Les entreprises spécialisées dans l’e-sport et le gaming font le pari de miser sur la data science pour mieux se démarquer de la concurrence. Selon un rapport du secteur, le volume du marché mondial de l’IA dans l’industrie des médias et du divertissement, évalué à 10,87 milliards USD en 2021, devrait enregistrer une croissance annuelle de 26,9 % jusqu’en 2030. 

Ces entreprises ne cessent de trouver de nouvelles façons innovantes de mettre la data science au service de leur créativité. Par exemple, Electronic Arts (EA) exploite l’IA pour créer des PNJ (personnages non-joueurs) plus réalistes et captivants dans ses jeux, comme FIFA et Battlefield. De son côté, Activision Blizzard met à profit cette technologie pour personnaliser l’expérience de gaming de chaque joueur dans ses jeux, tels que Call of Duty ou World of Warcraft. Ainsi, le CEO d’EA, Andrew Wilson, a récemment expliqué être convaincu que le secteur des jeux vidéo allait « probablement compter parmi ceux qui bénéficieront le plus de l’IA de manière générale ». 

En coulisses, les entreprises spécialisées dans l’e-sport et le gaming utilisent également la data science pour obtenir des informations approfondies sur leurs clients, de manière à identifier les stratégies marketing les plus efficaces et à prendre de meilleures décisions commerciales. En effet, grâce à une compréhension plus large et plus profonde de leurs clients par le biais d’une vue à 360 degrés, elles sont en mesure de développer de meilleures solutions pour réduire la désaffection de leurs adeptes et maximiser leur valeur vie client.

Pour créer cette vue à 360 degrés de leurs adeptes, les entreprises doivent recueillir et analyser en toute sécurité un large éventail de données issues de sources diverses. Or, elles doivent surmonter un certain nombre d’obstacles pour concrétiser ce type de projet. 

Des technologies anciennes : nombre d’entreprises s’appuient toujours sur un environnement informatique fragmenté, constitué d’anciens systèmes on-premise et basés sur le cloud. Avec ces technologies obsolètes, il est difficile de recueillir et de partager des données sur des clients pour en extraire des informations. Et comme ces données doivent souvent être intégrées manuellement dans différents systèmes, il devient alors compliqué d’obtenir une vue unifiée des clients. 

Des données silotées : l’obtention d’une vue client à 360 degrés suppose d’unifier l’ensemble des données issues de diverses sources, notamment de sites web, de systèmes CRM, de flux de streaming en ligne, de publicités, de réseaux sociaux et bien plus encore. Or, ces données restent souvent confinées dans des silos au sein de différents systèmes et services. Leur copie entraîne souvent des problèmes de duplication et de qualité des données, empêchant l’utilisation de données à jour, exactes et complètes pour prendre des décisions stratégiques. 

Des inquiétudes en matière de confidentialité et de réglementation : les clients exigent de meilleures fonctionnalités de confidentialité et un plus grand contrôle sur leurs propres données. C’est pourquoi ils n’hésitent pas à privilégier les entreprises qui adhèrent à des normes strictes en matière de gouvernance des données. Par ailleurs, les autorités législatives exigent des entreprises qui traitent des données personnelles qu’elles se soumettent à des réglementations de plus en plus strictes. Ainsi, les entreprises spécialisées dans l’e-sport et le gaming doivent désormais tenir compte de réglementations, comme le RGPD dans l’UE et le Consumer Privacy Act en Californie, dans leur stratégie data. 

Trois bonnes pratiques en matière de data science pour créer une vue client à 360 degrés

Voici trois bonnes pratiques à adopter pour obtenir une vue à 360 degrés de vos adeptes, exploiter des informations en vue d’améliorer leur expérience utilisateur et optimiser vos flux de revenus clients. (Pour obtenir la liste de l’ensemble des onze bonnes pratiques, consultez notre eBook Fan 360 Best Practices for Data Science.) 

1. Exploitez le cloud : pour mettre en œuvre et faire évoluer de manière rapide et rentable vos projets de data science, il est indispensable d’exploiter le cloud. Choisissez un fournisseur cloud indépendant, permettant à votre entreprise d’abattre les silos de données et de connecter vos projets data entre différents clouds publics de manière transparente, flexible, facile et évolutive. Cette approche permet non seulement de démocratiser l’accès aux données, mais elle favorise également les projets de data science visionnaires.

2. Utilisez une data clean room pour bénéficier d’analyses de données sécurisées, gouvernées et en temps réel : une data clean room (DCR) fournit un environnement privé, sécurisé et gouverné pour rassembler les données de manière à préserver leur confidentialité, tout en permettant à deux entreprises différentes, comme un éditeur et un annonceur, de réaliser des analyses conjointes sans dévoiler les données sous-jacentes en elles-mêmes. Elle permet également aux entreprises de définir quelles données peuvent être interrogées, quels types de questions peuvent être posées concernant les données, et qui peut y accéder et les interroger. 

Les DCR vous permettent de :

• Partager des données internes dans une infrastructure sécurisée qui intègre des fonctions d’audit et de contrôle pour assurer une correspondance en temps réel de données à jour, même issues d’entreprises différentes.

• Rassembler des données internes sans intermédiaires qui se rémunèrent sur vos campagnes et sans perte de transparence.

• Mesurer et attribuer vos campagnes directement dans l’infrastructure en collaboration avec des fournisseurs de technologie pour garantir la conformité aux exigences de confidentialité et comprendre les résultats de vos activités marketing (p. ex., rentabilité de vos dépenses publicitaires).

3. Tirez parti de l’analyse prédictive : de nos jours, les plateformes data les plus sophistiquées sont conçues pour aider les entreprises à passer d’une logique descriptive à une logique prédictive. Au lieu de présenter des tableaux de bord qui indiquent aux dirigeants d’entreprise des événements passés, ces outils leur permettent de prédire et d’analyser des résultats et situations à venir. Cette évolution technologique pourrait modifier considérablement la façon dont les entreprises travaillent et anticipent les perturbations. Aussi, il appartient aux décisionnaires en matière de technologie de s’informer sur les capacités prédictives de leurs partenaires potentiels. Enfin, les entreprises du secteur des médias et du divertissement auraient tout intérêt à faire gagner en maturité leurs analyses dans des domaines qui leur permettraient d’optimiser leurs décisions au fil du temps. 

En parlant de maturité, le machine learning n’en est encore qu’à ses balbutiements. En raison de sa nouveauté, les entreprises et les secteurs adoptent cette technologie plus ou moins largement et rapidement, ce qui accroît la fragmentation. Même si le marché devrait se stabiliser de lui-même au fil du temps, il est important de s’assurer que les différents outils et produits intègrent une vraie interopérabilité.

Pour en savoir plus, consultez notre eBook, Fan 360 Best Practices for Data Science.