Séance 1

Question 1

Séance 1 : Intro

3 principales caractéristiques du Big DATA

Answer 1

1. Volume : représente l’augementation de la quantité données que nous retrouvons
2. Variété : multitude de données sous différents format (ex: photos, vidéos, tweets, commentaire, etc)
3. Vélocité : représente la fréquence à laquelle les données sont créées. (génère données et info de + en + rapidement)

Question 2

Séance 1

Problème associé à chaque caractéristique

Answer 2

1. Trop de donné pour notre ordinateur
2. Nomenclature différente, problème dans traitements et formatage
3. Automatisation des modèles d’analyse de données pcq data change rapidement

Question 3

Évolution du comportement d’achat

Changement?

Answer 3

Consommateur beaucoup plus informé
Beaucoup de nouveaux défis

Question 4

C’est quoi le modèle classique de consommation

Expliquer chaque étapes

Answer 4

1. Stimulus : élément déclencheur qui fait en sorte que le consommateur réalise qu’il a besoin d’un produit
2. First moment of truth : confronté à son produit et ses concurrents; étape ou se décide de à acheter un certain produit ou marque spécifique
3. Second moment of truth : moment qui se situe après l’achat; représente l’expérience que le client a eu avec le produit consommé ou utilisé.
   - Bon SMOT : possibilité de fidéliser le client
   - ex: qualité du produit; mentionner le produit à un collègue

Question 5

Nouveau modèle de consommation - évolution du comportement d’achat

Nouvelle étape dans évolution

Answer 5

Zero moment of truth : moment ou le client fait des recherches sur le produit (même avant de venir en magasin on sait ce qu’on veut)

Question 6

Définition web analytique

Pourquoi produire des analyses?

Answer 6

But : Savoir de ou on vient ; portée
Produit des analyses :
- expliquer (storytelling)
- donner une finalité à l’analyse (c’est quoi les actions concrètes que je dois poser)
- Comprendre avant de optimiser l’expérience de l’utilisateur
- Lutter contre l’HIPPO

Question 7

Comment vaincre l’HIPPO?

Answer 7

Obtenir de l’info objective
S’assurer d’inscrire l’Information dans une narrative cohérente (Définition de métriques et de KPI)
Être centré sur l’usager et considérer son point de vue
Être transparent, éthique et rigoureux :
- Définition des métriques / KPI
- Communication des résultats

Question 8

2 types de tracking sur le web ?

Answer 8

1. Log-based analytics : Tout serveur enregistre des logs d’activités, pour chaque requête
   - Identifiant IP
   - Toujours des données
   - peut pas personnaliser la signature de traffic
2. Tag based Analytics (GTM :google tag manager) :
   un tag (code java script) est déployé sur chaque page web
   - Identifiant : Cookie
   - Pas de tag : pas de données
   - Signature de traffic : créer un évènement chaque fois que quelqu’un clique sur un bouton

Question 9

Principaux défis en Web

5

Answer 9

1. Qualité des données
2. Maintenance des outils
3. Accès aux bonnes données
4. Inaction (pas assez proactive)
5. Mauvaise compréhension

Question 10

Qu’est-ce qu’une mauvaise donnée?

Answer 10

1. Dupliquées
2. Incomplète (données dans champs manquants)
3. Inexacte (c’est pas le fait d’être inexacte)