Data mining : définition

data mining

Qu’est-ce que le data mining ?

 

Le data mining est une pratique née de la démocratisation du big data. C’est une technique qui consiste à exploiter la science de données pour l’appliquer au marketing.  Les professionnels de la profession, que l’on appelle Data miner, réalisent ainsi, à partir de la récolte de données, des analyses prédictives qui permettent de définir des stratégies marketing.

Le data mining permet d’analyser une grande quantité de données et de les classer, afin de répondre aux objectifs fixés par l’entreprise. À partir des données, on peut ainsi segmenter par typologies les données récoltées. Si l’on prend l’exemple d’un site de rencontre, le data miner va pouvoir trier et classifier les données par :

  • Âge
  • Genre
  • Intérêts
  • Zone géographique
  • Etc.

L’intérêt, d’un point de vue marketing, va être de pouvoir envoyer des notifications push aux internautes, en leur proposant des offres ou des services adaptés à leur profil. Les données peuvent également permettre de trouver des corrélations entre les différentes bases de données existantes, afin de mener des campagnes d’envergure.

Mais la data mining peut aussi être exploité comme outil d’analyse pour mieux positionner des axes marketing sur d’autres canaux que l’exploitation des données. Par exemple, en analysant le type d’utilisateurs d’un site, ou leur parcours de navigation, cela permet de recentrer des actions d’UX/UI design, de contenus, de SEO, etc.

Pour résumer, le data mining repose sur une logique en 3 étapes : les données, l’information qu’on récolte, et le savoir qu’on acquiert en les analysant. Ce triptyque est un outil essentiel pour une entreprise qui veut comprendre les liens entre les phénomènes de son marché et les tendances qui se dessinent, pour anticiper le déploiement de ses projets stratégiques.

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