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La transformation digitale : enjeux et perspectives
5 juin 2019

La transformation digitale : enjeux et perspectives

Appel à contributions coordonné par José ALLOUCHE

Professeur (émérite) des Universités, IAE/Sorbonne Graduate Business School – Paris 1 Panthéon Sorbonne Directeur scientifique de la Chaire RGCI/Responsabilité Globale

Big data, création de valeur et nouvelles formes de concurrence
27 octobre 2017

Big data, création de valeur et nouvelles formes de concurrence

Appel à contributions coordonné par Louis-David BENYAYER (ESCP Europe) et Romain ZERBIB (Directeur de Management & Data Science).

Marketing & Data Science
16 octobre 2017

Marketing & Data Science

Le paradigme relationnel sous-tend des stratégies et actions marketing d’entreprises menées afin de construire un lien fort et durable avec leurs clients. La profitabilité d’une entreprise repose aussi sur une orientation stratégique orientée vers l’anticipation et la satisfaction des besoins et attentes des segments de consommateurs visés. Les avancées technologiques permettent aujourd’hui de développer un marketing piloté par les données client et les données marketing collectées. Le data-driven marketing permet par exemple un marketing personnalisé et des offres/messages contextualisés. Des pistes de recherche nombreuses, notamment celles proposées ci-dessous, peuvent être envisagées.

Les données massives: nouvel enjeu stratégique ?
5 novembre 2016

Les données massives: nouvel enjeu stratégique ?

Accor, Barack Obama ou Netflix, sont autant d’acteurs qui ont déployé des investissements colossaux pour s’inscrire dans une démarche big data dont les enjeux stratégiques sont forts.
L’explosion des données affecte de façon profonde des secteurs variés : la santé, la grande distribution, l’énergie, les transports, la banque. Captées par de nombreux outils de collecte (web, objets connectés, vidéos, etc.), les données sont massives et de nature multiple (transactionnelle, navigation en ligne, comportementale, de géolocalisation, etc.). Au-delà du volume, ces données se caractérisent également par leur variété, leur vélocité, leur véracité ou leur valeur.