Le Data-Driven marketing : du Big Data au Smart Data

Les quantités im­por­tantes de données, appelées mé­ga­don­nées, ont toujours re­pré­senté un défi, aussi bien dans le domaine du marketing que dans les autres secteurs du Web. Le Data-Mining a permis de faciliter le trai­te­ment laborieux et chro­no­phage de ces montagnes de données, qui né­ces­si­taient une analyse manuelle et qui dé­li­vraient peu d’in­for­ma­tions per­ti­nentes. Depuis, les progrès tech­niques per­met­tent d’analyser ces données bien plus vite. Une analyse complète et au­to­ma­ti­sée en temps réel est désormais possible à l’ère du Big Data. De plus, la mul­ti­pli­ca­tion des points de contact en ligne avec les con­som­ma­teurs a fait augmenter con­ti­nuel­le­ment la quantité de données col­lec­tées, qui se ca­rac­té­ri­sent par leur per­ti­nence. Le Data-Driven digital marketing utilise ces progrès pour pouvoir in­ter­pré­ter ces données dans un contexte marketing, pour iden­ti­fier des op­por­tu­ni­tés et mettre en œuvre des stra­té­gies plus efficaces. Les bases de données sont ainsi in­ter­pré­tées avec plus de rapidité et en temps réel, ce qui permet une forte réac­ti­vité.

Le virage du digital a contribué à ce que les in­ter­nautes laissent toujours des traces en naviguant sur le Web. Cette ac­cu­mu­la­tion de données est souvent évoquée comme étant le nouvel or noir du XXIème siècle. Les en­tre­prises ont su les collecter et mettre le Big Data à profit. Cela constitue un aspect important du Data-Driven marketing, dont les aspects prin­ci­paux sont les suivants :

• Données dé­mo­gra­phiques : les in­for­ma­tions générales sur les groupes de visiteurs telles que l’âge, le lieu de résidence, la catégorie socio-pro­fes­sion­nelle, le statut familial, etc. Ces critères aident à définir un groupe cible.
  
  
• Données com­por­te­men­tales : ces données sont récoltées grâce à l’analyse Web et sont traduites en KPIs (Key Per­for­mance In­di­ca­tors ou in­di­ca­teurs clés de per­for­mance). Ces données englobent par exemple la durée moyenne de visite d’un site par un in­ter­naute, le taux de rebond (soit le taux de session où les in­ter­nautes ont quitté di­rec­te­ment le site après n’avoir consulté qu’une seule page), ou encore le parcours des visiteurs sur un site (customer journey).
  
  
• Enquêtes qua­li­ta­tives : ces données sont mises à dis­po­si­tion des en­tre­prises de manière délibérée, par exemple via des sondages de sa­tis­fac­tion té­lé­pho­niques ou des ques­tion­naires en ligne.
  
  
• Enquêtes de marché : les bases de données ainsi cons­ti­tuées per­met­tent de définir le ter­ri­toire et l’identité de la marque, mais aussi de mieux ap­pré­hen­der l’en­vi­ron­ne­ment fortement con­cur­ren­tiel de l’en­tre­prise et le secteur dans lequel elle évolue.

Le noyau du Data-Driven Web­mar­ke­ting repose sur l’analyse exacte des données. Les in­di­ca­teurs de per­for­mance tels que le taux de clics des uti­li­sa­teurs n’est pertinent que lorsque de très nom­breuses données ont été col­lec­tées. Cela permet de dresser plusieurs schémas et de définir des al­go­rithmes qui leur confèrent un sens par la suite. Une fois que ces données ont été analysées, les mar­ke­teurs peuvent dé­ter­mi­ner le futur com­por­te­ment d’achat des con­som­ma­teurs à partir de leur parcours visiteur sur le site. C’est l’occasion de prendre les devants par rapport à la con­cur­rence : pour qui sait exploiter les données de manière adéquate, les attentes des clients et prospects peuvent être mieux comprises et an­ti­ci­pées. Les en­tre­prises qui savent com­prendre les besoins, les souhaits et les exigences de leurs clients peuvent mieux adapter leur offre de produits ou de services. L’in­ter­pré­ta­tion des données est la condition sine qua non d’un dialogue réussi et en­ri­chis­sant avec la clientèle, et donc un facteur clé de succès. Mais les résultats escomptés ne peuvent être obtenus qu’avec la mise en œuvre d’une pla­ni­fi­ca­tion solide et grâce aux services de Data scien­tists, pro­fes­sion­nels du secteur. Les Data scien­tists peuvent, à l’aide des outils adaptés, collecter de pré­cieuses in­for­ma­tions et les véhiculer au service marketing. Ces données doivent pouvoir répondre aux questions ci-dessous :

• Quels sont les pro­nos­tics ?
• Quelles données ont été ex­ploi­tées ?
• Quels sont les liens logiques entre ces ensembles de données ?
• Quelles con­clu­sions peut-on tirer de ces analyses ?
• Comment peut-on les exploiter com­mer­cia­le­ment ?
• Comment ap­pré­hen­der ces résultats par rapport à l’en­tre­prise ?
• Quelles stra­té­gies peuvent-être mises en œuvre ?

La tâche prin­ci­pale consiste à contrôler le flux des données et tous les dif­fé­rents facteurs qui entrent en jeu, sans omettre d’in­for­ma­tions. Il convient également de rendre ac­ces­sible les in­for­ma­tions dans leur pré­sen­ta­tion et d’aller à l’essentiel. Cela requiert un excellent esprit de synthèse, ainsi que la maîtrise d’outils d’analyses au­to­ma­tiques et de seg­men­ta­tion, pour un processus fluide. 

L’objectif principal du Data-Driven Web­mar­ke­ting consiste à com­prendre le com­por­te­ment des uti­li­sa­teurs et à anticiper leurs désirs. Les études qui en résultent per­met­tent de plus de rester toujours au fait de l’actualité dans le secteur, qui est en constant renouveau. Ainsi, chaque type de requêtes ef­fec­tuées par les in­ter­nautes peut être une piste de réflexion pour les acteurs du marketing. Les tendances, les chan­ge­ments dans les com­por­te­ments d’achat (aussi bien à court et à long terme), tout comme des per­cep­tions chan­geantes sur une marque doivent être sur­veil­lés de plus près. Être réactif permet non seulement de renforcer la fi­dé­li­sa­tion des clients et la relation à la clientèle, mais aussi d’augmenter les recettes à long terme. En parvenant à tirer des en­seig­ne­ments de masses de données brutes, il est possible de mettre en œuvre des stra­té­gies marketing efficaces et ciblées. On compte donc d’un côté les études en amont qui sont ef­fec­tuées à partir des bases de données, et de l’autre côté en aval, le marketing mix qui définira les stra­té­gies de l’en­tre­prise.

Avec le Data-Driven content marketing, il est possible d’ajuster au mieux sa com­mu­ni­ca­tion et la per­ti­nence des messages auprès de la cible. Lorsqu’une en­tre­prise veut attirer l’attention de ses clients, il convient de proposer un contenu qui propose une réelle plus-value. Une analyse élaborée des mé­ga­don­nées permet de dé­ter­mi­ner les intérêts des dif­fé­rents groupes cibles de l’en­tre­prise, et facilite le choix du type de contenus à offrir tout en adaptant le ton, le style, le format, et les moyens de com­mu­ni­ca­tion adaptés.

Le problème soulevé par les « lost customers », (soit lit­té­ra­le­ment, les « clients perdus ») est fréquent pour les mar­ke­teurs, notamment lorsque des po­ten­tiels clients ont témoigné de l’intérêt, voire même déjà rempli un panier mais in­ter­rompu leurs achats par la suite. Quels sont les clients passifs qu’il est encore possible de re­con­qué­rir ? Grâce à l’analyse des points de contacts, il est possible de dé­ter­mi­ner la qualité de la relation client. Lorsqu’on décèle une période d’inac­ti­vité prolongée, il est possible d’in­ter­ve­nir à temps et d’installer à nouveau un dialogue per­son­na­lisé avec le client.