Transformer des téraoctets de données en informations utiles

Une étude de cas réelle d'étude de marché avec Big Data

L'industrie des études de marché n'est pas étrangère aux données sur les consommateurs. Cependant, l'ampleur des "Big Data" générées par le comportement en ligne pose une série de défis et d'opportunités pour les professionnels de la connaissance et les spécialistes du marketing. Alors que les consommateurs laissent une quantité infinie de traces numériques en ligne, comment pouvons-nous analyser et agir le plus efficacement possible sur ce comportement au niveau individuel ?

Tel est le défi auquel ArchDaily.com a été confronté après avoir accumulé 20 téraoctets de Big Data au cours des trois dernières années. En tant que premier site web d'architecture au monde, l'interprétation de ces données s'est avérée beaucoup plus compliquée que prévu. Avec 150 à 200 millions de pages consultées par mois, l'entreprise pouvait s'attendre à des volumes de comportement. Cependant, ArchDaily.com ne savait pas ce qui motivait le comportement des utilisateurs. L'entreprise souhaitait mieux prévoir les tendances architecturales et identifier les facteurs clés afin d'optimiser sa stratégie de contenu en ligne.

L'extraction d'informations n'est pas un processus facile, en particulier à l'échelle du Big Data, mais ici, chez SKIM, nous sommes des experts en données et nous nous sommes attaqués à ce défi analytique.

Lisez la suite pour en savoir plus sur l'approche que nous avons utilisée pour ArchDaily.com et sur les résultats commerciaux obtenus en transformant des téraoctets de données en actions.

Défi analytique du Big Data

ArchDaily.com a été créé par deux étudiants en architecture en 2006. Conçu à l'origine comme un blog, il offrait une alternative aux abonnements onéreux aux magazines d'architecture. ArchDaily.com est aujourd'hui le principal portail web d'architecture, qui fournit l'inspiration et les connaissances nécessaires à la construction de villes meilleures dans le monde entier. Le site est consulté chaque mois par 14 millions d'architectes. Les architectes utilisent ArchDaily.com comme principale source d'inspiration et d'information, et pour accéder à des listes d'outils et de fournisseurs sélectionnés.

Avec un énorme trafic mensuel sur le site web, comme la plupart des plateformes en ligne, ArchDaily cherche activement de nouvelles façons de monétiser davantage ses données et, en 2017, a commencé à suivre ses données pour de bon. À l'époque, ils avaient en effet un lectorat très sain. En plus de suivre les pages vues et d'autres mesures de base, ils ont eu la prévoyance de commencer à suivre beaucoup plus d'"événements" sur le site - tout, de tous les clics au comportement de mise en signet. Bien qu'ils n'aient pas considéré cela comme une "stratégie Big Data" à l'époque, ils savaient qu'il était important de suivre le comportement des utilisateurs sur le site et c'est ainsi qu'ils ont commencé leur voyage vers l'extraction de Big Data.

Bien que l'équipe de science des données d'ArchDaily ait été en mesure d'identifier les projets populaires sur la base des pages vues et des niveaux élevés d'interaction, elle ne savait pas si le nombre de pages vues était élevé parce que les utilisateurs étaient intéressés par l'article ou parce que, en tant que principal fournisseur de contenu architectural et publiant des articles sur le sujet, elle contribuait à alimenter cette popularité. Ils ont réalisé qu'ils avaient besoin d'un moyen d'éliminer le biais de publication des données.

Combiner les connaissances et la science des données pour mieux prédire les comportements en ligne

Les data scientists d'ArchDaily.com utilisaient l'apprentissage automatique pour créer des modèles, mais l'accès, le traitement et l'extraction de la valeur de ces Big Data semi-structurées, tout en garantissant la rigueur analytique et méthodologique, constituaient un véritable défi. Ils ont compris que l'application de méthodes d'advanced analytics pour extraire des informations plus riches de leurs données pourrait les aider à mieux prédire et comprendre le comportement en ligne des utilisateurs.

"Pour ce projet Big Data, nous avions besoin d'un expert en méthodologie pour ajouter de la rigueur analytique à notre équipe de science des données et c'est ce qui nous a amenés à SKIM", a déclaré Guillermo Zedan, directeur de l'exploitation d'ArchDaily.com.

ArchDaily.com s'est donc associé à nous et a tiré parti de notre cadre de recherche sur le Big Data pour relever ses deux défis commerciaux les plus pressants :

1. Identifier, quantifier et prévoir les tendances architecturales populaires, tout en tenant compte de leur propre partialité en matière de publication.
2. Segmenter et regrouper tous les articles du site sur la base d'indicateurs de performance clés afin d'identifier et de comparer les facteurs clés des articles à succès par rapport aux autres articles.

Solution de recherche Big Data

Nous avons réuni une équipe de méthodologistes, d'experts en science des données et en advanced analytics afin de créer une solution de recherche personnalisée pour ArchDaily.com. La solution a été mise en œuvre dans un environnement cloud en utilisant Google Cloud Platform ; nous avons combiné des algorithmes d'apprentissage automatique et une modélisation statistique robuste pour extraire de la valeur des données internes d'ArchDaily ainsi que des références externes. Plus précisément, sur la base des trois années de données d'ArchDaily, nous avons segmenté plus de dix mille articles présentant des projets d'architecture et réduit environ 1200 variables afin de profiler et d'identifier des segments utiles qui ont ajouté une valeur tangible à leur stratégie d'entreprise.

Par exemple, nous avons appris que si ArchDaily.com publiait un concours, même si cela stimulait l'activité, il s'agissait d'un comportement éphémère, qui n'ajoutait pas beaucoup de valeur à leur activité. À l'inverse, la capacité à quantifier avec précision la popularité de la tendance croissante des matériaux durables (par exemple le bambou) a ajouté une énorme crédibilité à leurs prévisions et créé une valeur ajoutée immédiate pour leurs annonceurs, rendant leurs futurs rapports très attrayants pour leurs clients.

Mettre en pratique les connaissances en matière de Big Data

L'acquisition de nouveaux utilisateurs et l'engagement des utilisateurs existants sont la pierre angulaire de toute plateforme en ligne réussie. Nous avons donc développé des prévisions de recherche pour plus de 200 termes architecturaux clés afin de mieux comprendre ce que les visiteurs du site recherchaient. En intégrant le tableau de bord de prévision dans le processus de planification et de création de contenu d'ArchDaily.com, le site peut désormais prévoir les tendances architecturales qui seront de plus en plus demandées par ses utilisateurs cibles à l'avenir, indépendamment de son calendrier de publication antérieur.

Ainsi, ArchDaily.com est désormais en mesure d'intégrer dans son processus de curation des informations sur ce qui compte le plus pour les utilisateurs d'ArchDaily.com, afin d'optimiser sa planification éditoriale et sa stratégie de contenu. La plateforme en ligne dispose également des outils nécessaires pour augmenter la probabilité de publier un article à succès. Plus important encore, grâce à cette analyse Big Data, ArchDaily.com peut désormais identifier et fournir un contenu plus pertinent aux architectes et aux passionnés d'architecture, afin qu'ils puissent à leur tour concevoir de meilleures villes et de meilleurs espaces de vie à travers le monde.

"Il y a un décalage entre les comportements d'achat des fabricants et ce que nous pouvons voir sur la plateforme - entre la phase d'exploration du projet et la construction. Les tendances actuelles sur notre plateforme auront un impact sur le marché dans trois ans.

Vous pouvez imaginer à quel point cela pourrait être utile pour les prévisions commerciales", a déclaré M. Zedan.

Commencez votre voyage vers les Big Data

Plus les sources de données sont nombreuses, plus les possibilités d'extraction d'informations et d'activation du marketing basé sur les données se multiplient dans tous les secteurs d'activité. Outre les tendances générales ou les observations tirées des données, ce sont les informations exploitables qui sont les plus précieuses. Comme ArchDaily.com en a fait l'expérience, c'est le véritable avantage concurrentiel qu'une stratégie Big Data peut offrir.

Chez SKIM, nous pensons que dans ce monde de plus en plus riche en Big Data, les professionnels de l'insight doivent s'adapter à la réalité d'aujourd'hui ; ils doivent examiner et intégrer de multiples ensembles de données pour fournir une évaluation plus holistique. Nous devons devenir "agnostiques" en matière de sources de données.

Cependant, travailler avec le Big Data présente de multiples défis et problèmes que vous ne rencontrerez peut-être pas dans les projets d'études de marché traditionnels. En particulier, vous devrez tenir compte de la fréquence et du degré d'interaction entre le client et l'agence d'analyse, de l'architecture logicielle et matérielle requise pour traiter de grandes quantités de données non structurées, et de la combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyse statistique multivariée utilisée. Vous réaliserez rapidement que les projets d'analyse des Big Data, comme celui que nous avons entrepris avec ArchDaily.com, sont un voyage unique à la découverte des meilleures pratiques en matière d'analyse et de processus.

De l'analyse du Big Data à la fusion de données, en passant par l'apprentissage automatique et les techniques d'automatisation, SKIM continue d'être à la pointe de l'advanced analytics et de l'innovation. Nous innovons constamment de nouvelles façons d'aider les grandes entreprises à mieux comprendre et prédire les comportements décisionnels.

Voulez-vous extraire des informations plus riches de vos Big Data ? et nos esprits analytiques enthousiastes peuvent vous aider à réfléchir à la manière dont vous pouvez commencer dès aujourd'hui.