Le métier des études est aujourd'hui en partie disrupté par les capacités de traitement des nouvelles technologies. Les nouvelles technologies permettent de collecter des données socio-démographiques, comportementales ou encore psycho-graphiques de manière massive.
Nous passons d'études basées sur des échantillons restreints de répondants à des bases de données permettant de profiler un nombre très important d'internautes ou de mobinautes. Bien sûr, les études classiques restent le seul dispositif permettant de répondre à des problématiques ultra spécialisées ou traitant de sujets incompatibles avec les technologies de collecte en ligne (santé, orientation politique etc.). Mais les nouvelles technologies permettent d'accéder à un volume de données beaucoup plus important et ce de manière beaucoup plus rapide.
COMPRENDRE DE MANIÈRE INSTANTANÉE LE PROFIL SOCIODÉMOGRAPHIQUE OU LA PERSONNALITÉ DES INTERNAUTES QUI VISITENT UNE CATÉGORIE DE PAGE
Ces données peuvent être exploitées à des fins de ciblage publicitaire mais également à des fins d'études en temps réel. A titre d'exemple le Nielsen Marketing Cloud permet d'alimenter des études en en temps réel. Notamment pour les éditeurs de site média, sites e-commerce et annonceurs afin de comprendre de manière instantanée le profil sociodémographique ou encore la personnalité des internautes qui visitent telle ou telle catégorie de page. Autres utilisations possibles : comprendre quelles sont les habitudes de consommation, centres d'intérêt ou intentions d'achat des visiteurs.
Aujourd'hui les acteurs de la data permettent d'obtenir des insights en temps réel, ce qui est impossible via une étude classique. Par ailleurs, l'intelligence artificielle utilisée en couplage avec les nouvelles technologies de collecte de données permet d'augmenter la connaissance client via l'automatisation d'une variété de tâches : la segmentation des données propriétaires, l'identification des clients à forte valeur ou encore l'identification de nouveaux prospects (jumeaux statistiques des clients existants). Compte tenu du volume de données à traiter, l'intelligence artificielle permet de pallier certains problèmes liés à la quantité de données à exploiter et à les analyser plus aisément. Cela résulte en des interprétations analytiques plus précises.
A partir des nouvelles technologies nous pouvons désormais rendre les insights automatiquement exploitables et activables en temps réel, ce qui est également une avancée décisive. Lorsque l'on découvre le profil type d'un consommateur de site ou d'un client, les données utilisées pour les insights peuvent être directement réutilisées afin d'appliquer des ciblages en temps réel dans le cadre des campagnes publicitaires par exemple. Cela permet la mise en place instantané de stratégies de communication relationnelle personnalisées.
