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Wal-Mart, le plus grand distributeur du monde, est cité dans tous les écrits sur le datamining avec un résultat d’étude surprenant : les clients venant au magasin le samedi après 18 h pour acheter des couches-culottes ont tendance à aussi acheter de la bière. Une analyse plus profonde révèle que ces clients font leurs courses le jeudi et le samedi. Le samedi, ils font des achats pour la semaine qui va venir, alors que le jeudi, ils ne font qu’anticiper le week-end.
Dès les années 80, Wal-Mart a investi dans le datamining pour comprendre les habitudes de ses innombrables clients. La valeur de cet investissement s’exprime parfaitement dans ce résultat car même un expert de la distribution ne pouvait pas le prévoir.
Néanmoins, les experts de la distribution de Wal-Mart ont pu facilement comprendre cette tendance et l’amplifier en mettant la bière et les couches-culottes à proximité les samedis et jeudis soir.

Jusqu’à maintenant, les bases de données des entreprises étaient principalement exploitées dans un mode de vérification. C'est-à-dire qu’un expert propose une hypothèse sur sa clientèle, et avec une analyse statistique des données en base, valide ou rejette l’hypothèse. L’inconvénient principal de cette procédure est qu’elle ne permet pas de remarquer une tendance sans l’anticiper.

Le datamining permet de faire un saut qualitatif dans l’exploration des données en offrant un mode d’exploration. Les algorithmes de datamining explorent les données soigneusement préparées, et en sortent une liste d’hypothèses et interprétations sur ce qu’ils y trouvent. Là, les experts du métier choisissent les hypothèses qui, à leurs yeux, sont les meilleures.

Les bases de données représentent aujourd’hui la véritable mémoire d’une entreprise. Les employés et les gestionnaires partent et changent, les bases de données restent et grandissent. Toute l’information qu’une entreprise connaît sur ses clients de façon objective et fiable peut être enregistrée sur des bases de données. Aucun expert humain ne peut avoir une connaissance plus complète, objective, avec les dernières tendances. Analyser et utiliser ces données revient à consulter le véritable expert sur le comportement des clients.

Le datamining est capable de répondre à des questions telles que : « A qui dois-je envoyer ce courrier promotionnel pour obtenir le plus haut taux de réponse possible ? », « Qui sont les clients qui vont résilier leur compte ? Pourquoi vont-ils le faire ? », « Quels produits ont tendance à s’acheter ensemble ? », « Quels sont les différents profils de mes clients ? », « Quels clients achèteraient plus si je les relançais ? ».

La conjonction de moyens de stockage exceptionnels, de puissance de calcul miniaturisée, et de disponibilité d’informations sur les clients permettent de multiplier la connaissance des clients réels et potentiels. Ceci permet de cibler et prévoir d’autant mieux leurs besoins, et d’améliorer les ventes.

Dans un monde où l’innovation marketing est un avantage compétitif majeur, le datamining est un élément incontournable de toute décision stratégique centrée client.
Sinon, il reste toujours le pile ou face …