une stratégie marketing. En effet, elle constitue les fondements de la recherche d'information dans l'objectif de mettre en oeuvre des stratégies marketing en place. Les réseaux sociaux sont des outils essentiels à cette démarche notamment grâce aux outils de Big Data. La veille économique met les réseaux au coeur de sa gestion stratégique et organisationnelle de l'information. Il y a une volonté des entreprises à contrôler l'environnement informationnel, notamment par la collecte d'informations. Le développement du web avec des applications sur le net, intitulées « 2.0 » ou «sociale » a fait croitre les usages privés et professionnels d'un ensemble de réseaux sociaux numériques où l'utilisateur est au centre de ceux-ci. Les réseaux sociaux se basent de la même manière qu'un réseau humain traditionnel. Ils reposent sur « l'aptitude à faire partager un message, à créer une communauté autour de ce message »(Massé et al, 2006)¹⁴. L'ensemble des informations circulant sur ces réseaux n'est pas forcément de nature stratégique. Cependant, ces informations ont la possibilité de s'intégrer à la veille économique et aux stratégies d'intelligence économique, par le biais de certains utilisateurs présents sur ces réseaux qui vont chercher des informations dans le but de les diffuser et les prescrire par la suite à leurs contacts. De ce fait, les réseaux sociaux sont des outils indispensables à la mise en place d'une stratégie marketing au sein d'une organisation. L'ensemble des quantités de données postées par les utilisateurs vont être analysées par des outils de Big Data. Ces informations une fois analysées vont permettre de déterminer des tendances et des axes de veille stratégique.

Selon Marcon (2009), un réseau est un moyen d'accéder à une ou des informations pour certains, et un moyen d'en bénéficier pour les autres. L'auteur met en avant que le recours aux réseaux intervient comme une stratégie à trois niveaux :

- En système de « vigilance sensorielle » : c'est-à-dire en créant une logique réseau anticipatrice (s'enregistrer dans des réseaux dans le but d'obtenir de l'information), et

¹⁴ 10 De surveiller à « prendre soin » : comment repenser la veille sur les réseaux sociaux numériques en termes de management de réseaux d'acteurs ? - Revue internationale d'intelligence économique, 2012/1 Vol 4 p55-70

- d'une logique réactive (s'appuyer sur ces réseaux dans l'optique de répondre à une attente informative urgente) ;

- Par rapport à l'analyse de l'information. Il faut ici regarder les personnes capables d'analyser l'information (personnes généralement distinctes de celles qui les captent) ;

- Au niveau de l'application des décisions stratégiques, avec une mise en réseau de structures voulant prendre des décisions similaires comme le lobbying.

Cependant, ces trois règles ont un réel sens uniquement à partir du moment où elles prennent en compte la capacité que possède un individu à mobiliser son propre réseau. Ces trois règles reprennent le principe de la veille économique par rapport au marketing et celui du Big Data, à savoir : la collecte, la transmission, le stockage et l'analyse de l'information. Comme nous venons de le voir, la veille économique à travers les réseaux est essentiel pour l'élaboration d'une stratégie marketing, notamment en passant à travers les réseaux sociaux. Ces réseaux modifient l'approche de la veille pour un département marketing et s'intègrent dans des stratégies qui permettent d'améliorer la collecte d'informations pour les entreprises afin de mieux connaître le profil des consommateurs.

Les réseaux sociaux deviennent des réseaux numériques d'intelligence extrêmement utiles pour effectuer une démarche de veille au sein d'un département marketing. Facebook, Twitter ou Google + de par l'ensemble des données qu'ils transitent, permettent à leurs utilisateurs de satisfaire plusieurs objectifs :

- En se socialisant, notamment en partageant en ligne avec des contacts obtenus hors ligne.

- Réseauter, avec le développement de nouveaux contacts, tout en pratiquant le « surf » social (c'est-à-dire chercher des informations transmises par ses contacts).

Cette notion de navigation sociale se rapproche du concept de veille stratégique, notamment avec la mise en oeuvre d'une stratégie-réseau que les départements marketing développent de

plus en plus. A travers ces différents objectifs d'utilisation évoqués plus haut, Stenger et Coutant (2010) suggèrent la définition suivante des réseaux sociaux numériques Ce sont des services web qui permettent aux utilisateurs :

- 4.De fonder leur attractivité essentiellement sur les trois premiers points et non sur une activité particulière ».10¹⁵

Cette définition ne peut être pertinente que si les utilisateurs des réseaux sociaux numériques développent leur capital social et nouent des liens forts ce qui vont amener à construire une forme d'identité dite numérique. Cette identité numérique ne repose pas que sur les données personnelles qu'émettent volontairement les utilisateurs des réseaux sociaux au moment de leur inscription. Elle repose aussi sur l'ensemble de traces qu'ils laissent de manière consciente ou inconsciente au fil de leurs navigations et dans le cadre de leurs échanges. Ces traces sont une mine d'or en termes d'informations pour les départements marketing. Cependant, elles sont difficilement analysables de par leurs grands nombre sur le web. C'est à ce moment que les solutions Big Data doivent intervenir pour aider le marketing à récolter et analyser l'ensemble de ces données fournies par les utilisateurs.

D'autre part, selon Anne Revillard (2000), l'identité numérique joue un rôle essentiel car elle permet à l'ensemble des membres d'un réseau de vérifier la fiabilité d'une information qui est fournie par un tiers. De ce fait, la veille économique pour les équipes marketing via les réseaux sociaux, facilitera la fiabilité des informations qu'elles auront récoltées. Les internautes peuvent être considérés ici comme des agents-facilitateur car ils contribuent activement à fournir de l'information lors de la veille économique pour le marketing.

Les utilisateurs des réseaux sociaux sont des acteurs clé au service du marketing.

¹⁵ 11 De surveiller à « prendre soin » : comment repenser la veille sur les réseaux sociaux numériques en termes de management de réseaux d'acteurs ? - Revue internationale d'intelligence économique, 2012/1 Vol 4 p55-70

1.7 L'analyse et la mesure des données issues des réseaux sociaux

A l'heure actuelle, 77% des internautes sont inscrits sur au moins un réseau social (Médiamétrie/Netratings). Comme nous l'avons vu précédemment, l'internaute est devenu un producteur de contenu sur les réseaux sociaux. Il engendre de ce fait une masse de données à analyser grâce à des outils de Big Data pour le marketing. Cette analyse des données sur les réseaux sociaux est essentielle pour les entreprises afin de mieux connaître ses clients et les tendances mais aussi afin de contrôler sa e-réputation. L'e-réputation est la façon dont les internautes perçoivent une organisation, une marque ainsi que les individus qui y collaborent. En effet, il faut que les départements marketing des entreprises puissent apercevoir les opportunités lorsque les internautes émettent ou produisent des informations positives sur une marque ou une société. Il faut aussi qu'ils aperçoivent les dangers lorsqu'il s'agit de critiques qui sont émises et diffusées.

L'analyse des réseaux sociaux pour le marketing passe par l'écoute des média sociaux. L'objectif ici est d'essayer de mieux comprendre afin d'avoir un discours marketing plus approprié à la ou les cibles concernées. Les réseaux sociaux sont des outils importants pour le marketing car ils fournissent de l'information principalement fiable. On parle ici de la curation. Cette notion fut développée par deux théoriciens du Web américain, Robert Scoble et Brian Solis¹⁶. Ce fondement se base sur le fait que les internautes contribuent à participer à la croissance exponentielle des données et des informations sur le Web et qu'ils contribuent à leurs tris. Le Big Data s'appuie sur la collecte, la transmission, le stockage et l'analyse de l'information. Ici les internautes effectuent une partie du processus eux-mêmes ce qui permet aux équipes marketing de gagner du temps dans la récolte d'informations via des outils de Big Data. De ce fait les réseaux sociaux sont essentiels à la récolte d'informations pour le marketing.

Comme nous l'avons vu précédemment, il est essentiel d'écouter sur les réseaux sociaux afin de mieux appréhender l'univers conversationnel à l'abord d'une marque ou d'une thématique.

¹⁶ Loukouman Amidou, « Marketing des réseaux sociaux » MA Editions, 2012 P 37-56

L'univers conversationnel comprend les conversations ou les publications qui parlent d'une marque, de son secteur ainsi que de ses acteurs. Ce processus d'écoute en amont est important car il permet aux équipes marketing de faire de l'analyse sur les données issues des réseaux sociaux et ainsi :

Cette écoute des médias sociaux est essentielle afin d'établir une analyse marketing des données via de la veille pour réaliser une stratégie marketing. Le Big Data permet d'aider à réaliser ce processus d'écoute des réseaux sociaux. Différents outils permettent d'aider le marketing à cette tâche. Leurs fonctionnalités sont les suivantes :

- Outils pour récupérer les informations. Ce sont des outils qui permettent de récupérer des sources. Des processus d'automatisation permettent de recevoir des nouvelles données afin d'être par la suite analysées.

- Outils pour analyser les informations. Ils représentent les données réceptionnées sous des modèles de classements ou graphiques qui vont permettre de faciliter la compréhension ainsi que l'interprétation des informations.

- Outils pour l'évaluation. Ces outils ont pour but d'évaluer (en importance, en pertinence, en influence) l'ensemble des sources et contenus qui ont été trouvé.

- Outils d'archive et de partage. Ils permettent de conserver des données ou de collaborer autour d'elles.

- Outils de réseautage. Ces outils ont pour but de publier et d'interagir avec les utilisateurs des réseaux sociaux derrière les contenus. Ces pratiques d'écoute des réseaux sociaux proviennent des pratiques de veille.

L'une des étapes dans le travail d'écoute va être de créer un ensemble de mots clés qui vont avoir comme objectif de formuler des requêtes au sein des outils utilisés pour pouvoir identifier des contenus pertinents pour l'entreprise. Ces requêtes portent principalement :

Les outils de Big Data permettent d'affiner les recherches et ainsi d'avoir des résultats plus pertinents pour les équipes marketing.

Il existe aussi les plateformes de Social Media Monitoring. Ce sont des outils qui ont pour but de répertorier et d'analyser des informations autour d'une société, d'une marque, d'un individu ou d'une thématique au sein des réseaux sociaux. Ces outils permettent de faire de l'écoute approfondie en mesurant le suivi de l'e-réputation, la veille de discussion... Ces outils de plateformes de Social Media Monitoring ont la possibilité d'avoir des approches différentes des outils d'écoute et de veille classique mais disposent des mêmes principes de fonctionnement à savoir :

On peut prendre pour exemple des outils comme Google Alert et Google Reader qui permettent de réaliser les deux premières étapes cité ci-dessus. Le Social Media Monitoring est en plein développement technologique. Les outils ont énormément progressé pour la pertinence d'analyse et de représentation. Ces outils de Big Data répondent à des besoins de mesure et d'évaluation de la part des équipes marketing, notamment pour :

La mesure des actions menées sur les réseaux sociaux de la part des équipes marketing se basent sur des indicateurs traditionnels, à savoir :

- La quantité de visiteurs et la quantité de visiteurs uniques. Ces indicateurs permettent d'évaluer la popularité d'un réseau social.

- La quantité de pages vues. Cet indicateur sert principalement à mettre en avant des espaces publicitaires au sein de communautés et ainsi mettre en avant la présence d'une marque ou d'une entreprise au sein du réseau social.

- Le taux de rebond. Cet indicateur marque l'intérêt de l'utilisateur pour une marque.

- Les mots clés. Cet indicateur indique les mots tapés par l'utilisateur à travers un moteur de recherche.

- Les contenus visités. Il s'agit ici de savoir quelles pages de marques des réseaux sociaux ont été les plus vues ainsi que le nombre d'utilisateurs.

Les équipes marketing se basent aussi sur des outils plus spécifiques qui permettent d'analyser les informations issues des réseaux sociaux afin de :

- Mesurer les pôles de présence contrôlée par l'entreprise, la marque : compte twitter, Youtube, Facebook.

Une fois ces mesures effectuées, il est important de mettre en place un Social CRM. Celui-ci a pour but de compléter les profils des clients via leurs actions au sein des réseaux sociaux. Le

social CRM s'appuie sur les données issues des réseaux sociaux et vient alimenter les outils de Big Data au sein des réseaux sociaux pour le marketing. Il permet d'interagir avec les clients dans l'objectif de leur proposer des offres qui correspondent mieux à leurs attentes et qui sont moins intrusives. Le Social CRM répond à la manière d'être plus pertinent dans son ciblage, dans la manière de qualifier ses fichiers et dans sa relation client.

- La segmentation des cibles à travers des actions de communications Social Media

- La personnalisation de contenu grâce à des actions de segmentation dans le but de fidéliser les clients

- L'intégration d'éléments du Social Graph* à l'intérieur des bases de données

- La prise de contact ainsi que l'expédition de réponse clients via tous les canaux

L'intégration du Social Media au sein de la gestion de la relation client est un changement profond qui se fait au fur et à mesure dans les entreprises. L'enjeu pour les outils de Social CRM est l'interopérabilité des formats ainsi que des données. Il faut à la fois récolter mais aussi enrichir les bases de données au niveau fonctionnel, technique et éthique. Différents acteurs sont présents sur la mise en place d'outils de Social CRM avec la gestion des solutions Big Data. Ces outils se distinguent de part :

- Les éditeurs de CRM traditionnel, qui intègrent des processus Social Media au sein de leur CRM actuel

- Les éditeurs d'outils d'analyse web, qui intègrent des donnés utilisateurs provenant des médias sociaux aux plateformes existantes. L'analyse des données clients devient grâce à eux une analyse Social Media.

- Les éditeurs de plateformes, qui personnalisent la fourniture de contenu. Ils sont en avance par rapport aux autres acteurs sur la restitution et contextualisation fonctionnelles de données. Cependant, ils le sont moins sur les processus de récolte puis de qualification.

Ce concept de Social CRM est récent et les offres sont larges. Le Social CRM est orienté connaissance ainsi qu'échange avec les utilisateurs.

Une fois ces mesures effectuées, il faut évaluer la stratégie Social Media par l'analyse des KPI (indicateurs clés de performance). Les KPI vont permettre de voir si la stratégie marketing mise en oeuvre répond à la réalisation des objectifs fixés.

D'autre part, le marketing accorde de plus en plus d'importance au ROI (retour sur investissement) pour les conversations sur les médias sociaux. Le ROI est important car il représente le principal canal de communication et de vente au sein duquel l'ensemble des processus client peut être mesuré. Le ROI correspond au rapport entre le montant de mise en oeuvre et le bénéfice réalisé. Ce ROI est compliqué à calculer lors d'actions mises en place au sein des réseaux sociaux car les actions de Social Media via des outils de Big Data peuvent être multiples avec un ensemble d'actions qui ne sont pas facilement mesurables. Afin de calculer le bénéfice qu'apportent les outils mis en place sur les réseaux sociaux, il est important de compter sur des indicateurs connus :

- L'apport de trafic direct. L'un des objectifs des actions menées sur les réseaux sociaux est d'amener du trafic qualifié au sein d'un site et ainsi se confronter au trafic réalisé par d'autres actions marketing.

- L'aide au référencement naturel. La marque augmente sa visibilité à l'intérieur des moteurs de recherche et améliore le référencement naturel via la multiplication de pôle de présence Social Media.

- Les « occasions de voir ». La marque est présente à l'endroit où le sont les internautes. Elle augmente les chances de voir les affichages organiques* ciblés par rapport à l'affichage payant.

- Le positionnement de marque, la reconnaissance d'appartenance, la notoriété. Ce sont des notions qui sont adéquates lorsque des objectifs sont fixés sur les réseaux sociaux.

- Les actes de recommandation. Ils sont difficilement calculables par le biais d'outils automatiques. Cependant, ils jouent un rôle très important dans les processus d'achat.

- Un service de relation client. Les réseaux sociaux servent à compléter un SAV avec une interaction entre l'entreprise et les clients. Cela va améliorer les actions SAV de la marque ainsi que de sa notoriété.

- Un positionnement concurrentiel. Cet indicateur nous permet de se positionner vis-à-vis de la concurrence.

- Le Social Commerce. Cet indicateur permet de voir les ventes générées par ce processus. Les données vont pouvoir être mesurées et vont devenir sûres à partir de l'instant où l'on a une vision large qui est donnée à cette pratique.

Afin de pouvoir calculer un ROI fiable, il est important que les équipes marketing disposent d'une stratégie marketing pertinente.¹⁷

¹⁷ Loukouman Amidou, « Marketing des réseaux sociaux » MA Editions, 2012 P 139-156

1.8 La valeur d'un réseau social pour le marketing

Les données issues des réseaux sociaux sont détenues à 85% par des sociétés telles que Facebook, Twitter et Google. Ce sont ces entreprises qui définissent les règles autour de la donnée auprès des autres entreprises. Les réseaux sociaux comme Facebook se sont développés par le biais du Big Data. Facebook est devenu l'un des plus gros producteurs de Big Data au monde. Ce réseau social propose aussi ses propres outils de Social Media comme graph Search qui permet de lancer des requêtes multicritères. La société propose aussi des systèmes de filtre pour affiner les recherches (ville, sexe, conviction politique). Facebook est l'un des plus conséquents référentiels mondiaux de données personnelles. Celui-ci commercialise ces données de manière agrégée dans l'objectif de fournir des analyses prédictives aux départements marketing des entreprises comme nos comportements d'acheteur. On parle ici de monétisations des données. Facebook est devenu un incontournable, du fait qu'il génère énormément de contenu au sein de sa plateforme. Pour les entreprises, Facebook est devenu un indispensable qui permet de mieux connaître, atteindre ses clients, prospects et cibler dans l'objectif de se différencier des autres acteurs du marché et ainsi développer un avantage concurrentiel¹⁸. En effet, en six ans celui-ci est devenu le réseau social numéro un au niveau du trafic ainsi que du nombre d'utilisateurs avec 500 millions d'actifs selon le réseau social lui-même. D'ailleurs plusieurs acteurs du marché selon the Wall Street journal ont souhaités en 2007, acquérir une part du capital de Facebook. C'est Microsoft qui aura réussi à acquérir 5 % du capital de celui-ci avec 500 millions de dollars américains. D'autre part le réseau social LinkedIn est arrivé en bourse en 2011. L'entreprise a été valorisée à 4 milliards de dollars USD avec 100 millions d'utilisateurs. Facebook et LinkedIn montrent à eux deux la valeur dont ils disposent auprès des entreprises. A travers le développement de leurs plateformes ils s'occupent de l'identification, de la collecte et du traitement des données sur les utilisateurs de ces réseaux pour leurs clients qui sont principalement des entités marketing.

¹⁸ Yves de Montcheuil, « Facebook : 10 ans de Big Data ! », La tribune, 2014 P1-4

On évoque que ce processus de création de richesse souscrirait la naissance d'une « nouvelle économie », dite de numérique. Rusek (2004) estime que la ligne directrice de

l'économie moderne est la technologie. La technologie devient le nouveau paradigme technique. L'analyse que nous pouvons en faire provient des travaux de Schumpeter (1911), qui estime que la croissance économique provient du résultat de l'innovation. D'ailleurs Carlsson (2004)¹⁹, évoque que l'internet (outil d'innovation), relève la face novatrice de la nouvelle économie. Le modèle économique des réseaux sociaux appartient à cette nouvelle économie. Les principales méthodes de valorisation qui existent sont compliquées à faire appliquer aux réseaux sociaux de par leurs caractéristiques. La flexibilité de leur modèle économique et leur certaine incertitude liée à leur évolution ont par conséquence fait en sorte que les analystes du marché prévoient de nouveaux indicateurs de mesure de la valeur. Il y a des indicateurs financiers mais aussi des indicateurs non financiers comme le trafic Web, qui permet de rationaliser certaine valeurs du marché pour les entreprises de la net-économie. Ces nouveaux indicateurs prennent en compte, pour les réseaux sociaux, la valeur de l'utilisateur. Ce modèle provient de travaux de chercheurs en marketing notamment Gupta et Al. Ils ont créés le principe de l'estimation d'un client. Dans cette approche, la valeur de l'utilisateur est la plus importante. Cette valeur se découle par le biais de plusieurs éléments :

- Taux de rétention (quantité d'utilisateurs ayant visionné à plusieurs répétition/quantité

L'appréciation de la valeur d'un réseau social comprend à chiffrer la quantité des actuels et futurs utilisateurs, la valeur allouée à l'utilisateur pour enfin les mettre à jours au taux de la période respective. Les utilisateurs des réseaux sociaux constituent l'une des principales valeurs car ce sont eux qui créent un ensemble de données qui vont se transformer en

¹⁹ Mchawrab Safwan, « Comment estimer la valeur d'un réseau social ? », Gestion 2000, 2012/3 Volume 29, P 45-61

informations stratégiques pour les entités marketing. Ces données sont l'or noir du XXI ème siècle et constituent une démarche de Big data du fait de leur quantité astronomique.

1.9 Conclusion et hypothèse 1

Suite aux différents éléments théoriques que nous venons de voir précédemment dans ce début de revue littéraire (chapitre 1 et chapitre 2), nous pouvons dès à présent exprimer notre première hypothèse.

Comme nous venons de le voir, des millions d'informations sont produites sur le web. L'ensemble de ces données forment des informations. Le Big Data est l'analyse d'une énorme quantité de données déstructurées. Le Big Data est utile dans de nombreux domaines dont le marketing afin de disposer d'un ensemble d'informations concrètes et ainsi orienter sa stratégie marketing. Le Big Data permet aux entreprises de mieux connaître ses clients et prospects afin d'adapter des offres qui correspondent mieux aux attentes des consommateurs. Les réseaux sociaux sont des outils d'échange où les utilisateurs cherchent et émettent de l'information. Ces informations permettent de réaliser de la veille économique afin d'avoir des retours sur une marque mais aussi de surveiller la réputation d'une entreprise pour les départements marketing grâce à des outils de Big Data. Les outils de Big Data permettent de mesurer et calculer des éléments qualitatif, à l'aide des réseaux sociaux et ainsi établir un ROI afin d'améliorer l'efficacité du processus de vente d'une entreprise. Il est souvent évoqué que le Big Data est la mine d'or du XXI ème siècle.

Cependant, au vue du grand nombre de données qui est produite chaque jour, il est difficile pour les départements marketing de trouver des informations pertinentes.

Nous exprimons de ce fait dans notre première hypothèse, à savoir qu'analyser les données des réseaux sociaux, c'est trouver la pépite dans une mine d'or. En effet ; il y a de plus en plus d'internautes, qui produisent de plus en plus de données sur les réseaux sociaux. Il est de ce fait difficile de trouver les informations pertinentes pour les départements marketing des entreprises. L'acquisition et le traitement de ces données a un coût.

Pour trouver la pépite dans une mine d'or, il faut que les départements marketing s'interrogent sur le bien-fondé d'une démarche Big Data.

Chapitre 3: Big Data et réseaux sociaux, les enjeux pour l'avenir

2.1 Enjeux technologiques : la fiabilité des données

Michel Serres explique que les nouvelles technologies ont profondément bouleversé nos manières de penser et de produire. Nous avons dorénavant accès à une quantité pratiquement infinie de données que l'on appelle Big Data. Celui-ci va nous permettre de voir le monde différemment avec la base des statistiques ainsi que des modèles plus complexes pour être au plus proche du réel. 20

- Optimiser l'ensemble de ses processus ainsi que sa performance opérationnelle

L'enjeu technologique majeur est de combiner plusieurs applications afin de mettre en place une plateforme de Big Data. C'est notamment le cas du groupe bancaire Crédit Mutuel qui a mis en place une plateforme de Big Data avec une infrastructure de stockage repensée et une plus grande efficacité de l'ensemble de ses systèmes de traitement informatique. Ainsi la banque propose à ses clients de pouvoir accéder à 10 ans d'historique de paiement que l'on peut filtrer par catégorie ou commerçant. 21

L'un des autres enjeux technologique concernant le Big Data est de pouvoir localiser les données, les extraire ainsi qu'en produire de nouvelles. Ces différents éléments n'ont pas

²⁰ Van Claeyssen, « Big Data et réseaux sociaux : les grandes tendances du salon DMA 2012 » Journal du net 2012 P1

totalement été identifiés par les entreprises et les départements marketing. Il faut savoir quelles sont les données nécessaires pour la société. D'autre part il faut savoir si ces données sont disponibles en interne et si non comment et où se les procurer ?

L'acquisition de nouvelles données, présentes à l'intérieur de l'entreprise ou à l'extérieur de celle-ci constitue un enjeu qui est à l'étude. Les réseaux sociaux contribuent à répondre en partie à cet enjeu car ils constituent une mine de données.

Afin de produire de nouvelles données, il est nécessaire pour les entreprises que ce soit des PME ou bien des grands comptes, de penser aux questions sur les outils de tracking et de reporting dans le but d'exploiter systématiquement les données de type qualitatif provenant de sources variées comme les réseaux sociaux.

Toujours dans l'optique de répondre à l'enjeu qui consiste à savoir comment produire ou obtenir de la donnée, l'un des autres axes qui est en plein développement, est l'acquisition de données externes qui ont été traitées ainsi qu'identifiées par des entreprises spécialisées. Ces sociétés organisent le relevé d'informations et garantissent la fiabilité des données. La côte de popularité de ces spécialistes de la donnée explose auprès de la fonction marketing des entreprises. En effet, les données transmises sont déjà identifiées et cela permet de contourner le travail de tracking*. Cependant une question se pose, celle du prix attribué à chaque donnée. Il s'agit ici de la valeur monétaire consacré à ces Big Data échangées.

Le prix accordé à chaque donnée amène à un autre enjeu qui est celui de l'output, qui correspond au produit fini, c'est-à-dire une donnée traitée et exploitable pour l'entreprise. L'utilité économique de la donnée est devenue un enjeu majeur que nous développerons dans le prochain chapitre. En effet, cet enjeu permet de répondre par exemple à une croissance du chiffre d'affaires par l'effort de ciblage marketing.

D'autre part, de nouveaux enjeux technologiques ont fait leur apparition autour du stockage mais surtout autour de la fiabilité des données ainsi que de leur intégrité. Les entités marketing des entreprises cherchent à savoir si les informations sont correctes, si les sources sont reconnues, si les doublons sont nettoyés. Les éditeurs softwares autour des solutions Big Data doivent redoubler d'effort pour mettre en avant leur savoir-faire.

La sécurité des Systèmes d'informations, de stockage et traitement est un autre enjeu technologique majeur. Les données détenues par les entreprises sont de plus en plus pesantes et peuvent amener à des risques économiques.

Le dernier enjeu est la réduction du temps de traitement. Les solutions sont en pleine évolution sur ce sujet avec des outils qui permettent d'accélérer le traitement notamment avec le in memory*.

Les enjeux technologiques sont orientés sur les problématiques de qualité des données.²²

2.2 Enjeux économiques : la monétisation des données

Selon Michel Bruley, Directeur marketing Teradata, l'utilisation des Big Data est enjeu essentiel pour la fonction marketing qui a vite pris ce virage par besoin, afin d'évoluer dans un contexte compliqué avec la globalisation des activités à l'international ainsi que l'apparition de nouveaux comportements des clients.²³

Mark Zuckerberg, créateur et dirigeant de la société Facebook a compris plus tôt que les autres que les données numériques allaient pouvoir se monnayer, notamment pour les départements marketing des entreprises. Facebook est un producteur de Big Data et va poursuivre à pérenniser sa croissance grâce à ce business model. On peut, grâce à un service du réseau social appelé Graph Search, accéder à des recherches avancées et multicritères comme par exemple : « des personnes de moins de 30 ans, vivant à Paris et aimant les chats ». Comme nous le rapporte La tribune : « Facebook est devenu l'un des plus gros référentiels mondiaux de données personnelles, avec des usages potentiels toujours plus importants ».

Aujourd'hui, l'enjeu central du réseau social est la monétisation des contenus. Il peut en effet commercialiser les données, une fois analysées et traitées sur les comportements des

²³ Michel Bruley, « L'utilisation des Big Data va-t-elle révolutionner le marketing ? », Decideo 2012 P1

acheteurs. En effe, les données sont au coeur du business des réseaux sociaux. Par exemple grâce au bouton « Like » de Facebook les marques accèdent et récupèrent les informations sur nous. Un « Like » rapporterait 1,34 dollar et un tweet 0,80 dollars aux réseaux sociaux. Notre vie sur le web est monétisée. C'est simple le fait de laisser un message sur Facebook en citant un prochain mariage monte votre cote à 0,17 dollar selon Huffpost. Les données des Européens sont estimées à 315 milliards de dollars et 945 milliards de dollars à l'horizon 2020.Un étudiant Italien, Fréderico Zannier a voulu faire le test en proposant de vendre ses données, c'est-à-dire sa vie privée en ligne aux acteurs du marché qui lui proposeront le plus d'argent. Il a sauvegardé l'ensemble de son activité sur le web à partir de février et a réussi à vendre celle-ci pour 2733 dollars, afin de montrer l'importance des données personnelles sur les réseaux sociaux pour les entreprises.²⁴

L'accroissement des usages des réseaux sociaux est devenu en réel enjeu pour les entreprises et notamment les équipes marketing. Celles-ci ont la nécessité de s'immiscer dans ce que l'on peut appeler le « virage » organisationnel et culturel. En effet, leur stratégie doit convenir aux nouveaux comportements des internautes, leur conception des marchés doit se développer avec notamment le concept de marché des conversations, qui comprend les influenceurs de comportements d'achat et ou se conçoivent les tendances avec l'information qui défile sur les nouveaux besoins.

Le Web 2.0 est mené à un fonctionnement interactif et collaboratif, ce qui a permis de repartager les pouvoirs comme le décloisonnement des métiers ou le fonctionnement en mode projet avec les réseaux sociaux, notamment avec l'intégration d'outils de Big Data pour analyser, traiter et partager l'information. Ceci a changé le fonctionnement des organisations en entreprise. Les outils sociaux ont permis une transition vers des outils sémantiques*(on parle alors de Web 3.0) qui peuvent se traduire d'une manière plus globale dans l'entreprise, comme évoqué ci-dessous :

- Entreprise 1.0 : L'organisation est hiérarchique avec un cloisonnement des différentes

entités et des procédures complexes. Les relations sont hiérarchiques avec des

²⁴ Grégory Raymond, « Quelle est votre valeur sur les réseaux sociaux ? », Le Huffpost 2014 P1-4

informations gardées. Les outils utilisés sont des outils Web 1.0 comme le mél, les sites institutionnels...

- Entreprises 2.0 : L'organisation est horizontale avec une participation des différentes entités de l'entreprise. Les procédures sont simples et l'organisation est flexible avec une relation entre tous les services, une information partagée ainsi que l'utilisation des réseaux sociaux comme outil.

- Entreprise 3.0 : L'organisation est horizontale et étendue avec le «crowdsourcing» (il s'agit de la demande par les entreprises de l'expertise d'utilisateurs qui assimilent des

micros revenus pour leurs contributions pertinentes). Il y a un développement de la participation des collaborateurs avec l'essor de tous les moyens possibles de télétravail. Les procédures sont simples, facilement améliorable ainsi que flexible. La relation entre l'ensemble des collaborateurs d'une société se fait à tout moment par le biais d'outils nomades connectés. L'information est échangée et qualifiée selon sa signification grâce au Web sémantique.

Les enjeux de l'entreprise 3.0 qui correspond aux sociétés surfant sur la vague du Web 3.0 avec les réseaux sociaux et l'intégration d'outils de Big data sont majeurs. En effet, ces enjeux entraînent une modification en profondeur des sociétés ainsi que des pouvoirs à l'intérieur de celle-ci. Les évolutions principales sont notamment une organisation plutôt horizontale que hiérarchique avec une participation plus active de tous grâce à des informations partagées, qui comprend un accès systématique aux données. Cette culture portée sur la collaboration, modifie les jeux de pouvoir, notamment avec des organisations moins centralisées. L'ensemble de ces changements vont relever de nombreuses

difficultés avec la résistance aux changements qui est un frein majeur à l'intérieur des directions des sociétés avec ces nouveaux modèles initiés par les nouvelles technologies.²⁵

2.3 Enjeux Ethiques : La protection des données

La diffusion d'informations privées ou professionnelles à travers les réseaux sociaux représentent un enjeu important du développement des outils Web 2.0. On peut notamment citer les normes ISO 27001* ou ISO 17799*. La procédure est efficace seulement si les utilisateurs en suivent les règles. Les réseaux sociaux commercialisent les données qu'ils possèdent sur chaque profil utilisateur. Ils recherchent un modèle économique qui leur sont profitables et rentables. Ce modèle est indispensable à leur pérennité dans le temps.

De l'autre côté, les acteurs publics tentent de protéger les libertés individuelles. Au sein de l'Europe, 27 CNIL* cherchent à encadrer la conservation ainsi que l'utilisation via les réseaux sociaux des informations d'ordre privé fournies par les utilisateurs. La protection des données et ainsi encadrée par la loi n°78-17. La CNIL est un organe de contrôle et de sanction. Elle a par exemple sanctionné la FNAC pour un manquement aux obligations de conservation ainsi que de sécurité des données bancaires de ses clients. La protection des données personnelles est un sujet de projet européen en cours de discussions. Des avancées sont notables comme le droit à l'oubli* ou de consentement préalable*. Il va y avoir un renforcement de pouvoir des autorités en matière de sanctions avec des règlements européens afin d'accompagner la croissance numérique. Ceci devrait inciter à encourager les entreprises à intégrer dès à présent la problématique autour de la protection des données personnelles car celles-ci peuvent faire l'objet de mauvais traitements et de nombreux détournements à l'insu des personnes dont elles émanent. Pour la protection des données il existe plusieurs paramètres à respecter pour les entreprises :

²⁵ Christine Balagué, David Fayon, « Facebook, Twitter et les autres, intégrer les réseaux sociaux dans une stratégie d'entreprise ... », Pearson, 2010 P199-218

- Loyauté et licité de la collecte : Le responsable du traitement doit montrer et faire preuve de la plus grande transparence dans l'information émanant des utilisateurs des réseaux sociaux, que ce soit au niveau de la collecte ou lors des droits d'oppositions des utilisateurs sur les données qui les concernent.

- Finalité : Seul un usage qui est déterminé, explicite et légitime permet de justifier le traitement ainsi que la collecte des données personnelles. D'autre part, la loi exige que le traitement des données ne soit pas ultérieurement détourné de leurs finalités initiales.

- Proportionnalité : Les restrictions qui sont apportées aux droits et libertés des personnes et qui font l'objet d'un traitement de données personnelles ont la nécessité d'être proportionnelles au but recherché.

- Pertinence et exactitude des données : Les données recueillies ont le devoir d'être adéquates, pertinentes ainsi que non excessives au regard des finalités poursuivis. Ces données doivent aussi être exactes et si nécessaire à jour.

- Temporalité : Une durée de conservation des données et obligatoire et doit être mise en place en fonction de l'utilité ainsi que de la finalité de chaque fichier. Ce principe est appelé le droit à l'oubli. Après une certaine durée, les données vont devoir être effacées.

- Sécurisation des données : Les responsables SI doivent mettre en place une politique qui permet de sécuriser le système d'information de l'entreprise dans le but de respecter la confidentialité des données.

- Consentement des personnes concernées : Les personnes en charge de récolter les données provenant des utilisateurs doivent auparavant recueillir le consentement des individus concernés par le traitement des données à caractère personnel.

Les acteurs publics sont régulièrement confrontés aux entreprises américaines de réseaux sociaux qui refusent légalement d'appliquer le droit européen.²⁶ En effet la réglementation européenne est inefficace hors de ses frontières. Facebook, société américaine conserve par exemple l'ensemble des données personnelles des utilisateurs alors que ces individus concernés ont fermés leur compte. Il y a en effet un tort vis-à-vis du droit européen mais pas pour le droit américain.²⁷ On peut donc se demander que deviennent par exemple nos données post mortem, après la mort car il y a une traçabilité de nos données par les sociétés

américaines.²⁸ D'autre part, les entreprises américaines sont soumises à PRISM, qui est un programme de surveillance de la NSA pour l'ensemble des données sur le sol américain pour faire face au terrorisme. Ce sujet porte à polémique en Europe. Pour faire face, le Parlement européen a voté un texte qui a pour vocation à suspendre les accords signés avec les Etats-Unis au niveau des données bancaires (SWIFT) mais aussi le Safe Harbor (Sphère de sécurité) à propos de la protection des données.²⁹

2.4 Conclusion et hypothèse 2

Cette revue théorique nous a permis de faire le lien entre les réseaux sociaux qui sont un outil pour le marketing et les enjeux de ceux-ci à travers le Big Data .Les enjeux technologiques pour les entités marketing vont être d'acquérir et d'exploiter de la donnée pertinente afin d'entrer dans une démarche qualitative.

Les enjeux économiques de l'utilisation des Big data à travers les réseaux sociaux vont être la monétisation et la valeur des données et le changement d'organisation en interne avec une organisation plus souple et flexible.

A travers les enjeux éthiques, il s'agit de protéger et sécuriser les systèmes d'informations contre les intrusions.

²⁶ Laurène Barrau, Alexandre Tessonneau, Isabelle Renard, « Les enjeux des données numériques », Economie et management, 2013

²⁷ Tilli Nicolas, « La protection des données à caractère personnel », Documentaliste-Sciences de l'information, 2013/3 Vol 50 P62-69

²⁸ Merzeau Louise, « Les données post mortem », Hermès, La revue, 2009/1 n°53 P 30-31

²⁹ Olivier Robillart, « Face à la NSA, l'Europe veut des garanties sur la protection des données personnelles » Clubic Pro, 2014

Comme nous avons pu le voir, les enjeux de la protection des données et de la sphère privée sont régis par des acteurs de la sphère publique qui permettent d'établir et mettre en place des actions pour protéger les données de la vie privée et ainsi encourager les entreprises à mettre en place des procédures comme la norme ISO 27001. L'Europe ainsi que la CNIL, organe de contrôle et de sanction, sont très actifs sur le sujet de la protection des données personnelles. En effet les données émises par les utilisateurs sur les réseaux sociaux peuvent être l'objet de mauvais traitements ainsi que de détournements contre le gré des individus d'où ces données proviennent. Cependant les acteurs publics européens sont impuissants face aux entreprises américaines dont les principales plateformes de réseaux sociaux proviennent. Les entreprises américaines, d'où proviennent les principaux réseaux sociaux, archive la masse de données personnelles produites par les utilisateurs des réseaux sociaux, même lorsque ceux-ci désactivent et se désinscrivent du réseau social. D'autre part, le programme américain de la NSA, PRISM porte sujet à débat en Europe sur l'utilisation qui est faite des données personnelles.

Nous pouvons introduire la deuxième hypothèse, à savoir, Les limites duBig Data pour le marketing. L'effet Big brother : Big Data, un filon qui n'est pas intarissable

Partie 2 : L'enquête terrain

Chapitre 1 : Design de la recherche et entretien

1.4 Méthodologie de recherche

Dans cette partie du mémoire, nous allons mettre en avant notre démarche de recherche. Celle-ci va permettre aux lecteurs de comprendre notre méthodologie de travail. Cette partie du mémoire consiste à réaliser desenquêtes terrain vers des spécialistes concernés par le sujet. L'objectif va être d'infirmer ou confirmer les hypothèses du chapitre deux et trois présentées dans la précédente partie avec des analyses comparatives sur les différentes solutions de Big Data et réseaux sociaux présentes sur le marché afin d'aider les fonctions marketing des entreprises. Nous allons ici nous appuyer sur des outils d'intelligence économique pour identifier les acteurs ainsi que leurs liens qu'ils ont, par le biais d'une cartographie. Nous émettrons par la suite des préconisations afin de mettre en évidence une perspective apportant une solution à la problématique dans le but d'exposer une vision prospective du sujet.

1.4.1 Méthode de recherche

Cette réalisation des enquêtes terrain permet de récolter des informations pertinentes sur le thème du sujet dans le but d'en comprendre son fonctionnement. Il existe deux types d'enquêtes, l'enquête qualitative qui permet de mener des interviews par le biais d'un questionnaire et l'enquête quantitative qui permet de réaliser des sondages ou des études. La démarche qualitative est une tâche qui permet de comprendre le fonctionnement, tandis que la démarche quantitative est une tâche qui cherche à quantifier des pratiques. L'enquête

qualitative est une enquête de terrain qui va nous permettre de questionner l'ensemble des parties prenantes sur une problématique précise. Nous allons pouvoir comparer l'aspect théorique à celle du terrain. La démarche d'une enquête terrain se compose de 4 étapes nécessaires à sa réalisation :

L'étape de conception qui permet de définir la problématique et d'établir des objectifs, L'étape de mise en oeuvre qui permet d'établir des hypothèses, L'étape de réalisation qui permet de recevoir les informations,

1.5 Le choix d'une méthode qualitative

Pour notre sujet, nous avons choisi la méthodologie qualitative qui se fonde sur une approche subjective alors que la méthodologie quantitative se fonde sur une approche objective.

Une démarche qualitative est plus appropriée car elle permet d'amener des réponses plus pertinentes à notre sujet, qui est nouveau.

L'étude qualitative se compose en trois sous parties qui sont la démarche exploratoire, la démarche clinique ainsi que la démarche phénoménologique.

Dans le cadre de notre sujet, nous appliquerons la démarche phénoménologique, qui permet de conduire des interviews.

1.5.1 Le choix de l'entretien individuel

Dans notre démarche, il a été plus simple d'opter pour un entretien individuel, que pour un entretien de groupe, celui-ci étant plus adapté à notre problématique. De plus, notre problématique fait appel à plusieurs acteurs différents, notamment la partie technique (informatique) et la partie fonctionnelle (métier). Ces deux parties n'ont pas la même vision

de notre sujet. Nous avons par la suite opté pour un entretien semi-directif auprès des personnes interviewées. Celui-ci permet d'établir un guide d'entretien structuré comprenant

plusieurs thématiques du sujet déterminé à l'avance. L'entretien semi-directif se compose principalement de questions ouvertes. Il donne la possibilité aux personnes interrogées de s'exprimer librement sur un sujet défini et nous donne ainsi plus d'éléments au cours de l'entretien. Celui-ci permet :

1.6 Les difficultés rencontrées

Ce sujet a été passionnant à étudier. Il est cependant compliqué à assimiler de part sa complexité et aussi du fait qu'il soit récent. Il a été difficile de trouver des ouvrages traitant du Big Data en lien avec les réseaux sociaux et le marketing. Il a aussi été difficile de trouver les bons interlocuteurs à cibler pour les interviews, notamment cibler les interlocuteurs métier (marketing) et technique (informatique) sur ce sujet.

Le Big Data est un sujet récent et son utilisation est encore méconnue de la plupart des interlocuteurs en entreprise. La fonction marketing est plus sensibilisée à ce sujet notamment les directeurs marketing mais son rapport avec les réseaux sociaux n'est pas toujours évident à déceler pour les personnes interrogées. Afin de pallier à ces difficultés j'ai expliqué à mes interlocuteurs le contexte entre réseaux sociaux et Big Data afin qu'ils puissent faire le lien.

Il faut ici souligner la difficulté à identifier les bonnes personnes à interroger sur ce sujet qui est en pleine évolution et expansion dans le monde de l'entreprise.

Je me suis appuyé sur les réseaux sociaux LinkedIn et Viadeo pour faire du sourcing. Cela m'a permis d'identifier les bons interlocuteurs à contacter. J'ai par la suite contacté les personnes afin de leur expliquer mon sujet et fixer un entretien téléphonique. Grâce aux

réseaux sociaux, j'ai aussi pu identifier des personnes au sein de mon entreprise susceptibles de répondre à mon sujet.

Ma démarche a consisté à cibler des personnes pour ensuite les « prospecter ».Sur le nombre de personnes contactées, je n'ai eu que très peu de retour. Il a fallu faire de nombreuses relances. Une fois que l'accord pour les interviews a été donné avec les interlocuteurs, il a été

compliqué de planifier ces entretiens avec mon alternance et le temps que pouvait m'accorder les personnes à interroger. J'ai dû alors prendre sur mes temps de pause.

Malgré la difficulté à obtenir des rendez-vous, j'ai pu mener sept entretiens.

1.7 Déroulement de l'entretien

Nous allons dans cette partie rassembler les entretiens effectués avec les différents acteurs interrogés. Afin d'avoir une vue d'ensemble sur notre sujet, il est essentiel de croiser les avis ainsi que les positions idéologiques des interlocuteurs rencontrés. Notre panel d'interviewés se compose d'une partie fonctionnelle, métier sur le marketing avec : un fondateur d'une société de conseil en marketing, une directrice marketing au sein d'un éditeur de logiciel, un responsable produit au sein d'une société digital, un chef d'escadron de la gendarmerie nationale au sein de la section d'intelligence économique et un chef de projet dédié aux réseaux sociaux et à internet. Notre ânel d'interviewés se compose par ailleurs d'une partie technique, informatique avec : un consultant Big Data/BI au sein d'un éditeur de logiciel et un consultant sur des projets au sein d'un éditeur de logiciel aussi.

Nous avons réalisé sept entretiens physiques et téléphoniques d'approximativement 1h chacun.

Avant les entretiens, nous justifions le contexte et le but de notre démarche. Il est par la suite important de fixer la durée du rendez-vous avec les personnes à interviewer. L'ensemble des interviews que j'ai réalisées se sont faites soit au téléphone par manque de temps pour l'interlocuteur de me recevoir ou soit physiquement. Les interviews ont été retranscrites par prise de notes.

1.7.1 Le guide de l'entretien

Pour préparer notre entretien semi-directif, nous avons établi plusieurs questions avec deux thématiques qui vont servir de guide d'entretien pour les personnes interviewées. Notre grille d'entretien se compose de cette façon :

Problématique : Qu'est-ce que le Big Data peut apporter au marketing via les réseaux sociaux ?

2.1 Interview n°1 :

Frédéric FOSCHIANI, fondateur de CEO QSN Digital et Directeur général et associé de JDL Technologies

Entretien avec Frédéric Foschiani le Mercredi 25 Juin à 17H, durée : 1 heure Biographie :

Frédéric Foschiani est fondateur de CEO QSN-DigiTal et Directeur Général & Associé de JDL-Technologies. Monsieur Foschiani a auparavant évolué dans des grands groupes en tant que directeur marketing d'American Express et General Electric. Il a depuis quatre ans ouvert sa société de conseil.

2.1.1 Thème 1 : L'exploitation des données issuesdes réseaux sociaux

Pour notre interlocuteur, le Big Data est un potentiel à la disposition de chacun en terme de données. Il y a de plus en plus de données qui transitent à travers le monde. L'objectif est d'utiliser l'ensemble des données récoltées par les solutions Big Data afin de les analyser et d'en tirer profit pour le marketing et la communication.

Pour Frédéric Foschiani, les réseaux sociaux contribuent au Big Data car ils en sont les principaux consommateurs. Ils collectent une quantité astronomique de données.

A l'heure actuelle, chaque entreprise propose des produits assez similaires. L'objectif marketing du Big Data et d'en tirer des informations sur les tendances et ainsi faire évoluer son offre vis-à-vis des clients et prospects.

D'autre part, notre interlocuteur nous interpelle sur le fait que le Big Data lié aux réseaux sociaux est sous exploité. Les réseaux sociaux ne sont pas assez considérés par les entreprises. Les sociétés ne savent pas et ne voient pas les capacités que peut apporter le Big Data via les

réseaux sociaux. La plus part d'entre elles y sont présentes par défaut. En allant sur les réseaux sociaux et en utilisant le Big Data il faut avoir une stratégie. Comment et pourquoi ?

Une stratégie est essentielle car les informations qu'on peut y collecter sont cruciales pour bâtir sa stratégie sociale, notamment avec l'e-réputation. D'après ce que constate FrédéricFoschiani, les sociétés voient l'e-réputation comme un outil de gestion de crise. Toutes les entreprises sont concernées par des commentaires positifs ou négatifs, ce qui impacte le chiffre d'affaires des organisations. L'apport de cette information est essentiel car elle apporte des données sur la concurrence, les tendances et le marché.

Le Big Data, par le biais des réseaux sociaux, peut se développer si les entreprises prennent conscience de l'importance de celui-ci.

Les solutions de Big Data permettent aux entreprises de structurer l'information car on peut faire dire ce que l'on veut aux données. Le but est de structurer la veille et la collecte des informations en fonction de chaque objectif fixé par l'entreprise. Il faut orienter la collecte en fonction d'un objectif spécifique et défini pour l'apporter dans la stratégie d'entreprise avec la recherche de nouveaux clients, l'accompagnement et l'image. Il faut segmenter la veille d'informations et ne surtout pas la limiter aux réseaux sociaux.

Concernant les enjeux actuels et de demain du Big Data, il faut pour notre interlocuteur se préoccuper de l'importance des données que l'on peut collecter à travers les réseaux sociaux. Les entreprises vont collecter de l'information sans forcément l'exploiter. On constate qu'en effet l'information n'est pas assez segmentée. C'est l'une des principales problématiques que rencontrent les sociétés.

La problématique de demain va être de savoir comment engendrer de plus en plus de données. Il va falloir prendre de plus en plus compte des données de types non structurées : image et vidéo ainsi que leurs formats.

Ces données sont essentielles car elles vont permettre d'importer des nouvelles informations. L'enjeu va être d'exploiter ces informations pour valoriser l'offre de l'entreprise vis-à-vis de ses cibles. On ne s'adresse pas à un prospect de la même manière qu'a un client. A chaque typologie de client, prospects il faut adresser un message spécifique. En effet si on adresse un message général nous n'allons toucher personne. Par exemple en assurance nous allons

adresser un message en fonction du segment de client âge, sexe etc ... Le packaging du service ne sera pas le même. Le but du Big Data va d'être d'identifier de nouveaux potentiels et ou nouvelles tendances.

2.1.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

Le Big Data est un danger qui est déjà présent selon Frédéric Foschiani. Les particuliers qui s'expriment sur le web doivent être vigilants. Il faut sensibiliser et éduquer les personnes aux risquent qu'ils encourent quant aux informations qu'ils mettent sur internet.

Les entreprises doivent faire attention à ce qu'elles font de la donnée et des informations que nous leurs fournissons. Les utilisateurs risquent d'être de plus en plus méfiants et de fournir de moins en moins de données. Il faudrait mettre en place des chartes sur l'utilisation qui est faite de nos données. Cela donnerait de la crédibilité aux sociétés. Facebook est par exemple obligé de s'adapter aux nouvelles exigences et craintes des utilisateurs au niveau de l'exploitation qui est faite de leurs données. Snapchat avait par exemple annoncé que les vidéos et images n'étaient pas sauvegardées. Ces données n'étaient en effet pas visible mais bien présentes dans la base de données de la société. Les entreprises doivent être plus transparentes.

Un autre enjeu ressort pour notre interlocuteur. Il s'agit de sécuriser les données des utilisateurs qui risquent d'être de plus en plus méfiants. Orange ou Dominos Pizza ont subi des intrusions dans leurs SI et ont subi des vols de données utilisateurs. Ceci contribue à donner une mauvaise image des sociétés.

Nous sommes maîtres de nos informations jusqu'à un certain point. Les outils des réseaux sociaux nous incitent à remplir le plus de données possible. En tant qu'utilisateur il faut que nous soyons vigilants. Les outils des réseaux sociaux nous incitent à remplir le plus d'informations possibles sur nous. Par exemple, certains réseaux sociaux mettent une barre

avec le pourcentage d'information mis sur notre profil, 30, 50, 70 % ... Cet outil incite les utilisateurs à remplir l'intégralité de leur profil.

Il faut aussi comme explique plus haut notre interlocuteur, sécuriser les données, notamment avec la démocratisation du cloud. Les clients doivent être rassurés par la gestion de la sécurité qui est faite de leurs données ce qui n'est pas simple. L'image de l'entreprise peut en être impactée. Comme vu ci-dessus des grands groupes tels qu'orange n'arrivent pas à sécuriser leurs données à 100 % et sont victimes d'actes de malveillance. Les entreprises qui hébergent pour le compte de clients doivent tout mettre en place pour rassurer leurs clients.

La difficultés avec les nouvelles technologies, c'est qu'on y va sans se poser de questions, nous évoque notre interlocuteur. Nous ne faisons pas suffisamment attention aux informations que nous diffusons sur le web.

Le mot d'ordre est de rassurer les utilisateurs sur l'utilisation que l'on fait de leurs données. Pour cela il faut « marqueter le big data » tout en restant honnête sur la sécurité et l'exploitation que l'on fait des données utilisateurs. L'e-réputation peut par exemple être une solution idéale dans ce cas pour valoriser l'image de la société et pour gagner des points de marché.

Le mot d'ordre est que les utilisateurs vont faire de plus en plus attention que ce soit en B to B ou B to C à l'utilisation qui est faite de leurs données.

2.2 Interview n°2 :

Entretien avec Sylvain Chaussard le Mercredi 25 Juin à 14H, durée : 1 heure Biographie :

Sylvain Chaussard est responsable produit digital chez Digital Virgo. Il a fait des études marketing avant de s'orienter vers le digital qui est sa passion. Il a par la suite travaillé chez Allo Ciné en tant que responsable de marché pour réaliser des études quantitatives et

qualitatives afin d'aider les commerciaux. Il a ensuite été chargé de la partie produit digital afin d'y lancer de nouveaux services sur mobile, consoles ...Sylvain Chaussard a ensuite travaillé chez Virgin dans la partie e-commerce qui a été rachetée par Digital Virgo.

2.2.1 Thème 1 : L'exploitation des données issues des réseaux sociaux

Le Big Data est le sujet du moment. Cependant les entreprises qui intègrent des solutions de Big Data ne sont pas nombreuses car ce n'est pas un marché qui est encore bien structuré. Nous avons aujourd'hui la possibilité de récupérer les données mais leur analyse n'est pas toujours simple. Nous n'avons pas encore tous les tenants et les aboutissants de ce marché.

Concernant la place des réseaux sociaux dans le Big Data, notre interlocuteur va rejoindre une vision utilisateur. L'aspect social doit être mis en avant aujourd'hui dans les contenus. La donnée est au service des marqueteurs pour les aider à prendre les meilleures décisions. Facebook en est un bon exemple car on peut partager de la donnée via les sites partenaires de celui-ci et ainsi y récolter de la donnée. Sylvain Chaussard nous explique par exemple que Spotify arrive à récolter la données de ses utilisateurs pour leurs donner des spécifications sur leurs styles musicaux. On arrive à faire de mieux en mieux de la personnalisation aux consommateurs. Néanmoins le service principal du Big Data reste pour le marketing.

- Apprendre à mieux comprendre les utilisateurs et consommateurs d'un produit ou service

- Améliorer un produit ou un service par les recommandations, les études de satisfactions ou par les commentaires laissés sur les réseaux sociaux.

- Les données ont une valeur pécuniaire pour les entreprises et vont pouvoir être revendues.

Le Big Data est un marché qui est amené à se développer. On peut notamment le voir avec le rachat de whatsApp par Facebook. L'objectif du réseau social est d'acheter de la data pour

pouvoir la revendre. Le modèle des principaux réseaux sociaux est basé sur la revente de données.

Les solutions Big data apportent aux entreprises des meilleures connaissances sur les usages des consommateurs et de leurs utilisateurs. Netflix, service de vidéo à la demande améliore par ce biais la recommandation de contenu pour ses utilisateurs dans le but que ses clients consomment plus de films, de contenu et de ce fait s'engage plus longtemps sur le service. L'objectif du Big Data va d'être d'augmenter la compréhension des clients et prospects afin de mieux comprendre et anticiper leurs besoins afin de générer plus de revenu.

2.2.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

Selon Sylvain Chaussard, le Big Data oppose deux choses contradictoires : - Le fait de récupérer un maximum de de données

Pour Sylvain Chaussard, l'enjeu du Big Data est de récupérer de la donnée sans être trop intrusive dans la vie des personnes. En effet les utilisateurs se méfient de l'utilisation qui est faite de leurs données. La fuite des données est un problème majeur. Spotify a par exemple rencontré des difficultés avec ses utilisateurs au niveau des données qu'il hébergeait. Il y a en effet eu des vols au niveau des données bancaires de ses clients. Le site a alors demandé à ses clients de changer leur mot de passe.

L'objectif du Big Data pour monsieur Chaussard est de récupérer des données sans faire peur à l'utilisateur.

Facebook par exemple introduit de nouvelles solutions pour rendre les données anonymes via un compte anonyme. Le but est de rassurer les utilisateurs tout en collectant un maximum de données. Le Big Data selon notre interlocuteur doit donner le contrôle à l'utilisateur de ses données.

Le Big Data est un enjeu énorme qui peut permettre de transformer notre quotidien s'il est bien utilisé. Cependant le danger serait de diffuser trop de données des utilisateurs. Ceci leur feraient peur et ils risquent de transmettent moins de données à l'avenir.

Selon Sylvain Chaussard, il y a risque pour nos informations si elles sont diffusées à tort et à travers car cela nous emmène au vol d'information.

Il nous fait aussi part d'un autre risque. L'entreprise peut utiliser trop de données des utilisateurs sans leur faire de retours sur l'utilisation qui en est faite. Exemple : Facebook Connect est un outil qui permet de récupérer les données des utilisateurs Facebook sur des sites web annexes et qui demande souvent des informations non nécessaires au réseau social. Cela peut faire peur aux utilisateurs qui risquent d'utiliser moins le service, en l'occurrence se connecter à Facebook Connect.

Pour conclure, notre interlocuteur nous fait part que l'utilisation des outils Big Data est un outil parmi d'autres. Il ne faut pas se limiter à l'utilisation de celui-ci.

2.3 Interview n°3 :

Xavier LEONETTI, chef d'escadron à la Direction de la gendarmerie Nationale, section Intelligence économique

Entretien avec Xavier Leonetti le Mercredi 11 Juin à 17h30, durée : 30 minutes Biographie :

Xavier Leonetti, Chef d'escadron à la Direction Générale de la Gendarmerie Nationale, Sous-direction de l'anticipation opérationnelle- Section Intelligence Economique. De part son parcours, Monsieur Leonetti a une excellente vision de ce qu'est le Big Data : c'est un outil essentiel au développement de l'intelligence économique.

2.3.1 Thème 1 : L'exploitation des données issues des réseaux sociaux

Pour Monsieur Leonetti, le Big Data semble devenir une révolution dans la révolution de l'information. La première révolution de l'information selon lui à eu lieu avec l'introduction d'Internet. A la suite de la révolution informationnelle, celle du Big data vient étendre le champ des possible. Le Big Data est une deuxième révolution car il n'y a quasiment pas d'actions humaines derrières les process, tout se fait automatiquement. Par exemple, les applications informationnelles peuvent désormais discuter entre elles sans intervention humaine. Dans le cas de la domotique, les appareils électroménager peuvent s'auto-réguler en fonction de leur environnement, voir dans certains cas passer des commandes commerciales. Il peut s'agir d'un frigo qui commande les produits épuisés.

Les réseaux sociaux contribuent au Big Data mais en partie seulement car c'est l'ensemble du Web qui constitue le Big Data. Pour comparaison le Big Data est les données du Web représentent la Mer et les réseaux sociaux représentent un fleuve qui se déversent dans la mer.

Nous sommes au début de l'ère du Big Data. Les entreprises en prennent conscience. Avec le Big Data comment les réseaux sociaux vont-il évoluer ? Quel sera le réseau social de demain ? Les réseaux sociaux actuels vont devoir s'adapter. Il va y avoir une diversification des finalités des réseaux sociaux.

Le Big Data et les réseaux sociaux sont essentiels au développement des sociétés. Les grandes multinationales l'ont bien compris et nous vendent des produits en fonction du Big Data. Google y contribue fortement en observant nos données avec son moteur de recherche et son réseau social Google + qui observent nos faits et gestes. Ces outils vont améliorer le ciblage des consommateurs pour améliorer la commercialisation des produits ou services.

Le Big Data cible principalement le marketing car il va permettre de segmenter les clients et prospects afin de mieux connaître leurs attentes et leurs besoins. Il va adresser le bon message aux clients. On va adapter le discours au client mais pas le produit. Nous pouvons prendre comme exemple un produit comme Coca Cola, le produit est le même cependant le marketing va chercher à adapter le discours aux clients. Autre exemple, demain l'ensemble des voitures

seront connectées au Web. Elles vont envoyer des informations qui seront collectées et transmises via des solutions Big Data. S'il fait chaud on vous proposera de vous arrêter à la prochaine station service pour acheter de la glace. Monsieur Leonetti nous évoque ici que le Big Data et les réseaux sociaux contribuent à l'amélioration du ciblage marketing. Cependant, cette nouvelle forme de relation entre l'entreprise et le client ne doit pas être trop intrusive dans la vie des citoyens.

La finalité du Big Data va d'être d'augmenter la croissance des entreprises et les moyens du Big Data pour y parvenir va être le marketing.

2.3.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

L'objectif est de savoir quel est le respect de la vie privée, notamment avec le droit à l'image et le droit à l'oubli. On peut citer l'affaire de condamnation de Google par la CNIL. En effet après deux années de procédure, la Cnil a infligé une amande de 150 000 euros à l'encontre de Google pour sa politique de confidentialité des données estimées non conforme à la loi Informatique et Libertés. De plus le géant du web a été obligé de faire figurer en ligne sur sa page d'accueil qu'il avait été condamné à payer une amende « pour manquement à la loi informatique et libertés ». En effet, s'agissant des libertés, il convient d'encadrer le recours au Big data afin de préserver les droits des personnes (vie privée, réputation, image). En ce sens, l'action de la CNIL contribue à la protection de ces droits. Ainsi, les récentes condamnations de Google ont permis d'améliorer la reconnaissance d'un véritable droit à l'oubli.

Comme nous évoque Xavier Leonetti, il y a une somme d'informations infinies sur le web. Une des questions à se poser est de savoir si il n'y a pas un danger sur le vol d'identité, l'escroquerie et autres ...

Des pirates prennent des informations ciblées. On peut citer le vol d'informations chez Orange le mardi 6 Mai 2014 touchant les données personnelles chez 1,3 millions de clients et de prospects. Le 2 février dernier, Orange avait déjà reconnu le vol des données de 800 000 clients.

Le Big Data va faciliter le vol de données.La cyber insécurité est aujourd'hui une menace réelle pesant sur le Big data. L'enjeu ici est de sécuriser les données informationnelles relatives aux personnes et aux entreprises.

Les enjeux de demain concernant le Big Data seront les mêmes avec en plus un ensemble d'informations gérées dans le Big Data sans intervention humaine. Par exemple la domotique qui se développe avec le chauffage à distance. Les outils vont commencer à avoir leur propre viesen émettant des données d'eux-mêmes. Nous pouvons prendre un autre exemple avec celui du GPS du smartphones. Celui-ci envoie des données qui nous géolocalise afin d'envoyer des informations aux annonceurs.

Le film Minority Report à travers le Big Data est devenu une réalité. Les Etats-Unis utilisent déjà des solutions Big Data pour récupérer les informations sociétales, environnementales sur les individus.

Nous pouvons nous poser la question suivante : Si Google vend nos données personnelles auprès des banques, est-ce un danger ? Jusqu'ou et comment le Big data est-il utilisé ?

Le Big Data n'est pas dangereux, c'est l'utilisation qu'on en fait qui est dangereuse, nous évoque Monsieur Leonetti. Le Big Data n'est pas dangereux tant que nous sommes en

démocratie mais demain sous une dictature c'est une autre histoire. Nous pouvons nous poser les questions suivantes : Si la deuxième guerre mondiale intervenait 70 ans plus tard, que se passerai-t-il ?

Si Hitler avait eu les moyens à l'époque que nous avons aujourd'hui avec le Big Data que ce serait-il passé ?

Pour conclure Xavier Leonetti nous montre l'importance du Big Data et ses potentialités. Le Big Data en tant que tel n'est pas dangereux, c'est son utilisation qui peut être dangereuse.

2.4 Interview n°4 :

Entretien avec Stéphanie Levoye le Vendredi 04 Juillet à 15H, durée : 1 heure Biographie :

Stéphanie Levoye est directrice marketing chez Cegid. Elle a fait une école de commerce option finance. Par la suite, elle a été commerciale chez un éditeur de logiciel de gestion avant d'intégrer une société où elle était responsable marketing et communication. Elle a enfin intégré Cegid en tant que Directrice marketing.

2.4.1 Thème 1 : L'exploitation des données issues des réseaux sociaux

Pour Stéphanie Levoye, le Big Data est un ensemble de données qui doit être en capacité d'analyser des informations dans divers outils et systèmes. L'objectif est de donner du sens à la donnée.

Les réseaux sociaux sont vastes. Pour notre interlocuteur il faut « écouter » ce qu'il se dit sur les réseaux sociaux pour pouvoir être à l'écoute du marché. Il faut analyser les données afin

de pouvoir être alerté sur les sujets d'actualité, les tendances ... Les solutions de Big data doivent intervenir à ce moment-là.

Les fins marketing du Big Data sont de donner une vision et une capacité d'analyse selon Stéphanie Levoye. Aujourd'hui nous sommes complètement dépassés par l'analyse d'un ensemble de données massives, nous dit-elle. Il faut qu'on arrive à mieux identifier les pics d'activité sur tel ou tel sujet. Les solutions Big Data peuvent aider à mieux appréhender ces différents sujets. Cependant les projets de Big Data prennent du temps à se mettre en place.

Pour les entreprises, les solutions de Big Data permettent de rendre un meilleur service aux différentes BU (Business Unit) de la structure. Il y a de plus en plus de données et nous sommes dans l'incapacité de les exploiter sans des solutions Big Data qui permet de sortir de l'information.

2.4.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

Pour Stéphanie Levoye, Big Data rime avec Big Brother car nous pouvons reconstituer avec celui-ci des « choses » dont nous n'avions pas forcément connaissance auparavant. On peut par exemple reconstituer la vie d'un individu, ce qui peut être dérangeant en terme éthique. Notre interlocuteur nous explique que Google a une connaissance fine de ses utilisateurs par rapport à l'ensemble des données collectées.

Il ne faut pas que le Big Data soit utilisé à mauvais escient ce qui pourrait être le cas notamment avec le piratage de données. Stéphanie Levoye nous rappelle qu'il faut être vigilant sur l'utilisation de nos donnéeset qu'il y a bel et bien un risque pour nos informations, notamment avec l'espionnage industriel qui se développe.

Le Big Data et son potentiel nous dépasse. A l'heure actuelle être propriétaire de nos données n'est plus possible. Nous ne maitrisons plus l'usage de ce que nous faisons de nos données même avec la CNIL qui permet de mettre en place des règles de protection. Pour Stéphanie Levoye, c'est le prix à payer car le Big Data est un réel enjeu par rapport aux bénéfices qu'il peut apporter. Selon elle, c'est un passage obligé car le bénéfice qui en découle est énorme.

2.5 Interview n°5 :

Yoann GAUTHIOT, chef de projet internet et réseauxsociaux à l'office de tourisme de Beaune

Entretien avec Yoann Gauthiot le Vendredi 30 Juin à 14H, durée : 1 heure Biographie :

Yoann Gauthiot est chef de projet internet et réseaux sociaux à l'office de tourisme de Beaune. Après une licence en droit, il a intégrél'EM Lyon. Il a exercé en tant qu'analyste stratégique avant d'être à son poste actuel.

2.5.1 Thème 1 : L'exploitation des données issues des réseaux sociaux

Pour notre interlocuteur, le Big Data est une masse de données précises et fines. Ces données ont un sens pour le Big Data quand elles sont collectives et non individuelles. Les données utilisées dans le cadre du Big Data doivent d'autre part être irrationnelles et non des analyses chiffrées.

Auparavant il n'était pas possible de faire de la veille affinée car cela était trop complexe.

Avant de faire des démarches Big Data, il faut s'intéresser au processus de la veille :

Le Big data reprend ce processus de la veille qui est très utile car il permet d'automatiser

Pour Yoann Gauthiot, les réseaux sociaux représentent seulement une partie du Big Data. On associe trop souvent Big Data à réseaux sociaux alors qu'il y a pleins d'autres vecteurs comme l'open data. L'open data est notamment utilisé par l'état pour relié des informations auprès d'autres organismes.

Les réseaux sociaux sont cependant un outil idéal en marketing pour analyser les tendances mais il ne faut pas seulement se référer à ce type d'outils pour évaluerune tendance. On peut aussi utiliser Google Trends, les médias classiques etc ...

Pour le marketing, le Big data permet de faire de la veille, ce qui pour notre interlocuteur est un élément fondamental mais que beaucoup d'entreprises négligent. Les réseaux sociaux sont des outils qui permettent de confronter les thèses sur des tendances pour un marketeur auprès des autres acteurs de sa société.

L'enjeu pour le Big Data va être de savoir quel outil on va être capable de créer pour collecter, trier et analyser de manière automatisé les données tout en étant fiable. L'enjeu pour l'avenir va être de savoir mettre en place des ressources humaines sur ce sujet afin de mieux orienter le processus décisionnel des entreprises.

Les solutions Big Data permettent de mieux anticiper les changements au sein des entreprises en faisant de la veille.

2.5.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

Pour Yoann Gauthiot, Le Big Data est une réelle opportunité. Les dangers qu'engendre le Big data sont moindres par rapport à l'opportunité qu'offre celui-ci. Il faut cependant mettre en place des procédures pour sécuriser les données. Le danger est en effet moindre car le principe du Big data est d'avoir une vue globale sur une multitude d'utilisateurs et non sur un utilisateur. En effet le danger se situe dans les données qui visent à visualiser un individu comme par exemple le profilage. Pour éviter cela il faut mettre en place des normes pour être sûr d'avoir seulement des données globales. Il faut aussi faire attention que les données ne portent pas atteinte sur les personnes vis-à-vis de la religion.

Pour éviter que n'importe qu'elle type de données ne circule sur le web il faut éduquer la population aux données que l'on publie sur internet.

Pour Yoann Gauthiot, il y a bel est bien un risque pour nos informations par rapport à l'utilisation qui est faite de nos données. Il faut savoir :

Pour conclure, Yoann Gauthiot nous fait part que le Big Data est une réelle opportunité offerte au marketing et que le danger de nos informations est minime face à cet outil.

2.6 Interview n°6 :

Emmanuel Bapt est consultant expert en Big Data chez Cegid. Il a suivi un parcours universitaire orienté mathématique. Il s'est intéressé très tôt à l'informatique et par la suite à la gestion d'entreprise. Il a ensuite été consultant applicatif et s'est orienté vers l'informatique décisionnelle. Emmanuel Bapt est rentré chez Cegid en 2005.

2.6.1 Thème 1 : L'exploitation des données issues des réseaux sociaux

Pour Emmanuel Bapt, le Big Data est un stockage désordonné. Il représente nos photos, nos mails, des informations clients etc ... Le Big Data représente l'ensemble des données informatisées. Depuis plus de 10 ans les entreprises disposent de bases de données.

Aujourd'hui, nous pouvons croiser l'ensemble des informations de ceux-ci. Cela représente une principale difficulté : « on peut faire dire ce que l'on veut aux données ».

Pour notre interlocuteur,le Big Data a un enjeu majeur : Savoir qu'est-ce qu'on veut faire avec un projet Big Data ?

Le Big Data est intéressant car il donne une deuxième vie à la donnée en la transformant en information. Il est constamment utilisé par des sociétés tel que la FNAC, AMAZON,EBAY ... afin de faire des études comportementales sur les consommateurs à des fins marketing. Cependant il fait peur car il monétise l'ensemble des données, dont nos données personnelles. En effet nous collectons de l'information, nous pouvons donc la revendre. Par exemple un site de pêche va récolter les informations de ses clients. Ces informations ont énormément de valeur car il s'agit d'une cible de client bien définie pour le marketing.

Emmanuel Bapt nous fait d'autre part remarquer que le Big data peut être dérangeant. Nous pouvons prendre comme exemple Google qui peut réutiliser nos données ou bien Facebook qui scanne nos photos. Ou allons-nous, nous dit-il.

Le Big data n'est pas intéressant si nous nous en servons comme un outil qui sert à vendre plus.

Cependant le Big Data nous permet d'avoir des vrais comportements car contrairement aux centres de sondage ce n'est pas de la projection car il s'agit ici de données réelles.

Les réseaux sociaux sont les premiers consommateurs de Big Data. Il existe 1 milliard de comptes Facebook ce qui génère énormément de flux de données. Les réseaux sociaux avec le

Big Data sont des bons relais pour le marketing. Par exemple si on souhaite faire une étude sur les jeunes qui ont 25 ans et qui aiment le tennis, les équipes marketing ont directement l'information sur Facebook.

Emmanuel Bapt nous démontre qu'au départ les réseaux sociaux étaient des outils d'échange. Cependant avec le temps ils se sont transformés en outils marketing. Ils sont devenus des vrais enjeux commerciaux.

Emmanuel Bapt mentionne en effet qu'il n'a pas de compte Facebook car il n'en a pas l'usage. Il dispose uniquement des réseaux professionnels LinkedIn et Viadeo.

Le rôle du Big Data vis-à-vis du marketing est de cibler. En effet si on n'adresse pas un message à la bonne cible cela ne sert à rien. Emmanuel nous donne l'exemple d'Apple et des Macs. Cette catégorie de produit a été distribuée dans les années 1990 aux personnes travaillant dans la publicité. Et ceci est resté dans les usages. Le milieu de la publicité a toujours une image positive d'Apple. Les réseaux sociaux contribuent fortement au marketing via le Big Data car ce sont les outils principaux d'échange de données.

Le Big Data est une vraie révolution mais concerne principalement le marketing via les réseaux sociaux qui sont les plus gros consommateurs de Big Data. LinkedIn permet de trouver du travail mais c'est aussi un système qui permet de vendre de l'information pour générer du revenu.

Aujourd'hui, avec la puissance de calcul dont nous disposons, nous arrivons à répondre en grande partie aux problématiques Big Data. Les solutions Big Data sont extrêmement utiles pour des grandes sociétés qui ont énormément de données. Cela leurs apportent de nouvelles informations et leurs permettent de revoir leur plan d'activité. Cependant pour les structures de petites tailles les outils de Big Data ont un coût très élevée pour le moment. Les outils traditionnels leur conviennent par rapport à leur besoin.

Emmanuel Bapt met en avant un enjeu majeur pour les entreprises avant d'acquérir une solution Big Data : Qu'est-ce que l'on souhaite faire des données ? Qu'est-ce qu'on peut en faire ?

Les solutions Big Data sont utiles aux entreprises qui ont un volume de données très important avec des outils de requêtage de type SQL car il concerne des données non structurées comme évoqué plus haut. Par exemple avec une solution comme Qlickview tous les champs de données sont interrogeables. Par exemple en une heure on peut voir le nombre d'articles vendus au sein d'une société, par quel type d'acheteur etc ... Les solutions Big Data répondent à énormément de besoins qui ne peuvent pas être traités en temps normal.

Le Big Data pose cependant des problématiques, notamment des problématiques clients. Il faut savoir ce que l'on souhaite identifier et y trouver un intérêt. Pa exemple Orange souhaite collecter de l'information sur les données clients qu'il héberge. Cependant il y a moins d'intérêt à le faire sur des données RH par rapport au coût du projet Big Data engendré. Les solutions Big Data peuvent toutefois être intéressantes pour croiser des données internes de l'entreprise avec des données externes. Les entreprises et les départements marketing se dirigent vers ce modèle.

2.6.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

L'enjeu actuel et de demain du Big Data pour Emmanuel Bapt tourne autour de la liberté individuelle vis-à-vis de la gouvernance des entreprises. Les entreprises deviennent plus puissantes que les Etats comme par exemple Google ou Microsoft. Ces entreprises ont une image très positive de la part du grand public. De ce fait, les personnes utilisatrices des services de ces entreprises ne perçoivent pas forcément les méfaits et danger des données qu'elles émettent et l'utilisation qui en est faite.

Techniquement, les solutions Big Data apportent beaucoup de progrès car nous pouvons tout faire et faire parler toutes les données. Cependant si aucun cadre éthique n'est mis en place cela peut devenir dangereux car on rentre dans le déni de l'individualité. Chaque personne est différente et dispose de son libre arbitre. Le fait de suggérer des choses aux individus par le biais du Big Data devient donc un risque.

Afin d'éviter que le Big Data devienne dangereux, il faudrait instaurer un contre-pouvoir à celui-ci et ses utilisateurs (principalement le marketing), dans l'objectif de mettre des « barrières ».

Pour notre interlocuteur, cet outil doit rester entre les mains des citoyens pour garder notre liberté individuelle et ainsi éviter de rentrer dans une certaine « dictature ».

Le Big Data ne doit pas ouvrir sur tout. Il faut que les données soient utilisées à bon escient nous explique Emmanuel Bapt car avec les même chiffres nous pouvons faire interpréter des résultats de différentes manières. Il faut que les utilisateurs soient maitres de leurs données. Par exemple avec l'affaire de Google et du droit à l'oubli. « Le fait que Google puisse ressortir des informations sur nous 15 ans plus tard est inacceptable » nous confit Emmanuel.

Concernant les nouvelles technologies et principalement nos informations et l'utilisation qui en est faite, la plupart des individus sont « détendus » et ne s'en préoccupent guère. On rend le Big Data « Sexy » et innovant aux yeux de tous. Cependant, il ne faut pas oublier la finalité de celui-ci qui est de monétiser nos données. Emmanuel Bapt compare le Big Data et les réseaux sociaux aux fascistes qui ont inventé l'utilisation du média de masse pour dire :

« Nous allons vous rendre plus heureux ». Il nous fait aussi part du Patriot Act, qui lie les sociétés américaines au gouvernement américain sur l'exploitation de leurs données. Il s'agit d'une loi qui a pour but de renforcer les Etat Unis en apportant les outils nécessaires pour détecter et lutter contre le terrorisme.

Pour conclure, Emmanuel Bapt nous fait part de son inquiétude vis-à-vis du Big Data car celui-ci nous amène dans une société ou seul le prévisionnel va compter. D'autre part, il nous a montré Google Dashboard un outil, qui retrace tous nos faits et gestes sur les outils Google. Nous sommes aujourd'hui dans Big Brother, nous dit-il.

2.7 Interview n°7 :

Entretien avec René François Mennecier le Mercredi 19 Juin à 16H, durée : 1 heures Biographie :

René-François Mennecier est consultant chez VMware. Il a fait un DUT Informatique et organisation des systèmes d'informations. Il a par la suite été consultant dans de nombreuses sociétés comme Dell, EMC² et Acronis.

2.7.1 Thème 1 : L'exploitation des données issues des réseaux sociaux

Pour René-François Mennecier, le Big Data est une agrégation de données non structurées. C'est un ensemble de données dans différents systèmes d'informations.

Pour notre interlocuteur, les réseaux sociaux sont une source d'informations comme les autres. Cependant cette information est accessible et consultable de tous. Les réseaux sociaux sont une source d'informations via le Big Data avec un accès ouvert publiquement. Pour les entreprises il n'y a pas besoins d'acheter des données sur les utilisateurs. Il faut cependant

faire attention car certaines informations ne sont pas correctes. Le Big Data via les réseaux sociaux permet de segmenter plusieurs profils d'utilisateurs. Par exemple, sur Linkedin en fonction du type de poste que l'on occupe, nous pouvons recevoir de la publicité sur la défiscalisation. Les applications tierces qui s'intègrent à Facebook par exemple comme des jeux, récupèrent les données que nous laissons sur le réseau social. L'utilisateur n'en a pas forcément conscience. L'ensemble de ces données va permettre de mieux cibler les utilisateurs et ainsi de les regrouper par profil afin de les segmenter. Cela peut permettre de par exemple réaliser des études sociologiques. René-François Mennecier nous évoque que c'est dangereux.

Le Big Data n'est pas encore très bien adopté par les entreprises. Les opérateurs télécom ont une quantité énorme d'informations mais ont encore du mal à l'utiliser de manière à cibler leurs clients.

Le Big Data permet aux sociétés de réduire leurs coûts marketing. En effet ces solutions arrivent à mieux cibler les consommateurs qu'auparavant. Les solutions Big data permettent de cibler les bons segments de marchés qui sont réceptifs. Par exemple avec la solution Google drive quand vous mettez un Excel contenant des informations spécifiques vous allez recevoir des publicités ciblées quelques semaines après sur le moteur de recherche de Google. Le Big Data permet d'avoir un accès aux données non structurées et ainsi on arrive à faire une analyse plus poussée sur le contenu des données.

René-François Mennecier nous fait d'ailleurs remarquer que dans la plupart des conditions générales des solutions hébergées sur le web ou les réseaux sociaux, les données sont utilisées à des fins marketing.

Pour conclure, notre interlocuteur affirme que le Big Data est un vrai outil de productivité pour les entreprises. Cependant les outils Big Data sont plus compliqués à utiliser pour tirer parti des données d'autres entreprises (B to B). Il est plus adapté pour tirer parti des informations public, notamment les données des particuliers (B to C).

2.7.2 Thème 2 : La sécurisation des données issues des réseaux sociaux

Pour René-François Mennecier, les enjeux actuels sont d'être transparents vis-à-vis des clients. Il faut que les utilisateurs obtiennent un droit de regard sur leurs données. Il faudrait mettre en place un droit de regard et de rectification des données de manière efficace et fiable. Cependant les sociétés exploitant nos données ne sont pas pour que les utilisateurs aient accès à leurs données.

Il faudrait pour se faire créer une réglementation claire à l'échelle de l'Europe avec un périmètre juridique plus fort autour des données.

Le Big Data, depuis son existence a toujours été utilisé par les renseignements généraux. Il peut être dangereux s'il est mal utilisé. La Cnil n'a par exemple jamais autorisé comme clé primaire le numéro de sécurité sociale des administrés car on peut tout regrouper sur une seule personne, impôts, CAF, PV etc ...

Le Big Data est un enjeu pour l'avenir car il est intéressant pour l'économie. Pour éviter les dérives dangereuses du Big Data, René-François Mennecier nous précise qu'il faudrait mettre en place des formulaires qui permettent de fixer ce que l'on souhaite diffuser comme information. Il nous précise que le Big Data n'est pas un danger tant que nous n'avons pas de gouvernement mal veillant. Cependant les données issues du Big Data ne doivent pas traiter sur des critères religieux, sexuel.

Pour notre interlocuteur, il y a un bel est bien un risque pour nos informations qui peut être dû à la malveillance de certaines personnes ou à la malveillance de gouvernements non démocratiques.

2.8 Conclusion :

Les entretiens que nous avons réalisés dans le cadre de ce mémoire avec l'aide des différents acteurs sur la partie fonctionnelle et technique vont nous permettre d'émettre des tendances

dans le but de confirmer ou infirmer nos hypothèses. Pour réaliser ce travail, nous allons classer par thème les idées principales de nos interviews.

Chapitre 2 : Résultats des enquêtes et Intelligence Economique

1.1 Synthèse des interviews

Nous allons pouvoir examiner les arguments des personnes interviewéespar le biais d'un tableau synthétique des entretiens menés. Les arguments qui soutiennent ou contestent nos hypothèses ont été rassemblés par thématique et interview. Nous allons aussi pouvoir identifier les suggestions des interlocuteurs par rapport aux thématiques évoquées.

La finalité ici est de classer les points importants qui ressortent des interviews, qui confirment

	Interview n°1 (Frédéric Foschiani Fondateur & CEO QSN-DigiTal)	Interview n°2 (Sylvain Chaussard responsable produit digital chez Digital Virgo)	Interview n°3 (Xavier Leonetti Chef d'escadron, Gendarmerie Nationale, Section Intelligence	Interview n°4 (Stéphanie Levoye directrice marketing Cegid)	Interview n°5 (Yoann Gauthiot, chef de projet internet et réseaux sociaux à l'office de tourisme de	Interview n°6 (Emmanuel Bapt, consultant expert en Big Data chez Cegid)	Interview n°7 (René François Mennecier, consultant chez VMware)
			Economique)		Beaune)
L'exploitation	1. Les solutions Big	1. La donnée est	1. Les réseaux	1. Il faut	1. Le Big data	1. Le Big Data	1.Les réseaux
des données des	Data servent à	au service des	sociaux	analyser les	reprend ce	donne une	sociaux sont une
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	pour le marketing et	les meilleures	partie seulement	alerté sur les	utile car il	transformant en	comme les autres.
	la communication.	décisions	car c'est l'ensemble du	sujets d'actualité, les	permet d'automatiser	information.	2. Le Big data via
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	sociaux contribuent	marketingdu Big	le Big Data		tâches	constamment	permet de mieux
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	marketing du Big	satisfaction ou par	diversification des	données.	trop souvent Big	des fins	permet aux sociétés
	Data et d'en tirer des	les commentaires	finalités des		Data à réseaux	marketing.	de réduire leurs
	informations sur les	laissés sur les	réseaux sociaux.	3. Les solutions	sociaux alors		coûts marketing.
	tendances et ainsi	réseaux sociaux.		de Big data	qu'il y a pleins	3. Le Big data	C'st un vrai outil de
	faire évoluer son	*Mieux	3. Le Big Data et	permettent de	d'autres vecteurs	n'est pas	productivité pour les
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	clients et prospects.	utilisateurs et	sociaux sont	meilleur service	data.	nous en servons	Cependant les outils
		consommateurs	essentiels au	aux différentes		comme un outil	Big data sont plus
	4.Le Big Data lié aux	d'un produit ou	développement	BU (Business		qui sert à vendre

Les sociétés ne savent pas et ne voient pas les capacités que peut apporter le Big Data via les réseaux sociaux.

compliqués à utiliser pour tirer parti des données d'autres entreprises (B to B). Il est plus adapté pour tirer parti des informations public,

vrais comportements des consommateurs, car contrairement aux centres de sondage ce n'est

Unit) de la structure. Il y a de plus en plus de données et nous sommes dans l'incapacité de les exploiter

Les entreprises l'ont bien compris et nous vendent des produits en fonction du Big Data.

pour bâtir sa stratégie sociale, notamment avec l'e-réputation. Les entreprises sont concernées par des commentaires

5. Les réseaux sociaux avec le Big Data sont des bons relais pour le marketing.

Big Data va
d'être d'augmenter la compréhension des clients et prospects afin de

	travers les réseaux sociaux. 9. Il faut segmenter la veille d'informations et ne surtout pas la limiter aux réseaux sociaux	mieux comprendre et anticiper leurs besoins afin de générer plus de revenu				outils de Big Data ont un coût très élevée pour le moment. Les solutions Big Data sont utiles aux entreprises qui ont un volume de données très important.
		1. L'enjeu du Big	1. L'objectif est	1. Il ne faut pas	1. Le Big Data	1. Les personnes	1. Les enjeux
La sécurisation	1. Les particuliers	Data est de	de savoir quel est	que le Big Data	est une réelle	utilisatrices des	actuels sont d'être
des données	qui s'expriment sur	récupérer de la	le respect de la	soit utilisé à	opportunité	services de ces	transparents vis-à-
issues des réseaux sociaux	le web doivent être vigilants. Il faut	donnée sans être trop intrusive	vie privée, la Cnil a infligé	mauvais escient, ce qui pourrait	offerte au marketing. Le	entreprises ne perçoivent pas	vis des clients. Il faudrait mettre en
	sensibiliser et	dans la vie des	une amande de	être le cas	danger du	forcément les	place un droit de
	éduquer les	personnes et sans	150 000 euros à	notamment avec	piratage de nos	méfaits et danger	regard et de
	personnes aux	faire peur à	l'encontre de	le piratage de	informations est	des données	rectification des
	risquent qu'ils	l'utilisateur qui	Google pour sa	données	minime face à	qu'elles émettent	données de manière
	encourent quant aux	risque de se	politique de		cet outil.	et l'utilisation qui	efficace et fiable.
	informations qu'ils	méfier de plus en	confidentialité des	2. Le Big Data		en est faite.	Il faudrait créer une
	(mettent) sur	plus de	données estimée	est un réel enjeu	2. Il faut mettre		réglementation
	internet.	l'utilisation qui	non conforme à la	par rapport aux	en place des	2. les solutions	claire à l'échelle de
		est faite de ses	loi Informatique	bénéfices qu'il	procédures pour	Big Data	l'Europe avec un
	2. Il faut mettre en	données et qui	et Libertés.	peut apporter.	sécuriser les	apportent	périmètre juridique
	place des chartes sur	risque de			données. Le	beaucoup de	plus fort autour des
	l'utilisation qui est	transmettre moins	2. Il faut		danger est en	progrès car nous	données.
	faite de nos données	de données à	concevoir un		effet moindre car	pouvons tout faire
	afin de	l'avenir.	espace de		le principe du	et faire parler	2. Le Big Data peut
	sécuriser les données		sécurité.		Big Data est	toutes les	être dangereux s'il
	des utilisateurs, qui	2. La fuite des	Le Big Data va		d'avoir une vue	données.	est mal utilisé.
	risquent d'être de	données est un	faciliter le vol de		globale sur une	Cependant si	Pour éviter les
	plus en plus méfiants	problème majeur.	données. La cyber		multitude	aucun cadre	dérives dangereuses

et de fournir de moins en moins de données.	Il y a en effet eu des vols au niveau des données	insécurité est aujourd'hui une menace réelle	d'utilisateurs et non sur un utilisateur.	éthique n'est mis en place cela peut devenir	du Big Data, il faudrait mettre en place des
	bancaires	pesant sur le Big		dangereux car on	formulaires qui
3. Les clients doivent	Il y a risque pour	Data. L'enjeu ici	3. Pour éviter	rentre dans le	permettent de fixer
être rassurés par la	nos informations	est de sécuriser	que n'importe	déni de	ce que l'on souhaite
gestion de la sécurité	si elles sont	les données	quel type de	l'individualité.	diffuser comme
qui est faite de leurs	diffusées à tort et	informationnelles	données ne		information.
données ce qui n'est	à travers car cela	relatives aux	circule sur le	3. Afin d'éviter
pas simple. L'image	nous emmène au	personnes et aux	web il faut	que le Big Data	5. Il y a un bel est
de l'entreprise peut	vol d'information	entreprises.	éduquer la	devienne	bien un risque pour
en être impactée.			population aux	dangereux, il	nos informations qui
Pour cela il faut		3. Le Big Data en	données que l'on	faudrait instaurer	peut être est dû à la
« marqueter le big		tant que tel n'est	publie sur	un contre-pouvoir	malveillance de
data » tout en restant honnête sur la		pas dangereux, c'est son	internet.	à celui-ci.	certaines personnes et à la malveillance
sécurité et		utilisation qui	4. Il y a bel est		de gouvernements
l'exploitation que l'on fait des données utilisateurs. L'e-réputation peut par exemple être une solution idéale dans ce cas pour valoriser l'image de la société		peut être dangereuse.	bien un risque pour nos informations par rapport à l'utilisation qui est faite de nos données. Il faut savoir :		non démocratiques.
et pour gagner des points de marché.			- Qui utilise les informations ?
			- Dans quel but ?
			- Mettre en avant le droit à l'oubli

1.2 Analyse et interprétation des données

Nous allons ici déterminer par l'ensemble des données recueillies au moment de nos entretiens, les idées qui sont favorables ou défavorables aux hypothèses à travers un tableau. Ce tableau est ordonné par la thématique ainsi que par les personnes interviewées.

L'hypothèse numéro 1, à savoir Pour trouver la pépite dans une mine d'or, il faut que les départements marketing s'interrogent sur le bien-fondé d'une démarche Big Data,a été validé par six des personnes interviewées sur les sept. Cependant, Emmanuel Bapt nous confirme partiellement cette hypothèse qui pour lui est validée pour les grandes entreprises mais concernant les entreprises de petite taille, le Big Data représente un coût très élevé et il faut donc s'interroger sur le bien-fondé d'une démarche Big Data pour ce type de structure.

L'hypothèse numéro 2, à savoir L'effet Big Brother : Big Data, un filon qui n'est pas intarissable, a été validée par cinq personnes sur sept. Une personne, Stéphanie Levoye, a partiellement validé notre hypothèse et une personne, Yoann Gauthiot l'a infirmée.

Il faut souligner que deux de nos interlocuteurs, Emmanuel Bapt et Stéphanie Levoye, ont comparé le Big Data à Big Brother, alors que cette comparaison n'était pas suggérée dans nos questions.

1.3 Confirmation ou infirmation des hypothèses

Nous allons voir à présent parmi les différentes personnes interviewées, celles qui confirment ou infirment les hypothèses partiellement ou définitivement. Nous allons nous appuyer sur le précèdent tableau afin de réaliser un autre tableau de confirmation ou d'infirmation des hypothèses.

1.4 Conclusion

Dans l'objectif de mieux appréhender l'ensemble des informations récoltées et de réaliser une analyse complètes des différentes interviews qui ont été menées, nous avons créé trois tableaux synthétiques. Le premier tableau intitulé « synthèse des entretiens » permet de rassembler les arguments importants des personnes interrogées par thématique. Le deuxième tableau intitulé « Analyses des données recueillies » permet de répartir par thème les arguments qui sont favorables ou défavorables aux hypothèses émises via les interviewés. Le troisième tableau intitulé « Infirmation ou Confirmation des hypothèses » permet quant à lui de confirmer ou infirmer les hypothèses qui ont été établies.

Notre première hypothèse (Pour trouver la pépite dans une mine d'or, il faut que les départements marketing s'interrogent sur le bien-fondé d'une démarche Big Data) permet d'affirmer que les projets de Big Data au sein des entreprises pour les départements marketing sont essentiels à leur développement. Selon les personnes interviewées, le Big Data est un enjeu économique majeur qui va permettre de mieux comprendre et anticiper les attentes des clients et prospects afin de générer plus de revenu pour l'entreprise et posséder un avantage concurrentiel. L'une des sept personnes interviewée a cependant partiellement validée cette hypothèse. Celle-ci s'applique selon lui aux grandes entreprises qui ont les moyens d'entreprendre une démarche de Big Data au sein de leur structure. Concernant les petites structures, PME et PMI le coût de cette démarche de Big Data a un cout trop élevé.

Notre deuxième hypothèse (l'effet Big Brother : Big Data, un filon qui n'est pas intarissable) permet d'affirmer les limites du Big Data pour le marketing.

En effet, selon la plupart des interviewés, celui-ci est menacé principalement par la cyber insécurité avec le vol des données. Mais aussi par le manque de transparence de l'utilisation qui est faite de nos données par les entreprises.

Cinq des sept personnes interrogées ont validé cette hypothèse, une personne l'a partiellement validée et une personne l'a infirmée en évoquant que le Big Data n'est pas un danger si les utilisateurs sont éduqués et conscients des risques d'émettre des données sensibles.

De part ces éléments, nous pouvons dire que nos deux hypothèses citées pendant la revue de littérature ont été confirmées pour la première hypothèse et confirmée pour l'hypothèse numéro deux, avec seulement une personne sur sept qui l'infirme. Nous n'attestons pas que ces hypothèses pourront traiter définitivement l'apport du Big Data au marketing via les réseaux sociaux. Cependant ces hypothèses ont été validées par la majeure partie des interviewés.

Nous allons dès à présent créer une analyse comparative, intitulée benchmark sur les acteurs du Big Data ainsi que des réseaux sociaux.

2.1 Benchmark

Le Benchmark est une méthode qui permet d'étudier et d'analyser des performances réalisées, des pratiques employées par la concurrence sur un secteur d'activité précis. Le benchmark nous permettra de réaliser une analyse comparative afin de mettre en évidence les principaux réseaux sociaux présents sur le marché. Nous avons décidé de comparer les réseaux sociaux car ces plateformes constituent la principale source de données pour alimenter les solutions Big Data des départements marketing.

= Facebook = Twitter = Google+ = Tumblr = Instagram = Pinterest = LinkedIn = Viadeo = Youtube

Nous allons comparer les réseaux sociaux cités ci-dessus au travers quatre indicateurs³⁰ :

= Le nombre total d'utilisateurs au quotidien = Le nombre d'utilisateurs en France

2.1.1 Analyse du benchmark

Ces indicateurs ont été choisis car ils permettent de mettre en avant la valeur de chaque réseau social. En effet plus il y a d'utilisateurs, plus il y a de données à analyser pour constituer une démarche Big Data pour les départements marketing des entreprises.

On constate parmi les différents réseaux sociaux que Facebook créé en février 2004, possède le plus d'utilisateurs avec plus d'un milliard. En termes d'utilisateur quotidiens, Facebook arrive en seconde place derrière Youtube. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Facebook dispose du plus grand nombre d'utilisateurs avec vingt-six millions. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est de six heures et quarante-cinq minutes. De ce fait, Facebook arrive en tête derrière Youtube.

D'après notre analyse, Facebook et l'une des plus grosses plateformes de réseau social qui génère une masse de donnée énorme. Comme nous l'avonsvu dans la revue de littérature, c'est d'ailleurs l'un des plus grands consommateurs de Big Data.

Le réseau social Twitter créer en mars 2006, se classe dans les cinq premiers en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs.En termes d'utilisateurs quotidiens, Twitter a le même nombre d'utilisateurs que le réseau social Tumblr. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Twitter est l'avant dernier des neuf réseaux sociaux

en termes d'utilisateurs. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est de quasiment trois heures. Twitter se situe ici en tête derrière Facebook et Youtube.

Twitter ne dispose pas du plus grand nombre d'utilisateurs. Cependant, il est important de prendre en compte le temps passé sur la plateforme du réseau social par ses utilisateurs car celui-ci nous montre la quantité de données échangées, qui correspond à 500 millions de tweets envoyés chaque jour. 31

Le réseau social Google+ créer en juin 2011, se classe troisième sur les neuf réseaux sociaux étudiés en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs.Il se classe derrière Youtube qui appartient à la même société. Cette stratégie permet à l'entreprise de créer des synergies entre ces deux plateformes sociales. En termes d'utilisateurs quotidiens, Google+ est également troisième du classement derrière Facebook. En France , on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Google+ est le cinquième sur les neuf réseaux sociaux. Le

temps par mois passé sur ce réseau social par chaque utilisateur est d'environ six minutes et constitue à ce titre le plus bas de toutes les plateformes sociales.

Le réseau social Tumlrcrée en 2007,se classe sixième sur les neuf réseaux sociaux étudiés en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs. En termes d'utilisateurs quotidiens, Tumblr se situe cinquième au même niveau que Twitter. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Tumblr est le sixième sur les neuf réseaux sociaux. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est de trente-deux minutes, ce qui le place au quatrième rang derrière Twitter. Cette plateforme sociale ne dispose pas du plus grand nombre d'utilisateurs mais le temps mensuel passé par chacun d'entre eux sur la

plateforme sociale constitue l'un des plus grands des réseaux sociaux analysés avec plus de 75 millions de publications quotidiennes.³²

Le réseau social Instagram crée en 2010, se classe troisième dans les derniers réseaux sociaux étudiés en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs. En termes d'utilisateurs quotidiens. Instagram se situe dans les trois derniers réseaux sociaux utilisés. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés qu'Instagram est le septième sur les neuf réseaux sociaux. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est d'environ dix-huit minutes.

Instagram a été racheté par Facebook en 2012. Facebook peut tout comme Google avec Google + et Youtube créé des synergies entre ses différents services.

Le réseau social Pinterest crée en 2010,se classe derniers des réseaux sociaux étudiés en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs. En termes d'utilisateurs quotidiens, Pinterest est l'avant dernier des réseaux sociaux utilisés. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Pinterest dispose moins d'un millions d'utilisateurs. Il représente de ce fait le plus petit réseau social en France. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est d'environ seize minutes.

Pinterest a vu son nombre d'utilisateurs quotidiens augmenter ces dernières années. Il reste cependant parmi l'un des moins utilisés par les internautes.³³

Le réseau social Linkein crée en 2003, se classe quatrièmeen ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateursparmi les différents réseaux-sociaux étudiés. En termes d'utilisateurs quotidiens, LinkedIn se place de même quatrième des réseaux sociaux utilisés. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés, que LinkedIn se place quatrième avec six millions d'utilisateurs. Il est derrière Viadeo. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est d'environ dix-sept minutes.

Le réseau social Viadeo crée en 2004, se classe avant dernier en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs parmi les différents réseaux-sociaux étudiés. En termes d'utilisateurs quotidiens, Viadeo se place dans les trois derniers réseaux sociaux utilisés. Par contre, en France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Viadeo se place troisième avec neuf millions d'utilisateurs, devant LinkedIn. Ce chiffre peut s'expliquer par le fait que l'entreprise est française. Enfin, le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est d'environ vingt-minutes. Viadeo a connu une croissance de +12 % en 2012.³⁵

Le réseau social Youtube créé en 2005, se classe deuxième en ce qui concerne la totalité du nombre d'utilisateurs parmi les différents réseaux-sociaux étudiés, derrière Facebook. En termes d'utilisateurs quotidiens, Youtube est le premier des réseaux sociaux utilisé. En France, on remarque parmi les différents réseaux sociaux analysés que Youtube se place deuxième des plateformes sociales. Le temps par mois passé sur le réseau social par chaque utilisateur est le plus long avec environ dix-heures par utilisateur.

2.2 La cartographie

2.2.2 Analyse de la cartographie du Big Data pour le marketing via les réseaux sociaux

La cartographie ci-dessus a pour but de montrer les différents groupes d'acteurs qui sont présents au sein des démarches Big Data pour le marketing à travers les réseaux sociaux, ainsi que leurs interactions. Nous avons ici identifié les liens entre les différents acteurs, leur rôle ainsi que leurs leviers d'influence.

Cette cartographie nous permet de voir l'importance d'une démarche Big Data à travers les réseaux sociaux pour les départements marketing des entreprises. En effet, le Big Data et les réseaux sociaux se situent au centre de cette cartographie.

2.3 Méthode du PESTEL

2.3.1 Dimension Politique

La France et l'union européenne sont au coeur des problématiques de Big Data et des réseaux sociaux avec la protection des données et de la vie privée. Afin d'accompagner la croissance numérique, l'union européenne a par exemple mis en place une réglementation spécifique avec :

- L'obligation de conserver de façon confidentielle et sécurisée les données privées

- L'interdiction de collecter des données personnelles sans en informer les individus concernés

- L'interdiction de commercialiser ces données avec des entreprises présentes dans des pays qui n'ont pas une réglementation similaire à celle de l'Europe.

De ce fait, les entreprises vont être encouragées à intégrer la problématique autour des données personnelles.

Cependant, la réglementation européenne est difficilement applicable à d'autres pays hors de l'union européenne, notamment les Etats Unis où il n'y a pas de réglementation autour de la protection des données privées.

2.3.2 Dimension Economique

Les données issues du Big Data via les réseaux sociaux sont une mine d'or pour les équipes marketing et les réseaux sociaux, qui monétisent ces données. Les données issues des réseaux sociaux sont le business model même des réseaux sociaux. Ces données constituent une mine d'informations pour les équipes marketing des entreprises qui vont permettre d'analyser les tendances, d'avoir des remontées sur la marque, des idées. Les données traitées par des solutions Big Data et provenant des réseaux sociaux vont permettre de faire gagner en rentabilité les entreprises et d'avoir des avantages concurrentiels.

2.3.3 Dimension Socio-culturelle

Les réseaux sociaux poussent les utilisateurs à mettre de plus en plus de données sur leurs plateformes. Sur les deux milliards d'internautes dans le monde, quasiment deux milliards d'entre eux sont inscrits au sein d'un réseau social, ce qui représente 74% des internautes et 26% de la population mondiale. Les utilisateurs sont des adeptes quasiment permanents des réseaux sociaux. En effet, le Global Web Index rapporte que 82% des internautes sont inscrits sur Facebook et 48% sont des utilisateurs réguliers.

Les utilisateurs des réseaux sociaux n'ont pas toujours conscience des risques qu'ils encourent en émettant des données personnelles sur les réseaux sociaux. Certes des lois permettent de les protéger mais cela ne suffit pas. 36

2.3.4 Dimension Technologique

L'utilisation du Big Data à travers les réseaux sociaux a bouleversé le quotidien des départements marketing qui s'efforcent de suivre ce mouvement. A travers ces technologies, l'objectif pour les entreprises est d'améliorer l'expérience client, d'optimiser l'ensemble de ses processus ainsi que sa performance opérationnelle et renforcer ou diversifier son business model. Ces outils permettent de localiser les données, les extraire ainsi qu'en produire de nouvelles. Cependant, avant d'intégrer une démarche Big Data, plusieurs questions sont à élucider en interne de l'organisation :

- Savoir si ces données sont disponibles en interne et sinon, comment et où se les procurer ?

Ces outils de Big Data posent aussi d'autres questions, notamment à savoir si les informations récoltées sont correctes, si les sources sont reconnues, si les doublons sont nettoyés.

La question de la sécurité des Systèmes d'Informations, de stockage et traitement, est d'autre part importante et constitue un enjeu technologique majeur.

2.3.5 Dimension Législative

Les acteurs publics tentent de protéger les libertés individuelles des individus. En effet il est important de mettre des réglementations en place.La CNIL est un organe de contrôle et de sanction qui a pour but d'encadrer la conservation ainsi que l'utilisation des informations personnelles fournies par les utilisateurs. La loi de 1978, appelée loi Informatique et libertés, oblige les personnes en charge du traitement, lors de la mise en place de la collecte de données personnelles, à établir une série de démarches ainsi qu'à respecter plusieurs obligations. La protection des données est encadrée par la loi n°78-17. Cette loi permet aux individus qui émettent des données auprès de tiers, d'engager la responsabilité de celle-ci, puisqu'elle est en charge du traitement. D'autre part, les personnes qui émettent des données auprès de tiers doivent donner leur consentement au responsable du traitement pour collecter des données à caractère privé les concertants. Cette obligation met en avant deux principes :

- Le caractère loyal et licite du recueil ainsi que du traitementdes données. Le consentement est obligatoire pour des données sensibles. - Le droit de s'informer et de pouvoir accéder aux données.

Le refus non justifié pour une demande convenablement formulée de donner un accès de cette information au demandeur est puni pour les personnes en charge du traitement à une amende de 1500 €. Les informations demandées par le requérant doivent être fournies de façon visible de par les personnes en charge du traitement.

La législation dans le cadre du Big Data à travers les réseaux sociaux encadre les utilisateurs de ceux-ci sur la diffusion de leurs données personnelles. Cependant, comme vu dans le cadre de la dimension politique, les utilisateurs doivent faire attention à ce qu'ils diffusent car ils ne sont pas totalement protégés, notamment si les données sont hébergées aux Etats Unis.³⁷

³⁷Tilli Nicolas, La protection des données à caractère personnel, Documentaliste-Sciences de l'Information, 2013/3 Vol. 50, p. 62-69. DOI : 10.3917/docsi.503.0062

2.4 Veille environnementale

Opportunités		Menaces
-	Développement des réseaux sociaux	- Développement de la réglementation sur la protection des données
-	Croissance du nombre d'internautes	- Les utilisateurs sont soucieux de
-	(plus de deux milliards) Développement des acteurs sur le Big	l'utilisation qui est faite de leurs données
	Data
-	Croissance exponentielle des données laissées par les internautes
-	Croissance du e-commerce
-	Croissance du marché sur le mobile
Forces		Faiblesses
-	Avoir un ROI	- Le coût élevé des solutions Big Data
-	Connaître une rentabilité rapide	- La sécurisation des données
-	Mieux connaître son marché et ses	- La complexité à l'intégration d'un
	clients	projet Big Data
-	Fidéliser les clients

2.4.1 Analyse de la veille environnementale

Nous avons réalisé ci-dessus un tableau comportant les opportunités, les menaces, les forces et les faiblesses du Big Data pour le marketing à travers les réseaux.

La croissance des réseaux sociaux avec deux milliards d'utilisateurs est une opportunité pour l'émergence de projets Big Data au sein des départements marketing. Les utilisateurs émettent une quantité de données astronomiques qui constituent la base du Big Data. D'autre part, la croissance du nombre d'internautes avec le développement du marché du mobile permet de récolter des données annexes à ceux des réseaux sociaux afin des les croiser. L'augmentation

de sites e-commerce est aussi une aubaine pour l'émergence de projets Big Data car ceux-ci ont besoin de qualifier les attentes de leurs clients Ils étudient le parcours des consommateurs sur leur site web en croisant l'ensemble de ces données avec celles récupérées sur les réseaux sociaux. Enfin, la multiplication d'acteurs présents sur le marché du Big Data va renforcer ce secteur d'activité pour le marketing.

Cependant, des menaces pèsent sur le Big Data avec notamment le développement de la réglementation sur la protection des données. Cette réglementation peut freiner les projets de Big Data pour plusieurs raisons :

- Coûts de la sécurisation des données afin d'être aux normes imposées par la CNIL.

De plus, les utilisateurs sont de plus en plus soucieux de l'utilisation qui est faite de leurs données. On peut notamment parler du piratage de données chez Orange, qui a été évoqué lors de la réalisation des interviews précédemment.

Les forces des projets et solutions Big Data pour les entités marketing sont d'avoir un retour sur investissement. En effet, le Big Data permet de mieux connaître les clients et prospects et ainsi adapter des offres qui correspondent au plus près de leurs besoins, afin d'augmenter le chiffre d'affaires ainsi que le bénéfice de la société. Celui-ci va aussi permettre de fidéliser ses clients en segmentant ses différentes cibles et communiquer avec des messages personnalisés.

Les projets et solutions de Big Data sont intéressants pour les entreprises mais coûtent cher à mettre en place. La sécurisation des données est par ailleurs un point sensible qu'il ne faut négliger, notamment le piratage des données etc ... Cette sécurisation a un coût élevé. Enfin, beaucoup de projets Big Data sont voués à échec car ils ne sont pas bien définis en interne et ne correspondent pas aux attentes des entreprises.

Le Big Data a beaucoup de potentiel et facilite la vie des entités marketing. Il faut cependant faire attention et prendre en compte les différents éléments qui l'entourent avant son intégration au sein d'une structure.

Chapitre 3 : Préconisations

De par les lectures effectuées et les interviews réalisées, nous allons désormais pouvoir émettre des préconisations à partir des hypothèses évoquées. Dans un premier temps nous allons retracer les préconisations issues de la revue de littérature et des interviews sur lesquels nous allons nous appuyer pour bâtir nos propres préconisations.

1 Rappel de l'hypothèse 1

Analyser les données des réseaux sociaux, c'est trouver la pépite dans une mine d'or.

Pour trouver la pépite dans une mine d'or, il faut que les départements marketing s'interrogent sur le bien-fondé d'une démarche Big Data.

Nous avons vu dans le chapitre 1 qu'avec le développement d'internet nous disposons d'un nombre incalculable de données. Ces données se composent d'images, vidéos, textes etc ...

Il est difficile pour les départements marketing d'analyser cette masse de données, appelée données non structurées, afin d'y trouver des informations pertinentes. Le marketing a donc besoin d'une analyse plus développée que l'on nomme Big Data car on englobe à la fois le stockage et le traitement des ensembles de données brutes essentielles pour en tirer parti.

Les réseaux sociaux sont une formidable source de données pour les marketeurs. Cependant, il y a de plus en plus d'internautes sur les réseaux sociaux, environ deux milliards. Le Big Data doit aider les entreprises à trouver les informations pertinentes dans le but de les analyser avec les données possédées en interne. Le chapitre 2 nous a permis de voir que les réseaux sociaux sont des outils d'échange où les utilisateurs cherchent et émettent de l'information. Cette information constitue une mine d'or pour le marketing.

Le Big Data permet de mesurer et de calculer des éléments qualitatifs à l'aide des réseaux sociaux et ainsi établir un ROI afin d'améliorer l'efficacité du processus de vente d'une entreprise. D'ailleurs les interviews effectuées ont permis de confirmer notre première

hypothèse. La majorité des personnes interviewées nous ont confié que le Big Data est un enjeu économique essentiel afin de mieux comprendre et anticiper les attentes et besoins des clients/prospects, dans l'optique de générer plus de revenu pour l'entreprise et avoir un avantage concurrentiel.

1.1 Solution proposé à partir de la revue littéraire et des interviews

Pour émettre les fondements d'une démarche Big Data au sein d'une entreprise, il est important de s'interroger sur la nature des données ainsi que sur les capacités requises en internes à réaliser un projet Big Data. Lors de nos interviews, Emmanuel Bapt met en avant un enjeu majeur pour les entreprises avant d'acquérir une solution Big Data : Qu'est-ce que l'on souhaite faire des données ? Qu'est-ce qu'on peut en faire ?

Il faut mettre en place un inventaire contenant l'ensemble des informations pertinentes en interne comme en externe. Il s'agit de réaliser un audit. Celui-ci doit apporter une vision plus concrète des capacités de l'entreprise ainsi que de ses besoins. Un projet Big Data doit s'aligner sur les choix stratégiques d'une entreprise. Cependant, il est important de ne pas passer en mode plan d'action une fois les ressources nécessaires identifiées pour exploiter la donnée, nous explique Jacques Bughin et Al car il s'agirait d'une erreur. Les stratégies Big Data doivent être liées à la stratégie globale de l'entreprise. Il est important de réfléchir à la façon dont la société va rassembler ses ressources pour arriver au résultat escompté. Il est parfois nécessaire que l'on implique l'ensemble des salariés avec la mise en place de puissants outils d'analyse de données. Ou bien que l'on recueille des masses de données et que l'on déploie des collaborateurs ayant des compétences analytiques sur celles-ci.³⁸

³⁸ Bughin Jacques et al, « Exploiter le potentiel du « big data », L'Expansion Management Review, 2012/3 n° 146 P 52-58

D'autre part, lors de nos interviews, Frédéric Foschiani nous explique qu'en allant sur les réseaux sociaux et en utilisant le Big Data il faut avoir une stratégie. Le Big Data doit être considéré comme une priorité stratégique par les entreprises. Une stratégie est essentielle car les informations qu'on peut y collecter sont cruciales pour bâtir sa stratégie sociale, notamment avec l'e-réputation. Toutes les entreprises sont concernées par des commentaires positifs ou négatifs, ce qui impacte le chiffre d'affaires des organisations. L'apport de cette information est essentiel car elle apporte des données sur la concurrence, les tendances et le marché. Enfin Emmanuel Bapt nous rapporte que la mise en place d'une démarche Big Data au sein d'une structure a un coût très élevé pour les structures de petites tailles. Les outils

traditionnels leur conviennent par rapport à leur besoin. Les solutions Big Data sont utiles aux entreprises qui ont un volume de données très important avec des outils de requêtage de type SQL car il concerne des données non structurées comme évoqué plus haut. Avant de réaliser une démarche Big Data, il convient de savoir ce que l'on souhaite identifier et y trouver un intérêt.

Yoann Gauthiot, nous évoque qu'avant de faire des démarches Big Data, il faut s'intéresser au processus de la veille (collecter, analyser, trier, publier). Monsieur Foschiani nous évoque par ailleurs qu'il faut orienter la collecte de données en fonction d'un objectif spécifique et défini pour l'apporter dans la stratégie d'entreprise avec la recherche de nouveaux clients, l'accompagnement et l'image. Il faut segmenter la veille d'informations et ne surtout pas la limiter aux réseaux sociaux. D'autre part, Sylvain Chaussard nous informe que l'aspect social doit être mis en avant aujourd'hui dans les contenus. En mettant l'aspect social en avant, Monsieur Chaussard nous explique par exemple que Spotify arrive à récolter la données de ses utilisateurs pour leurs donner des spécifications sur leurs styles musicaux.

1.2 La solution

Suite à l'ensemble des éléments évoqués ci-dessus de par nos lectures et de par les interviews, nous avons décidé de prioriser les préconisations pour notre hypothèse numéro 1.

Avant d'entamer un projet Big Data, il est important de s'interroger sur la nature des données que possède ou souhaite acquérir l'entreprise ainsi que de ses capacités en interne à réaliser ce projet. Pour mettre en place une démarche Big Data, il est important en amont de savoir ce que l'on souhaite identifier et y trouver un intérêt. En effet, un projet Big Data au sein d'une structure a un coût très élevé pour les structures de petite taille. Il faut identifier si un projet Big Data correspond à leurs besoins car les outils déjà en place leur correspondent en général parfaitement. En amont du projet, nous préconisons de réaliser un audit qui va répertorier par un inventaire les informations pertinentes en interne et externe pour l'entreprise. Il faut d'autre part que le projet Big Data soit considéré comme une stratégie à l'intérieur de l'organisation. Cette stratégie doit s'aligner sur la stratégie globale de l'entreprise, pour notamment bâtir sa stratégie sociale et sa e-réputation.

Afin de parvenir à notre préconisation, nous proposons à toute entreprise avant le démarrage d'un projet Big Data, d'étudier les besoins d'un tel projet, d'établir un cahier des charge, d'établir le coût du projet ainsi qu'un ROI afin de valider la faisabilité du projet.

1.2.2 Préconisation 2 : Orienter la collecte des données pour construire un projet Big Data

Avant de réaliser un projet Big Data, il est nécessaire de s'attacher au processus de veille autour de la donnée. Il est important d'orienter la collecte des données par rapport à un objectif spécifique et défini. La collecte de données doit entrer dans le cadre de la stratégie d'entreprise avec une conquête de nouveaux clients et prospects. Cette collecte doit s'agrémenter en amont par une segmentation de la veille d'informations qui ne doit pas se

limiter aux réseaux sociaux. D'autre part, il est nécessaire que l'aspect social soit mis en avant dans les contenus proposés par les entreprises afin de mieux répondre aux attentes et besoins des clients.

Pour parvenir à cette préconisation, nous proposons à toute organisation d'établir une démarche de conseil avec l'aide d'une société spécialisée dans la mise en place de projets Big Data. La démarche de conseil en amont d'un tel projet est nécessaire afin de réaliser correctement une démarche Big Data au sein d'une entreprise.

Un opérateur de télécommunication a pu grâce à l'analyse d'une énorme quantité de données posséder un avantage concurrentiel. L'objectif du projet a été de situer les éléments sur lesquels améliorer l'effort commercial en essayant de comprendre au travers des comportements des consommateurs ce qui les conduisaient à adopter tel marque ou tel produit.

De ce fait, il a fallu faire cohabiter deux masses croissantes de données qui sont les recherches en ligne ainsi que l'information en temps réel, émise et partagée par les consommateurs via les réseaux sociaux et les autres canaux sur le web à propos des services et produits de l'entreprise.

Pour réaliser ce projet, une des questions qui s'est posée a été de savoir de quelle manière exploiter le flux grandissant de discussions en ligne vis-à-vis des entreprises et de leurs produits. C'est-à-dire des millions de billets provenant des micro blogues, les échanges ainsi que les partages sur les médias sociaux mais aussi les mots clés tapés au travers des moteurs de recherche, les comparaisons entre les marques et les réactions des clients présents sur Internet.

Pour combler le manque de compétence sur le projet en interne, le PDG de la structure a pris la décision de recruter un analyste possédant la stature et l'expérience essentielle pour mettre en place une équipe.

L'opérateur télécom a par la suite mis en place un comité exécutif transversal au projet afin de surveiller l'équipe d'analystes et veiller à ce que le projet de Big Data reste aligné sur la stratégie d'entreprise.

La société qui organise l'Eurovision à créé un projet Big Data avec un budget restreint et dans un délai de trois semaines. L'objectif de celui-ci a été d'orienter la collecte des données par rapport à un objectif spécifique et défini. Cet objectif a été d'analyser plus d'un million de tweets sur le réseau social tweeter pendant la durée de l'évènement. Grâce à ces résultats, les trois finalistes ainsi que le gagnant trois jours avant la finale ont pu être déterminés.

2 Rappel de l'hypothèse 2

Nous avons pu voir que le Big Data a un fort potentiel pour le marketing. Cependant, nous avons pu constater dans le chapitre 3 de la revue de littérature, que le Big Data a aussi ses limites pour les entités marketing notamment au niveau technologique. Les entités marketing

vont devoir acquérir et exploiter de la donnée pertinente afin d'entrer dans une démarche qualitative mais aussi de protéger et sécuriser les systèmes d'informations contre les intrusions.

En effet, comme nous avons pu le constater au travers de cette revue littéraire, le Big Data a aussi ses limites pour le marketing vis-à-vis de la protection des données de la sphère privée, qui sont régis par des acteurs de la sphère publique et qui permettent d'établir et mettre en place des actions pour protéger les données de la vie privée des utilisateurs. De ce fait, les entreprises sont contraintes de respecter la réglementation et la protection autour de la donnée.

La majorité des personnes interviewées nous ont confirmé cette hypothèse. Le Big Data a ses limites pour les départements marketing notamment car celui-ci est menacé principalement par la cyber insécurité avec le vol des données. Le Big Data est aussi menacé par le manque de transparence de l'utilisation qui est faite de nos données par les entreprises. Les entreprises devront rassurer les utilisateurs sur l'utilisation qui est faite de leurs données, au risque que ceux-ci en émettent de moins en moins et que l'image de l'entreprise soit dégradée.

De par les lectures effectuées et les interviews réalisées nous allons désormais pouvoir émettre des préconisations pour notre deuxième hypothèse.

2.1 Solution proposée à partir de la revue littéraire et des interviews

Le Big Data est un danger qui est déjà présent selon Frédéric Foschiani. Les particuliers qui s'expriment sur le web doivent être vigilants. Il faut se préoccuper de l'importance des données que l'on peut collecter à travers les réseaux sociaux. De ce fait, il faut sensibiliser et éduquer les personnes aux risquent qu'ils encourent quant aux informations qu'ils mettent sur internet. Les procédures de protection en place sont efficaces seulement si les utilisateurs en suivent les règles. Yoann Gauthiot nous évoque le fait qu'il faut être vigilant sur l'utilisation

de nos donnéeset qu'il y a bel et bien un risque pour nos informations, notamment avec l'espionnage industriel qui se développe.

Frédéric Foschiani nous fait remarquer qu'il faut se préoccuper de l'importance des données que l'on peut collecter à travers les réseaux sociaux. Les entreprises doivent faire attention à ce qu'elles font de la donnée et des informations que nous leurs fournissons, elles doivent être plus transparentes envers les utilisateurs. René François Mennecier nous dit à ce propos d'être transparents vis-à-vis des clients. Il faut que les utilisateurs obtiennent un droit de regard sur leurs données. Il faudrait mettre en place un droit de regard et de rectification des données de manière efficace et fiable.

Pour sylvain Chaussard, l'enjeu du Big Data est de récupérer de la donnée sans être trop intrusive dans la vie des personnes. Yoann Gauthiot nous dit que le danger se situe dans les données qui visent à visualiser un individu comme par exemple le profilage. Pour éviter cela, il faut mettre en place des normes pour être sûr d'avoir seulement des données globales. Il faut aussi faire attention que les données ne portent pas atteinte sur les personnes vis-à-vis de la religion. Emmanuel Bapt pense que les utilisateurs doivent être maitres de leurs données. Le mot d'ordre est de rassurer les utilisateurs sur l'utilisation que l'on fait de leurs données. Pour cela il faut « marqueter le big data » tout en restant honnête sur la sécurité et l'exploitation que l'on fait des données utilisateurs.

Xavier Leonetti nous dit que le Big Data en tant que tel n'est pas dangereux, c'est son utilisation qui peut être dangereuse. En effet, s'agissant des libertés, il convient d'encadrer le recours au Big data afin de préserver les droits des personnes (vie privée, réputation, image).

Il faut sécuriser les données informationnelles relatives aux personnes et aux entreprises. Yoann Gauthiot nous évoque qu'il faut mettre en place des procédures pour sécuriser les données afin que les données soient utilisées à bon escient nous explique Emmanuel Bapt. Afin d'éviter que le Big Data devienne dangereux, il faudrait instaurer un contre-pouvoir à celui-ci et ses utilisateurs (principalement le marketing), dans l'objectif de mettre des « barrières ». Pour aller dans ce sens, René François Mennecier nous explique qu'il faudrait pour se faire créer une réglementation claire à l'échelle de l'Europe avec un périmètre juridique plus fort autour des données.

Pour éviter les dérives dangereuses du Big Data, René François Mennecier nous précise qu'il faudrait mettre en place des formulaires qui permettent de fixer ce que l'on souhaite diffuser comme information.

2.2 La solution

Pour faire face au danger du Big Data concernant les donnés qu'émettent les utilisateurs sur les réseaux sociaux, nous préconisons de sensibiliser les personnes grâce à la création de formation spécifique autour de la protection des données.

Afin de parvenir à cette préconisation, nous émettons la mise en place de formation à l'école dans l'objectif de sensibiliser dès le plus jeune âge les internautes aux dangers de divulguer des informations sur les réseaux sociaux.

Les entreprises acquièrent et stockent une quantité de données utilisateurs astronomique. Les entreprises doivent faire plus attention aux données qu'elles récoltent. Nous souhaitons mettre en avant que les entreprises soient plus transparentes vis-à-vis de leurs clients avec la mise en

place d'un droit de regard et de rectification des données de manière efficace et fiable sans être trop intrusive dans la vie des utilisateurs. Il faudrait mettre en place des normes pour être sûr d'avoir seulement des données globales sur les données récoltées des utilisateurs. Nous préconisons de rassurer les utilisateurs en « marquetant le Big Data » tout en restant honnête sur la sécurité et l'exploitation que l'on fait des données utilisateurs.

Pour parvenir à cette préconisation, nous pensons qu'il est nécessaire que les sociétés fassent des audits sur le stockage de leurs données et se fassent certifiées afin de rassurer l'utilisateur sur le traitement qui est fait de ses données.

2.2.3 Préconisation 3: Créer un organisme européen sur la protection des données

La protection des données et encadrée par les acteurs publics, tels que l'union européenne, la CNIL. Pour aller plus loin, il est nécessaire que les entreprises mettent en place des

procédures pour sécuriser les données. Il est d'autre part important de créer une réglementation claire à l'échelle de l'Europe avec un périmètre juridique plus fort autour des données. Afin de mieux protéger les données des utilisateurs, nous préconisons la mise en place de formulaires qui permettent de fixer ce que souhaite diffuser l'utilisateur comme information.

Dans l'optique de parvenir à cette préconisation, nous émettons le fait qu'il serait nécessaire de créer un organisme européen sur la protection des données. Celui-ci aurait plus de pouvoir notamment vis-à-vis des pays étrangers et permettrait d'établir plus facilement des règlements afin de simplifier les procédures au sein des entreprises sur la protection des données.

2.3 Mise en application de la préconisation 1

Dans l'optique de sensibiliser les élèves sur les dangers de divulguer des informations sur les réseaux sociaux, nous avons préconisé la mise en place de campagnes de sensibilisation au sein des établissements scolaires. Pour ce faire, il faudrait mettre en relation les associations de sensibilisation autour des données et des réseaux sociaux directement avec les directions des établissements scolaires. Ces associations pourraient intervenir directement auprès des élèves avec la mise en place d'un quizz à la fin de l'intervention afin que les élèves aient bien compris le danger de divulguer des informations d'ordre privé.

2.4 Mise en application de la préconisation 2

Pour parvenir à cette préconisation, nous avons émis le fait que les sociétés devaient se faire auditer. Il serait nécessaire de rapprocher l'Afnor, organisme de certification avec la CNIL, afin de créer des interactions et des nouvelles normes autour de la donnée et la sécurisation de celle-ci au sein des entreprises.

2.5 Mise en application de la préconisation 3

L'union européenne a récemment annoncé qu'il y allait y avoir un renforcement de pouvoir des autorités en matière de sanctions avec des règlements européens afin d'accompagner la croissance numérique³⁹. Comme évoqué lors de notre préconisation, on peut imaginer que se renforcement interviendra avec la création d'un organisme européen autour de la protection des données et de la vie privée des citoyens. Cette organisme devra directement interagir avec les autorités des pays membres de l'union européenne ainsi qu'avec la CNIL et les organismes de certifications comme l'afnor dans l'optique de pousser la protection de la donnée et la sécurisation de celle-ci toujours plus loin.

³⁹ Laurène Barrau, Alexandre Tessonneau, Isabelle Renard, « Les enjeux des données numériques », Economie et management, 2013

Chapitre 4 : Conclusion finale

Le Big Data pour le marketing à travers les réseaux sociaux est un sujet nouveau et passionnant. Nous avons vu à travers nos différentes lectures à quoi correspondait le Big Data. Les outils de Big Data vont aider les équipes marketing à mieux comprendre les attentes des clients notamment avec la croissance permanente des données. Le Big Data est devenu un outil essentiel pour le marketing afin d'en tirer des informations pertinentes. Le Big Data est un élément différenciateur pour les entreprises et qui va leur permettre de développer des avantages concurrentiels.

Nous avons vu par la suite le rapport entre Big Data et réseaux sociaux pour le marketing. Les réseaux sociaux sont des outils d'échange où les utilisateurs cherchent et émettent de l'information. Ces informations permettent de réaliser de la veille économique afin d'avoir des retours sur une marque mais aussi de surveiller la réputation d'une entreprise pour les départements marketing grâce à des outils de Big Data. Ces outils permettent de mesurer et calculer des éléments qualitatifs, à l'aide des réseaux sociaux et ainsi établir un ROI afin d'améliorer l'efficacité du processus de vente d'une entreprise.

Nous avons exprimé notre première hypothèse, à savoir qu'analyser les données des réseaux sociaux, c'est trouver la pépite dans une mine d'or. Pour trouver la pépite dans une mine d'or, il faut que les départements marketing s'interrogent sur le bien-fondé d'une démarche Big Data, afin d'étudier la rentabilité d'une telle démarche.

En effet, il y a de plus en plus d'internautes, qui produisent de plus en plus de données sur les réseaux sociaux. Il est de ce fait difficile de trouver les informations pertinentes pour les départements marketing des entreprises. L'acquisition et le traitement de ces données a un coût, d'où la nécessité de s'interroger sur le bien fondé d'une démarche Big Data.

Cette hypothèse a été validée par la majorité des interlocuteurs que nous avons interviewés. En effet, il ressort de nos interviews que les projets de Big Data au sein des entreprises pour les départements marketing sont essentiels à leur développement. Selon les personnes

interviewées, le Big Data est un enjeu économique majeur qui va permettre de mieux comprendre et anticiper les attentes des clients et prospects afin de générer plus de revenu pour l'entreprise et posséder un avantage concurrentiel.

Grâce à nos différentes lectures et interviews, nous avons pu émettre deux préconisations pour notre première hypothèse. Nous avons proposé de bâtir une stratégie au sein de l'entreprise avant tout projet de Big Data. Il s'agit, ,avant le démarrage d'un projet Big Data, d'étudier les besoins d'un tel projet, d'établir un cahier des charge, d'établir le coût du projet ainsi qu'un ROI afin d'établir la faisabilité du projet. Nous avons d'autre part proposé de s'attacher à la collecte des données en s'intéressant au processus de veille en segmentant la veille d'informations. Pour ce faire, nous suggérons à toute organisation d'établir une démarche de conseil avec l'aide d'une société spécialisée dans la mise en place de projets Big Data. La démarche de conseil en amont d'un tel projet est nécessaire afin de réaliser correctement une démarche Big Data au sein d'une entreprise.

Enfin, nous avons vu lors de notre revue littéraire le lien entre les réseaux sociaux qui sont des outils pour le marketing et les enjeux de ceux-ci à travers le Big Data.

Les enjeux technologiques pour les entités marketing vont être d'acquérir et exploiter de la donnée pertinente afin d'entrer dans une démarche qualitative mais aussi de protéger et sécuriser les systèmes d'informations contre les intrusions. Les enjeux économiques de l'utilisation des solutions Big Data à travers les réseaux sociaux vont être la monétisation et la valeur des données et le changement d'organisation en interne avec une organisation plus souple et flexible.

Quant aux enjeux éthiques, il s'agit de mettre en place des actions pour protéger les données de la vie privée. Ce sont les acteurs de la sphère publique, telle que la CNIL, qui permettent la protection des données et de la sphère privée. Ils ont aussi pour but d'encourager les entreprises à mettre en place des procédures comme la norme ISO 27001.Cependant, ces

organismes sont impuissants face aux entreprises américaines, car les principales plateformes de réseaux sociaux qu'utilisent les internautes se situent aux Etats Unis où la protection des données est inexistante. D'ailleurs, les Etats Unis à travers la NSA (National Security Agency) ont un programme appelé PRISM qui permet d'espionner la totalité des données des utilisateurs des autres pays que le sien.

Nous avons exprimé notre deuxième hypothèse à savoir les limites du Big Data pour le marketing. Le Big Data est un filon qui n'est pas intarissable. Cette hypothèse a été validée par la plupart des interlocuteurs interviewés afin d'affirmer les limites du Big Data pour le marketing. En effet, selon la plupart des interviewés, celui-ci est menacé principalement par la cyber insécurité avec le vol des données, mais aussi par le manque de transparence de l'utilisation qui est faite de nos données par les entreprises. Les entreprises devront rassurer les utilisateurs sur l'utilisation qui est faite de leurs données, au risque que ceux-ci en émettent de moins en moins et que l'image de l'entreprise soit dégradée.

Nous avons pu émettre par la suite trois préconisations vis-à-vis de notre deuxième hypothèse. Nous avons premièrement proposé de sensibiliser les utilisateurs des réseaux sociaux à la protection des données avec la création de formations spécifiques autour de la protection des données. Ces formations pourraient être réalisées à l'école dans l'objectif de sensibiliser dès le plus jeune âge les internautes aux dangers de divulguer des informations sur les réseaux sociaux. Dans un deuxième temps, nous avons proposé que les entreprises soient plus vigilantes face à l'utilisation des données des utilisateurs, avec la mise en place de normes pour être sûr d'avoir seulement des données globales sur les données récoltées.

Nous préconisons de rassurer les utilisateurs en « marquetant le Big Data » tout en restant honnête sur la sécurité et l'exploitation que l'on fait des données utilisateurs. Pour ce faire, il est nécessaire que les sociétés fassent des audits sur le stockage de leurs données et se fassent certifiées afin de rassurer l'utilisateur sur le traitement qui est fait de ses données.

Dans un troisième temps, nous avons proposé de renforcer la sécurisation et la réglementation autour de la donnée pour rassurer les utilisateurs. Il faudrait créer une réglementation claire à

l'échelle de l'Europe avec un périmètre juridique plus fort vis-à-vis de la protection des données. Pour ce faire, nous avons émis le fait qu'il serait nécessaire de créer un organisme européen sur la protection des données. Celui-ci aurait plus de pouvoir notamment vis-à-vis des pays étrangers et permettrait d'établir plus facilement des règlements afin de simplifier les procédures au sein des entreprises sur la protection des données.

Nous pouvons constater qu'avec le Big Data, la science fiction rattrape la réalité. Orwell à travers son roman d'anticipation 1984 publié en 1949, avait pressenti l'ère du Big Data.

Aujourd'hui, le Big Data à travers l'exploitation des données issues des réseaux sociaux, représente une véritable mine d'or pour le marketing. Or ce filon n'est pas intarissable comme nous avons pu le voir. En effet, les utilisateurs des réseaux sociaux vont être de plus en plus vigilants quant à l'utilisation de leurs données. Les entreprises vont alors devoir s'adapter à cette prise de conscience des internautes. Leur é réputation est en jeu.

Le Big Data, à travers l'exploration des données issues des réseaux sociaux, est certes un outil d'avenir, mais à manipuler avec précaution.

Bibliographie et Sitographie

V' Arnaud Auger, Facebook Marketing, Manager sa marque à l'heure des réseaux sociaux, Pearson, 2012

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V' Yan Claeyssen, « Big Data et réseaux sociaux : les grandes tendances du salon DMA 2012 » Journal du net 2012 P1

V' Frédéric FOSCHIANI, fondateur de CEO QSN Digital et Directeur général et associé de JDL Technologies - Mercredi 25 Juin à 17H - Paris

V' Sylvain CHAUSSARD, responsable produit digital chez Digital Virgo - Mercredi 25 Juin à 14H - Paris

V' Xavier LEONETTI, chef d'escadron à la Direction de la gendarmerie Nationale, section Intelligence économique - Mercredi 11 Juin à 17h30 - Paris

V' Stéphanie LEVOYE, directrice marketing chez Cegid - Vendredi 04 Juillet à 15H - Paris

V' Emmanuel BAPT, consultant expert en Big Data chez Cegid - Vendredi 20 Juin à 10h - Paris

V' René-François MENNECIER, consultant chez VMware - Mercredi 19 Juin à 16H - Paris

V' Yoann GAUTHIOT, chef de projet internet et réseaux sociaux à l'office de tourisme de Beaune - Vendredi 30 Juin à 14H - Paris

Table des matières

1.3 Le Big Data : un outil d'aide à la recherche d'information numérique, pour une meilleure

Frédéric FOSCHIANI, fondateur de CEO QSN Digital et Directeur général et associé de JDL

2.3 Interview n°3 : 51
Xavier LEONETTI, chef d'escadron à la Direction de la gendarmerie Nationale, section Intelligence

Yoann GAUTHIOT, chef de projet internet et réseauxsociaux à l'office de tourisme de Beaune 57

2.2.2 Analyse de la cartographie du Big Data pour le marketing via les réseaux sociaux 87

1.2.2 Préconisation 2 : Orienter la collecte des données pour construire un projet Big Data 96

2.1.3 Renforcer la sécurisation et les réglementations autour de la donnée 100

2.2.3 Préconisation 3: Créer un organisme européen sur la protection des données 102

Executive summary

Le Big Data est un sujet d'actualité en plein évolution. A travers ce mémoire, nous allons tenter de répondre à la problématique suivante : Qu'est ce que le Big Data peut apporter au marketing via les réseaux sociaux ?

Nous verrons quelles sont les interactions entre les différents acteurs suivants : Big Data, réseaux sociaux et départements marketing.

Pour ce faire, nous allons nous appuyer sur des ouvrages et des articles dans l'objectif d'émettre des hypothèses. Ces hypothèses vont être confrontées à des enquêtes terrains qui vont nous permettre d'émettre des préconisations pour répondre à la problématique de notre sujet.

Big Data is a topic in full evolution. Through this thesis, we will try to answer the following question: What is Big Data can bring to marketing via social networks?

We will see what are the interactions between the following actors: Big Data, social networking and the marketing .

To do so, we will rely on books and articles with the aim of making assumptions. These assumptions will be compare with surveys. The next step will be to make recommendations to address the problems of our subject.