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Si l’édition numérique ne modifie pas en profondeur les modalités d’acquisition et les pratiques de lecture, elle permet d’obtenir des informations auparavant méconnues. Les sites marchands, comme les terminaux de lecture, collectent un grand nombre de données. Cet océan d’informations ou big data permet la mise en place d’un marketing prédictif. Comment cette pratique va-t-elle bouleverser les métiers du livre en Europe ? Dans cette première partie, rappel du paysage global.

La valeur de la trace humaine

Le lecteur numérique offre, via ses achats, son terminal de lecture et sa présence sur les réseaux sociaux, une moisson de données collectées et stockées. Vincent Piccolo, CIO d’Art Book Magazine, venu animer la formation PILEn Livre numérique, big data et marketing prédictif, a le chiffre qui claque : "Chacun de vos clics sur Internet est suivi par plus de deux cent mouchards, installés pas seulement par le site sur lesquels vous surfez, mais par les sites qui observent ces sites." Autant pour la protection de nos données personnelles. Il ajoute d’ailleurs : "Tous les grands ont été piratés, que ce soit Amazon ou Google. Et il ne s’agit pas seulement de piratage de données, mais également de vol d’algorithmes, ce qui est plus grave."

Marketing prédictif

Algorithmes ? L’océan d’informations dont nous abreuvons les sites marchands leur permet de modéliser nos goûts, nos comportements, et de prédire nos achats à venir. Le marketing prédictif, que l’on peut définir comme la construction de modèles basés sur l’analyse de nombreuses données (comportementales, sémantiques, visuelles…) permet d’anticiper certaines de nos futures actions et d’être capable de nous proposer des offres adaptées. Les comportements ne sont donc plus analysés a posteriori, mais a priori.

"Cependant", complète Vincent Piccolo, "si Amazon prétend pouvoir prédire un achat avant même que l’internaute prenne sa décision, et que Netflix affirme que 75% de ses usagers sont sensibles aux suggestions que le site propose, le marketing prédictif ne peut globalement avancer plus de 32% de réussite", ce qui ne rend pas encore l’investissement rentable. Il permet cependant aux acteurs de comprendre leurs erreurs et d’affiner leur démarche. "Il leur assure également des économies substantielles de marketing" : les algorithmes et leurs propositions ciblées se révèlent beaucoup plus efficaces que les annonces généralistes sur tous supports. "Aujourd’hui," ajoute Vincent Piccolo, "s’adresser à une grande masse de consommateurs est contre-productif."

LA tendance d’investissement de 2015

En quelques années, les coûts du marketing prédictif ont baissé, et il s’annonce sur le marché comme la grande tendance d’investissement de 2015. Cette baisse de coût est permise par des moteurs de recherche de plus en plus puissants, et la profusion d’algorithmes désormais disponibles : une société souhaitant se lancer dans ce domaine n’est plus contrainte de créer sa propre formule, mais peut se permettre d’adapter celles qui existent déjà. Un processus vivant : "lorsqu’un algorithme est commandé par une entreprise, différents acteurs en codent des bouts - que l’on agrège après. Quand l’algorithme est terminé, il continue à vivre, à être travaillé par les autres."

Pour que l’investissement soit rentable, c’est à dire pour réussir à bâtir des modèles qui restent valables dans le temps, un impératif : disposer d’un très (très très) grand nombre de données, si possible étalées sur plusieurs années. "Amazon", précise Vincent Piccolo, "stocke ses données depuis 2003. Son modèle n’est plus statistique, mais dynamique. On pourrait utiliser la métaphore du passage de la photographie, une image figée qui nous oblige à déduire les émotions des protagonistes, au cinéma, qui nous permet de recevoir la puissance de l’émotion de plein fouet car elle se déroule devant nous en temps réel. Auparavant, on avait une vision statique/photographique du marché, aujourd’hui on a une vision dynamique/cinématique de son mouvement."

Créer des sentiers de consommation

Reprenons avant d’éprouver un certain vertige : pour réussir dans le marketing prédictif, il s’agit d’agréger le plus grand nombre possible de données récoltées pour leur donner du sens. Ces informations sont ensuite intégrées dans des algorithmes. Puis "on fait parler la data," dit Vincent Piccolo, "l’information est crushée pour créer des profils (de consommateurs)."

Le principe, c’est d’offrir à ces profils ciblés des offres sur mesure, prêtes à l’expédition peu avant ou dès l’instant de l’achat. "Le recours à la Business Intelligence est maintenant mieux maîtrisé," analyse Vincent Piccolo, "et notamment, on maîtrise mieux la causalité, ce qui a amené à la vente." Pour cela, il faut des algorithmes intelligents qui font la corrélation entre le comportement de l’internaute et l’achat. C’est ce qui permet à SFR, par exemple, de prédire la résiliation d’abonnements et d’agir en amont pour rattraper le client. C’est véritablement cette corrélation entre le profil défini et le produit "juste à temps" qui caractérise les transactions aujourd’hui. En ciblant le client et en lui offrant des alternatives, on va créer des sentiers de consommation."

Y aller ou pas ?

"Le coût d’investissement reste très lourd," remarque Vincent Piccolo, "mais investir aujourd’hui rendra l’acteur incontournable demain." Un acteur qui, s’il veut voir couler vers lui le fleuve de données qui lui permettra d’obtenir des résultats pertinents, doit aussi s’attendre à s’imposer et à négocier. "Sur les réseaux sociaux, les conversations sont écoutées depuis longtemps et ces informations sont sourcées : c’est l’un des meilleurs moyens de connaître le comportement des spectateurs, par exemple. Mais si Twitter est ouvert, Facebook est un modèle forteresse qui, jusqu’ici, n’a passé des accords qu’avec les plus grands acteurs du secteur, comme TF1."

Avant de nous considérer, en tant que consommateur, comme un troupeau de biches prises dans les phares de voitures, rappelons que Bernard Neumeister, dans un article sur le site www.infohightech.com paru en 2013, a prédit que "si les algorithmes professionnels fabriqueront les offres, (…) les algorithmes pour le grand public permettront de prendre les décisions d’achat (et de prévoir, par exemple, quand un billet d’avion sera le moins cher)".

(À suivre…)

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