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.